Statistiques descriptives
Présentation
L’enseignement se présente sous la forme de travaux pratiques. Il vise à permettre aux étudiants de synthétiser numériquement et graphiquement des données massives de nature quantitative et qualitative. Il vise également à leur permettre de maîtriser des outils dédiés (R et Rstudio).
Pré-requis nécessaires
Cet enseignement nécessite :
- D’avoir des connaissances de bases en arithmétique et maîtriser l’usage d’un tableur informatique (Excel, Calc, Numbers…)
- De maîtriser l’usage d’un système d’exploitation Windows, Mac ou Linux
- D’avoir suivi les cours de bureautique de L1 et L2 STAPS.
Licence 2 STAPS, VAE ou équivalent.
Objectifs
Cet enseignement vise à décrire un ensemble de données par des indices chiffrés et des graphiques.
Compétences visées
Savoir (connaissances) :
- Trier et organiser un jeu de données brutes
- Calculer des indices de tendance centrale, de dispersion ou autre
- Présenter graphiquement des résultats d’analyse
Savoir-être :
- Porter un regard critique sur des données et leur interprétation
Savoir-faire :
- Utiliser en autonomie un logiciel libre largement utilisé pour le traitement statistique des données
Descriptif
L'enseignement portera sur les thèmes suivants :
- Lecture et création d’un fichier de données
- Réalisation de tris sur des variables qualitatives (à plat et croisés)
- Obtention d’indices de tendance centrale et de dispersion sur des variables quantitatives
- Réalisation de graphiques adaptés à ces deux types de variables
- Caractérisation du lien entre deux variables
Bibliographie
- https://www.r-project.org/
- https://www.rstudio.com/
- Bennani Dosse, M. (2011). Statistique bivariée avec R. Presses universitaires de Rennes.
- Broc, G. (2016). Stats faciles avec R: guide pratique. De Boeck supérieur.
- Husson, F. (2018). R pour la statistique et la science des données. Presses universitaires de Rennes.
- Husson, F., Lê, S., & Pagès, J. (2016). Analyse de données avec R (2e éd. revue et augmentée). Presses universitaires de Rennes.