๐Ÿ“Š ๐‘ฐ๐’๐’•๐’†๐’“๐’—๐’‚๐’๐’๐’† ๐’…๐’† ๐‘ช๐’๐’๐’‡๐’Š๐’‚๐’๐’„๐’† ๐’—๐’” ๐‘ฌ๐’”๐’•๐’Š๐’Ž๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’ ๐‘ท๐’๐’๐’„๐’•๐’–๐’†๐’๐’๐’† : ๐’…๐’†๐’–๐’™ ๐’๐’๐’•๐’Š๐’๐’๐’” ๐’‚̀ ๐’๐’† ๐’‘๐’‚๐’” ๐’„๐’๐’๐’‡๐’๐’๐’…๐’“๐’†

En statistique, lorsqu’on travaille avec un รฉchantillon, on cherche souvent ร  estimer une rรฉalitรฉ plus large : ๐’๐’‚ ๐’‘๐’๐’‘๐’–๐’๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’.

Mais attention : il existe une grande diffรฉrence entre donner ๐’–๐’๐’† ๐’”๐’†๐’–๐’๐’† ๐’—๐’‚๐’๐’†๐’–๐’“ et donner ๐’–๐’๐’† ๐’‘๐’๐’‚๐’ˆ๐’† ๐’…๐’† ๐’—๐’‚๐’๐’†๐’–๐’“๐’” ๐’‘๐’๐’‚๐’–๐’”๐’Š๐’ƒ๐’๐’†๐’”.
๐Ÿ”น ๐‘ณ’๐’†๐’”๐’•๐’Š๐’Ž๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’ ๐’‘๐’๐’๐’„๐’•๐’–๐’†๐’๐’๐’† donne une seule valeur, par exemple la moyenne observรฉe dans l’รฉchantillon.
Elle rรฉpond ร  la question :
๐Ÿ‘‰ ๐‘ธ๐’–๐’†๐’๐’๐’† ๐’†๐’”๐’• ๐’๐’‚ ๐’Ž๐’†๐’Š๐’๐’๐’†๐’–๐’“๐’† ๐’—๐’‚๐’๐’†๐’–๐’“ ๐’†๐’”๐’•๐’Š๐’Ž๐’†́๐’† ?
Exemple :
Si la moyenne d’un รฉchantillon est de 15, alors 15 est l’estimation ponctuelle de la moyenne de la population.
๐Ÿ”น ๐‘ณ’๐’Š๐’๐’•๐’†๐’“๐’—๐’‚๐’๐’๐’† ๐’…๐’† ๐’„๐’๐’๐’‡๐’Š๐’‚๐’๐’„๐’†, lui, va plus loin.
Il donne une fourchette dans laquelle la vraie valeur de la population a de fortes chances de se trouver.
Il rรฉpond ร  la question :
๐Ÿ‘‰ ๐‘ซ๐’‚๐’๐’” ๐’’๐’–๐’†๐’๐’๐’† ๐’‘๐’๐’‚๐’ˆ๐’† ๐’…๐’† ๐’—๐’‚๐’๐’†๐’–๐’“๐’” ๐’๐’‚ ๐’—๐’“๐’‚๐’Š๐’† ๐’Ž๐’๐’š๐’†๐’๐’๐’† ๐’‘๐’†๐’–๐’•-๐’†๐’๐’๐’† ๐’”๐’† ๐’”๐’Š๐’•๐’–๐’†๐’“ ?
Exemple :
Dire que la moyenne est comprise entre 13 et 17 avec un niveau de confiance de 95 % est plus informatif que de dire simplement que la moyenne estimรฉe est 15.
๐Ÿ“Œ ๐‘ณ๐’‚ ๐’…๐’Š๐’‡๐’‡๐’†́๐’“๐’†๐’๐’„๐’† ๐’†๐’”๐’• ๐’”๐’Š๐’Ž๐’‘๐’๐’† :
✅ ๐‘ฌ๐’”๐’•๐’Š๐’Ž๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’ ๐’‘๐’๐’๐’„๐’•๐’–๐’†๐’๐’๐’† = une seule valeur
✅ ๐‘ฐ๐’๐’•๐’†๐’“๐’—๐’‚๐’๐’๐’† ๐’…๐’† ๐’„๐’๐’๐’‡๐’Š๐’‚๐’๐’„๐’† = une valeur minimale et une valeur maximale
✅ ๐‘ฌ๐’”๐’•๐’Š๐’Ž๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’ ๐’‘๐’๐’๐’„๐’•๐’–๐’†๐’๐’๐’† = rapide, mais moins complรจte
✅ ๐‘ฐ๐’๐’•๐’†๐’“๐’—๐’‚๐’๐’๐’† ๐’…๐’† ๐’„๐’๐’๐’‡๐’Š๐’‚๐’๐’„๐’† = plus riche, car il intรจgre l’incertitude
๐ŸŽฏ ๐‘จ̀ ๐’“๐’†๐’•๐’†๐’๐’Š๐’“ :
En analyse statistique, une estimation n’est jamais totalement certaine.
C’est pourquoi ๐’’๐’Š๐’๐’•๐’†๐’“๐’—๐’‚๐’๐’๐’† ๐’…๐’† ๐’„๐’๐’๐’‡๐’Š๐’‚๐’๐’„๐’† est souvent prรฉfรฉrable : il permet de mesurer non seulement une valeur estimรฉe, mais aussi ๐’๐’‚ ๐’‘๐’“๐’†́๐’„๐’Š๐’”๐’Š๐’๐’ ๐’†๐’• ๐’๐’‚ ๐’‡๐’Š๐’‚๐’ƒ๐’Š๐’๐’Š๐’•๐’†́ ๐’…๐’† ๐’„๐’†๐’•๐’•๐’† ๐’†๐’”๐’•๐’Š๐’Ž๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’.
๐Ÿ“Š En rรฉsumรฉ :
๐‘ผ๐’๐’† ๐’†๐’”๐’•๐’Š๐’Ž๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’ ๐’‘๐’๐’๐’„๐’•๐’–๐’†๐’๐’๐’† ๐’…๐’๐’๐’๐’† ๐’–๐’ ๐’„๐’‰๐’Š๐’‡๐’‡๐’“๐’†.
๐‘ผ๐’ ๐’Š๐’๐’•๐’†๐’“๐’—๐’‚๐’๐’๐’† ๐’…๐’† ๐’„๐’๐’๐’‡๐’Š๐’‚๐’๐’„๐’† ๐’…๐’๐’๐’๐’† ๐’…๐’– ๐’„๐’๐’๐’•๐’†๐’™๐’•๐’†.
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