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Sauter à un chapitre clé
- Dans cet article, nous commencerons par un aperçu des méthodes d'affichage des données statistiques.
- Ensuite, nous aborderons la façon la plus traditionnelle d'afficher des statistiques numériques.
- Au fur et à mesure que nous avancerons, nous nous plongerons dans plusieurs types d'affichages graphiques de données statistiques.
- Nous expliquerons la meilleure façon d'afficher les statistiques de données qui varient dans le temps.
- Enfin, nous comprendrons comment déterminer la meilleure façon d'afficher des données statistiques.
Méthodes d'affichage des données statistiques
La façon la plus élémentaire de présenter des données statistiques est le texte. Ce format présente de nombreux avantages. Tu peux approfondir la description et la mise en contexte de tes résultats. Tu peux expliquer ce qu'est chaque variable et comment les autres éléments sont contrôlés. Cependant, l'affichage des données statistiques offre un élément visuel à l'interprétation des données. Surtout si tu as reçu beaucoup d'informations, l'affichage des données statistiques peut t'aider à organiser mentalement tes résultats.
Lesdonnées sont un ensemble de faits qui ne donnent qu'une image partielle de la réalité.
Cependant, en utilisant l'analyse et l'affichage des données statistiques, nous pouvons commencer à combler certaines lacunes. Il existe deux méthodes principales pour afficher des données statistiques : la forme tabulaire et la forme graphique.
Laforme tabulaire affiche les données statistiques à l'aide de tableaux (par exemple, des tableaux de fréquence).
La formegraphique affiche les données statistiques à l'aide de graphiques (par exemple, des diagrammes de dispersion).
Affichage de données numériques statistiques
Commençons par examiner quelques méthodes de base pour afficher des statistiques de données numériques.
Les tableaux
L'une des plus anciennes façons d'afficher des statistiques sur des données numériques est d'utiliser des tableaux. Cela peut être dû au fait que les tableaux sont faciles à comprendre. En général, si tu sais lire, tu peux comprendre les informations contenues dans un tableau sans aucune formation préalable.
Lestableaux utilisent des lignes et des colonnes pour transmettre les informations d'un ensemble de données sous forme de mots ou de chiffres.
Les tableaux sont également l'option la plus appropriée pour afficher des informations individuelles. De cette façon, toutes les informations peuvent être vues plutôt que d'être regroupées ou généralisées comme c'est le cas pour de nombreuses formes graphiques d'affichage de données statistiques. Par exemple, si le résultat d'un point de données est 65,489, tu peux simplement l'écrire dans le tableau. Cependant, dans d'autres formes d'affichage de données statistiques, tu devras peut-être arrondir ce nombre à 65 ou tu ne verras peut-être même pas ce que ce nombre représente.
Les tableaux sont également très utiles pour comparer des informations quantitatives entre différentes variables. Prends l'exemple suivant.
Tableau comparant des variables, commons.wikimedia.org
Un type de tableau courant est appelé tableau de fréquence. La fréquence est simplement le nombre de fois qu'un résultat spécifique se produit. Il existe plusieurs types de fréquences qu'un tableau de fréquences peut afficher : la fréquence relative et......
Tableau de fréquence, commons.wikimedia.org
Bien que les tableaux puissent être incroyablement utiles pour présenter un grand nombre de statistiques de données numériques, il y a des inconvénients. L'un des principaux inconvénients de l'utilisation des tableaux est que l'interprétation des données peut prendre beaucoup de temps. Parfois, il y a tellement d'informations qu'il peut être difficile de voir les tendances qui se dégagent des données. C'est pourquoi les formes graphiques d'affichage des données statistiques sont particulièrement utiles.
Graphique à secteurs
Un autre excellent moyen d'afficher visuellement des données statistiques est d'utiliser un diagramme circulaire. Un diagramme circulaire est généralement utilisé pour représenter des données nominales (ou, en d'autres termes, différentes catégories de données). En général, un diagramme circulaire ne doit être utilisé que pour représenter un petit nombre de catégories, mais il peut être un excellent moyen de résumer une grande quantité de données.
Prends le diagramme circulaire suivant qui montre le pourcentage de différentes races en Amérique.
