Indicateurs de tendance centrale et mesures de la variabilité

Que sont les indicateurs de tendance centrale ?

Les indicateurs de tendance centrale fournissent des informations essentielles sur les valeurs centrales ou moyennes d'un jeu de données, ce qui nous aide à identifier la valeur « type » autour de laquelle les points de données ont tendance à se regrouper.

Que sont les mesures de la variabilité ?

Les mesures de la variabilité aident à comprendre dans quelle proportion les points de données s'écartent de la tendance centrale. La possibilité de quantifier la dispersion des points de données dans un jeu de données est essentielle pour obtenir des informations plus détaillées sur vos données et prendre des décisions éclairées.

Comprendre les indicateurs de tendance centrale

Les indicateurs de tendance centrale sont utilisés de diverses manières pour analyser et interpréter les données. Ils fournissent une valeur unique et représentative qui peut être utile pour appréhender rapidement les caractéristiques générales d'un jeu de données, aider les analystes à comprendre où les données ont tendance à se regrouper, et identifier les valeurs inhabituelles. Voici les principaux indicateurs :

Moyenne, médiane et mode

  • Moyenne : moyenne arithmétique d'un jeu de données.
  • Médiane : valeur intermédiaire lorsque les données sont classées dans l'ordre.
  • Mode : valeur la plus fréquente dans un jeu de données.

Chaque indicateur de tendance centrale présente ses propres forces et convient à des cas de figure précis. Le choix de l'indicateur à utiliser dépend des caractéristiques des données et des objectifs spécifiques de l'analyse. Découvrez comment utiliser la moyenne, la médiane et le mode.

Explorer la variabilité

Même si la tendance centrale se concentre sur la valeur « typique », il est souvent au moins aussi important de comprendre la dispersion de vos données. L'analyse de la distribution des points de données autour de la tendance centrale peut aider à évaluer la qualité des données, à comparer la variabilité entre les jeux de données et à identifier les valeurs aberrantes.

Vous trouverez ci-dessous les principales rubriques concernant la mesure de la variabilité. Cliquez sur les liens pour en savoir plus :

  • Distribution normale : découvrez le fondement théorique de la distribution des données, la courbe en cloche qui constitue la base de nombreuses analyses statistiques.
  • Écart-type : apprenez à quantifier la dispersion des points de données autour de la moyenne et obtenez ainsi une vue complète de la distribution des données.
  • Règle empirique : explorez la règle 68-95-99,7, une directive permettant de comprendre le pourcentage de données comprises au sein d'étendues d'écarts-types spécifiques dans une distribution normale.
  • Score Z : découvrez comment les scores Z quantifient la position d'un point de données par rapport à la moyenne, facilitant ainsi des comparaisons standardisées entre les jeux de données.