Statistique descriptive
Cette troisième grande leçon présente l'ensemble des concepts de base nécessaires à la description quantifiée d'observations. Elle constitue le vrai cœur de l'enseignement de la Statistique en L1 et l'étudiant y retrouvera exposés les principaux concepts qu'il aura vus dans ses cours. Toutefois, nous n'aborderons pas ici les aspects analytiques de l'inférence statistique, c'est-à-dire les concepts et méthodes permettant d'évaluer la fiabilité des résultats descriptifs et pour lequel nous renvoyons l'étudiant au cours de L2.
Rédaction : Éric Raufaste
8. Liaison entre deux variables
8.5. Conclusion
Pour terminer ce tour d'horizon de la covariation, signalons que la corrélation linéaire a été présentée ici, car elle représente un peu le modèle de l'indice d'évaluation de la force et de la direction d'une relation. Toutefois, cela ne doit pas masquer le fait que lorsque les variables dont on veut évaluer la liaison ne sont pas toutes les deux numériques, il n'est pas toujours faisable de se ramener à une corrélation (nous verrons que cela reste néanmoins possible dans certains cas). Dans de nombreux cas, il existe cependant des indices dérivés de la corrélation et qui restent calculables.
Dans un certain nombre de cas, ces indices restent d'ailleurs interprétables assez simplement.
Plutôt que de rentrer immédiatement dans le détail de ces indices, nous avons fait le choix de les renvoyer à un article de la rubrique "zoom sur", en considérant qu'il s'agit surtout ici de faire comprendre les principes généraux.
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