Étapes de l'analyse statistique

L'analyse statistique implique un ensemble de techniques permettant de donner un sens aux données. Les techniques d'analyse vont des méthodes descriptives simples qui résument les données, en décrivant les moyennes et les écarts types, aux techniques plus complexes telles que la régression linéaire, qui prédit l'évolution du résultat en fonction des modifications, dans une ou plusieurs variables prédictives. . Quelle que soit la méthode choisie, effectuer une analyse statistique nécessite des questions de recherche claires, un examen minutieux des données, un sens du détail et une capacité à présenter les résultats de manière compréhensible.

Posez des questions de recherche claires décrivant ce que vous souhaitez apprendre de votre analyse statistique. Vous voudrez peut-être connaître, par exemple, les notes moyennes obtenues par les étudiants dans une salle de classe ou l'impact de l'éducation et de la formation supplémentaire sur le revenu moyen des programmeurs. La question à laquelle vous essayez de répondre vous aidera à déterminer le type d'analyse que vous effectuez sur les données statistiques. La question sur les notes moyennes, par exemple, peut ne nécessiter qu'un ensemble de statistiques descriptives, telles que des moyennes. La question de l'éducation et de l'effet de la formation liée à la rémunération nécessite toutefois une analyse plus complexe.

Rassemblez et entrez vos données. Les tableurs tels que Excel, Numbers et Open Office sont excellents pour la saisie de données. Lors de la saisie de données dans une feuille de calcul ou une base de données, vous devrez peut-être modifier le format pour répondre à vos besoins analytiques. Par exemple, si les données proviennent d'un questionnaire ou d'un ensemble d'entretiens, vous devrez attribuer des codes numériques aux réponses afin qu'elles puissent être analysées à l'aide de techniques statistiques.

Examinez vos données visuellement avant de vous lancer dans des analyses plus complexes. Il s'agit d'une étape importante. Même les analystes et statisticiens de données qualifiés ne prennent pas le temps d'examiner les données avant l'analyse. Une méthode utile pour la visualisation consiste à produire un graphique qui résume les informations. Les programmes statistiques et Excel ont la capacité de le faire. Le type de données analysé aidera à déterminer le type de graphique le plus approprié. Les diagrammes à secteurs, par exemple, sont un excellent moyen de résumer les données financières, tandis que les diagrammes à barres peuvent représenter visuellement les réponses à une enquête.

Faites votre analyse en utilisant un tableur ou un logiciel statistique. Étudiez les résultats de près, en recherchant des modèles qui répondent à vos questions de recherche.

Rapportez les résultats de votre analyse statistique en utilisant des tableaux et des graphiques, si possible, pour présenter vos résultats. Les visualiseurs ont un impact plus important parmi le public cible de leurs analyses de blocs de texte écrit. Utilisez le texte de votre rapport pour mettre en évidence les principales conclusions de votre analyse.

Conseil

Faites attention aux termes statistiques et scientifiques lorsque vous communiquez les résultats de votre analyse. Les membres de votre auditoire cible ne possèdent pas tous des connaissances statistiques approfondies. Il est donc important que le rapport s'adresse à tous les lecteurs, quelle que soit leur compréhension des statistiques et de l'analyse des données.