Excel - Définition des métriques statistiques Tutoriels

Découvrez comment utiliser les statistiques dans Microsoft Word pour rester dans la limite de mots de votre document grâce à cet atelier en ligne interactif.
Cette formation vous permettra de contrôler les statistiques dans la barre d'état, de désactiver les éléments à exclure des statistiques totales, d'insérer le nombre de mots dans votre document et de mettre à jour les champs avant l'impression.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compétence en gestion de documents dans Microsoft Word.
Suivez cet atelier pour maîtriser les statistiques et améliorer votre efficacité dans la rédaction de documents.

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  • 725 vues

Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de fournir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de l'analyse statistique, notamment la moyenne, la médiane, les quartiles, le mode et l'écart type. Ces notions sont essentielles pour interpréter et analyser des données de manière efficace.

Chapitres :

  1. Introduction à l'analyse statistique
    Dans cette vidéo, nous allons explorer les différentes fonctionnalités d'analyse statistique. Bien que la moyenne puisse sembler simple, elle fait partie intégrante de la statistique. Nous allons clarifier certaines définitions et concepts fondamentaux liés aux métriques statistiques.
  2. La Moyenne
    La moyenne est calculée en additionnant toutes les valeurs d'un ensemble et en divisant le total par le nombre d'éléments. Par exemple, pour trois élèves ayant obtenu respectivement 12, 15 et 11, la moyenne se calcule comme suit : (12 + 15 + 11) / 3 = 12. La formule de la moyenne est importante à connaître, bien qu'il ne soit pas nécessaire de la mémoriser pour l'utiliser.
  3. La Médiane
    La médiane est souvent confondue avec la moyenne, mais elle représente la valeur qui divise un ensemble de données en deux parties égales. Par exemple, pour les notes 11, 12 et 15, la médiane est 12. Dans le cas d'un nombre pair d'observations, comme 11, 12, 15 et 15, la médiane est calculée en prenant la moyenne des deux valeurs centrales, soit (12 + 15) / 2 = 13,5.
  4. Les Quartiles
    Les quartiles divisent un ensemble de données en quatre parties égales. Par exemple, si nous avons 12 élèves avec des notes variées, le premier quartile (Q1) représente la valeur qui sépare le premier quart de la population. Les quartiles permettent de visualiser la répartition des données et d'identifier les tendances.
  5. Le Mode
    Le mode est la valeur qui apparaît le plus fréquemment dans un ensemble de données. Par exemple, si 10 élèves ont obtenu 12 sur 20, alors 12 est le mode de cette distribution. Le mode est utile pour identifier les notes les plus courantes dans un groupe.
  6. L'Écart Type
    L'écart type mesure la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Il permet de déterminer si une classe est homogène ou hétérogène. Pour le calculer, on évalue la différence entre chaque valeur et la moyenne, on élève ces différences au carré, on les additionne, puis on divise par le nombre total de valeurs et on prend la racine carrée. Un écart type faible indique une homogénéité, tandis qu'un écart type élevé indique une hétérogénéité.
  7. Conclusion
    Nous avons abordé les définitions clés des métriques statistiques, notamment la moyenne, la médiane, les quartiles, le mode et l'écart type. Ces concepts sont essentiels pour analyser et interpréter des données de manière efficace. Dans la suite de cette vidéo, nous allons appliquer ces notions à des cas pratiques pour mieux les comprendre.

FAQ :

Qu'est-ce que la moyenne et comment la calcule-t-on ?

La moyenne est la somme de toutes les valeurs d'un ensemble divisée par le nombre total de valeurs. Pour la calculer, additionnez toutes les valeurs et divisez par le nombre d'éléments. Par exemple, pour les notes 12, 15 et 11, la moyenne est (12 + 15 + 11) / 3 = 12.67.

Quelle est la différence entre la moyenne et la médiane ?

La moyenne est la somme des valeurs divisée par le nombre total de valeurs, tandis que la médiane est la valeur qui sépare l'ensemble des données en deux parties égales. La médiane peut être plus représentative que la moyenne en cas de valeurs extrêmes.

Comment calcule-t-on la médiane si le nombre d'observations est pair ?

Si le nombre d'observations est pair, la médiane est calculée en prenant la moyenne des deux valeurs centrales. Par exemple, pour les valeurs 11, 12, 15 et 16, la médiane est (12 + 15) / 2 = 13.5.

