B10 · Statistiques descriptives
Représentations graphiques d'une distribution
Choisir la représentation adaptée au type de variable : diagramme en bâtons, histogramme, boîte à moustaches, courbe cumulative. Lire et critiquer un graphique statistique.
Biostatistiques et méthodes d'analyse7 min de lecture17 QCM corrigés
Principes généraux d'une représentation graphique
Une représentation graphique traduit visuellement cette distribution. Elle doit permettre d'identifier rapidement la localisation des observations, leur dispersion, leur asymétrie et d'éventuelles concentrations, sans déformer l'information.
Le choix du graphique dépend d'abord de la nature de la variable. La distinction détaillée entre variables qualitatives, quantitatives discrètes et quantitatives continues relève de la fiche précédente ; ici, elle sert uniquement de règle de choix.
Une fréquence peut être exprimée par un nombre compris entre et , ou en pourcentage. Les effectifs et les fréquences donnent la même forme générale lorsque toutes les observations appartiennent à une seule population étudiée, mais les fréquences facilitent la comparaison de groupes d'effectifs différents.
Diagramme en bâtons
Le diagramme en bâtons convient :
- aux variables qualitatives, dont chaque bâton représente une modalité ;
- aux variables quantitatives discrètes, dont chaque bâton représente une valeur possible.
Les bâtons sont séparés parce que les modalités ou les valeurs représentées sont distinctes. Pour une variable qualitative nominale, l'ordre des modalités est conventionnel et peut être choisi pour faciliter la lecture. Pour une variable qualitative ordinale ou une variable quantitative discrète, l'ordre naturel doit être respecté.
L'axe horizontal porte les modalités ou les valeurs. L'axe vertical porte les effectifs ou les fréquences. La hauteur constitue l'information quantitative essentielle ; sa comparaison n'est valable que si l'échelle verticale est régulière.
Histogramme
Les rectangles sont contigus car les classes se succèdent sur un axe numérique continu. Contrairement au diagramme en bâtons, la largeur a un sens : elle correspond à l’amplitude de la classe.
Lorsque toutes les classes ont la même amplitude, leurs aires et leurs hauteurs varient dans les mêmes proportions. La hauteur peut alors être directement graduée en effectif ou en fréquence.
Lorsque les amplitudes diffèrent, comparer seulement les hauteurs est faux. La hauteur doit représenter une densité d'effectif ou une densité de fréquence, afin que l'aire du rectangle reste proportionnelle à la quantité d'observations.
Le découpage en classes influence fortement l'aspect de l'histogramme. Des classes trop larges masquent la structure de la distribution ; des classes trop étroites produisent une représentation irrégulière, très sensible aux fluctuations des observations. Les bornes et la règle d'appartenance aux classes doivent donc être explicites.
Boîte à moustaches
La boîte s'étend du premier quartile au troisième quartile . Elle contient donc la moitié centrale des observations. Un trait intérieur indique la médiane . Sa position dans la boîte renseigne sur l'asymétrie de la partie centrale de la distribution.
La longueur de la boîte est l'écart interquartile, noté . Elle mesure la dispersion de la moitié centrale des données. Les moustaches prolongent la boîte vers les valeurs basses et hautes.
Deux conventions principales existent :
- les moustaches peuvent atteindre les valeurs minimale et maximale ;
- elles peuvent atteindre les observations les plus extrêmes restant sous des limites fixées à partir de l'écart interquartile, les observations au-delà étant signalées séparément.
La convention employée doit toujours être précisée. La boîte à moustaches est particulièrement utile pour comparer visuellement plusieurs distributions quantitatives sur une même échelle.
Cette représentation résume efficacement une distribution, mais elle ne montre ni toutes les valeurs ni les concentrations internes. Des distributions de formes différentes peuvent donc produire des boîtes similaires.
Courbe cumulative
La courbe cumulative concerne une variable quantitative, car ses valeurs doivent être ordonnées. Pour une série non regroupée, elle prend la forme d'une fonction en escalier. Pour des données regroupées en classes, elle est construite à partir des fréquences cumulées aux bornes des classes.
Une courbe cumulative est toujours croissante ou constante : lorsque le seuil augmente, aucune observation déjà comptée ne peut être retirée. Elle part d'une fréquence nulle avant la plus petite valeur et atteint , soit %, à partir de la plus grande valeur.
Elle permet de lire :
- la proportion d'observations ne dépassant pas un seuil ;
- un quantile, en recherchant la valeur correspondant à une fréquence cumulée donnée ;
- la médiane, correspondant à une fréquence cumulée de ;
- les quartiles, associés aux niveaux et .
Choisir la représentation adaptée
Lire et critiquer un graphique
La lecture commence par le titre, la population étudiée, la variable représentée et son unité. Il faut ensuite identifier ce que porte chaque axe et distinguer effectifs, fréquences simples, densités et fréquences cumulées.
La critique porte sur plusieurs points :
- échelle des axes : une échelle irrégulière ou une rupture peu visible modifie l'impression d'écart ;
- origine de l'axe vertical : pour des bâtons ou des rectangles, une origine non nulle exagère les différences de hauteur ;
- largeur des classes : dans un histogramme à classes inégales, l'aire doit être comparée et la hauteur doit être une densité ;
- choix des classes : il peut lisser artificiellement la distribution ou, au contraire, amplifier ses irrégularités ;
- conventions : la définition des moustaches et le traitement des valeurs atypiques doivent être connus ;
- information manquante : l'effectif total, les unités, les sources ou les catégories absentes peuvent empêcher une interprétation fiable ;
- effets visuels : les volumes, les perspectives et les surfaces décoratives peuvent accentuer ou réduire artificiellement les écarts.
Enfin, un graphique décrit les observations représentées. Il ne démontre à lui seul ni causalité, ni représentativité de l'échantillon, ni signification statistique d'une différence.
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