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Sommaire

  • 1De l'observation à la variable statistique
  • 2Variables qualitatives
    • 2.1Variable qualitative nominale
    • 2.2Variable qualitative ordinale
  • 3Variables quantitatives
    • 3.1Variable quantitative discrète
    • 3.2Variable quantitative continue
  • 4Distribution des données en effectifs et fréquences
  • 5Regroupement en classes lock — section verrouillée
  • 6Effectifs et fréquences cumulés lock — section verrouillée
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  5. Types de variables et organisation des données

B10 · Statistiques descriptives

Types de variables et organisation des données

Distinguer caractères qualitatifs nominaux et ordinaux et caractères quantitatifs discrets et continus. Organiser des données en effectifs, fréquences, classes et cumuls.

Biostatistiques et méthodes d'analyse·schedule6 min de lecture·quiz15 QCM corrigés

De l'observation à la variable statistique

Une étude statistique porte sur un ensemble d’éléments observés. Avant tout calcul, il faut identifier précisément qui est observé, quelle information est recueillie et sous quelle forme elle est codée.

Définition

Population statistique

Ensemble des unités statistiques concernées par l’étude et sur lequel portent les conclusions recherchées.

Définition

Unité statistique

Élément individuel de la population sur lequel les informations sont recueillies. Une même unité peut être décrite par plusieurs variables.

Définition

Échantillon

Sous-ensemble de la population effectivement observé. Son nombre d’unités constitue la taille de l’échantillon, notée nnn.

Définition

Variable statistique

Caractéristique observée ou mesurée sur chaque unité statistique et susceptible de prendre différentes valeurs ou catégories.

Le terme caractère statistique est synonyme de variable statistique. Chaque unité fournit une observation pour chaque variable étudiée.

Définition

Modalité

Valeur ou catégorie que peut prendre une variable. Pour une variable quantitative, on parle plus volontiers de valeur observée.

Les données initialement recueillies constituent les données brutes. Elles sont généralement organisées dans un tableau où chaque ligne correspond à une unité statistique et chaque colonne à une variable. L’analyse d’une seule variable produit une série statistique univariée.

Variables qualitatives

Une variable est qualitative lorsque ses modalités expriment une catégorie, une propriété ou un état plutôt qu’une quantité mesurable. Ses modalités peuvent être codées par des nombres, mais ce codage ne leur confère pas de signification arithmétique.

Variable qualitative nominale

Définition

Variable qualitative nominale

Variable qualitative dont les modalités sont distinctes sans pouvoir être classées selon un ordre naturel.

Les modalités nominales permettent seulement d’établir une relation d’égalité ou de différence. Leur ordre d’écriture est conventionnel et ne véhicule aucune information statistique.

Variable qualitative ordinale

Définition

Variable qualitative ordinale

Variable qualitative dont les modalités peuvent être rangées selon un ordre naturel, sans que les écarts entre modalités soient nécessairement mesurables.

Une variable ordinale apporte donc davantage d’information qu’une variable nominale : il est possible de dire qu’une modalité précède ou suit une autre. En revanche, l’intervalle entre deux rangs successifs n’a pas nécessairement la même signification partout.

Attention

Un code numérique ne crée pas une quantité

Attribuer les codes 111, 222 et 333 à des modalités qualitatives ne rend pas la variable quantitative. Les opérations arithmétiques sur ces codes n’ont de sens que si les nombres représentent réellement une quantité.

Variables quantitatives

Une variable est quantitative lorsque ses valeurs sont numériques et représentent une quantité. Les différences entre valeurs ont alors une signification, ce qui autorise des opérations arithmétiques adaptées.

Variable quantitative discrète

Définition

Variable quantitative discrète

Variable quantitative dont l’ensemble des valeurs possibles est fini ou dénombrable, avec des valeurs séparées les unes des autres.

Une variable discrète provient typiquement d’un dénombrement. Entre deux valeurs admissibles successives, aucune autre valeur n’est possible selon la définition de la variable.

Variable quantitative continue

Définition

Variable quantitative continue

Variable quantitative pouvant théoriquement prendre toute valeur dans un intervalle de nombres réels.

Une variable continue provient généralement d’une mesure. L’appareil de mesure arrondit nécessairement le résultat, mais cette précision limitée ne transforme pas la variable en variable discrète : sa nature dépend des valeurs théoriquement possibles, non de leur écriture.

