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la différence entre variable discrète et variable continue; la construction d'un diagramme en bâtons; la construction d'un histogramme . Savoir faire :.

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On obtient un diagramme en barres représentant les données avec les Exemple : Barres[{23

Table des matières 1 Introduction

Les diagrammes à secteurs circulaires sont aussi appelés camemberts (ou pie La grande différence entre les diagrammes en bâtons et les histogrammes est.

Différents types de graphique Les diagrammes avec un repère

-> Représenter une série numérique. Chaque valeur est représentée par un bâton dont la hauteur indique l'effectif de cette valeur. Histogramme :.

Histogramme à amplitudes inégales - 02

L'amplitude est la différence entre la borne supérieure et la borne inférieure La construction est sensiblement la même que pour un diagramme en bâtons.

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précisément les diagrammes en bâtons les camemberts

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3.4.1 Diagramme en baton . Graphique Histogramme des effectifs. Histogramme des effectifs. Histogramme ... `a tester le lien entre les deux variables.

Eléments de statistiques

Les histogrammes et les graphiques en barres ou en bâtons utilisent une Le diagramme en barres permet de comparer les parties entre elles. Lorsque les.

DIAGRAMMES BÂTONS DIAGRAMMES EN TUYAUX DORGUES

2°) Retrouve combien de coureurs ont un temps de courses compris entre 30 et 35 secondes. 2°) Construis ci-dessous l'histogramme correspondant. Page 7. 1FR.

Tableaux et graphiques Manipulation de données

•Diagrammes à rectangles circulaire

Chapitre 2 Les graphiques - ac-bordeauxfr

Le diagramme en bâtons (ou à bandes) : il permet de facilement comparer les effectifs ou les fréquences entre eux Relier les sommets entre eux pour constituer ce qui est nommé parfois le polygone des effectifs n’a pas de sens : en effet les points des segments autres que les extrémités n'ont aucune signification !

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Aires empilées
Le graphique en aires empilées ressemble au graphique en courbe, en permettant de bien visualiser les différences d'amplitudes entre les phénomènes étudiés. Veillez à bien régler le contraste entre les aires.
Diagramme de Kiviat
Dans un graphique en radar, aussi appelé en "toile d'araignée" il y a autant d'axes que de catégories, tous les axes partent du point central. Un graphique radar supporte plusieurs séries, chaque série étant identifiée par une couleur différente.

Quelle est la différence entre un diagramme à bâtons et un histogramme ?

• Dans le diagramme à bâtons, l’axe des abscisses n’est pas gradué et la largeur des bâtons ne signifie rien. • Dans l’histogramme, l’axe des abscisses est gradué et les bâtons sont donc « collés » les uns aux autres.

Quels sont les différents types de diagrammes en bâtons ?

Les diagrammes en bâtons sont efficaces pour comparer des données entre elles. Ils sont par ailleurs faciles à lire. Il existe différents types de diagrammes en bâtons : en bâtons simples, en bâtons groupés ou en bâtons empilés. Attention, l’utilisation de diagramme en bâtons empilés est délicate car ils ne sont pas toujours lisibles.

Comment choisir l’histogramme 2 ?

• L’histogramme 2 est équitable car on a pondéré la hauteur de chaque bâton en tenant compte de l’amplitude de la classe. Si les données d’une série sont discrètes, le modeest la ou les valeurs qui ont le plus grand effectif. Si les données ont été réparties en classes, on parle alors plutôt de classe modale.

Pourquoi utiliser l’histogramme dans Excel ?

L’histogramme est donc surtout utilisé pour représenter graphiquement des séries continues où les données ont été réparties en classes. • Attention, Excel appelle histogramme les diagrammes à bâtons et ne sais pas faire de vrais histogrammes !

