Les statistiques descriptives résument et décrivent les principales caractéristiques d'un ensemble de données, fournissant des informations simples et significatives. Les statistiques inférentielles tirent des conclusions ou font des prédictions sur une population sur la base d'un échantillon de données, en utilisant la théorie des probabilités et des tests d'hypothèses. Ensemble, ils aident les analystes à comprendre et à interpréter les caractéristiques des données.
Faits marquants
- Les statistiques descriptives résument et décrivent les principales caractéristiques d'un ensemble de données, tandis que les statistiques inférentielles utilisent des échantillons de données pour faire des prédictions ou tirer des conclusions sur une population.
- Les statistiques descriptives comprennent des mesures de tendance centrale et de dispersion, tandis que les statistiques inférentielles impliquent des tests d'hypothèses et des techniques d'estimation.
- Les statistiques descriptives fournissent une base pour l'analyse des données, tandis que les statistiques inférentielles permettent aux chercheurs de prendre des décisions et des prévisions basées sur les données.
Statistiques descriptives vs inférentielles
Les statistiques descriptives résument et décrivent les principales caractéristiques d'un ensemble de données, telles que la moyenne, la médiane et l'écart type. Il fournit un moyen de comprendre la distribution et le modèle des données. Les statistiques inférentielles utilisent un échantillon de données pour faire des inférences sur la population à partir de laquelle les données ont été tirées.
Tableau de comparaison
| Fonctionnalité | Statistiques descriptives | Statistiques déductives |
|---|---|---|
| Objectif | Décrire les caractéristiques d'un ensemble de données | Tirer des conclusions sur une population à partir d’un échantillon |
| Focus | Les données elles-mêmes | Population représentée par les données |
| Informations fournies | Mesures de tendance centrale, de dispersion et de distribution | Intervalles de confiance, valeurs p, tests d'hypothèses |
| Taille de l'échantillon | Applicable à toutes les tailles | S'appuie généralement sur des échantillons, mais peut être appliqué à de petites populations |
| Certitude | Résume les données connues | Fait des prédictions ou des généralisations avec un niveau d’incertitude inhérent |
| Exemples | Moyenne, médiane, mode, plage, écart type, distribution de fréquence | Tests d'hypothèses, analyse de corrélation, analyse de régression, ANOVA |
| Sortie | Graphiques, tableaux, graphiques | Déclarations sur la population ayant une probabilité d'être vraies |
| Limites | Impossible de généraliser au-delà de l'ensemble de données | Nécessite une sélection minutieuse des échantillons et des tests statistiques valides |
Qu'est-ce que la statistique descriptive ?
Les statistiques descriptives impliquent des méthodes d'organisation, de synthèse et de présentation des données de manière significative. Ces techniques statistiques visent à fournir un aperçu clair et concis des principales caractéristiques d’un ensemble de données. Les statistiques descriptives n’impliquent pas de faire des déductions ou des généralisations sur une population plus large ; au lieu de cela, leur objectif principal est d'offrir des informations sur l'ensemble de données spécifique analysé.
Mesures de tendance centrale
Les statistiques descriptives incluent des mesures de tendance centrale, telles que la moyenne, la médiane et le mode. Ces mesures fournissent une valeur centrale ou représentative autour de laquelle les points de données se regroupent, offrant une idée de la valeur typique de l'ensemble de données.
Mesures de dispersion
Un autre aspect des statistiques descriptives concerne les mesures de dispersion, telles que l'étendue, la variance et l'écart type. Ces mesures aident à évaluer la propagation ou la variabilité des points de données, fournissant des informations sur la mesure dans laquelle les valeurs des données individuelles s'écartent de la tendance centrale.
Visualisation de données
Les statistiques descriptives sont fréquemment complétées par des représentations visuelles des données, notamment des histogrammes, des diagrammes en boîte et des nuages de points. Ces visualisations améliorent la compréhension de la distribution, des modèles et des valeurs aberrantes potentielles des données.
Qu'est-ce que la statistique inférentielle ?
Les statistiques inférentielles consistent à tirer des conclusions ou à faire des inférences sur une population sur la base d'un échantillon de données. Cette branche des statistiques utilise la théorie des probabilités et les tests d’hypothèses pour extrapoler les résultats au-delà de l’échantillon observé.
Concepts clés:
- Population et échantillon :
- Population: L’ensemble du groupe à l’étude.
- Échantillon: Un sous-ensemble de la population utilisé pour collecter des données.
