DDM - Data for Decision Making

𝐋’𝐚𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞 𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 𝐝𝐞𝐬𝐜𝐫𝐢𝐩𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐛𝐢𝐯𝐚𝐫𝐢𝐞́𝐞, 𝐪𝐮'𝐞𝐧 𝐬𝐚𝐯𝐞𝐳-𝐯𝐨𝐮𝐬 ?

L'analyse statistique descriptive bivariée est une méthode d'analyse qui examine la relation entre deux variables différentes dans un ensemble de données. Contrairement à l'analyse univariée qui se concentre sur une seule variable à la fois, l'analyse bivariée permet d'étudier comment deux variables sont liées les unes aux autres.
Dans une analyse bivariée, on cherche souvent à déterminer s'il existe une corrélation entre les deux variables, c'est-à-dire si elles évoluent de manière cohérente ensemble. Dans le cas de deux variables quantitatives, les statistiques couramment utilisées pour mesurer la corrélation comprennent 𝒍𝒆 𝒄𝒐𝒆𝒇𝒇𝒊𝒄𝒊𝒆𝒏𝒕 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒓𝒓𝒆́𝒍𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒍𝒊𝒏𝒆́𝒂𝒊𝒓𝒆 𝒅𝒆 𝑷𝒆𝒂𝒓𝒔𝒐𝒏, 𝒍𝒆 𝒄𝒐𝒆𝒇𝒇𝒊𝒄𝒊𝒆𝒏𝒕 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒓𝒓𝒆́𝒍𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆 𝑺𝒑𝒆𝒂𝒓𝒎𝒂𝒏 (𝒑𝒐𝒖𝒓 𝒍𝒆𝒔 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆𝒔 𝒏𝒐𝒏 𝒍𝒊𝒏𝒆́𝒂𝒊𝒓𝒆𝒔), etc. On peut également examiner la distribution conjointe de deux variables quantitatives à l'aide de graphiques tels que 𝒍𝒆𝒔 𝒏𝒖𝒂𝒈𝒆𝒔 𝒅𝒆 𝒑𝒐𝒊𝒏𝒕𝒔 𝒐𝒖 𝒍𝒆𝒔 𝒎𝒂𝒕𝒓𝒊𝒄𝒆𝒔 𝒅𝒆 𝒅𝒊𝒔𝒑𝒆𝒓𝒔𝒊𝒐𝒏.
Lorsque l’une des deux variables est quantitative et l’autre qualitative, on se focalise le plus souvent sur la comparaison des moyennes, des médianes ou d'autres mesures de tendance centrale de la variable quantitative dans les différentes catégories de la variable qualitative. Par ailleurs, lorsque les deux variables sont qualitatives, on fait recours entre autres 𝒂𝒖𝒙 𝒑𝒓𝒐𝒇𝒊𝒍𝒔 𝒄𝒐𝒍𝒐𝒏𝒏𝒆𝒔, 𝒂𝒖𝒙 𝒑𝒓𝒐𝒇𝒊𝒍𝒔 𝒍𝒊𝒈𝒏𝒆𝒔 𝒆𝒕 𝒂𝒖 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒅’𝒊𝒏𝒅𝒆́𝒑𝒆𝒏𝒅𝒂𝒏𝒄𝒆 𝒅𝒆 𝑲𝒉𝒊-𝒄𝒂𝒓𝒓𝒆́, 𝒂𝒖 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒆𝒙𝒂𝒄𝒕 𝒅𝒆 𝑭𝒊𝒔𝒉𝒆𝒓 𝒆𝒕 𝒂𝒖𝒙 𝒕𝒆𝒔𝒕𝒔 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒂𝒓𝒂𝒊𝒔𝒐𝒏 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒐𝒑𝒐𝒓𝒕𝒊𝒐𝒏.
En résumé, l'analyse statistique descriptive bivariée permet d'explorer la relation entre deux variables et de comprendre comment elles varient conjointement dans un ensemble de données donné.
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𝐋'𝐀𝐍𝐀𝐋𝐘𝐒𝐄 𝐃𝐄𝐒𝐂𝐑𝐈𝐏𝐓𝐈𝐕𝐄 𝐔𝐍𝐈𝐕𝐀𝐑𝐈𝐄𝐄 : 𝐐𝐔'𝐄𝐒𝐓-𝐂𝐄 𝐐𝐔𝐄 𝐂'𝐄𝐒𝐓 ?