La race en Amérique, commons.wikimedia.org
Le seul inconvénient d'un diagramme circulaire est qu'il n'y a aucun moyen de connaître les résultats des données individuelles. Les résultats de chaque catégorie sont regroupés pour former une image générale des résultats. De plus, les diagrammes circulaires n'offrent aucune information concernant les valeurs aberrantes, les moyennes, les médianes ou toute autre information récapitulative qui pourrait aider à analyser les résultats de ta recherche.
Représentation graphique des données statistiques
Les graphiques sont très pratiques lorsqu'il s'agit d'afficher des données statistiques car ils simplifient souvent des informations complexes en utilisant des images et en mettant en évidence les tendances des données. Ils sont utiles pour expliquer, résumer et explorer les données quantitatives que nous recueillons dans le cadre de nos recherches. Les affichages graphiques de données statistiques peuvent également s'avérer pratiques parce qu'ils permettent de présenter de grandes quantités de données. Si tu viens de collecter des milliers de points de données dans le cadre de tes recherches, il serait irréaliste d'afficher chaque point sur un tableau.
De plus, trouver un moyen de catégoriser les informations sur un tableau peut effacer toutes les tendances statistiques que tu essayes de découvrir. Examinons quelques types de représentations graphiques de données statistiques, notamment le diagramme en boîte et le diagramme à moustaches, les diagrammes à barres et les histogrammes, ainsi que les diagrammes de dispersion.
Diagramme en boîte et moustaches
Le diagramme en boîte et moustaches est un moyen très simple de représenter graphiquement des données statistiques. Lors de l'analyse d'un ensemble de données, l'une des premières choses que les chercheurs font est de résumer les données. Un diagramme en boîte et en moustaches comprend un résumé en cinq chiffres :
Minimum : la plus petite valeur de l'ensemble de données.
Premier quartile : les 25 % inférieurs de l'ensemble de données
Moyenne : la valeur moyenne de l'ensemble des données
Troisième quartile : les 25 % supérieurs de l'ensemble des données
Maximum : la plus grande valeur de l'ensemble des données
Le rectangle représente le premier quartile, la médiane et le troisième quartile. Les lignes ou moustaches s'étendent jusqu'aux valeurs minimales et maximales de l'ensemble de données. Parfois, tu peux obtenir des résultats qui sont très éloignés des autres résultats de l'ensemble de données. Ces résultats sont appelés valeurs aberrantes et sont généralement représentés par un seul point à l'extérieur du diagramme en boîte et en moustaches et ne sont pas considérés comme des valeurs minimales ou maximales.
Boîte et diagramme à moustaches, commons.wikimedia.org
Les diagrammes en boîte et à moustaches sont un excellent moyen d'afficher visuellement un résumé de tes résultats. Ils peuvent également être utiles pour comparer plusieurs ensembles de données, évaluer l'évolution d'un ensemble de données au fil du temps ou voir comment l'ensemble de données a changé avant et après une expérience.
Diagramme à barres et histogramme
Les diagrammes à barres et les histogrammes sont également des méthodes couramment utilisées pour afficher des données statistiques.
Lesdiagrammes à barres et les histogrammes utilisent des barres horizontales ou verticales pour comparer les valeurs de plusieurs catégories ou groupes.
La hauteur ou la longueur de la barre indique la quantité d'informations dans cette catégorie. Tu peux utiliser tous les paramètres de mesure que tu souhaites, comme la fréquence ou la moyenne. Les diagrammes à barres et les histogrammes sont très semblables, mais ils diffèrent sur quelques points. Tout d'abord, les histogrammes montrent la valeur d'une série de catégories ou de points de données, alors que les diagrammes à barres n'en montrent qu'un seul. De plus, les barres des diagrammes à barres sont séparées alors que les barres des histogrammes se touchent toujours.
Diagramme à barres, commons.wikimedia.org
Histogramme, commons.wikimedia.org
Par exemple, si tu veux faire un diagramme à barres du nombre de personnes de ta classe de terminale qui ont leur anniversaire chaque mois, tu feras une barre séparée pour chaque mois. Cependant, si tu veux faire un histogramme, tu dois regarder combien de personnes de ta classe de terminale ont leur anniversaire dans une fourchette de mois (c'est-à-dire janvier-mars, avril-juin, juillet-septembre, octobre-décembre).
