Statistical Models for Social Sciences

🔍 Vous avez déjà entendu parler de la p-value, de l’ANOVA ou encore du test de Fisher, de "probabilité conditionnelle", un concept clé en statistique bayésienne ? Derrière ces concepts fondamentaux se cache l’un des pères fondateurs de la statistique moderne : 𝗦𝗶𝗿 𝗥𝗼𝗻𝗮𝗹𝗱 𝗔𝘆𝗹𝗺𝗲𝗿 𝗙𝗶𝘀𝗵𝗲𝗿 . 👨 ‍ 🔬 𝐐𝐮𝐢 é 𝐭𝐚𝐢𝐭 - 𝐢𝐥 ? Fisher était un statisticien, généticien et biologiste britannique dont les travaux ont révolutionné l’expérimentation scientifique. Il a su allier mathématiques et biologie pour créer des méthodes d’analyse rigoureuses encore utilisées aujourd’hui. 📌 𝗤𝘂𝗲𝗹𝗾𝘂𝗲𝘀 - 𝘂𝗻𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝘀𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗺𝗮𝗷𝗲𝘂𝗿𝗲𝘀 : ✅ Introduction du concept de 𝗽 - 𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲 ✅ Création de l’ 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗩𝗮𝗿𝗶𝗮𝗻𝗰𝗲 ( 𝗔𝗡𝗢𝗩𝗔 ) ✅ Initiateur de la notion de " 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁 é 𝗰𝗼𝗻𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝗻𝗲𝗹𝗹𝗲 " ✅ Développement des 𝗽𝗹𝗮𝗻𝘀 𝗱 ’ 𝗲𝘅𝗽 é 𝗿𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲...

L’argent (les billets, les pièces, ou même l’argent numérique) n’a de valeur que parce qu’il est rare, encadré et régulé. Le problème, ce n’est pas la quantité d’argent imprimée, mais ce qu’il représente : la richesse réelle produite dans une société (biens, services, ressources). 🏭 1. L’argent représente de la richesse, pas l’inverse Si un pays imprime plus d’argent sans produire plus de biens ou services, il crée un déséquilibre : Trop d’argent en circulation Pas assez de choses à acheter ➡ Cela provoque l’inflation : les prix augmentent, car tout le monde a plus d’argent… mais pas plus de ressources. Exemple concret : 👉 Si demain tout le monde reçoit 1 million d’euros, les prix des maisons, du pain ou des voitures explosent. Tu auras 1 million… mais une baguette coûtera 5 000 €. 🔄 2. L’inflation est un poison silencieux Imprimer trop d’argent dévalue la monnaie existante. Ta richesse diminue, ton pouvoir d’achat baisse. Cela peut mener à l’hyperinflation, comme au Zimbabwe ou au ...

Les 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗱𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗿𝗶𝗮𝗹 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 ( 𝗚𝗔𝗡𝘀 ) sont une technologie puissante de l’intelligence artificielle, permettant aux machines de générer des données réalistes en imitant des modèles issus du monde réel. On les retrouve aujourd’hui dans des domaines aussi variés que la génération d’images, la synthèse vocale ou la découverte de médicaments. ✅ 𝔸𝕡𝕡𝕝𝕚𝕔𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟𝕤 𝕚𝕟𝕟𝕠𝕧𝕒𝕟𝕥𝕖𝕤 𝕕𝕖𝕤 𝔾𝔸ℕ𝕤 : ·          𝗖𝗿 é 𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗿𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 :production d’images, musique ou vidéos de haute qualité, utilisée dans l’animation, le design ou les jeux vidéo. ·          𝗔𝘂𝗴𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗱𝗼𝗻𝗻 é 𝗲𝘀 : génération de données synthétiques pour enrichir les jeux de données d'entraînement, notamment lorsque les données réelles sont rares ou sensibles. ·          𝗔𝘃𝗮𝗻𝗰 é 𝗲𝘀 𝗺 é 𝗱𝗶𝗰𝗮...

Lorsque j’ai commencé à étudier les statistiques, je confondais souvent la variance de l’échantillon avec la variance d'une estimation ponctuelle . Pourtant, bien distinguer ces deux notions est essentiel pour mener une analyse de données rigoureuse. 🔹 La variance de l’échantillon mesure la dispersion des données autour de la moyenne de l’échantillon. Elle donne un aperçu de la variabilité interne d’un seul échantillon. 🔹 La variance des estimations ponctuelles , quant à elle, évalue la variabilité d’une statistique d’échantillon (comme la moyenne) lorsqu’on l’utilise pour estimer un paramètre de la population. Elle permet de juger de la précision de nos estimations . Pourquoi est-ce si important ? ✔️ Pour évaluer la variabilité dans l’échantillon lui-même ✔️ Pour estimer la précision de nos inférences sur la population La formule de la variance de l’échantillon utilise un diviseur n−1 (et non n) pour corriger le biais et obtenir une estimation fidèle de la variance réelle ...

La fonction ggcoefstats() du package ggstatsplot permet de générer des graphiques à points et barres d'erreur ( dot-and-whisker plots ) qui résument visuellement les résultats d’un modèle de régression stocké dans un data frame au format tidy . ✔ ️ 𝕍𝕚𝕤𝕦𝕒𝕝𝕚𝕤𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟 𝕕𝕖𝕤 𝕔𝕠𝕖𝕗𝕗𝕚𝕔𝕚𝕖𝕟𝕥𝕤 : Chaque point représente un coefficient de régression, avec des barres d’erreur indiquant les intervalles de confiance (par défaut à 95 %), vous permettant d’évaluer la force et la direction des effets. ✔ ️ É 𝕥𝕚𝕢𝕦𝕖𝕥𝕥𝕖𝕤 𝕤𝕥𝕒𝕥𝕚𝕤𝕥𝕚𝕢𝕦𝕖𝕤 𝕕 é 𝕥𝕒𝕚𝕝𝕝 é 𝕖𝕤 : Chaque point est accompagné de labels informatifs incluant l’estimation, la statistique t et la p-value, offrant une vue complète de votre analyse. ✔ ️ 𝕀𝕟𝕗𝕠𝕣𝕞𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟𝕤 𝕕𝕚𝕒𝕘𝕟𝕠𝕤𝕥𝕚𝕢𝕦𝕖𝕤 : Le sous-titre du graphique peut afficher des mesures telles que AIC et BIC , utiles pour comparer les performances des modèles. Plus ces valeurs sont faibles, meilleure est l’...

Je constate souvent que beaucoup de personnes confondent les statistiques descriptives et inférentielles. Voici donc une explication simple pour mieux comprendre ! 𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous fera plaisir. 𝗦𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀 : ✅ 𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁𝗶𝗳 : Résumer les données d'un échantillon à l'aide de mesures telles que la moyenne, la médiane ou le mode. ✅ 𝗨𝘁𝗶𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 : Idéal pour présenter clairement les tendances et distributions des données, sans réaliser de prédictions. ✅ 𝗘𝘅𝗲𝗺𝗽𝗹𝗲𝘀 : 1 ️ ⃣ Calculer la note moyenne des étudiants à un examen. 2 ️ ⃣ Graphique des ventes au cours de l'année pour observer les tendances. 3 ️ ⃣ Présenter la fréquence des catégories de retours clients. 𝗦𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗜𝗻𝗳 é 𝗿𝗲𝗻𝘁𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲𝘀 : ✅ 𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁𝗶𝗳 : Utiliser les données d'un échantillon pour faire des prédictions ou des inférences sur ✅ ...