Qu'est-ce que l'écart type et pourquoi est-il important ?

L'écart type mesure la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Il est important car il permet de comprendre la variabilité des données. Un écart type faible indique que les valeurs sont proches de la moyenne, tandis qu'un écart type élevé indique une plus grande dispersion.

Comment les quartiles sont-ils utilisés en analyse statistique ?

Les quartiles sont utilisés pour diviser un ensemble de données en quatre parties égales, ce qui permet d'analyser la distribution des données. Ils aident à identifier les valeurs extrêmes et à comprendre la répartition des données.

Quelques cas d'usages :

Analyse des performances académiques

Les enseignants peuvent utiliser la moyenne, la médiane et l'écart type pour évaluer les performances des élèves dans une classe. Par exemple, en calculant la moyenne des notes d'un devoir, ils peuvent identifier les élèves qui ont besoin de soutien supplémentaire. L'écart type peut également aider à déterminer si les résultats sont homogènes ou hétérogènes.

Évaluation des résultats d'une enquête

Dans le cadre d'une enquête, les chercheurs peuvent utiliser des mesures statistiques comme la médiane et les quartiles pour analyser les réponses. Cela leur permet de comprendre la répartition des opinions et d'identifier les tendances au sein des données.

Analyse des ventes dans le commerce

Les responsables des ventes peuvent utiliser la moyenne et le mode pour analyser les performances des produits. Par exemple, en identifiant le produit le plus vendu (mode) et en calculant la moyenne des ventes, ils peuvent ajuster leur stratégie de marketing pour maximiser les ventes.

Évaluation des risques financiers

Les analystes financiers peuvent utiliser l'écart type pour évaluer la volatilité des investissements. Un écart type élevé peut indiquer un risque accru, ce qui peut influencer les décisions d'investissement.

Analyse des données de santé

Les professionnels de la santé peuvent utiliser des statistiques descriptives pour analyser les données des patients. Par exemple, en calculant la moyenne des niveaux de cholestérol, ils peuvent identifier les patients à risque et adapter les traitements en conséquence.

Glossaire :

Moyenne

La moyenne est une mesure statistique qui représente la somme de toutes les valeurs d'un ensemble divisée par le nombre total de valeurs. Par exemple, pour calculer la moyenne des notes de trois élèves ayant obtenu 12, 15 et 11, on additionne ces valeurs (12 + 15 + 11 = 38) et on divise par 3, ce qui donne une moyenne de 12.67.

Médiane

La médiane est la valeur qui sépare un ensemble de données en deux parties égales. Pour un ensemble de valeurs, si le nombre d'observations est impair, la médiane est la valeur du milieu. Si le nombre est pair, elle est calculée en prenant la moyenne des deux valeurs centrales. Par exemple, pour les notes 11, 12, et 15, la médiane est 12.

Quartiles

Les quartiles sont des valeurs qui divisent un ensemble de données en quatre parties égales. Le premier quartile (Q1) est la valeur en dessous de laquelle se trouve 25% des données, le deuxième quartile (Q2) est la médiane, et le troisième quartile (Q3) est la valeur en dessous de laquelle se trouve 75% des données.

Mode

Le mode est la valeur qui apparaît le plus fréquemment dans un ensemble de données. Par exemple, si 10 élèves ont obtenu 12 sur 20, alors 12 est le mode de cette distribution.

Écart type

L'écart type est une mesure de la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Il est calculé en prenant la racine carrée de la variance, qui est la moyenne des carrés des écarts entre chaque valeur et la moyenne. Un écart type faible indique que les valeurs sont proches de la moyenne, tandis qu'un écart type élevé indique une plus grande dispersion.

