Analyse des données — objectif ?
Résumer, visualiser, tester des hypothèses.
Traitement de données — rôle ?
Transformer données brutes en information exploitable.
Statistique descriptive — méthode ?
Résumé et mise en forme des données.
Inférence statistique — but ?
Tirer des conclusions sur une population.
Base de données — organisation ?
Lignes = répondants, colonnes = réponses.
Erreur d’échantillonnage — définition ?
Écart entre échantillon et recensement.
Recensement exhaustif — différence ?
Observe toutes les unités de la population.
Enquête non exhaustive — caractéristique ?
Étudie une partie, un échantillon.
Échantillonnage stratifié — principe ?
Divise population en strates, puis prélève.
Échantillonnage systématique — mécanisme ?
Prélève à intervalles réguliers.
Unité statistique — exemple ?
Individu, entreprise, logement, etc.
Questionnaire — fonction ?
Collecter des réponses exploitables.
Questions ouvertes — caractéristique ?
Réponses libres, sans limite prédéfinie.
Questions fermées — avantage ?
Facilitent traitement et analyse.
Variable qualitative discrète — nature ?
Catégories distinctes, modalité finie.
Variable quantitative continue — nature ?
Valeurs sur un intervalle, infinies.
Mode — détermination ?
Valeur ou classe la plus fréquente.
Médiane — partage ?
Divise la série en deux parts égales.
Quantile — définition ?
Valeur partageant la distribution selon une proportion.
Nuage de points — utilité ?
Visualiser relation linéaire entre deux variables.
Covariance — rôle ?
Mesure la variation conjointe.
Corrélation — avantage ?
Mesure bornée, plus interprétable.
Test du khi-deux — application ?
Vérifier association entre variables qualitatives.
Test t — comparaison ?
Comparer deux moyennes.
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1. Quel est l’objectif principal de l’analyse des données ?
2. Dans le schéma général de l’analyse des données, quelle étape suit directement l’observation des données ?
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