Sciences Économiques et Sociales > Méthodologie de la Recherche en SES > Les Méthodes Quantitatives > Analyse statistique descriptive et inférentielle

Utilisation de logiciels pour l'analyse statistique en SES

Découvrez comment utiliser des logiciels d'analyse statistique pour traiter et interpréter des données en SES. Ce guide présente des exemples concrets d'utilisation de tableurs et de logiciels spécialisés pour réaliser des analyses descriptives et inférentielles.

Introduction aux logiciels d'analyse statistique

L'utilisation de logiciels facilite grandement l'analyse statistique. Il existe deux grandes catégories de logiciels:

  • Tableurs (Excel, LibreOffice Calc): Faciles d'accès et d'utilisation, ils permettent de réaliser des analyses descriptives simples et de créer des graphiques.
  • Logiciels spécialisés (R, Python avec Pandas, SPSS, Stata): Offrent des fonctionnalités plus avancées pour l'analyse inférentielle, la modélisation, et la gestion de données volumineuses.

Pour un élève de lycée, un tableur est souvent suffisant pour commencer. Cependant, se familiariser avec un logiciel spécialisé peut être un atout précieux pour les études supérieures.

Analyse descriptive avec un tableur

Prenons l'exemple d'un tableur comme Excel. Imaginons que vous ayez collecté des données sur le niveau de revenu des habitants d'une ville.

  • Calcul de la moyenne: Utilisez la fonction =MOYENNE(plage_de_cellules) pour calculer le revenu moyen.
  • Calcul de la médiane: Utilisez la fonction =MEDIANE(plage_de_cellules) pour trouver le revenu médian.
  • Calcul de l'écart-type: Utilisez la fonction =ECARTYPE.STANDARD(plage_de_cellules) pour évaluer la dispersion des revenus.
  • Création de graphiques: Sélectionnez les données et insérez un histogramme pour visualiser la distribution des revenus, ou un diagramme circulaire pour représenter la répartition des catégories socio-professionnelles.

Les tableurs permettent également de créer des tableaux croisés dynamiques pour analyser les relations entre différentes variables (par exemple, le revenu en fonction du niveau d'éducation).

Analyse inférentielle avec un tableur (limites)

Les tableurs ont des limitations pour l'analyse inférentielle. Bien qu'ils proposent certaines fonctions de test d'hypothèses (par exemple, le test de Student), leur utilisation est souvent complexe et moins flexible que celle des logiciels spécialisés.

Pour réaliser des tests d'hypothèses avec un tableur, il est important de bien comprendre les hypothèses sous-jacentes et les conditions d'application des tests. Il est également conseillé de vérifier les résultats avec un logiciel spécialisé si possible.

Introduction à R et Python pour l'analyse statistique

R est un langage de programmation et un environnement de développement spécialement conçu pour les statistiques. Il est extrêmement puissant et flexible, mais son apprentissage peut être plus long que celui d'un tableur. Il existe de nombreux packages (bibliothèques) R dédiés à des tâches spécifiques (par exemple, ggplot2 pour la visualisation, stats pour les tests d'hypothèses).

Python est un langage de programmation généraliste qui est de plus en plus utilisé pour l'analyse de données grâce à des bibliothèques comme Pandas (pour la manipulation de données) et Scikit-learn (pour le machine learning).

L'utilisation de R ou Python nécessite d'apprendre les bases de la programmation, mais offre un contrôle total sur l'analyse et permet de réaliser des analyses très sophistiquées.

Exemple simple avec R: Test de Student

Supposons que vous vouliez comparer le salaire moyen des hommes et des femmes dans une entreprise. Vous avez collecté des données sur un échantillon d'employés.
En R, vous pourriez utiliser le code suivant:

# Créer des vecteurs de données (remplacez par vos données réelles)
salaires_hommes <- c(30000, 32000, 35000, 40000)
salaires_femmes <- c(28000, 30000, 33000, 38000)

# Effectuer un test de Student
t.test(salaires_hommes, salaires_femmes)

Le résultat du test vous donnera une p-value. Si la p-value est inférieure à un seuil (par exemple, 0.05), vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle les salaires moyens sont égaux.

Conseils pour bien utiliser les logiciels

  • Documentez vos analyses: Commentez votre code (si vous utilisez R ou Python) et expliquez les étapes de votre analyse dans un rapport.
  • Vérifiez vos résultats: Comparez les résultats obtenus avec différentes méthodes ou différents logiciels pour vous assurer de leur cohérence.
  • Soyez critique: Ne vous contentez pas d'accepter les résultats des logiciels sans les comprendre. Interprétez-les en tenant compte du contexte et des limites des données.

Ce qu'il faut retenir

  • Tableurs (Excel, LibreOffice Calc): Utiles pour l'analyse descriptive simple et la création de graphiques.
  • Logiciels Spécialisés (R, Python, SPSS, Stata): Offrent des fonctionnalités avancées pour l'analyse inférentielle et la modélisation.
  • R: Langage de programmation puissant pour les statistiques.
  • Python: Langage généraliste utilisé pour l'analyse de données avec des bibliothèques comme Pandas et Scikit-learn.
  • Importance de la documentation et de la vérification des résultats.
  • Être critique et interpréter les résultats en tenant compte du contexte.

← Réussir vos Entretiens : Guide Pratique →

FAQ

  • Quel logiciel est le plus adapté pour un débutant?

    Un tableur comme Excel ou LibreOffice Calc est un bon point de départ. Ils sont faciles à utiliser et permettent de réaliser des analyses descriptives simples.
  • Est-il nécessaire d'apprendre à programmer pour faire de l'analyse statistique?

    Non, pas nécessairement. On peut faire beaucoup avec un tableur. Cependant, apprendre à programmer (par exemple, en R ou Python) ouvre des perspectives beaucoup plus vastes en matière d'analyse de données.
  • Où puis-je trouver des tutoriels pour apprendre à utiliser ces logiciels?

    Il existe de nombreuses ressources en ligne, notamment des tutoriels vidéo sur YouTube, des cours en ligne sur des plateformes comme Coursera ou edX, et la documentation officielle des logiciels.