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Boîte à outils analyse de données quantitatives

4.3 Utiliser des statistiques descriptives de base

28-Feb-2022 1 min Share on social networks


Il est possible de calculer un certain nombre de statistiques récapitulatives pour obtenir une vue d’ensemble des caractéristiques de base de votre jeu de données. Cela est particulièrement utile lorsque vous disposez d’un ensemble de données volumineux, car il peut être difficile d’obtenir des informations ou de comprendre les tendances dans les grands tableaux de nombres ou d’attributs. Par exemple, le tableau ci-dessous, tiré de l’étude de cas montre que le formulaire de données ne représente qu’une partie des réponses à une seule question de l’enquête : “Parmi les besoins de base de votre ménage, auxquels ne pouvez-vous pas vous permettre de répondre ?”

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Dans cette section, nous allons vous présenter trois catégories différentes de statistiques descriptives. Ce sont toutes des mesures univariées1 qui peuvent être appliquées à une seule variable dans votre ensemble de données.

Attention : Il faut être prudent à ne pas interpréter ces statistiques sommaires indépendamment les unes des autres. Bien que ces statistiques nous donnent un moyen simple de comprendre les caractéristiques de base de notre ensemble de données, elles peuvent dans de nombreux cas simplifier et masquer des tendances intéressantes. En ce qui concerne l’étude de cas, si nous utilisions la moyenne des scores du SCA, ou même la médiane, nous supposerions que notre population a des seuils de sécurité alimentaire “acceptables”, ignorant les ménages vulnérables qui ont des seuils “limites” ou “médiocres”.

Comme nous l’aborderons plus en détail dans les sections suivantes, vous devriez également créer un certain nombre de tracés de base, tels que des histogrammes et des « boîtes à moustaches », pour explorer et résumer vos données efficacement.

Cette section est divisée en 3 sous-sections :

  1. Univariée signifie simplement que nous faisons des observations sur une caractéristique ou un attribut unique. ↩