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Indices pertinents

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gg
selver057
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Message par selver057 Jeu 12 Avr 2012 - 16:01

Bonjour,

Pour analyser des variables quantitatives, des indices pertinents sont la moyenne, la variance et l'écart-type. Mais qu'en est-il pour des variables qualitatives ex. type de temps codé 1(beau), 2(variable), 3(mauvais) ?

Par avance merci pour votre/vos réponse(s)

selver057

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Message par gg Jeu 12 Avr 2012 - 16:51

Ce ne sont pas toujours les plus pertinents, mais admettons.

Donc si tu ne peux pas additionner ou soustraire (variables qualitatives), tu ne les as plus. Il reste le mode (modalité la plus fréquente) éventuellement. mais les caractéristiques (ce que tu appelles "indices") sont totalement adaptés à des mesures ou échelles, il est normal qu'on ne fasse pas la même chose quand on n'est pas dans cette situation.
Par contre, on utilise rarement des centaines de classes pour des variables qualitatives, donc le problème n'est pas trop gênant.

Cordialement.

gg

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Message par Ayana Jeu 12 Avr 2012 - 16:57

gg, je ne comprends pas ta réponse...
Pour décrire une variable qualitative, on donne les effectifs par modalité et les pourcentages correspondants.
Ayana
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Message par gg Jeu 12 Avr 2012 - 17:41

Relis la question de Selver057. Il ne parle pas de donner la série, mais de la résumer.

gg

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Message par Ayana Jeu 12 Avr 2012 - 17:46

Oui, on est bien d'accord. Mais pour une variable qualitative il n'y a que ça. C'est bien pour ça que c'est l'info présentée dans les "table 1" des articles scientifiques.
Le mode comme la médiane ou la moyenne concerne les variables quantitatives également.
Ayana
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Message par gg Jeu 12 Avr 2012 - 20:50

Le mode existe bien pour les variables qualitatives. Pour un commerçant qui vent différents articles, c'est utile de connaître l'article modal.

D'autre part, il est parfois possible de résumer une série qualitative, mais pas par des valeurs calculées.

Cordialement.

gg

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Message par skaperla Ven 13 Avr 2012 - 8:09

selver057 demandait des indices pertinents gg, je crois que tu vas plus l'embrouiller qu'autre chose Wink
Si tu as une variable qualitative qui prend les modalités A, B et C , le plus pertinent est simplement de rapporter les effectifs et proportions observés !
skaperla
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Message par joyeux_lapin13 Ven 13 Avr 2012 - 8:13

Je pense que gg voulait dire surtout que justement les fréquences ne sont pas une finalité dans ce cas, mais regarder les fréquences combinées en croisant plusieurs classes peut être également une information très pertinente.
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Message par skaperla Ven 13 Avr 2012 - 8:31

Je crois que je vois pas bien ce que tu veux dire joyeux_lapin13 Rolling Eyes
Tu peux m'en dire plus ?
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Message par joyeux_lapin13 Ven 13 Avr 2012 - 8:33

Et bien par exemple si tu as une variable sexe et une variable "mange des bonbons ou pas", il est très intéressant de croiser les deux et de voir les fréquences pour déterminer les proportions d'hommes et de femmes qui mangent des bonbons ou non.
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Message par gg Ven 13 Avr 2012 - 8:37

Je reviens sur ce que j'ai dit : dans certaines situations, le mode est pertinent (surtout s'il est très prononcé). Mais inversement, la moyenne n'est parfois pas pertinente (et peut même n'avoir aucun sens pour des variables numériques).

Mais j'attendrai que Selver se remanifeste, c'est sa question...

Cordialement.

gg

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Message par Ayana Ven 13 Avr 2012 - 8:51

Ahah! En fait on était bien tous d'accord, il s'agit d'effectifs. Je n'ai pas parlé d'effectifs croisés car dans la question initiale, selver057 n'a qu'une seule variable, le type de temps! Mais sinon oui, les tableaux croisés dynamiques sont recommandés lorsqu'il y a plusieurs variables qualitatives.
Donc on est OK, question initiale résolue. Very Happy
Ayana
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Message par selver057 Ven 13 Avr 2012 - 8:58

Merci beaucoup pour toutes les explications. Je ne m'attendais pas à ce que ma question crée autant de divergences dans les avis, c'est signe qu'elle touche à quelque chose de fondamental en stats. Du coup, j'ai un peu de mal à résumer. Cependant, je retiens que :

1) Si une variable qualitative prend des modalités A, B et C, le plus pertinent de rapporter les effectifs et proportions observés (proposition de Skaperla)
2) Regarder les fréquences combinées en croisant plusieurs classes peut être une information très pertinente. Par ex. pour une variable "sexe" et une variable "mange des bonbons ou pas", il est intéressant de faire un croisement et de voir les fréquences pour déterminer les proportions d'hommes et de femmes qui mangent des bonbons (ou pas). (proposition de joyeux_lapin13)
3) Pour des variables quantitatives, des indices comme la moyenne, la variance et l'ecart-type peuvent être pertinents mais ce n'est pas toujours le cas. (proposition de GG)

Si j'en oublie, n'hésitez pas à rajouter ce qui selon vous doit l'être, et encore merci pour vos avis.

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Message par joyeux_lapin13 Ven 13 Avr 2012 - 9:01

Alors pour des variables continues, ce qui est pertinent c'est les stats descriptives liés à la représentation boxplot et plus précisément la représentation dotplot (boxplot transparant où l'on peut voir la répartition des valeurs).

Donc ce qui est intéressant à ce moment là c'est min, max, médiane, moyenne, distribution dans les quartiles et le quantile et enfin les outliers.


Dernière édition par joyeux_lapin13 le Ven 13 Avr 2012 - 9:28, édité 1 fois
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Message par Nik Ven 13 Avr 2012 - 9:27

Salut,

Les stats classiques ne sont pas faites pour traiter les variables qualitatives. On se retrouve vite à observer une distribution de cas et à essayer de bricoler des stats là dessus. Ceci est souvent dans l'unique objectif de faire un test par rapport à une autre distribution.
S'il s'agit par contre d'aggréger l'information comme ce que fait la moyenne d'une variable aléatoire quantitative, les choses deviennent beaucoup plus complexe car tout simplement l'addition n'existe plus, et sans addition on ne sait rien faire en stat classique. Les matheux en sciences sociales (notamment en sciences cognitives) ont développé des outils très élaborés d'aggrégation de valeurs qualitatives mais c'est complètement différent de ce que l'on peut avoir l'habitude de manipuler en analyses "classiques".

une recherche google sur "aggregation operator" peut déjà donner une idée de ce qu'il existe comme possibilité. On s'aperçoit vite que nos moyennes, médianes etc ne sont pas si géniales que ça et surtout ne donnent pas du tout l'information qu'on leur attribue.

Nik

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