Statistical Models for Social Sciences

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 ✅ ...

La calibration évalue dans quelle mesure les prédictions concordent avec les résultats réels. Elle est cruciale pour juger de la fiabilité des modèles prédictifs, en veillant à ce que les probabilités prédites correspondent aux fréquences observées. Une calibration adéquate renforce la confiance dans les modèles et met en évidence les axes d’amélioration pour mieux refléter les situations réelles. 𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous fera plaisir. ✔️ 𝓓𝓮𝓼 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 𝓫𝓲𝓮𝓷 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻é𝓼 produisent des prédictions fiables, facilitant la prise de décision et renforçant la confiance dans les systèmes automatisés. ✔️ 𝓛𝓪 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓮𝓻𝓶𝓮𝓽 𝓭𝓮 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓪𝓻𝓮𝓻 équitablement différents modèles et d’identifier celui le mieux adapté à chaque application. ✔️ 𝓤𝓷𝓮 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓻é𝓬𝓲𝓼𝓮 garantit que, par exemple, une probabilité prédite de 70 % correspond réellement à un taux d’occurrence de 70 %. ❌ ...

Vous souhaitez explorer les relations entre les variables tout en obtenant des informations statistiques détaillées ? La fonction 𝗴𝗴𝘀𝗰𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀𝘁𝗮𝘁𝘀 () du package 𝗴𝗴𝘀𝘁𝗮𝘁𝘀𝗽𝗹𝗼𝘁 est l’outil qu’il vous faut. Elle combine des nuages de points avec des distributions marginales, offrant ainsi une vue complète de vos données tout en fournissant des résultats statistiques clés. 𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous fera plaisir. ________________________________________ ✔️ 𝕍𝕚𝕤𝕦𝕒𝕝𝕚𝕤𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟𝕤 𝕕é𝕥𝕒𝕚𝕝𝕝é𝕖𝕤 : Affiche des nuages de points avec des histogrammes marginaux superposés, facilitant l’observation des patterns et des distributions de chaque variable. ✔️ 𝔸𝕟𝕒𝕝𝕪𝕤𝕖 𝕤𝕥𝕒𝕥𝕚𝕤𝕥𝕚𝕢𝕦𝕖 𝕚𝕟𝕥é𝕘𝕣é𝕖 : Résultats de tests statistiques, coefficients de corrélation, intervalles de confiance et plus sont automatiquement inclus dans le sous-titre, vous apportant des informations essentielles san...

  🔍 𝕺𝖕𝖙𝖎𝖒𝖎𝖘𝖊𝖗 𝖑𝖊 𝖉𝖎𝖆𝖌𝖓𝖔𝖘𝖙𝖎𝖈 𝖉𝖊𝖘 𝖗é𝖘𝖎𝖉𝖚𝖘 𝖉𝖆𝖓𝖘 𝖑𝖊𝖘 𝖒𝖔𝖉è𝖑𝖊𝖘 𝓜𝓜𝓡𝓜 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝖉𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘 𝖑𝖔𝖓𝖌𝖎𝖙𝖚𝖉𝖎𝖓𝖆𝖑𝖊𝖘 (𝖊𝖋𝖋𝖊𝖙𝖘 𝖋𝖎𝖝𝖊𝖘) Lorsque l’on teste des hypothèses à partir d’études longitudinales (données répétées) à l’aide d’un 𝐦𝐨𝐝è𝐥𝐞𝐬 𝐌𝐌𝐑𝐌 (Mixed Model for Repeated Measures) estimé via 𝗚𝗟𝗦 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺é𝘁𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲 , il est essentiel de 𝗱𝗶𝗮𝗴𝗻𝗼𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝗿 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲𝗰𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗹𝗲𝘀 𝗿é𝘀𝗶𝗱𝘂𝘀 . Voici les étapes minimales que j’utilise systématiquement : ⚠️ 𝗔𝘁𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶𝗼𝗻 : 𝗻’𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲𝘇 𝗽𝗮𝘀 𝗹𝗲𝘀 𝗿é𝘀𝗶𝗱𝘂𝘀 "𝗻𝗮ï𝗳𝘀" 𝗶𝘀𝘀𝘂𝘀 𝗱𝗲𝘀 𝗿é𝗽𝗼𝗻𝘀𝗲𝘀 𝗼𝗯𝘀𝗲𝗿𝘃é𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲 𝗱𝗮𝗻𝘀 𝘂𝗻𝗲 𝗿é𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗢𝗟𝗦 𝗰𝗹𝗮𝘀𝘀𝗶𝗾𝘂𝗲 . Ils refléteront directement les problèmes de corrélation et d’hétéroscédasticité non traités. Il faut plutôt examiner les 𝗿é𝘀𝗶𝗱𝘂𝘀 𝗻𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹𝗶𝘀é𝘀 𝗲𝘁 𝗱é𝗰𝗼𝗿𝗿é𝗹é𝘀 que fournit directement la procédure GLS (par exemple ...