résultat(s)
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précédentes comment commencer à
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analyser des données via des fonctions
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spécifiques pour calculer la moyenne,
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pour calculer le nombre de valeurs
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qui sont présents dans un tableau.
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Là on va essayer de les voir un
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peu plus en détail toutes les
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fonctionnalités d'analyse statistique.
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Au final, une moyenne,
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ça peut paraître simple mais ça reste de
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la statistique et par rapport à ça,
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je voulais re clarifier avec
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vous quelques définitions,
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là ça va être la partie un
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petit peu théorique du cours où
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on va se ré attaquer aux notions
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fondamentales avec les métriques.
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C'est les plus connus.
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En tous les cas, surtout,
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ce qui est analyse statistique descriptive.
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Par rapport à ça,
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on va démarrer avec
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la moyenne qui est sûrement.
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Voilà le plus commun qu'on
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puisse avoir en tête,
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mais c'est toujours bien de
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se rappeler la définition.
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une moyenne va prendre l'ensemble
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des valeurs, les additionner,
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et on va diviser cet ensemble par le
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nombre d'éléments, là par exemple,
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je veux faire une moyenne entre
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3 élèves; un qui a eu 12/20
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le 2e,
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15 /20 et le 3e 11/20 je vais
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12+15+11 divisé
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par 3 et je me retrouve avec la moyenne.
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À chaque fois,
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ici,
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je vais vous placer
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la définition,
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de la formule en fait juste
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pour que vous l'ayez à l'esprit,
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mais pas du tout obligatoire de les connaître
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pour pouvoir les utiliser par la suite.
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Voilà pour la moyenne.
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Rien de compliqué.
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Ensuite,
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la médiane qui parfois est confondue
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avec la moyenne mais qui pourtant
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ne fait pas du tout la même chose
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le travail de la médiane,
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c'est d'estimer la valeur dans une série
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qui coupe les l'échantillons en 2 parts égales.
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Ici, je vais avoir par exemple
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peut être prendre
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ce cas là.
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j'ai 3 élèves et je souhaite
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savoir à quel endroit en fait
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j'ai un équilibre entre le groupe
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qui est avant un élève et le
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groupe qui et après et là
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ici
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ça va tout simplement être celui du
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milieu et la valeur du milieu
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c'est 12 la médiane de cette
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série là de 11,12 et 15 ça sera 12.
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Le cas un peu plus complexe
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c'est quand vous avez des nombres
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d'observations qui sont pairs,
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là par exemple j'ai.
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4 élèves; un qui a 11 sur 20,
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12 sur 20,
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15 sur 20.
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Et encore 15 sur 20 et là
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j'ai pas de personne au milieu parce
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que au final j'ai bien 2 personnes
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au dessus et 2 personnes en dessous.
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Quand je souhaite séparer le groupe
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en deux, ce que je vais faire
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c'est plutôt prendre les 2
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valeurs qui sont adjacentes
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au milieu de la série et
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calculer la moyenne de ces 2
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éléments là je vais faire 15 plus
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12 divisé par 2 et ça me donne 13,5.
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La médiane elle se différencier
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de la moyenne.
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Parce que au lieu de la moyenne qui va
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prendre toutes les valeurs et calculer,
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la valeur,
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qui est approximative, plus
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les différents jeux de données.
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Là c'est juste à quel moment
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j'ai autant de personnes à gauche
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que de personne à droite et ça
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va me donner plutôt une répartition
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de population et on en revient
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notamment à la définition qu'on
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avait fait de la visualisation des
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box plots des boîtes à moustaches,
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où le trait qui était au milieu
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des boîtes à moustaches,
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représente finalement
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la médiane et l'écart
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1234
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nous donnait la répartition.
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il y a vraiment une notion de
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distribution sur une valeur donnée.
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C'est une information
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qui est également intéressante.
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Et d'ailleurs bon,
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on y vient les quartils
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qui sontà exactement dans la
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même veine que la médiane et d'ailleurs,
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ici le quartil N°2,
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la médiane pour
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comprendre un petit peu on va se
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retrouver encore une fois là avec des
