Un projet statistique est le processus de rpondre  une question de recherche en utilisant des techniques

Un projet statistique est le processus de rpondre une question de recherche en utilisant des techniques

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1QU’EST-CE QU’UNE PRÉSENTATION STATISTIQUE ? DEFINITION et objectif Voici quelques indications pour vous guider dans la construction de votre présentation statistiques. La présentation statistique devra exposer la procédure suivie pour répondre à une question de recherche utilisant des techniques statistiques. Un rapport écrit de 3-4 pages devra décrire le processus suivi. La question de recherche peut provenir de n, importe quel champ scientifique, sportif, publicitaire, nutrition ou santé, etc. Résolution de problème à base de données Pour développer un projet statistique, on suit la méthode scientifique de résolution de problèmes : 1. Poser une ou des questions 2. Collecter les données appropriées 3. Analyser les données intelligemment 4. Tirer des conclusions justes Parce que l’on se pose continuellement des questions touchant notre vie, vous devriez avoir peu de difficulté à trouver des questions vous touchant personnellement, touchant votre école, votre famille, vos voisins ou un phénomène mondial. Une fois la question proposée, il faut d’abord l’examine pour savoir si l’on peut y répondre ? (« Y a-t-il des êtres vivants intelligents dans l’univers qui ne proviennent pas de la terre ? » est une question très intéressante mais à laquelle il serait difficile de répondre dans le cadre de ce concours) Deuxièmement, il faut se demander si l’on peut recueillir des données pour répondre à notre ...

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1
QU’EST-CE QU’UNE PRÉSENTATION
STATISTIQUE ?
DEFINITION et objectif
Voici quelques indications pour vous guider dans la construction de votre
présentation statistiques.
La présentation statistique devra exposer la procédure suivie pour répondre à
une question de recherche utilisant des techniques statistiques.
Un
rapport
écrit de 3-4 pages devra décrire le processus suivi.
La question de recherche peut provenir de n, importe quel champ scientifique,
sportif, publicitaire, nutrition ou santé, etc.
Résolution de problème à base de données
Pour développer un projet statistique, on suit la méthode scientifique de
résolution de problèmes :
1.
Poser une ou des questions
2.
Collecter les données appropriées
3.
Analyser les données intelligemment
4.
Tirer des conclusions justes
Parce que l’on se pose continuellement des questions touchant notre vie, vous
devriez avoir peu de difficulté à trouver des questions vous touchant
personnellement, touchant votre école, votre famille, vos voisins ou un
phénomène mondial.
Une fois la question proposée, il faut d’abord l’examine pour savoir si l’on peut y
répondre ?
(« Y a-t-il des êtres vivants intelligents dans l’univers qui ne
proviennent pas de la terre ? »
est une question très intéressante mais à
laquelle il serait difficile de répondre dans le cadre de ce concours)
Deuxièmement, il faut se demander si l’on peut recueillir des données pour
répondre à notre question ? ou encore si quelqu’un a déjà ramassé les données
nécessaires pour trouver une réponse ?
Une fois la question choisie, les données doivent être recueillies.
Si l’on utilise
des données déjà publiées, il faut s’assurer de comprendre comment elles ont
été obtenues et en noter la source.
Souvent, l’on préfère récolter ses propres données.
Il faut prendre le temps de
décider comment les récolter.
Si l’on procède à une enquête, comment choisira-
t-on les personnes interrogées
?
Si l’on veut comparer deux traitements (i.e.
notes, sexe, etc.) comment peut-on le faire de manière juste ? comment les
données seront-elles enregistrées ? Après avoir pris ces décisions, l’on peut
procéder à la collecte des données.
Il faut être très consciencieux à chaque
étape de ce travail.
De l’imprécision ou de la négligence dans la mesure ou dans
l’enregistrement des données ne peut être corrigée par la suite dans la phase
d’analyse du projet.
2
Une analyse intelligente des données peut prendre plusieurs formes et doit être
guidée par la question et les données ramassées.
Habituellement, il est mieux
de représenter graphiquement les données.
Est-ce que les graphiques peuvent
être utilisés pour répondre à la question ou aux questions ? il est peut-être utile,
si possible, de recourir à un test tel le chi-carré ou un test t ? mais ce n’est pas
toujours nécessaire, cela dépend de la question et des données.
Une fois l’analyse complétée, on doit être à même de répondre correctement à
la question.
Les données pourraient ne pas donner une réponse correcte ou
définitive.
Par exemple, un traitement peut apparaître plus efficace qu’un autre
mais pas de façon significative.
Si l’on peut répondre définitivement à la
question, il faut présenter le résultat.On doit s’assurer que l'on répond bien à la
question de départ car il est facile de s’embourber dans la phase d’analyse et
d’obtenir plusieurs réponses sans qu’elles ne s’adressent à la question de
recherche.
Finalement, il faut considérer les forces et les faiblesses du projet.
Qu’est-ce qui
a bien fonctionné ? qu’est-ce qui a mal marché ? Qu’est-ce qu’il faudrait changer
si on recommençait ?
La présentation finale
Une présentation très longue n’est pas garant du meilleur projet.
Cependant,
elle devrait absolument contenir les éléments suivants :
1.
Démontrer pourquoi et comment on a choisi ce sujet en particulier.
2.
Montrer comment on a mené la recherche
3.
Souligner les conclusions obtenues.
4.
Inclure les données collectées et l’analyse.
5.
Discuter des forces et des faiblesses des méthodes statistiques
choisies.
3
SUGGESTIONS AUX PARTICIPANTS
Choisir une question:
Choisir une bonne question pour un projet statistique est important.
Non
seulement la question doit être intéressante, mais elle doit demander des
données qui se prêtent à un traitement statistique.
Par exemple, si la question
mène à une réponse
« catégorique »
(i.e. quelle est votre couleur préférée ?) on
peut se retrouver avec une multitude de couleurs avec une donnée par catégorie.
Ceci limite les graphes et les analyses que l’on peut faire.
Il est important de
bien clarifier la question avant de procéder et de s’assurer en fin de parcours que
l’on y répond.
Collecter les données:
Il est difficile de collecter les données correctement et l’on ne s’en rend pas
compte si l’on utilise des données déjà publiées.
La procédure de collecte des données et le rôle du participant doivent être
bien
explicités.
Les variables étudiées devraient être clairement définies selon quoi et
comment elles doivent être mesurées.
Si l’on utilise un échantillon aléatoire, il
faut expliciter la méthode de randomisation.
Un échantillonnage non planifié
n’est pas aléatoire et peut amener des biais importants.
Il faut inclure les données brutes en annexe dans le rapport écrit.
Graphes:
Les représentations graphiques permettent de scruter les données.
Il faut
s’assurer d’utiliser les graphiques adéquats, ils favoriseront une bonne analyse
des données.