Past day

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Preparation des donnees / Analyse univariee / Analyse bivariee

Christophe Genolini

Table des matieres

1 Rappels theoriques 5

1.1 Vocabulaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.2 Nature d'une variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.3 Principe de l'analyse univariee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.4 Principe de l'analyse bivariee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2 Preparation des donnees 9

2.1 Telecharger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2 Lecture des donnees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.3 Manipulation d'un data.frame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4 Modication d'une valeur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.5 Type de variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3 Analyse univariee 15

3.1 Eectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2 Centralite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.1 Mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.2 Mediane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.3 Moyenne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3 Dispersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3.1 Quartiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3.2Ecart type et variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19

3.4 Representation graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.1 Diagramme en baton . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.2 Histogramme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.3 Bo^te a moustaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.4 Export d'un graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4 Analyse bivariee 23

4.1 Eectifs, centralite et dispersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2 Representation graphique bivariee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2.1 Deux qualitatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2.2 Qualitative & numerique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2.3 Deux numeriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3 Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3.1 Qualitative & Qualitative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3.2 Qualitative (2 classes) & Numerique . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3.3 Qualitative (3 classes et plus) & Numerique . . . . . . . . . . . . . .

4.3.4 Numerique & Numerique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30
3

4TABLE DES MATIERES

Chapitre 1

Rappels theoriques

1.1 VocabulaireNomDenitionExemple

IndividuObjet etudieun etudiant

PopulationEnsemble des individustous les etudiants participant a l'ex- perienceVariablesCe qui est etudie chez les individus (et qui varie d'un individu a l'autre)[Age],[CigaretteJour],[Ni- veauSportif]Modalites (d'une variable)Liste de toutes les valeurs possibles pour une variableModalites de[Age]: de 0 ans a 120 ansObservationValeurs prises par un individu par- ticulierMarc a 21 ans,(21)est une obser- vation.1.2 Nature d'une variable La nature d'une variable determine le type d'outil statistique qu'on pourra utiliser sur la variable. Pour determiner son type, il faut se demander ce qu'on peut faire avec ses observations : 5

6CHAPITRE 1. RAPPELS THEORIQUES1.3 Principe de l'analyse univariee

L'analyse univariee permet de mieux apprehender une variable. Elle comporte quatre etapes : 1.

Cal culde se ectifs

Cal culde la c entralite

Cal culde la d ispersion

Rep resentationgrap hique

Ces etapes varient selon le type de variable. Voila le detail des etapes en fonction du type de variable :

EtapeNominaleOrdonneeDiscreteContinue

1. EectifsA faireA faireA faireInutile

2. CentraliteModeMedianeMoyenne et

MedianeMoyenne et

Mediane3. DispersionN'existe pasQuartile

Ecart type et

quartiles

Ecart type et

quartile4. GraphiqueHistogramme des eectifsHistogramme des eectifsHistogramme des eec- tifs, bo^te a moustacheDistribution et bo^te a mous- tache1.4 Principe de l'analyse bivariee L'analyse bivariee consiste a etudier deux variables conjointement, puis eventuellement a tester le lien entre les deux variables.

1.4. PRINCIPE DE L'ANALYSE BIVARI

EE7 Deux variables sont liees si conna^tre l'une donne des informations sur l'autre. Par exemple, conna^tre le sexe d'un individu permet d'en savoir un peu plus sur la longueur de ses cheveux. Attention, cela ne permet pas deconna^tremais juste d'avoir une information plus precise. Par exemple, dans l'UFR STAPS, 20% des individus ont les cheveux longs. Si on detaille selon les sexes, 4% des garcons ont les cheveux long contre 55% des lles. Conna^tre le sexe d'un individu ne donne donc aucune certitude, mais permet d'avoir un peu plus d'informations. Pour savoir si deux variables sont liees (avec un certain risque d'erreur, imcompres-

sible), on utilise un test. Le test a utiliser depend du type des variables et de leur proprietes :VariablesTest parame-

triqueDiagnosticTest non para- metriqueQualitative

Qualitative

21.Les v aleursd et outesl escase s

du tableau des eectifs atten- dus doivent ^etre superieures ou egales a 5.Test exact de Fi- sherQualitative (2 classes)& NumeriqueT de Student1.Les ecartt ypess ont egaux 2.

