𝕄𝕠𝕪𝕖𝕟𝕟𝕖 𝕧𝕤 𝕄é𝕕𝕚𝕒𝕟𝕖 : ℂ𝕙𝕠𝕚𝕤𝕚𝕣 𝕝𝕒 𝔹𝕠𝕟𝕟𝕖 𝕄𝕖𝕤𝕦𝕣𝕖 𝕕𝕖 𝕋𝕖𝕟𝕕𝕒𝕟𝕔𝕖 ℂ𝕖𝕟𝕥𝕣𝕒𝕝𝕖 𝕡𝕠𝕦𝕣 𝕦𝕟𝕖 𝔸𝕟𝕒𝕝𝕪𝕤𝕖 𝕕𝕖 𝔻𝕠𝕟𝕟é𝕖𝕤 ℙ𝕣é𝕔𝕚𝕤𝕖 📊

Comprendre les différences entre la moyenne et la médiane est crucial en analyse de données. Bien que ces mesures de tendance centrale puissent sembler similaires, elles peuvent donner des résultats significativement différents lorsqu'un ensemble de données contient des valeurs aberrantes.

✔️ Distinguer correctement entre la moyenne et la médiane vous aide à choisir la mesure de tendance centrale la plus appropriée, en fonction des caractéristiques de votre ensemble de données.

✔️ Utiliser la médiane est particulièrement avantageux dans les distributions asymétriques, car elle fournit une représentation plus précise de la valeur centrale en n'étant pas influencée par les valeurs aberrantes.

✔️ Savoir quand utiliser la moyenne permet une meilleure interprétation des données normalement distribuées, où chaque valeur contribue également à la moyenne.

❌ Ne pas différencier la moyenne et la médiane peut conduire à des interprétations incorrectes de vos données, surtout en présence de valeurs aberrantes ou de distributions asymétriques.

❌ Une mauvaise utilisation de la moyenne ou de la médiane pourrait entraîner des conclusions biaisées, affectant potentiellement les processus de décision basés sur des insights de données erronés.

Dans la visualisation de ce post, deux ensembles de données sont comparés à l'aide de graphiques de densité. Dans le graphique de gauche, la moyenne et la médiane sont similaires, indiquant une distribution symétrique. Remarquez comment les valeurs aberrantes dans l'ensemble de données de droite affectent significativement la moyenne, l'éloignant du pic central, tandis que la médiane reste plus proche du mode, fournissant une représentation plus précise du centre de la distribution des données.

🔹 ℝ :Utilisez les fonctions 𝗺𝗲𝗮𝗻() et 𝗺𝗲𝗱𝗶𝗮𝗻() de base R, combinées à des outils de visualisation comme 𝗴𝗴𝗽𝗹𝗼𝘁𝟮 pour comparer ces mesures dans votre ensemble de données.

🔹 ℙ𝕪𝕥𝕙𝕠𝕟 : Utilisez les fonctions 𝗺𝗲𝗮𝗻() et 𝗺𝗲𝗱𝗶𝗮𝗻() du module 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝘀 ou de 𝗻𝘂𝗺𝗽𝘆, et visualisez avec des bibliothèques comme 𝗺𝗮𝘁𝗽𝗹𝗼𝘁𝗹𝗶𝗯 ou 𝘀𝗲𝗮𝗯𝗼𝗿𝗻 pour une comparaison claire.

Vous souhaitez en savoir plus sur les Statistiques, la Science des Données, R et Python ? Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques , nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞𝙩𝙖𝙩𝙞𝙫𝙚𝙨 .

#ggplot2 g#databasehashtag#research #tidyverse #rprogramminglanguage #package #dataviz