Statistical Models for Social Sciences

Beaucoup de personnes mémorisent les lois statistiques . Peu savent réellement quand et pourquoi les utiliser. De la 𝐥𝐨𝐢 𝐧𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐞 à la 𝐥𝐨𝐢 𝐛𝐢𝐧𝐨𝐦𝐢𝐚𝐥𝐞 , en passant par les lois 𝐆𝐚𝐦𝐦𝐚 ou 𝐖𝐞𝐢𝐛𝐮𝐥𝐥 , l’essentiel n’est pas seulement de retenir une formule. La vraie compétence, c’est de savoir : • quand les données sont 𝐝𝐢𝐬𝐜𝐫𝐞 ̀ 𝐭𝐞𝐬 ou 𝐜𝐨𝐧𝐭𝐢𝐧𝐮𝐞𝐬 ; • quand les événements sont 𝐢𝐧𝐝𝐞 ́ 𝐩𝐞𝐧𝐝𝐚𝐧𝐭𝐬 ou liés au 𝐭𝐞𝐦𝐩𝐬 ; • quand l’incertitude suit une 𝐬𝐭𝐫𝐮𝐜𝐭𝐮𝐫𝐞 identifiable ou relève davantage du 𝐡𝐚𝐬𝐚𝐫𝐝 . C’est précisément ce qui distingue une personne qui connaît la statistique d’une personne qui sait l’utiliser efficacement . Quand on travaille avec les données, ce n’est pas un détail. C’est une base essentielle pour bien analyser, bien modéliser et bien interpréter. ________________________________________________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, ...

Beaucoup connaissent surtout la 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞 𝐚𝐫𝐢𝐭𝐡𝐦𝐞 ́ 𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 , mais une analyse solide demande souvent de distinguer 𝐪𝐮𝐚𝐭𝐫𝐞 𝐭𝐲𝐩𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞𝐬 . Chacune répond à une logique précise et s’applique à des situations bien différentes. 1 ️ ⃣ 𝐋𝐚 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞 𝐚𝐫𝐢𝐭𝐡𝐦𝐞 ́ 𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 C’est la moyenne la plus utilisée. Elle correspond à la 𝐬𝐨𝐦𝐞 𝐝𝐞𝐬 𝐯𝐚𝐥𝐞𝐮𝐫𝐬 𝐝𝐢𝐯𝐢𝐬𝐞 ́ 𝐞 𝐩𝐚𝐫 𝐥𝐞𝐮𝐫 𝐧𝐨𝐦𝐛𝐫𝐞 . Elle est utile pour résumer des notes, des salaires ou des températures. 2 ️ ⃣ 𝐋𝐚 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞 𝐠𝐞 ́ 𝐨𝐦𝐞 ́ 𝐭𝐫𝐢𝐪𝐮𝐞 Elle est particulièrement adaptée aux 𝐭𝐚𝐮𝐱 𝐝 ’ 𝐞 ́ 𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 et aux phénomènes de croissance composée. Elle permet de mieux représenter un 𝐭𝐚𝐮𝐱 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧 𝐝𝐞 𝐜𝐫𝐨𝐢𝐬𝐬𝐚𝐧𝐜𝐞 sur plusieurs périodes. 3️ ⃣ 𝐋𝐚 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞 𝐡𝐚𝐫𝐦𝐨𝐧𝐢𝐪𝐮𝐞 Elle intervient surtout lorsqu’on travaille sur des 𝐯𝐢𝐭𝐞𝐬𝐬𝐞𝐬 , des 𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐬 ou certains 𝐭𝐚𝐮𝐱 ....

Un 𝐩𝐥𝐚𝐟𝐨𝐧𝐧𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐝𝐮 𝐭𝐚𝐮𝐱 𝐝 ’ 𝐢𝐧𝐭𝐞 ́ 𝐫𝐞 ̂ 𝐭 sur le marché du crédit correspond à une 𝐥𝐢𝐦𝐢𝐭𝐞 𝐦𝐚𝐱𝐢𝐦𝐚𝐥𝐞 𝐥𝐞 ́ 𝐠𝐚𝐥𝐞 fixée par l’État sur le taux que les prêteurs peuvent appliquer aux emprunteurs. Cette mesure est généralement mise en place pour rendre le crédit plus accessible, notamment pour les consommateurs qui utilisent des cartes de crédit ou contractent des prêts. En empêchant les taux d’intérêt de dépasser un certain niveau, les autorités cherchent à protéger les emprunteurs contre des 𝐜𝐨𝐮 ̂ 𝐭𝐬 𝐝 ’ 𝐞𝐦𝐩𝐫𝐮𝐧𝐭 𝐭𝐫𝐨𝐩 𝐞 ́ 𝐥𝐞𝐯𝐞 ́ 𝐬 . Toutefois, cette intervention modifie directement le fonctionnement naturel du marché. Le marché du crédit fonctionne selon les forces de 𝐥 ’ 𝐨𝐟𝐟𝐫𝐞 𝐞𝐭 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐝𝐞𝐦𝐚𝐧𝐝𝐞 . Les emprunteurs représentent la 𝐝𝐞𝐦𝐚𝐧𝐝𝐞 𝐝𝐞 𝐜𝐫𝐞 ́ 𝐝𝐢𝐭 , tandis que les prêteurs représentent 𝐥 ’ 𝐨𝐟𝐟𝐫𝐞 . En situation normale, le 𝐭𝐚𝐮𝐱 𝐝 ’ 𝐢𝐧𝐭𝐞 ́ 𝐫𝐞 ̂ 𝐭 𝐝 ’ 𝐞...

