Statistiques descriptives

Qu'est-ce que la statistique descriptive?

Les statistiques descriptives sont de brefs coefficients descriptifs qui résument un ensemble de données donné, qui peut être une représentation de la totalité ou un échantillon d'une population. Les statistiques descriptives sont décomposées en mesures de la tendance centrale et en mesures de la variabilité (propagation). Les mesures de la tendance centrale incluent la moyenne, la médiane et le mode, tandis que les mesures de la variabilité incluent l’écart type, la variance, les variables minimum et maximum, ainsi que le kurtosis et l’asymétrie.

1:36

Qu'est-ce que la statistique descriptive?

Comprendre les statistiques descriptives

En résumé, les statistiques descriptives aident à décrire et à comprendre les caractéristiques d'un ensemble de données spécifique en donnant de brefs résumés sur l'échantillon et les mesures des données. Les types de statistiques descriptives les plus reconnus sont les mesures de centre: la moyenne, la médiane et le mode, qui sont utilisées à presque tous les niveaux de mathématiques et de statistiques. La moyenne, ou la moyenne, est calculée en additionnant tous les chiffres de l'ensemble de données, puis en divisant par le nombre de chiffres de l'ensemble. Par exemple, la somme des fichiers suivants est égale à 20: (2, 3, 4, 5, 6). La moyenne est de 4 (20/5). Le mode d'un jeu de données est la valeur qui apparaît le plus souvent et la médiane est le chiffre situé au milieu du jeu de données. C'est le chiffre qui sépare les chiffres les plus élevés des chiffres les plus bas dans un ensemble de données. Cependant, il existe des types moins courants de statistiques descriptives qui sont toujours très importants.

Les gens utilisent des statistiques descriptives pour réorienter des informations quantitatives difficiles à comprendre sur un vaste ensemble de données en descriptions très détaillées. La moyenne pondérée cumulative d'un étudiant, par exemple, permet de bien comprendre les statistiques descriptives. L'idée d'un GPA est de prendre des points de données provenant d'un large éventail d'examens, de classes et de notes et de les faire la moyenne afin de fournir une compréhension générale des capacités académiques globales d'un étudiant. La moyenne cumulative personnelle d'un étudiant reflète sa performance scolaire moyenne.

Points clés à retenir

• Les statistiques descriptives résument ou décrivent les caractéristiques d'un ensemble de données.
• La statistique descriptive comprend deux catégories de mesures de base: les mesures de tendance centrale et les mesures de variabilité ou de propagation.
• Les mesures de tendance centrale décrivent le centre d'un ensemble de données.
• Les mesures de variabilité ou d’étalement décrivent la dispersion des données au sein de l’ensemble.

Mesures de statistiques descriptives

Toutes les statistiques descriptives sont soit des mesures de la tendance centrale, soit des mesures de la variabilité, également appelées mesures de la dispersion. Les mesures de la tendance centrale se concentrent sur les valeurs moyennes ou moyennes des ensembles de données; alors que les mesures de la variabilité se concentrent sur la dispersion des données. Ces deux mesures utilisent des graphiques, des tableaux et des discussions générales pour aider les gens à comprendre la signification des données analysées.

Les mesures de tendance centrale décrivent la position centrale d'une distribution pour un ensemble de données. Une personne analyse la fréquence de chaque point de données de la distribution et la décrit à l'aide de la moyenne, de la médiane ou du mode, qui mesure les tendances les plus courantes de l'ensemble de données analysé.

Les mesures de variabilité, ou les mesures de propagation, aident à analyser l'étendue de la distribution pour un ensemble de données. Par exemple, bien que les mesures de la tendance centrale puissent donner à une personne la moyenne d'un ensemble de données, elles ne décrivent pas comment les données sont réparties dans l'ensemble. Ainsi, bien que la moyenne des données puisse être de 65 sur 100, il peut toujours y avoir des points de données à la fois 1 et 100. Les mesures de la variabilité aident à communiquer ceci en décrivant la forme et l'étendue de l'ensemble de données. La plage, les quartiles, l'écart absolu et la variance sont tous des exemples de mesures de la variabilité. Considérez l'ensemble de données suivant: 5, 19, 24, 62, 91, 100. La plage de cet ensemble de données est 95, calculée en soustrayant le nombre le plus bas (5) de l'ensemble de données du plus élevé (100).

Comparaison des comptes d'investissement Nom du fournisseur Description Divulgation par l'annonceur × Les offres figurant dans ce tableau proviennent de partenariats avec lesquels Investopedia reçoit une rémunération.

Termes connexes

Fonctionnement des erreurs types L’erreur type est l’écart type d’un échantillon de population. Il mesure la précision avec laquelle un échantillon représente une population. plus En savoir plus sur l’asymétrie L’asymétrie décrit le degré de distorsion d’une distribution normale dans un ensemble de données. more Utilisation de l'équation de variance La variance est une mesure de l'écart entre les nombres d'un ensemble de données. Les investisseurs utilisent l'équation de la variance pour évaluer la répartition de l'actif d'un portefeuille. more Fonctionnement de Statistics Statistics est un type d'analyse mathématique représentant des modèles quantifiables et des résumés pour un ensemble donné de données empiriques ou d'observations du monde réel. plus Définition du quartile Un quartile est un terme statistique décrivant la division d'un ensemble de données en quatre intervalles définis. plus Fonctionnement de la technique statistique de la somme des carrés La somme des carrés est une technique statistique utilisée dans l'analyse de régression pour déterminer la dispersion des points de données par rapport à leur valeur moyenne. Dans une analyse de régression, l'objectif est de déterminer dans quelle mesure une série de données peut être adaptée à une fonction susceptible d'expliquer comment la série de données a été générée. plus de liens partenaires