Comparaison

Les quatre grands types de variables

CritèreQualitative nominaleQualitative ordinaleQuantitative discrèteQuantitative continue
Nature de l’informationcatégoriecatégorie ordonnéequantité dénombréequantité mesurée
Ordre naturelabsentprésentprésentprésent
Écart numérique interprétablenonnonouioui
Valeurs intermédiaires possiblessans objetsans objetnon entre deux valeurs successivesoui dans un intervalle
Organisation usuellemodalitésmodalités ordonnéesvaleurs distinctes ou classesclasses
À retenir

La classification dépend de la signification de la variable, et non de son apparence. Un nombre peut être un simple code qualitatif, tandis qu’une mesure arrondie reste une variable quantitative continue.

Distribution des données en effectifs et fréquences

Les données brutes deviennent lisibles lorsqu’elles sont regroupées selon les modalités, les valeurs ou les classes de la variable.

Définition

Effectif d’une modalité

Nombre d’unités statistiques présentant une modalité ou une valeur donnée. L’effectif de la modalité iii est noté nin_ini​.

L’effectif total est la somme des effectifs de toutes les modalités. Si la variable possède KKK modalités distinctes, leur partition doit être exhaustive et chaque unité ne doit être comptée qu’une seule fois.

Formule

Effectif total

n=∑i=1Knin = \sum_{i=1}^{K} n_in=i=1∑K​ni​
  • nnn : effectif total
  • nin_ini​ : effectif de la modalité ou de la classe iii
  • iii : indice désignant une modalité ou une classe
  • KKK : nombre total de modalités ou de classes
Définition

Fréquence d’une modalité

Proportion de l’effectif total appartenant à une modalité ou à une classe donnée.

Formule

Fréquence relative

fi=ninet∑i=1Kfi=1f_i = \frac{n_i}{n} \qquad \text{et} \qquad \sum_{i=1}^{K} f_i = 1fi​=nni​​eti=1∑K​fi​=1
  • fif_ifi​ : fréquence de la modalité ou de la classe iii
  • nin_ini​ : effectif correspondant
  • nnn : effectif total pris comme dénominateur
  • iii : indice de la modalité ou de la classe
  • KKK : nombre total de modalités ou de classes
Exemple

Calculer la fréquence d’une modalité

Dans un échantillon de 404040 patients, 121212 patients présentent la modalité « test positif ».

  • Effectif de la modalité : ni=12n_i = 12ni​=12
  • Effectif total : n=40n = 40n=40
  • Fréquence relative : fi=1240=0,30f_i = \frac{12}{40} = 0{,}30fi​=4012​=0,30
  • Fréquence en pourcentage : 0,30×100=30 %0{,}30 \times 100 = 30\,\%0,30×100=30%

La modalité « test positif » concerne donc 30 %30\,\%30% de l’échantillon, soit 121212 patients sur 404040.

Une fréquence est comprise entre 000 et 111. Une fréquence en pourcentage est obtenue en multipliant la fréquence relative par 100100100.

Lorsque certaines observations sont manquantes, le dénominateur doit être explicité. Une fréquence calculée parmi les seules observations valides n’utilise pas nécessairement l’effectif initial de l’échantillon.

Attention

Effectif et fréquence ne sont pas interchangeables

L’effectif nin_ini​ est un nombre d’unités, tandis que la fréquence fif_ifi​ est une proportion sans unité. La somme des effectifs vaut nnn ; la somme des fréquences vaut 111, à l’arrondi près.

Regroupement en classes

Lorsque les valeurs sont très nombreuses, notamment pour une variable quantitative continue, les présenter séparément serait peu lisible. Elles sont alors regroupées dans des intervalles.

Définition

Classe

Intervalle de valeurs quantitatives traité comme une catégorie unique lors de l’organisation des données.

Les classes doivent être :

  • exhaustives, afin que toute observation admissible appartienne à une classe ;
  • disjointes, afin qu’aucune observation ne soit comptée deux fois ;
  • définies par des bornes explicites ;
  • ordonnées selon les valeurs de la variable.

Une convention fréquente consiste à inclure la borne inférieure et à exclure la borne supérieure. La classe iii s’écrit alors [ai,ai+1[[a_i,a_{i+1}[[ai​,ai+1​[, où aia_iai​ est sa borne inférieure et ai+1a_{i+1}ai+1​ sa borne supérieure.

Définition

Amplitude d’une classe

Largeur de l’intervalle définissant la classe, égale à la différence entre sa borne supérieure et sa borne inférieure.

Pour la classe [ai,ai+1[[a_i,a_{i+1}[[ai​,ai+1​[, l’amplitude vaut ai+1−aia_{i+1}-a_iai+1​−ai​. Les amplitudes peuvent être identiques ou différentes, mais les bornes choisies doivent toujours être indiquées. Le regroupement simplifie la série au prix d’une perte d’information sur les valeurs individuelles.

