Je comprends et j’utilise les statistiques

MéthodologieGratuit

Je comprends et j’utilise les statistiques

Objectif

Lire, organiser et analyser des données statistiques, et calculer les indicateurs (moyenne, médiane, étendue, pourcentages).

Pourquoi c'est important ?

Les statistiques permettent de :

  • Synthétiser un grand nombre d'informations en quelques valeurs clés.
  • Observer et comparer des groupes ou des évolutions.
  • Prendre des décisions basées sur des faits chiffrés.
  • Mettre en évidence des tendances ou anomalies dans les données.
  • Sont utilisées partout : sport, économie, sciences, sondages, météo…

Petit rappel

Statistiques : ensemble de méthodes pour recueillir, organiser et analyser des données.

Les données peuvent être :

  • Qualitatives : catégories, couleurs, choix
  • Quantitatives : mesures, nombres
    • Quantitatives discrètes : nombre d'enfants par ménage, etc.
    • Quantitatives continues : données classées par intervalles (ou classes).

On les représente souvent avec tableaux ou graphes (diagrammes, histogrammes…).

🔧 Les étapes pour assurer

1. Organisation des données

  • Effectif : nombre d'éléments dans une catégorie, noté $n_i$
  • Effectif total : somme de tous les effectifs, noté $n$
  • Fréquence, notée $f_i$ :

$$\mathrm{Fréquence} = \dfrac{\mathrm{effectif}}{\mathrm{effectif~total}}$$ $$f_i = \dfrac{n_i}{n}$$

Exemple

Dans une classe de 30 élèves, 12 ont pris l'option anglais.
La fréquence d'élèves qui ont pris l'anglais est de :

$$f_i = \dfrac{12}{20} = \dfrac{6}{10} = \dfrac{3}{5} = 0,6 = 60\%$$

2. Les indicateurs statistiques

  • Indicateur de tendance centrale
    • Moyenne, notée $\bar{x}$ :

$$\mathrm{Moyenne} = \dfrac{\mathrm{somme~des~valeurs}}{\mathrm{nombre~de~valeurs}}$$ $$\bar{x} = \dfrac{x_1 + \cdots + x_n}{n} = \dfrac{1}{n}\displaystyle\sum_{i=1}^{n} x_i$$

Exemple

Un élève a eu 3, 7, 10, 14, 17 comme notes en mathématiques au premier trimestre.
Sa moyenne est de :

$$\bar{x} = \dfrac{3 + 7 + 10 + 14 + 17}{5} = \dfrac{51}{5} = 10,2$$

  • Médiane, notée $Me$ : valeur qui partage les données en deux groupes égaux.

Une fois les données classées par ordre croissant :

  • Si l'effectif total est impair : la médiane est la valeur du milieu.
  • Si l'effectif total est pair : la médiane est la moyenne des deux valeurs du milieu.

Exemples

  • Au dernier test de mathématiques, les notes des élèves sont les suivantes : 8, 12, 3, 14, 20
    • → On classe les notes par ordre croissant : 3, 8, 12, 14, 20
    • → Il y a 5 notes, donc l'effectif total est égal à 5 et est impair.
    • → La médiane est la note du milieu une fois celles-ci classées par ordre croissant : $Me = 12$
  • Au dernier test de mathématiques, les notes des élèves sont les suivantes : 8, 12, 3, 14, 1, 20
    • → On classe les notes par ordre croissant : 1, 3, 8, 12, 14, 20
    • → Il y a 6 notes, donc l'effectif total est égal à 6 et est pair.
    • → La médiane est la moyenne des deux notes du milieu une fois celles-ci classées par ordre croissant :

$$Me = \dfrac{8 + 12}{2} = \dfrac{20}{2} = 10$$

  • Indicateurs de dispersion
    • Étendue, notée $e$ : différence entre la plus grande valeur et la plus petite valeur

$$e = \mathrm{valeur~max} - \mathrm{valeur~min}$$

Exemple

Un élève a eu 3, 7, 10, 14, 17 comme notes en mathématiques au premier trimestre.
L'étendue de ses notes est de :

$$e = 17 - 3 = 14$$

  • Variance, notée $s_x^2$ :

$$\mathrm{Variance} = \dfrac{\mathrm{somme~des~carrés~des~valeurs}}{\mathrm{nombre~de~valeurs}} - \mathrm{carré~de~la~moyenne}$$ $$s_x^2 = \dfrac{x_1^2 + \cdots + x_n^2}{n} - \bar{x}^2 = \dfrac{1}{n}\displaystyle\sum_{i=1}^{n} x_i^2 - \bar{x}^2$$

  • Écart-type, noté $s_x$ : racine carrée de la variance

$$\mathrm{Écart~type} = \sqrt{\mathrm{variance}}$$ $$s_x = \sqrt{s_x^2}$$

Exemple

Un élève a eu 3, 7, 10, 14, 17 comme notes en mathématiques au premier trimestre.
La variance est de :

$$s_x^2 = \dfrac{3^2 + 7^2 + 10^2 + 14^2 + 17^2}{5} - (10,2)^2 = \dfrac{9 + 49 + 100 + 196 + 289}{5} - 104,04$$ $$= \dfrac{643}{5} - 104,04 = 128,6 - 104,04 = 24,56$$

L'écart-type est de :

$$s_x = \sqrt{s_x^2} = \sqrt{24,56} \approx 4,96$$

3. Les représentations graphiques

  • Diagramme en bâtons : pour comparer des catégories
  • Histogramme : pour des données continues (classes d'intervalles)
  • Diagramme circulaire : pour représenter des parts en %
  • Courbe : pour suivre une évolution

❌ On évite absolument

  • Confondre moyenne et médiane (elles peuvent être très différentes).
  • Oublier les unités dans les données.
  • Oublier de classer les données par ordre croissant lorsque tu calcules la médiane.

✅ On valide

  • Identifier les indicateurs de tendance centrale et les indicateurs de dispersion.
  • Ne pas oublier de classer les données par ordre croissant lorsque tu calcules la médiane.
  • Une variance est toujours positive ! Sinon tu ne peux pas calculer l'écart-type qui est sa racine carrée !

Le petit + à retenir

v 3.1.10