Statistical Models for Social Sciences

En statistique, la moyenne ne suffit pas toujours pour comprendre une série de données. Deux groupes peuvent avoir la même moyenne, mais présenter des comportements très différents. C’est là qu’interviennent les 𝗺𝗲𝘀𝘂𝗿𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻. Elles permettent de savoir si les données sont proches du centre ou au contraire très éloignées les unes des autres. Les principales mesures sont : 𝗟’𝗲́𝘁𝗲𝗻𝗱𝘂𝗲 : elle mesure l’écart entre la valeur maximale et la valeur minimale. 𝗟’𝗲́𝗰𝗮𝗿𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗾𝘂𝗮𝗿𝘁𝗶𝗹𝗲 : il observe la dispersion des 50 % de données centrales. 𝗟𝗮 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗻𝗰𝗲 : elle mesure l’écart moyen au carré par rapport à la moyenne. 𝗟’𝗲́𝗰𝗮𝗿𝘁-𝘁𝘆𝗽𝗲 : il indique l’éloignement moyen des valeurs autour de la moyenne. 𝗟’𝗲́𝗰𝗮𝗿𝘁 𝗺𝗼𝘆𝗲𝗻 : il mesure la distance moyenne entre chaque valeur et le centre. 𝗟𝗲 𝗰𝗼𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗱𝗲 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 : il permet de comparer la variabilité de séries ayant des unités ou des moyennes différe...

En analyse statistique, mesurer la relation entre deux variables ne suffit pas. Il faut surtout choisir le bon coefficient de corrélation. 𝗟𝗮 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲́𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗣𝗲𝗮𝗿𝘀𝗼𝗻 mesure une relation linéaire entre deux variables quantitatives continues. Elle répond à la question : Quand X augmente, de combien Y varie-t-il en moyenne ? Elle est adaptée lorsque les données sont numériques, approximativement normales et que la relation suit une ligne droite. 𝗟𝗮 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲́𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗦𝗽𝗲𝗮𝗿𝗺𝗮𝗻 mesure une relation monotone, c’est-à-dire une tendance générale à augmenter ou diminuer, même si la relation n’est pas parfaitement linéaire. Elle répond à la question : Quand X augmente, Y a-t-il tendance à augmenter ou à diminuer ? Elle est préférable lorsque les données sont ordinales, non normales, avec valeurs extrêmes, ou lorsque la relation est croissante/décroissante mais non linéaire. À retenir : Pearson regarde la force d’une relation droite. Spearman regarde le...

En recherche, en statistique ou en analyse de données, une question revient souvent : faut-il utiliser une approche qualitative ou quantitative ? La réponse dépend avant tout de l'objectif de votre étude. 𝗟𝗮 𝗿𝗲𝗰𝗵𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲 𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗶𝘁𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 s'intéresse aux chiffres, aux mesures et aux relations statistiques. Elle permet de tester des hypothèses, estimer des effets et généraliser les résultats à une population. Elle répond à des questions comme : Combien ? Quelle proportion ? À quelle fréquence ? Quel est l'effet d'une variable sur une autre ? 𝗟𝗮 𝗿𝗲𝗰𝗵𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲, quant à elle, cherche à comprendre les perceptions, les expériences, les motivations et les comportements des individus. Elle répond à des questions comme : Pourquoi ? Comment ? Que ressentent les participants ? Comment interprètent-ils une situation ? Les principales différences Quantitative Données numériques Échantillons généralement plus grands Analy...