MQT-2001 La statistique

Lecture du module 1 - Chapitre 1

1. Introduction
2. Signification du mot statistiques : la statistique descriptive est un instrument statistique qui donne un sens à l’information recueilli.

La statistique est une science qui englobe un ensemble de méthodes et théories appliquées à l’analyse de phénomène et de données du CO.

Exemple de résultats à un test d’aptitude : test de spatialisation. Ex : tableau des postulants au poste d’opérateur dans un usine (BGTA). Exemple de questionnaire avec gradation, ex : totalement, peu d’accord, etc.

1. Types de recherche et collecte de données p.5

Une étude statistique doit être faite en plusieurs étapes :

1. Analyser la situation : identifier la situation problématique
2. Identifier des informations recueillis : ex : ce qui fait baisser les stats, profil sociodémographique, etc.
3. Choix du type de recherche et de la méthode de collete de données : voir si on fait une recherche exploratoire, descriptive ou causale.

La recherche exploratoire : permet d’analyser la situation problématique et qui vise à élaborer des hypothèses possibles sur les causes du problème/insatisfaction

La recherche descriptive : décrire une situation par exemple sur les habitudes de consommation d’un certain groupe d’âges, etc.

Recherche causale : déterminer les variations d’une variable ont un effet sur une autre variable, etc. Ex : quel est l’impact d’une campagne publicitaire sur les ventes.

1. Statistiques descriptive ou statistique inférentielles p.5

La statistique descriptive permet de rendre intelligible une série d’observations permettant de dégager les caractéristiques essentielles (moyenne, médiane, etc.).

La statistique inférentielle permet de tirer des conclusions avec des intervalles, tests d’hypothèse, régression, tableaux croisés, etc.

Notions d’analyse univariée et bivariée p. 6

Définitions des variables 

Qualitative : on ne peut qu’identifier son état, sa nature

Quantitative : les valeurs obtenues de cette variable correspondent à une mesure vraie, définissant une valeur numéroique.

Notions de variable

1. Discrète : si elle peut prendre un nombre limité de valeur et c’est souvent un nombre entier.
2. Continue : variable quantitative qui prend toutes les valeurs d’un intervalle fini ou infini.  Exemple : le temps consacré pour X chose.

1.6.6 Variable indépendante/dépendante

Variable indépendante : C’est une caractéristique qui peut avoir une influence sur une autre variable. Elle est observée et manipulé par l’expérimentateur. Les valeurs que peut prendre cette variable sont des modalités (niveaux), ex : le sexe (féminin-masculin), aménagement du temps de travail (aménagement A, aménagement B, aménagement C). Cette variable vient expliquer.  

Exemple de variable indépendante : le niveau de satisfaction au travail      selon des variables dépendante : la rémunération, l’âge, les années de services avec l’entreprise, le nombre d’années d’expérience associé à la fonction avec l’engagement chez JPX.

Variable dépendante :  C’est la variable dont on veut comprendre les comportements à partir d’une autre variable. Ex : le temps d’assemblage d’un sous-produit.

Les échelles de mesure  (4 types)

Mesure QUALITATIVE

a) nominale : utilisé si les codes utilisés ne servent qu’à identifier la modalité à laquelle appartient l’unité statistique.  Exemple : sexe (homme-femme), rôle (cadre, intermédiaire, etc.), statut : (célibataire, veuf, etc.). On ne peut pas faire d’opérations arythmétique avec cette mesure. P.11

b) ordinale : les codes permettent d’identifier les modalités à laquelle appartient l’unité statistique. Exemple : le potentiel entrepreunarial est : faible, moyen, élevé / groupe d’âge : moins de 18 ans, 18 à 24 ans, 25 à 29 ans, etc.   Les données sont toujours en ordre.

Mesure QUANTITATIVE

c) d’intervalle :les codes utilisés doivent permettre d’identifier la modalité à laquelle appartient l’unité statistique et d’établir un ordre entre les modalités observables, mais aussi informer de l’écart (distance) entre 2 données et réparties uniformément sur une échelle. Un écart d’un unité ou de 10 unités fournis la même information.

Exemple : 10-20 degrés est la même chose que 40-50 degrés, l’intervalle est de 10.

On peut additionner, soustraire les données du rapport.

Exemple : avoir 0 à un examen ne veut pas dire que vous êtes 0 intelligent.

d) de rapport : les codes possèdent des propriétés d’une échelle d’intervalles et si le zéro est un zéro absolu. La valeur 0 indique l’absence complète du caractère que l’on mesure. Variables mesurées : nombre de mois d’ancienneté , nombre d’employé dans l’entreprise, coût d’un système de qualité ISO, etc. p.12  

Ex. : Revenu annuel d’une dirigeante du secteur des transports.

Il faut faire attention, car cette variable peut être quantitative ou qualitative = QL – degré d’appréciation, et QT (catégories salariales).

Additionner, soustraire, diviser, multiplier les données du rapport.

Échantillon = groupe restreint d’unités statistiques tirés de la population préalablement définie.  Le nombre d’unité détermine la taille de l’échantillon.

L’échantillon aléatoire = c’est un sous-ensemble d’unités statistiques recueillis de manière telle que les résultats de l’analyse pourront être étendus.

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