Comme le nom l’indique, l'analyse descriptive univariée est une méthode d’analyse qui sert à décrire, présenter et résumer des données sur chaque variable d’étude, prise séparément. La description de ces données peut être numérique ou graphique et varie en fonction de la nature de la variable considérée. En effet, une variable peut être quantitative ou qualitative. On parle de variable quantitative (âge, salaire) lorsque la variable s’exprime par des nombres réels appelés valeurs. Quant à la variable qualitative, c’est une variable qui s’exprime par l’appartenance à une catégorie (milieu de résidence, niveau d’instruction, etc.). Afin de dégager les tendances dans la population d’étude, le tableau des fréquences est une manière intéressante de représenter les données d’une variable qualitative ou quantitative discrète. Pour une meilleure observation des données, des représentations graphiques comme les diagrammes en bâtons, les histogrammes et les camemberts viennent enrichir l’analyse descriptive univariée. En plus des méthodes visuelles d’analyse de la répartition, il est également intéressant pour des variables quantitatives, de donner des indicateurs statistiques pour caractériser au mieux les données. Ces indicateurs statistiques sont en général les indicateurs de tendance centrale (mode, moyenne, médiane, quantile.) et les indicateurs de dispersion (étendue, écart-type, coefficient de variation, intervalle interquartile, etc.). Les indicateurs de tendance centrale fournissent une valeur résumée caractérisant les données tandis que les indicateurs de dispersion donnent une idée de la variabilité des mêmes données.
L’analyse descriptive univariée peut se faire avec des logiciels tels que 𝐑, 𝐒𝐀𝐒, 𝐏𝐘𝐓𝐇𝐎𝐍, 𝐒𝐏𝐒𝐒, 𝐒𝐓𝐀𝐓𝐀, 𝐆𝐑𝐀𝐏𝐇𝐏𝐀𝐃, etc.
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𝐋'𝐀𝐍𝐀𝐋𝐘𝐒𝐄 𝐃𝐄𝐒𝐂𝐑𝐈𝐏𝐓𝐈𝐕𝐄 𝐌𝐔𝐋𝐓𝐈𝐕𝐀𝐑𝐈É𝐄 𝐃𝐄𝐒 𝐃𝐎𝐍𝐍É𝐄𝐒, 𝐐𝐔'𝐄𝐍 𝐒𝐀𝐕𝐄𝐙-𝐕𝐎𝐔𝐒 ?

L'analyse descriptive multivariée est un volet de l’analyse de données qui s’intéresse principalement à la description de données conjointes. Dans ce volet, on cherche à détecter les liens pouvant exister entre les différentes données ainsi qu'à en tirer une information statistique qui sert à décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données. On cherche également à classer les données en différents groupes homogènes.
Il existe plusieurs méthodes d’analyse de données à savoir :
-L'analyse en composantes principales (ACP), utilisée pour des données quantitatives ;
-L'analyse factorielle des correspondances (AFC), utilisée pour des données qualitatives ;
-La classification (ascendante, descendante ou mixte) permettant de classer les données en différents groupes homogènes ;
-L'analyse factorielle discriminante (AFD) ou analyse discriminante utilisée pour identifier des groupes homogènes au sein de la population compte tenu des variables étudiées.
Ces méthodes permettent essentiellement de synthétiser l'information contenue dans des grands tableaux de données.
De nombreux logiciels permettent d'effectuer de l'analyse des données. On peut citer entre autres 𝐑, 𝐒𝐏𝐀𝐃, 𝐒𝐏𝐒𝐒, 𝐒𝐓𝐀𝐓𝐀, 𝐆𝐑𝐀𝐏𝐇𝐏𝐀𝐃, etc.