Les diagrammes à barres et les histogrammes peuvent être particulièrement utiles pour analyser des données car ils peuvent montrer visuellement des tendances dans les données, ce que d'autres graphiques tels que les diagrammes circulaires ne peuvent pas faire.
Diagramme de dispersion
Enfin, l'une des façons les plus efficaces d'afficher des données statistiques est le diagramme de dispersion. Les diagrammes de dispersion te permettent d'afficher toutes les valeurs de ton ensemble de données représentées par un seul point sur le graphique. Les axes des x et des y représentent les deux variables que tu étudies. Une fois que toutes les données sont représentées sur le graphique, tu pourras voir s'il existe une association entre ces deux variables. Cette association est communément appelée corrélation.
Une corrélation négative se produit lorsque des valeurs plus élevées d'une variable sont associées à des valeurs plus faibles d'une deuxième variable.
Une corrélation positive signifie que des valeurs plus élevées sur une variable sont associées à des valeurs plus élevées sur une deuxième variable.
En psychologie, les chercheurs sont toujours à la recherche d'une corrélation entre les variables. Trouver une corrélation entre des variables peut conduire à des découvertes importantes et à une meilleure compréhension de l'esprit et du comportement humains.
Par exemple, ils peuvent vouloir voir s'il existe une corrélation entre les heures de sommeil et les résultats scolaires (GPA). Dans ce cas, l'axe des x pourrait représenter les heures de sommeil d'une personne la nuit et l'axe des y pourrait représenter la moyenne générale de cette personne.
Si la corrélation n'est pas immédiatement claire, il est possible de calculer une ligne de régression de corrélation qui peut ensuite être tracée pour montrer la corrélation. Il est toutefois important de noter qu'il n'y a pas toujours de corrélation entre les variables.
Affiche les statistiques des données qui varient dans le temps
Parfois, les chercheurs veulent observer comment une variable évolue dans le temps. La meilleure façon d'afficher visuellement les statistiques des données qui varient dans le temps est d'utiliser un graphique linéaire. Les graphiques linéaires utilisent un seul point pour indiquer un point de données. Ensuite, une ligne droite est tracée pour relier chaque point sur le graphique. Cela permet de montrer visuellement les augmentations ou les diminutions (s'il y en a) entre chaque intervalle de temps. Les graphiques linéaires montrent également toute tendance plus large sur une longue période de temps. L'axe des x est généralement le temps et l'axe des y est la variable que tu étudies.
Un graphique linéaire est un excellent moyen de montrer les changements de population au fil du temps.
Graphique linéaire, commons.wikimedia.org
Bien qu'un graphique linéaire soit le meilleur moyen de montrer les changements au fil du temps, il peut également être utile pour montrer d'autres types de variables continues telles que la distance. Les graphiques linéaires conviennent généralement mieux aux petits ensembles de données.
La meilleure façon d'afficher des données statistiques
Maintenant que nous avons brièvement discuté des façons d'afficher les données statistiques, comment décider quelles méthodes sont les meilleures pour afficher les données statistiques ? Plusieurs facteurs doivent être pris en compte pour prendre cette décision, notamment :
la simplicité de la présentation
le format des données
la méthode d'analyse que tu prévois d'utiliser
les informations que tu veux mettre en valeur
la quantité d'informations contenues dans ton ensemble de données
Affichage des données statistiques - Principaux points à retenir
- Il existe deux méthodes principales pour afficher des données statistiques : la forme tabulaire et la forme graphique.
- L'une des plus anciennes façons d'afficher des données statistiques numériques est le tableau. Lestableaux utilisent des lignes et des colonnes pour transmettre les informations d'un ensemble de données sous forme de mots ou de chiffres.
- Il existe plusieurs types de représentations graphiques des données statistiques, notamment les boîtes et les moustaches, les diagrammes à barres et les histogrammes, ainsi que les diagrammes de dispersion.
- La meilleure façon de présenter visuellement des statistiques de données qui varient dans le temps est d'utiliser un graphique linéaire.
- Plusieurs facteurs doivent être pris en compte au moment de prendre cette décision, notamment :
- la simplicité de la présentation
le format des données
la méthode d'analyse que tu prévois d'utiliser
les informations que tu veux mettre en valeur
la quantité d'informations contenues dans ton ensemble de données
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