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élèves qui ont eu des notes sur 20,
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679 10, et cetera et cetera.
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Et on souhaite savoir
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quelle est
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la valeur qui va déjà inclure le
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premier quart de ma population.
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là.
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j'ai 12 élèves je vais prendre
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ici la valeur qui se trouve au
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milieu entre les 3 premiers et
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les 9 suivants ça va bien
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isoler 1/4 et je sais que
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j'ai 1/4 de ma population dont la
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note est inférieure à 9,5.
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Ensuite j'ai un autre quart de
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ma population dont je sais que la
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note se situe entre 9,5 et 10,5,
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parce que on a encore calculé
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le 2e quartil encore 1/4
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de la population entre le 2e
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et le 3e quartil.
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pareil,
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là on a calculé la moyenne des 2
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vu que c'est la même valeur C'est 14
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et finalement je sais que j'ai
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1/4 de la population le dernier
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quart dont la note se situe
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soit égal soit supérieur à 14.
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voilà,
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c'est exactement la même chose que les
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boîtes à moustaches qu'on avait vu,
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c'est juste la manière mathématique
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de le décrire et ça permet
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d'avoir une idée des proportions,
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d'avoir une une idée de est ce que
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au final toutes les notes sont
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situées plutôt sur des notes
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autour de 789 ou au contraire
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il y a plus de bonnes notes ?
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une concentration plus
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importante autour des 14,15,16,17 et 18,
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et cetera et cetera.
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là, vous voyez ici,
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on voit qu'il y a un élément qui est
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très ramassée entre le cœur et le Q1 et le Q2
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on n'a que 1 de différence
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on a vraiment
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beaucoup de notes qui sont ramassées
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entre 9 et on va dire 11 et après
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un peu moins de valeur
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sur la suite de 13 à 18 où
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on a un petit peu moins d'élèves
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Voilà pour les quartils. Ensuite le mode.
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Alors, qu'est ce que le mode ?
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On va avoir des élèves,
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de très nombreux élèves
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imaginons qu'on n'en ai
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Une trentaine, une cinquantaine,
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peu importe, et on va regarder
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quels ont été leurs notes par
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rapport à un devoir ?
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Et on va compter le nombre de fois où
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des élèves ont eu 5,6,7,8,9,10 sur 20 et
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on va retenir uniquement celle
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qui a le plus d'élèves qui la représente,
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là par exemple,
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imaginons que sur les 30 élèves
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j'en ai eu 10 qui ont eu.
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12 sur 20.
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Et ensuite il y en avait peut être
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eu 7 qui ont eu je sais pas 11 sur
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20 et bien le mode de cette
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distribution c'est 12 sur 20 c'est
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la valeur qui a été majoritaire
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dans les notes de mes élèves.
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l'écart type, alors l'écart type,
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qu'est ce que ça permet de faire ?
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vous allez avoir pareil des élèves
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qui ont eu des notes avec une
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moyenne qui est à 12 sur 20.
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Imaginons et là on pourrait se dire
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mais est ce que j'ai une classe qui est
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homogène ou une classe qui est hétérogène ?
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Est ce que j'ai des gens
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qui ont 6 et 18 et je
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me retrouve avec une moyenne à 12
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ce qui veut dire que ma classe est
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très hétérogène ou est ce que j'ai
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des gens qui ont eu 10 et d'autres
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14 auquel cas ma classe est très
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homogène et justement pour avoir
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ce complément d'information par
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rapport à la moyenne on va calculer
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ce qu'on appelle l'écart type,
00:06:41
l'écart type, qu'est ce qu'il fait ?
00:06:43
On va calculer la moyenne et après
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on va regarder l'écart qu'il y a
00:06:47
entre la moyenne et la note de chaque élève,
00:06:49
et cette valeur là.
00:06:50
on va la mettre au carré et
00:06:52
on va ensuite
00:06:55
on va en faire l'addition,
00:06:56
on va le diviser par le nombre
00:06:58
total de valeurs rencontrées et on
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va en faire la racine.
00:07:01
L'idée déjà de le mettre au carré,
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c'est de n'avoir que
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des valeurs positives,
00:07:05
là par exemple j'ai
00:07:07
la moyenne qui est à 12.
00:07:09
Là j'ai un élève qui a eu 11 sur
00:07:11
20 j'ai un écart de 1.
00:07:14
Parce que du coup
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Oui c'est ça j'ai eu un de
00:07:21
différence mais vu que je le mets au carré,
00:07:23
j'aurai une valeur
00:07:24
positive au lieu de -1
00:07:25
et la même manière là,
00:07:27
imaginons qu'il ait eu 13 et
00:07:29
il y a un point d'écart et là qu'il ai
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15 et que il y a eu 3 points d'écart,
00:07:34
et cetera et cetera.
00:07:35
cette valeur la plus
00:07:36
elle est grande et plus
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l'hétérogénéité de la classe est
00:07:40
prononcée et plus l'écart type
00:07:41
est faible et l'inverse et plus
00:07:42
la classe est homogène.
00:07:44
c'est une information
00:07:45
qui est plutôt intéressante.
00:07:48
voilà on a vu les
00:07:50
définitions les plus importantes
00:07:51
par rapport à ces métriques,
00:07:53
statistiques
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de base et maintenant
00:07:57
on va se pencher sur un vrai
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cas pour pouvoir les utiliser.

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