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Une étude statistique a
pour but de recueillir des informations sur une population. Nous verrons 2
types d'études statistiques : les
recensements
(où TOUTE
la population est interrogée) et les
sondages
(où on n'interroge qu'une partie de la population). Quand on veut connaître
l'opinion de tout le monde, on fait un recensement. Mais si notre population
est trop grosse, on peut interroger un échantillon
représentatif
(lire : proportionnel) de cette population et faire un
sondage.
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| avantages du recensement | avantages du sondage | ||
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informations plus précises
(on a le point de vue exact de la population)
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moins long moins coûteux à effectuer (moins d'éléments de la population auprès desquels aller chercher l'information) |
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L'information qui nous intéresse (ex: la réponse à nos questions) est un caractère . Le caractère peut être de type qualitatif (modalité) ou quantitatif (discret ou continu).
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Qualitatif on étudie une qualité, une couleur, bref, quelque chose qui n'est pas un nombre. Exemples :
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Quantitatif discret L'information est un nombre entier. Exemples :
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Quantitatif continu L'information peut être est un nombre fractionnaire ou à virgule. Exemples :
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Biais
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Il y a biais lorsque l'information qui découle d'une question ne reflète pas
l'opinion de la population visée par le sondage ou lorsque l'échantillon
n'est pas représentatif de la population.
En gros, un biais consiste en tout ce qui peut influencer la réponse.
Il existe 3 types de biais dans l'étude statistique. |
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Construction de
l'échantillon
(qui ou quoi on choisit et surtout, qui ou quoi on exclut) |
Cueillette de
l'information
(tout ce qui, dans l'attitude et l'apparence de la personne qui fait l'entrevue, est susceptible d'influencer la réponse du sujet) |
Formulation des questions ou des réponses | |||||||||||||||
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Le choix des gens à qui on pose les questions doit être bien ciblé (on ne demande pas à un enfant de 5 ans ce qu'il pense de la théorie du Big Bang...)
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Pour minimiser les sources de biais, il faut porter une attention particulière à ceci : 1) les questions doivent être comprises de la même façon par tout le monde; 2) on doit toujours être capable d'y répondre (le choix de réponses doit donc être assez complet); 3) On ne doit d'aucune façon influencer la personne interrogée : pas d'explications ni de réactions; 4) les réponses obtenues doivent être faciles à traiter. |
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Méthodes d'échantillonnage
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Méthode aléatoire Méthode où chaque élément de l'échantillon a la même probabilité d'être choisi que les autres. Exemple : on utilise un ordinateur pour produire des nombres aléatoires de 1 à 1250, ou encore on met tous les noms des élèves d'une classe dans un chapeau. |
Méthode systématique Méthode qui utilise un ou des critères de sélection (ex : prendre ceux qui ont une montre au poignet, ou dont la première lettre du prénom commence par un «c», ou prendre à tous les 15). Exemple : on dresse d'abord la liste de tous les individus de la population visée, puis on choisit selon le critère de sélection. |
Moyenne Arithmétique et étendue
| L'étendue, c'est comme l'écart = Valeur maximum - valeur minimum | |
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En gros, une moyenne arithmétique se calcule ainsi :
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Exemple : une distribution de
3, 4, 5, 5, 7, 7, 7, 8, 9, 9, 9, 10 donne une moyenne de
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Moyenne avec
effectifs Le diagramme à bandes représente les résultats d'une étude statistique portant sur le nombre d’activités parascolaires pratiquées par 120 élèves d’une école secondaire.
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Lorsque des données se répètent, on peut les regrouper en effectifs. Si l'on veut calculer la moyenne, on devrait calculer ainsi :
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Graphiques
| Diagramme à bandes et ligne brisée | voir Sommets p 316 |
| Diagramme circulaire | voir Sommets p 318 |
population : l'ensemble des personnes, des animaux ou des objets sur lesquels porte une étude statistique
sondage : recherche d'information portant sur une partie de la population
caractère : la réponse qu'on obtient, l'information qu'on veut connaître
échantillon : c'est un petit groupe d'individus (ou d'objets) choisis de manière à représenter le plus fidèlement possible la population visée par l'étude
biais : tout ce qui peut influencer la réponse et ainsi fausser les résultats.