La 𝐟𝐨𝐧𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞 𝐩𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐚𝐠𝐫𝐞 ́ 𝐠𝐞 ́ 𝐞 est l’un des fondements de l’analyse de la croissance économique. Elle permet de comprendre comment une économie transforme ses facteurs de production en richesse. On l’écrit souvent ainsi : 𝐘 = 𝐀 · 𝐟 ( 𝐋 , 𝐊 , 𝐇 ) Cela signifie que la 𝐩𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐭𝐨𝐭𝐚𝐥𝐞 dépend de plusieurs éléments essentiels : 𝐋 = le travail 𝐊 = le capital physique 𝐇 = le capital humain 𝐀 = la technologie ou la productivité globale des facteurs Autrement dit, une économie produit davantage lorsqu’elle dispose de plus de travailleurs, de meilleurs équipements, d’une main-d’œuvre plus qualifiée et d’un niveau technologique plus élevé. 𝐃𝐞 ́ 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐨𝐬𝐞𝐫 𝐥𝐞𝐬 𝐝𝐞 ́ 𝐭𝐞𝐫𝐦𝐢𝐧𝐚𝐧𝐭𝐬 𝐝𝐮 𝐏𝐈𝐁 Le 𝐭𝐫𝐚𝐯𝐚𝐢𝐥 représente la quantité de main-d’œuvre disponible. Le 𝐜𝐚𝐩𝐢𝐭𝐚𝐥 𝐡𝐮𝐦𝐚𝐢𝐧 introduit la dimension qualitative : niveau d’éducation, compétences, expérience et santé. ...

  𝑸𝒖 ’ 𝒆𝒔𝒕 - 𝒄𝒆 𝒒𝒖𝒆 𝒍𝒆 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝒅 ’ 𝒆 ́ 𝒄𝒉𝒂𝒏𝒕𝒊𝒍𝒍𝒐𝒏𝒏𝒂𝒈𝒆 ? ( 𝒆𝒏 𝒂𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒆 𝒅𝒆 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆 ́ 𝒆𝒔 𝒆𝒕 𝒆𝒏 𝒆𝒏𝒒𝒖𝒆 ̂ 𝒕𝒆𝒔 𝒒𝒖𝒂𝒏𝒕𝒊𝒕𝒂𝒕𝒊𝒗𝒆𝒔 ) 👋 𝑨𝒑𝒑𝒓𝒆𝒏𝒐𝒏𝒔 𝒆𝒏𝒔𝒆𝒎𝒃𝒍𝒆 Le 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝒅 ’ 𝒆 ́ 𝒄𝒉𝒂𝒏𝒕𝒊𝒍𝒍𝒐𝒏𝒏𝒂𝒈𝒆 apparaît lorsque 𝒗𝒐𝒕𝒓𝒆 𝒆 ́ 𝒄𝒉𝒂𝒏𝒕𝒊𝒍𝒍𝒐𝒏 𝒏𝒆 𝒓𝒆𝒑𝒓𝒆 ́ 𝒔𝒆𝒏𝒕𝒆 𝒑𝒂𝒔 correctement 𝒍𝒂 𝒑𝒐𝒑𝒖𝒍𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 . Autrement dit, certaines catégories sont 𝒔𝒖𝒓𝒓𝒆𝒑𝒓𝒆 ́ 𝒔𝒆𝒏𝒕𝒆 ́ 𝒆𝒔 et d’autres 𝒔𝒐𝒖𝒔 - 𝒓𝒆𝒑𝒓𝒆 ́ 𝒔𝒆𝒏𝒕𝒆 ́ 𝒆𝒔 . Résultat : vos estimations contiennent une 𝒆𝒓𝒓𝒆𝒖𝒓 𝒔𝒚𝒔𝒕𝒆 ́ 𝒎𝒂𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆 dès le départ. Et attention : 𝒂𝒋𝒐𝒖𝒕𝒆𝒓 𝒑𝒍𝒖𝒔 𝒅𝒆 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆 ́ 𝒆𝒔 𝒏𝒆 𝒔𝒖𝒇𝒇𝒊𝒕 𝒑𝒂𝒔 à corriger ce problème si le biais est présent dès la collecte. 𝑬𝒙𝒆𝒎𝒑𝒍𝒆𝒔 : Étudier l’accès à Internet en interrogeant uniquement des 𝒖𝒕𝒊𝒍𝒊𝒔𝒂𝒕𝒆𝒖𝒓𝒔 𝒅𝒆 𝒔𝒎𝒂𝒓𝒕𝒑𝒉𝒐𝒏𝒆 . Ou entraîner un modè...