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📊 𝓟𝓮𝓻𝓭𝓻𝓮 𝓵’𝓲𝓷𝓯𝓸, 𝓬’𝓮𝓼𝓽 𝓹𝓮𝓻𝓭𝓻𝓮 𝓵𝓪 𝓭é𝓬𝓲𝓼𝓲𝓸𝓷

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Tracer les données est la manière la plus efficace de résumer rapidement des données brutes et d’en tirer des conclusions . Mais une bonne visualisation doit aussi inclure l’information sur l’incertitude , indispensable à la prise de décision. Il existe six types de graphiques couramment utilisés pour comparer des groupes de données continues, classés du moins informatif au plus informatif . D’après l’expérience : ·          Les décideurs, cliniciens et clients préfèrent généralement les graphiques simples (A–D) ·          Les statisticiens et data scientists s’intéressent davantage aux graphiques riches (E–F) 👉 Plus vous souhaitez montrer (ou voir) d’informations, plus vous devez vous orienter vers les Raincloud plots (F) . Pourquoi ? Parce qu’ils favorisent la transparence , réduisent les biais visuels , exposent réellement les données et soutiennent une prise de décision éclairée . 📉 𝓐 . 𝓖...

📊 𝓔𝔁𝓮𝓶𝓹𝓵𝓮 𝓭’𝓾𝓷𝓮 𝓪𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 𝓽𝓻è𝓼 𝓶𝓪𝓵 𝓭é𝓬𝓻𝓲𝓽𝓮 ‼️

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Lorsqu’un article scientifique présente des méthodes statistiques incomplètes , cela signifie que la manière dont les données ont été analysées est insuffisante, ambiguë ou mal documentée , empêchant toute reproductibilité ou évaluation rigoureuse des résultats. 💥 𝓐𝓾𝓬𝓾𝓷𝓮 𝓭 é 𝓯𝓲𝓷𝓲𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓬𝓵𝓪𝓲𝓻𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮𝓼 𝓭 é 𝓹𝓮𝓷𝓭𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 Ce qui manque : ·          Les variables dépendantes exactes ·          Les unités de mesure ·          Les critères : résultat principal, secondaire, composite, etc. 💥 𝓓 é 𝓽𝓪𝓲𝓵𝓼 𝓲𝓷𝓼𝓾𝓯𝓯𝓲𝓼𝓪𝓷𝓽𝓼 𝓼𝓾𝓻 𝓵𝓮 𝓭𝓮𝓼𝓲𝓰𝓷 𝓮𝔁𝓹 é 𝓻𝓲𝓶𝓮𝓷𝓽𝓪𝓵 ·          Définition des unités expérimentales ·          Choix des répétitions ·         ...

📘📈 𝓛𝓮𝓼 𝓓𝓲𝓼𝓽𝓻𝓲𝓫𝓾𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼 𝓭𝓮 𝓟𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽é : 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓻𝓮𝓷𝓭𝓻𝓮 𝓵’𝓮𝓼𝓼𝓮𝓷𝓽𝓲𝓮𝓵

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Une 𝓭𝓲𝓼𝓽𝓻𝓲𝓫𝓾𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮 𝓹𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽 é décrit comment les valeurs d’une variable aléatoire sont réparties. Elle indique quelles valeurs sont possibles et quelle est la probabilité associée à chacune . 🔹 𝟏 . 𝓥𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮 𝓪𝓵 é 𝓪𝓽𝓸𝓲𝓻𝓮 Une variable aléatoire est une quantité dont la valeur dépend du hasard. Deux types principaux : ✔ 𝓥𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮 𝓪𝓵 é 𝓪𝓽𝓸𝓲𝓻𝓮 𝓭𝓲𝓼𝓬𝓻 è 𝓽𝓮 Valeurs dénombrables (0, 1, 2, …) Exemples : – Nombre de feuilles sur une plante – Nombre de jours de pluie par mois – Nombre de défauts dans un échantillon ✔ 𝓥𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮 𝓪𝓵 é 𝓪𝓽𝓸𝓲𝓻𝓮 𝓬𝓸𝓷𝓽𝓲𝓷𝓾𝓮 Valeurs dans un intervalle (2,5 ; 3,1 ; …) Exemples : – Hauteur des plantes – Humidité du sol – Température – Poids des fruits 🔹 𝟐 . 𝓓𝓲𝓼𝓽𝓻𝓲𝓫𝓾𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮 𝓹𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽 é Elle indique : – l’ensemble des valeurs possibles , – la probabilité associée à chaque valeur . 👉 C’est simplement une c...