- Méthodes d'échantillonnage :
- Échantillonnage aléatoire: Chaque membre de la population a une chance égale d’être inclus dans l’échantillon.
- Échantillonnage stratifié: La population est divisée en sous-groupes et des échantillons sont prélevés dans chaque sous-groupe.
- Échantillonnage en grappes : La population est divisée en grappes et des grappes entières sont sélectionnées au hasard.
- Tests d'hypothèses:
- Hypothèse nulle (H0) : Une déclaration sans effet ou sans différence.
- Hypothèse alternative (H1) : Une déclaration indiquant un effet ou une différence.
- Niveau de signification (α) : La probabilité de rejeter l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie (fixée à 0.05).
- Valeur P : La probabilité d’obtenir des résultats observés, ou plus extrêmes, en supposant que l’hypothèse nulle soit vraie. Une valeur p inférieure suggère des preuves plus solides contre l’hypothèse nulle.
- Intervalles de confiance :
- Plage de valeurs calculées à partir des données d'échantillonnage, à l'intérieur de laquelle le véritable paramètre de population est susceptible de se situer avec un certain niveau de confiance (par exemple, 95 %).
- Analyse de régression:
- Examiner la relation entre les variables pour prédire ou expliquer les résultats.
- Techniques d'inférence statistique :
- Tests T : Utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes.
- ANOVA (Analyse de Variance) : Compare les moyennes de plus de deux groupes.
- Analyse de régression: Prédit la relation entre les variables dépendantes et indépendantes.
- Erreurs d'inférence :
- Erreur de type I : Rejeter à tort une véritable hypothèse nulle.
- Erreur de type II : Ne pas rejeter une fausse hypothèse nulle.
Principales différences entre les statistiques descriptives et inférentielles
- Portée:
- Statistiques descriptives: Résume et décrit les principales caractéristiques d'un ensemble de données.
- Statistiques déductives: Tire des conclusions ou fait des prédictions sur une population sur la base d’un échantillon.
- Objectif:
- Statistiques descriptives: Fournit un aperçu des caractéristiques des données.
- Statistiques déductives: Extrapole les résultats d’un échantillon pour faire des déductions sur une population.
- L'analyse des données:
- Statistiques descriptives: Se concentre sur l'organisation et la synthèse des données à l'aide de mesures telles que la moyenne, la médiane et l'écart type.
- Statistiques déductives: Implique des tests d’hypothèses, des intervalles de confiance et une analyse de régression pour faire des prédictions ou tirer des conclusions sur une population.
- Exemples de techniques :
- Statistiques descriptives: Moyenne, médiane, mode, plage, écart type.
- Statistiques déductives: Tests d'hypothèses, intervalles de confiance, analyse de régression, tests t, ANOVA.
- Objectif :
- Statistiques descriptives: Fournit un instantané et une vue d’ensemble de l’ensemble de données.
- Statistiques déductives: Vise à faire des généralisations ou des prédictions sur une population basées sur des échantillons de données.
- Population par rapport à l'échantillon :
- Statistiques descriptives: Se concentre sur les caractéristiques de l’échantillon observé.
- Statistiques déductives: Implique de faire des déductions sur la population plus large à partir de laquelle l’échantillon est tiré.
- Application:
- Statistiques descriptives: Couramment utilisé pour résumer et présenter les données de manière significative.
- Statistiques déductives: Indispensable pour faire des prédictions, tirer des conclusions et prendre des décisions au-delà des données observées.
- Exemple de scénario:
- Statistiques descriptives: Calculer le revenu moyen d'un échantillon.
- Statistiques déductives: Prédire le revenu moyen de l’ensemble de la population sur la base des données d’échantillonnage.
- https://repository.upenn.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1314&context=marketing_papers
- https://journals.library.ualberta.ca/eblip/index.php/EBLIP/article/view/168
- https://psycnet.apa.org/record/1994-98130-000
- https://arxiv.org/abs/1302.2525
Dernière mise à jour : 11 février 2024
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Chara Yadav est titulaire d'un MBA en finance. Son objectif est de simplifier les sujets liés à la finance. Elle a travaillé dans la finance pendant environ 25 ans. Elle a dispensé de multiples cours de finance et de banque pour des écoles de commerce et des collectivités. En savoir plus sur elle page bio.
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Les statistiques descriptives offrent une vue complète de l'ensemble de données, tandis que les statistiques inférentielles nous emmènent au-delà de l'échantillon observé pour faire des inférences plus larges sur l'ensemble de la population.
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