P ourc haquegr oupe,l av a-

riable numerique suit une loi normale OU les eectifs sont superieurs a 30.Test des rangs de

WilcoxonQualitative

(3 classes et plus)&

NumeriqueF de Fisher

(ANOVA)1.Les ecartt ypess ont egaux 2.

P ourc haquegr oupe,l av a-

riable numerique suit une loi normale OU les eectifs sont superieurs a 30.Test de Kruskal-

WallisNumerique

NumeriqueR de Pearson1.Au moi nsu ned esde uxv a-

riables suit une loi normale.R de Spearman

8CHAPITRE 1. RAPPELS THEORIQUES

Chapitre 2

Preparation des donnees

2.1 Telecharger

Avant de lire les donnees, ils vous faut R... Vous pouvez le telecharger sur le site du

CRAN :http:

cran.r-paoject.orgpuisDownload and Install R. Cliquez ensuite sur votre systeme d'exploitation (Linux, MacOS X ou Windows) puis telepcharger R en cliquant surbase.

2.2 Lecture des donnees

Excel etant un logiciel proprietaire, il est dicile a un autre logiciel de lire le format .xls. Par contre, R sait lire les chiers au format.csv. Donc, nous allons preparer un chier.csv. 1. O uvrezv osdon neessou sE xcel,O penO ce,S PSS,SAS ... 2. D ansl em enuFichierouFile, il existe probablement une optionEnregistrer sousou Exporter. Choisissez le format.csv. Si votre logiciel demande des precisions, vous pouvez lui specier :separateur decimal="."etseparateur=";". S'il ne demande rien, tout va bien. Un chier.csvvient d'^etre cree dans votre repertoire. Pour le lire a partir de R, il faut lui preciser le repertoire de lecture. Cela se fait a partir de la fen^etre R, dans le menu

Fichier!Changer le repertoire courant.

Il est maintenant possible de lire vos donnees a partir de R gr^ace a l'instruction :>### Lecture des donnees>r ead.csv2("FormationR.csv")

id sexe age taille niveau departement UFR frereEtSoeur

1 1 F 22 1,7 L3 75 SJAP 0

2 2 F 20 1,66 L3 92 SEGMI 0

3 3 F L3 78 SEGMI 0

4 4 F 25 1,65 M2 75 SJAP 0

5 5 F 340 1,62 M2 92 STAPS 0

6 ... ... ... ... ... ... ... ...

rapportRisque transAvecPres rapportAge rapportSexuel scoreConnaissance

1 Non 19 Oui 3

2 Non Non 18 Oui

3 Oui Non 15 Oui 2

4 Non 17 Oui 1

5 Oui Non 21 Oui 3

6 ... ... ... ... ...

10CHAPITRE 2. PREPARATION DES DONNEES

Pour pouvoir manipuler ce chier (et faire des statistiques dessus), il faut le stocker dans une variable de type un peu special qu'on appelledata.frame. Cela se fait a l'aide de la

eche d'aectation<-. Pour stocker vos donnees dans la variabledata, tapez :>### Lecture des donnees avec stocakge>d ata< -r ead.csv2("FormationR.csv")

Il ne se passe rien a l'ecran, maisdatacontient maintenant vos donnees. Pour veriez que c'est bien le cas, tapez simplementdata. R ache alors le contenu dedata, c'est a dire vos donnees.>### Verification que les donnees sont en memoire>d ata id sexe age taille niveau departement UFR frereEtSoeur

1 1 F 22 1,7 L3 75 SJAP 0

2 2 F 20 1,66 L3 92 SEGMI 0

3 3 F L3 78 SEGMI 0

4 4 F 25 1,65 M2 75 SJAP 0

5 5 F 340 1,62 M2 92 STAPS 0

6 ... ... ... ... ... ... ... ...

rapportRisque transAvecPres rapportAge rapportSexuel scoreConnaissance

1 Non 19 Oui 3

2 Non Non 18 Oui

3 Oui Non 15 Oui 2

4 Non 17 Oui 1

5 Oui Non 21 Oui 3

6 ... ... ... ... ...