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#𝐃𝐃𝐌
#𝐚𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞𝐝𝐞𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞𝐞𝐬
#𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞𝐝𝐞𝐝𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧

𝗟𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 ? 𝗖𝗼𝗺𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗲𝘁 𝗮𝘃𝗲𝗰 𝗾𝘂𝗲𝗹𝘀 𝗼𝘂𝘁𝗶𝗹𝘀 𝗹𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗹𝗹𝗲𝗰𝘁𝗲𝘇-𝘃𝗼𝘂𝘀 ?

La collecte de données est la première phase de toute étude statistique. C’est une opération statistique qui consiste à recueillir des informations sur un phénomène donné auprès de l’ensemble ou d’une partie d’une population dans une période de temps et une zone bien définies. Lorsque la collecte porte une un groupe d’individus d’une population, on parle d’enquête par échantillonnage. Quand tous les individus (encore appelés unités statistiques) d’une population sont effectivement observés, on parle de recensement. Les unités statistiques peuvent être aussi bien des personnes humaines que des animaux, des plantes, des groupes de personnes (ménages, etc.), des groupes d’animaux, ou des éléments de toute autre nature (firmes commerciales ou industrielles, etc.). Une population n’est rien d’autre que l’ensemble des unités statistiques auxquelles on s’intéresse dans une étude.
La collecte de données (qu’elle soit au travers une enquête par échantillonnage ou un recensement) nécessite un certain nombre d’éléments à savoir :
- Des objectifs bien définis ;
- Une population cible ;
- La méthodologie (surtout pour les enquêtes par sondage) ;
- Les ressources (humaines, matérielles et financières) ;
- Un visa statistique ;
- La sensibilisation de la population ;
Outil de collecte (questionnaire papier, application CAPI, etc.)
-Test d’outils (enquête pilote) ;
- La finalisation de l’outil de collecte ;
- La collecte proprement dite.
De nos jours, la collecte à l’aide des smartphones prend d’ampleur. Les logiciels permettant de concevoir des applications de collecte sont notamment CSPro, Kobocollect, etc.

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#𝐃𝐃𝐌
#𝐜𝐨𝐥𝐥𝐞𝐜𝐭𝐞𝐝𝐞𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞𝐞𝐬
#𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞
#𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞𝐝𝐞𝐝𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧

𝐒𝐞𝐥𝐨𝐧 𝐯𝐨𝐮𝐬, 𝐪𝐮'𝐞𝐬𝐭-𝐜𝐞 𝐪𝐮𝐞 𝐥𝐚 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 ? 𝐀 𝐪𝐮𝐨𝐢 𝐬𝐞𝐫𝐭-𝐞𝐥𝐥𝐞 ?

Le mot “statistique” vient de l’allemand “statistik” qui désigne l’analyse de données au milieu du XVIIème siècle.

Formellement, la Statistique est une science qui part de la collecte données jusqu’à l’interprétation et la diffusion des résultats en passant par le traitement et l’analyse des données. On la distingue de “statistiques” au pluriel qui renvoie aux données chiffrées, classes ou résumés.

Techniquement, on distingue deux grandes familles de statistique : la statistique descriptive et la statistique inférentielle. La première sert à décrire un phénomène alors que la deuxième permet d’extrapoler les résultats obtenus sur un échantillon de données à l’ensemble d’une population donnée.

La statistique connaît une croissance exponentielle depuis 1950 avec des applications dans tous les domaines: sciences de l’ingénieur, sciences expérimentales, sciences sociales, médecine et sciences du vivant, économie, etc. Elle est devenue un outil incontournable pour l’analyse et la compréhension des données. La Statistique aide essentiellement à la prise de décision.

#𝐃𝐃𝐌
#𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞
#𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞𝐝𝐞𝐝𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