🎯 𝓢𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓓𝓮𝓼𝓬𝓻𝓲𝓹𝓽𝓲𝓿𝓮𝓼 𝓿𝓼 𝓢𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓘𝓷𝓯é𝓻𝓮𝓷𝓽𝓲𝓮𝓵𝓵𝓮𝓼 : 𝓕𝓪𝓲𝓽𝓮𝓼 𝓵𝓪 𝓓𝓲𝓯𝓯é𝓻𝓮𝓷𝓬𝓮 𝓮𝓷 𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓭𝓮 𝓓𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼 !

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 :
1️⃣ Calculer la note moyenne des étudiants à un examen.
2️⃣ Graphique des ventes au cours de l'année pour observer les tendances.
3️⃣ Présenter la fréquence des catégories de retours clients.

𝗦𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗜𝗻𝗳é𝗿𝗲𝗻𝘁𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲𝘀 :

✅ 𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁𝗶𝗳 :Utiliser les données d'un échantillon pour faire des prédictions ou des inférences sur ✅ 𝗨𝘁𝗶𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 : Indispensable pour tester des hypothèses et évaluer la probabilité qu'un phénomène observé soit réel.
✅ 𝗘𝘅𝗲𝗺𝗽𝗹𝗲𝘀 ::
1️⃣ Estimer la taille moyenne des adultes d'une ville à partir d'un échantillon.
2️⃣ Utiliser les résultats d'un sondage pour prédire les résultats d'une élection.
3️⃣ Évaluer l'efficacité d'un nouveau médicament grâce aux données d'essais cliniques.

📌 À 𝗿𝗲𝘁𝗲𝗻𝗶𝗿 :

Les 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗱𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀 vous aident à 𝗱é𝗰𝗿𝗶𝗿𝗲 𝘃𝗼𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗲𝗹𝗹𝗲𝘀, tandis que les 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗶𝗻𝗳é𝗿𝗲𝗻𝘁𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲𝘀 vous permettent de 𝗳𝗮𝗶𝗿𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗽𝗿é𝘃𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗲𝘁 𝗱𝗲 𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗱é𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 é𝗰𝗹𝗮𝗶𝗿é𝗲𝘀 basées sur vos données.

Que vous cherchiez à présenter des résumés simples ou à anticiper des tendances, comprendre cette différence renforcera considérablement la qualité de vos analyses statistiques. 𝗖𝗵𝗼𝗶𝘀𝗶𝘀𝘀𝗲𝘇 𝗹'𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗵𝗲 𝗮𝗱𝗮𝗽𝘁é𝗲 à 𝘃𝗼𝘀 𝗼𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁𝗶𝗳𝘀 : 𝗱𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗼𝘂 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿é𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗳𝗼𝗻𝗱𝗶𝗲.

𝗘𝗻𝘃𝗶𝗲 𝗱’𝗲𝗻 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗱𝗮𝘃𝗮𝗻𝘁𝗮𝗴𝗲? 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 

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