Effectifs et fréquences cumulés

Un cumul nécessite un ordre. Il est donc pertinent pour une variable qualitative ordinale ou quantitative, mais pas pour une variable qualitative nominale.

Définition

Effectif cumulé croissant

Nombre d’observations appartenant aux modalités, valeurs ou classes allant de la première catégorie ordonnée jusqu’à la catégorie considérée.

Formule

Cumuls croissants

Ni=∑j=1injetFi=∑j=1ifj=NinN_i = \sum_{j=1}^{i} n_j \qquad \text{et} \qquad F_i = \sum_{j=1}^{i} f_j = \frac{N_i}{n}Ni​=j=1∑i​nj​etFi​=j=1∑i​fj​=nNi​​
  • NiN_iNi​ : effectif cumulé croissant jusqu’à la catégorie iii
  • FiF_iFi​ : fréquence cumulée croissante jusqu’à la catégorie iii
  • njn_jnj​ : effectif de la catégorie jjj
  • fjf_jfj​ : fréquence de la catégorie jjj
  • iii : rang de la catégorie où s’arrête le cumul
  • jjj : indice parcourant les catégories cumulées
  • nnn : effectif total
Exemple

Calculer un effectif et une fréquence cumulés croissants

La sévérité d’un symptôme est classée selon quatre modalités ordonnées : « absente », « légère », « modérée » et « sévère ». Dans un groupe de 202020 patients, les effectifs sont respectivement 333, 777, 666 et 444.

Pour la modalité « modérée », le cumul croissant additionne les modalités allant de « absente » à « modérée » :

Nmodeˊreˊe=3+7+6=16N_{\text{modérée}} = 3 + 7 + 6 = 16Nmodeˊreˊe​=3+7+6=16

La fréquence cumulée croissante correspondante vaut :

Fmodeˊreˊe=1620=0,80=80 %F_{\text{modérée}} = \frac{16}{20} = 0{,}80 = 80\,\%Fmodeˊreˊe​=2016​=0,80=80%

Ainsi, 161616 patients sur 202020, soit 80 %80\,\%80%, présentent une sévérité absente, légère ou modérée. Les 444 patients restants ont une sévérité sévère.

Le dernier effectif cumulé croissant vaut nnn et la dernière fréquence cumulée croissante vaut 111. Un cumul décroissant procède en sens inverse : il additionne les effectifs ou fréquences depuis la catégorie considérée jusqu’à la dernière.

Méthode

Construire une distribution statistique

  1. Identifier la population, les unités statistiques et la variable étudiée
  2. Déterminer si la variable est qualitative ou quantitative
  3. Préciser son sous-type : nominal, ordinal, discret ou continu
  4. Recenser les modalités ou définir des classes exhaustives et disjointes
  5. Compter l’effectif de chaque modalité, valeur ou classe
  6. Diviser chaque effectif par l’effectif total pour obtenir les fréquences
  7. Calculer les cumuls uniquement si les catégories possèdent un ordre pertinent

Les indices de position, les indices de dispersion et les représentations graphiques exploitent cette distribution organisée ; ils sont étudiés dans les fiches suivantes du sous-bloc.

Points clés
  • Une variable qualitative décrit des catégories ; une variable quantitative exprime une quantité
  • Une variable nominale n’a pas d’ordre naturel, contrairement à une variable ordinale
  • Une variable discrète prend des valeurs séparées ; une variable continue peut prendre toute valeur d’un intervalle
  • L’effectif nin_ini​ compte les observations, tandis que la fréquence fi=ni/nf_i = n_i/nfi​=ni​/n en donne la proportion
  • Les classes doivent être exhaustives, disjointes, ordonnées et définies par des bornes explicites
  • Les effectifs et fréquences cumulés ne sont pertinents que pour des catégories ordonnées

Fiches connexes

À réviser dans la foulée, sur Statistiques descriptives.

  • Fiche 02Indices de position et de dispersionStatistiques descriptives
  • Fiche 03Représentations graphiques d'une distributionStatistiques descriptives
  • Fiche 04Distributions à deux dimensions, covariance et corrélationStatistiques descriptives
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  • 1De l'observation à la variable statistique
  • 2Variables qualitatives
    • 2.1Variable qualitative nominale
    • 2.2Variable qualitative ordinale
  • 3Variables quantitatives
    • 3.1Variable quantitative discrète
    • 3.2Variable quantitative continue
  • 4Distribution des données en effectifs et fréquences
  • 5Regroupement en classes lock — section verrouillée
  • 6Effectifs et fréquences cumulés lock — section verrouillée