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Dans le domaine des statistiques, il arrive souvent que les données soient trompeuses. Il est très facile de parvenir à une conclusion erronée en saisissant des informations incorrectes ou en altérant les données. Nous allons voir ici comment reconnaître et rectifier les graphiques trompeurs.
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Inscris-toi gratuitementIdentifie la façon de créer des graphiques trompeurs.
Les graphiques trompeurs sont également appelés ?
Si l'échelle d'un graphique est utilisée correctement, les graphiques sont-ils considérés comme trompeurs ?
Lequel des graphiques suivants peut être facilement rendu trompeur ?
Un graphique trompeur peut-il être utilisé pour présenter des informations correctes ?
"Si les intervalles sur les deux axes ne sont pas pairs, construis un nouveau graphique avec des intervalles pairs."L'affirmation à propos peut-elle être utilisée pour rectifier un graphique trompeur ?
Dans les pictogrammes, la taille appropriée des touches et des symboles est la plus importante.
Est-il possible de rectifier les graphiques trompeurs ?
Identifie la façon de créer des graphiques trompeurs.
Les graphiques trompeurs sont également appelés ?
Si l'échelle d'un graphique est utilisée correctement, les graphiques sont-ils considérés comme trompeurs ?
Lequel des graphiques suivants peut être facilement rendu trompeur ?
Un graphique trompeur peut-il être utilisé pour présenter des informations correctes ?
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Est-il possible de rectifier les graphiques trompeurs ?
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Équipe enseignants Graphiques Trompeurs
Les graphiques statistiques sont considérés comme un outil puissant pour exprimer une grande quantité d'informations de manière précise. Mais dans certains cas, ils peuvent tromper le public.
Les graphiquestrompeurs sont des graphiques qui illustrent des conclusions incorrectes en déformant les données statistiques données. Ils sont également appelés graphiques déformés. Les graphiques trompeurs peuvent être construits intentionnellement ou non.
Les graphiques trompeurs sont souvent utilisés pour induire le public en erreur ou pour le poursuivre. Par exemple, un vendeur utilise des graphiques trompeurs pour attirer plus d'acheteurs en montrant plus de ventes.
Un graphique peut donc être trompeur si l'échelle est trop grande ou trop petite. Ou lorsque certaines données sont manquantes dans le graphique.
Voyons à quoi ressemble ce graphique en considérant quelques exemples.
Ici, les mêmes données sont prises en compte pour construire les deux graphiques. Mais en raison d'une sélection différente de l'échelle de l'axe des Y, le résultat des deux graphiques est différent. Ce graphique est considéré comme un graphique trompeur, car il ne nous permet pas d'interpréter les informations appropriées.
Graphique trompeur pour les mêmes données, datapine.com
Dans ce graphique, la plage de mise à l'échelle est très grande par rapport aux données. Nous ne pouvons donc pas obtenir d'informations précises en observant simplement le graphique.
Graphique trompeur avec une mauvaise échelle, venngage.com
Voici quelques-unes des façons de rendre un graphique trompeur.
Modification de l'échelle et de l'axe
Les graphiques peuvent être rendus trompeurs à l'aide de l'axe et de l'échelle. Si l'échelle est incorrecte ou inexistante, ou si les axes sont manipulés, cela peut créer des graphiques trompeurs.
Graphiques en 3D
Les graphiques en 3D donnent la meilleure représentation visuelle, mais ils peuvent parfois être trompeurs. Ils créent de la confusion et sont difficiles à comprendre. Ils ne permettent donc pas de tirer des conclusions correctes et peuvent donner lieu à des graphiques trompeurs.
Utilisation des données
Une autre façon d'induire un graphique en erreur est l'utilisation des informations. Si certaines informations nécessaires sont omises ou si des données inutiles sont prises en compte, alors ce graphique peut être trompeur.
Taille
La taille de l'intervalle des deux axes doit être également répartie et correctement prise en compte en fonction des données respectées.
Pictogrammes trompeurs
Les pictogrammes sont amusants à créer et constituent un moyen agréable de représenter certaines informations. Ils peuvent être trompeurs s'ils ne sont pas construits de manière appropriée avec les informations et les échelles nécessaires.
Il y a quelques éléments importants à garder à l'esprit lorsque tu regardes des graphiques et que tu veux reconnaître les graphiques trompeurs.
Le titre du graphique et les étiquettes des axes et du graphique doivent être correctement mentionnés.
L'échelle doit partir de zéro et être répartie de façon égale sans rupture.
Pour les pictogrammes, il est très important que la clé et la taille du symbole soient correctes.
Voici quelques-unes des étapes qui permettent de rectifier un graphique trompeur
Comprenons pour identifier et résoudre les graphiques trompeurs.
Pourquoi ce graphique linéaire est-il trompeur ? Et comment le rectifier ?
Graphique linéaire trompeur, slideplayer.com
Solution :
L'intervalle de l'axe des Y n'est pas régulier. C'est pourquoi le saut le plus important semble se situer entre 1 et 2. Alors qu'il devrait se situer entre 3 et 4, ce qui rend le graphique trompeur.
De plus, il n'y a pas d'étiquette sur les deux axes, ce qui ne donne aucune idée des données.
Pour que ce soit correct, il faut donc que l'étiquette soit mentionnée sur les axes et que l'intervalle sur l'axe des ordonnées soit réparti de façon égale.
Les graphiques suivants représentent l'évolution du prix des maisons dans une ville en l'espace de deux ans. Identifie le graphique trompeur et le graphique exact. Et donne la conclusion à partir du graphique.
Graphiques trompeurs avec les mêmes données, quizlet.com
Solution : En comparant le graphique 1 et le graphique 2, nous voyons qu'il y a une énorme différence dans la variation des prix dans les deux graphiques. Nous ne pouvons pas voir quelles informations sont exactes uniquement à partir des données.
Commençons donc par identifier le graphique trompeur. Le graphique 1 n'a pas de ligne de base. Cela signifie que ce graphique ne commence pas par 0, mais par un autre intervalle élevé. Mais le graphique 2 a une ligne de base. Le graphique 1 est donc un graphique trompeur et le graphique 2 est le graphique exact pour les données fournies.
En utilisant le graphique 2, nous pouvons conclure que les changements de prix entre 1998 et 1999 ne sont pas si importants.
Tu trouveras ci-dessous les informations concernant le taux d'emploi de l'année 2010 à 2021.
| Année | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
| Taux Pourcentage | 7 | 7.5 | 9 | 13.5 | 17 | 19 | 23 | 21 | 19.5 | 14 | 11.5 | 8 |
Un graphique linéaire a été construit à partir des données fournies. Identifie si la construction du graphique est correcte ou non. Si ce n'est pas le cas, identifie les erreurs et construis un graphique exact pour les données fournies. Et tire une conclusion en te basant sur le graphique correct.
Graphique A : graphique des informations manquantes, universiteitleiden.nl
Solution : D'après les données données, le taux d'emploi s'étend de l'année 2010 à 2021. Mais le graphique A est tracé pour l'année 2012 à 2016. Par conséquent, ce graphique est trompeur, car toutes les données ne sont pas utilisées pour le construire.
Nous allons réaliser un nouveau graphique en utilisant toutes les informations données.
Graphique B : Graphique correct pour les données données, universiteitleiden.nl
D'après le graphique B, nous pouvons dire que le taux d'emploi a augmenté entre 2010 et 2016, mais qu'après 2016, le taux d'emploi a baissé de façon constante. Nous pouvons conclure que le graphique A a été créé pour induire les gens en erreur, car il ne montre que le taux d'augmentation de l'emploi.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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