Karteikarten: Introduction à l'Analyse Statistique Multivariée — 24 Karten

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.