Le pire ennemi du statisticien, tous les enqu^eteurs le savent, est lavaleur manquante. En R, les valeurs manquantes sont codeesNAou. Dans votre chier.csv, le codage de la valeur manquante depend de votre logiciel : case vide pour Excel et Open oce, un point pour SAS,... Il faut donc preciser a R le type de valeur manquante qu'il va rencontrer dans le chier. Cela se fait en ajoutant l'optionna.string="codage_Manquante"dans la ligne de lecture. Ainsi, si votre.csva ete obtenu a partir d'Excel ou Open oce, l'instruction

de lecteure estread.csv2("nom_de_fichier.csv", na.string = "")>### Lecture des donnees en considerant les manquantes>d ata< -r ead.csv2("FormationR.csv",na.string="")

d ata id sexe age taille niveau departement UFR frereEtSoeur

1 1 F 22 1,7 L3 75 SJAP 0

2 2 F 20 1,66 L3 92 SEGMI 0

quotesdbs_dbs31.pdfusesText_37

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Pyramides Des âges

Courbes

Aires empilées

Diagramme de Kiviat

Quelle est la différence entre un diagramme à bâtons et un histogramme ?

Quels sont les différents types de diagrammes en bâtons ?

Comment choisir l’histogramme 2 ?

Pourquoi utiliser l’histogramme dans Excel ?

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Lire ; Compter ; Tester... avec R

Christophe Genolini

Table des matieres

1 Rappels theoriques 5

1.1 Vocabulaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.2 Nature d'une variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.3 Principe de l'analyse univariee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.4 Principe de l'analyse bivariee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2 Preparation des donnees 9

2.1 Telecharger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2 Lecture des donnees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.3 Manipulation d'un data.frame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4 Modication d'une valeur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.5 Type de variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3 Analyse univariee 15

3.1 Eectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2 Centralite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.1 Mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.2 Mediane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.3 Moyenne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3 Dispersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3.1 Quartiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3.2Ecart type et variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19

3.4 Representation graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.1 Diagramme en baton . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.2 Histogramme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.3 Bo^te a moustaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.4 Export d'un graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4 Analyse bivariee 23

4.1 Eectifs, centralite et dispersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2 Representation graphique bivariee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2.1 Deux qualitatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2.2 Qualitative & numerique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.2.3 Deux numeriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3 Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3.1 Qualitative & Qualitative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3.2 Qualitative (2 classes) & Numerique . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4.3.3 Qualitative (3 classes et plus) & Numerique . . . . . . . . . . . . . .

4.3.4 Numerique & Numerique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Chapitre 1

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1.1 VocabulaireNomDenitionExemple

IndividuObjet etudieun etudiant

6CHAPITRE 1. RAPPELS THEORIQUES1.3 Principe de l'analyse univariee

Cal culde se ectifs

Cal culde la c entralite

Cal culde la d ispersion

Rep resentationgrap hique

EtapeNominaleOrdonneeDiscreteContinue

1. EectifsA faireA faireA faireInutile

2. CentraliteModeMedianeMoyenne et

MedianeMoyenne et

Mediane3. DispersionN'existe pasQuartile

Ecart type et

Ecart type et

1.4. PRINCIPE DE L'ANALYSE BIVARI

Qualitative

21.Les v aleursd et outesl escase s

P ourc haquegr oupe,l av a-

WilcoxonQualitative

NumeriqueF de Fisher

P ourc haquegr oupe,l av a-

WallisNumerique

NumeriqueR de Pearson1.Au moi nsu ned esde uxv a-

8CHAPITRE 1. RAPPELS THEORIQUES

Chapitre 2

Preparation des donnees

2.1 Telecharger

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