Introduction à l'Analyse Statistique

📋 Plan du Cours

1. Choix de l’échantillon
2. Méthodes d’échantillonnage
3. Taille de l’échantillon
4. Nature des variables
5. Statistiques descriptives
6. Formulation des hypothèses
7. Tests t, ANOVA et Khi-deux
8. Corrélation de Pearson
9. Régression linéaire simple
10. Régression linéaire multiple
11. Analyses factorielles et typologiques
12. Modèles logit et probit

📖 1. Choix de l’échantillon

🔑 Notions clés & Définitions

• Individu : Un individu est l’unité statistique étudiée, au sens large, et peut correspondre à une personne ou à un autre type d’objet selon l’étude.
• Population mère : La population mère désigne l’ensemble des individus étudiés, assez vaste pour que mesurer tous les cas soit impossible.
• Échantillon : Un échantillon est une fraction de la population mère, sélectionnée pour étudier ses caractéristiques et ensuite les généraliser.
• Inférence statistique : L’inférence statistique consiste à généraliser depuis les résultats observés dans l’échantillon vers la population mère.
• Échantillonnage probabiliste : L’échantillonnage probabiliste sélectionne des individus avec une probabilité connue d’appartenance à l’échantillon, typiquement via un tirage aléatoire.

📝 Points essentiels