Statistiques pour la gestion - 2e éd.

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Cet ouvrage couvre l'intégralité du programme de statistiques dispensé en formation initiale d'économie et gestion: statistiques descriptives, probabilités, estimations et tests d'hypothèses, tests sur les régressions, analyse de données. II répond aussi aux besoins en traitements statistiques des professionnels. Chaque chapitre comprend un support théorique (définitions et propriétés essentielles), des exercices corrigés et des applications sur logiciel. Les exemples sur logiciels EXCEL, SPSS et l'interprétation des résultats permettent au lecteur de réaliser des analyses statistiques (analyse financière, études de marché, enquêtes, prévisions de ventes...). Un nouveau chapitre consacré à l'élaboration et à la fiabilité des questionnaires.

Publié le : mercredi 5 mars 2008
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EAN13 : 9782100544264
Nombre de pages : 408
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SÉRIES STATISTIQUES SIMPLES
L a statistique descriptive est une méthode de description des faits sociaux uti-lisant le nombre comme support objectif. La collecte de chiffres destinée à l’étude d’un caractère peut être complète c’est-à-dire étendue à toute la population ou partielle si l’on ne dispose que d’un échantillon. Les méthodes de la statistique des-criptive servent à présenter sous forme interprétable un ensemble de données com-plexes. Elles utilisent pour cela des tableaux, des graphiques, des indicateurs.
Section 1 Section 2 Section 3
Section 4
Section 5
Section 6
Section 7 Section 8
Les définitions des différents concepts employés La description d’une série statistique de variable discrète La description d’une série dans le cas d’un regroupement des valeurs en classes (cas notamment des variables continues) Les indicateurs de tendance centrale (moyenne, mode,. . .) qui permettent « de résumer la série » Les indicateurs de dispersion (écart-type, intervalle interquartile . . .) Les indicateurs de forme (coefficient d’asymétrie. . .) qui per-mettent de comparer la dispersion de séries hétérogènes
Les représentations graphiques :
diagrammes en barres et circulaires
Les indicateurs de concentration qui caractérisent les inégalités dans les répartitions (médiale, coefficient de Gini. . .)
Section 9Analyse des séries statistiques avec EXCEL et SPSS © Dunod. La photocopie non autorisée est un délit.
2
Section 1
DÉFINITIONS
Définissons les termes d’unité, de série statistique.
1
La statistique
STATISTIQUES POUR LA GESTION
de population statistique,
de variable statistique et
La statistiquepréalable-est l’étude soit de phénomènes en général nombreux, ment rassemblés et exprimés sous forme numérique, soit de phénomènes ayant fait tout au moins l’objet d’un dénombrement.
L’unité statistique. –L’unité statistique est l’élément de l’ensemble que l’on veut étudier (exemple: une automobile est une unité statistique lorsque l’on étudie le parc automobile français). L’ensemble des unités statistiques est unepopulation sta-tistique(exemple: le parc automobile français).
Le caractère. –Le caractère est l’aspect de l’unité statistique que l’on retient dans l’analyse. Il peut être mesurable (exemple: la puissance fiscale d’une automobile) ou seulement dénombrable (exemple: la couleur de la carrosserie). On qualifie un carac-tère mesurable de quantitatif, un caractère seulement dénombrable de qualitatif.
Échantillon. –Il est un sous-ensemble d’une population statistique. L’échantillon est aléatoire lorsque son prélèvement dans la population statistique a été soumis aux lois du hasard.
2
Variable statistique
Elle est l’expression numérique du caractère observé sur les unités statistiques considérées, elle est souvent notéex. – La variable statistiquexest ditediscrètelorsqu’elle ne peut prendre que des ∗ ∗ valeurs numériques isolées :x,x, . . . ,xétant telle que, l’indexation 1 2K ∗ ∗ x<x< . <. . x(exemple: concernant l’ensemble des assurés d’une société 1 2K d’assurance automobile, à chaque adhérent est associé le nombre annuel d’acci-dents déclarés qui est un des entiers 0, 1, 2, 3…). – La variable statistiquexest ditecontinuelorsqu’elle peut prendre n’importe quelle valeur d’un intervalle (exemple: la distance parcourue par un véhicule au cours d’une année). Dans ce cas l’intervalle [a,b] des valeurs possibles est divisé enK intervalles qui sont appelés classes : [a0,a1],]a1,a2],. . . ,]aK2,aK1],]aK1,aK] a=ao<a1<a2<< . . . aK1<aK=b.
Séries statistiques simples
3
Série statistique
3
Par série statistique, on désigne à la fois ∗ ∗ –l’ensemble des valeurs (x,x,. . . ,x) (respectivement des classes de valeurs 1 2K [a0,a1],]a1,a2],. . . ,]aK2,aK1],]aK1,aKde la variable] ) x; – le nombrenid’observations associées à chaque valeurx(respectivement à i chaque classe ]ai1,ai] ) appelé effectif. La somme des effectifs des classes est égale ànle nombre total d’observations : K n=n1+n2++nKnoténi i=1 Une série statistique peut correspondre à un échantillon ou à la totalité d’une population statistique.
Étude d’une variable discrète
On a soumis un QCM comportant 10 sujets distincts aux 9 étudiantse1,e2,. . . ,e9d’un e Master 2 année ayant choisi une option très cotée. À chaque étudianteiest associé le nombre de réponses exactesxi:x1=5 ,x2=6 ,x3=5 ,x4=6 ,x5=7 ,x6=8 , x7=9 ,x8=9 ,x9=5 . Dans cet exemple lapopulation statistiqueP, sur laquelle est réalisée l’étude, est l’en-semble des étudiants ayant choisi l’option :P= {e1,e2,. . . ,e9}. Chaque élémenteideP, en l’occurrence chacun des 9 étudiants, est uneunité statistique. Lavariable statistiqueest l’applicationx:P→ {0,1,2,. . . ,10}qui, à chaque étudiant ei, associe le nombrex(ei)=xide réponses exactes. On constate quex(P)= ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ {5,6,7,8,9}, autrement dit :x=5 ,x=6 ,x=7 ,x=8 ,x=9 et le nombre d’ob-1 2 3 4 5 servations associées à chacune de ces valeurs est respectivementn1=3,n2=2,n3=1, n4=1,n5=2. Les résultats peuvent être regroupés sous forme d’un tableau statistique où figurent les valeurs observées et les effectifsni.
Nombre de réponses exactesx i Effectifsn i
5 3
6 2
7 1
8 1
9 2
Lire « 3 étudiants ont eu 5 réponses exactes », « 2 étudiants ont eu 6 réponses exactes », etc.
© Dunod. La photocopie non autorisée est un délit.
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