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Statistique descriptive : Nouvelle méthode pour bien comprendre et réussir Broché – 1 octobre 2007


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Descriptions du produit

Biographie de l'auteur

Bernard PY est maître de conférences à la Faculté d'Economie Appliquée de l'Université Paul-Cézanne, Aix-Marseille III où il enseigne notamment la statistique descriptive.


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Détails sur le produit

  • Broché: 353 pages
  • Editeur : Economica; Édition : 5e édition (1 octobre 2007)
  • Langue : Français
  • ISBN-10: 2717853898
  • ISBN-13: 978-2717853896
  • Dimensions du produit: 25,5 x 2,2 x 19 cm
  • Moyenne des commentaires client : 4.0 étoiles sur 5  Voir tous les commentaires (3 commentaires client)
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En savoir plus sur l'auteur

1) CV de Bernard PY (extrait)

Bernard PY est enseignant-chercheur à la faculté d'économie et de gestion d'Aix-Marseille Université (AMU).

Docteur en sciences économiques, habilité à diriger les recherches, maître de conférences hors-classe, il enseigne l'économie et la statistique depuis de nombreuses années.

Ses auditoires sont très diversifiés : depuis la licence jusqu'aux masters et doctorats, en milieu universitaire, et en séminaires spécialisés en milieu privé.

Sa nouvelle forme pédagogique d'apprentissage de matières quantitatives sans utiliser la formulation mathématique est une sorte de « démystification » du domaine qui privilégie la logique de réflexion dans l'apprentissage, sans jamais en trahir l'esprit scientifique.

Ses différents ouvrages « La statistique sans formule mathématique », Editions Pearson, et « Statistique descriptive », cours et exercices, ont été très bien accueillis au fil des rééditions successives.

2) Activités de valorisation et de diffusion de la culture scientifique :

Bernard PY published many copies of books at Economica in the established field of statistical knowledge for economists. The total circulation is five successive editions, and fifteen re-prints that exceeded 110,000 copies.

The basic manual was based on an innovative presentation technique : the "two-speed reading" between the left-hand pages, always reserved for the essential knowledge, and the right-hand pages, systematically reserved for demonstrations, supplements and corresponding exercises.

The book of exercises also received a large audience, with three successive editions.

These works are now well known by academics, particularly by economic students and managers, but also by a wider and varied audience of researchers, teachers and communicators.

The latest book "statistics without mathematical formula» published in French by Pearson Editions also had a good audience (third edition).
It communicates knowledge to an audience of students who do not appreciate the language of mathematics, and is well received, not only in economics but also in fields such as Social Studies, Finance, Sociology, Psychology, Geography, etc.
If we are to judge by the reviews that he have received in magazines and newspapers, by invitations to inaugural lectures and the proposals of organizations, one might think it fills a gap in this area.

It is part of a wider development program (which Bernard PY calls: "Citizen's Statistics"), which is intended as a research support. The idea is to understand the numerical signals of the modern world, without the complexity of the mathematical demonstration.

In other words, since we are so overwhelmed by numbers, graphs and calculations provided by the media and other broadcasters, we must learn to read, interpret, or even objectively criticize all these signals: it is the goal of the current writing production linked to the Citizen's Statistics orientation (research, seminars, publications, conferences).

3) Un article sur la Statistique Citoyenne

La statistique « citoyenne ».... un programme de culture générale


Nous sommes tous, à un titre ou à un autre, systématiquement envahis par les chiffres, graphiques, ou encore évaluations, que nous prodiguent les médias, les administrations, et autres. Or, pour comprendre ces messages chiffrés contemporains, il faut apprendre à les décrypter, apprendre à employer une méthode statistique.

La statistique est, en effet, dans le monde actuel, un domaine particulièrement important de la connaissance universelle. Elle s'est subrepticement introduite en quelques décennies tout autant dans notre vie professionnelle (analyse de données, de tableaux, de graphes, d'indicateurs) que dans notre vie familiale (lectures de journaux, d'indices retransmis par les médias, de résultats de sondages, de courbes colorées véhiculées par la presse). Elle fait partie des matières de base de l'enseignement supérieur dans la plupart des disciplines où elle est reçue avec plus ou moins d'enthousiasme par les étudiants.

Cette invasion dans notre quotidien l'a rendue de plus en plus indispensable, et pourtant on ne peut pas dire que la perception du grand public, chargée d'une systématique méfiance à son égard, ait changé pour autant. Pourquoi ?

La réflexion qui suit s'inscrit dans un programme plus vaste de cours, publications, conférences, messages divers, que j'ai regroupés sous le terme de « statistique citoyenne ».

Le constat :
Le monde moderne est un monde de chiffres ! Ou plutôt, de références chiffrées, d'évaluations chiffrées, de résultats chiffrés... en gros, de « statistiques ». Pourtant, nous avons vécu pendant des millénaires sans nous préoccuper de ces exigences. Le problème, ici, n'est pas de juger si nous vivons mieux ou moins bien, ni de prendre parti sur le nécessaire recours à la quantification que nos sociétés ont dû maitriser pour progresser : mesurer la distance de la terre à la lune, calculer l'espérance de vie à la naissance pour tel pays africain, ou bien encore donner la valeur en $ de tel PIB national.
Le propos est plus simplement d'analyser comment ces avalanches de statistiques dans nos sociétés modernes, nous fascinent à un point tel que, parfois, pour tel ou tel phénomène de la vie, le résultat chiffré remplace la réflexion.

Ce « pouvoir du chiffre », que nous subissons dans la vie courante, nous citoyens du XXIème, depuis les indices de prix, jusqu'aux taux de matière grasse qu'affichent les boites de lait, en passant par les sondages que les médias véhiculent, mérite qu'on s'y arrête un peu, dans le cadre d'une « réflexion citoyenne ».

Nous sommes tous, en effet, concernés par cette inflation de données statistiques dans notre quotidien. C'est un nouveau monde de « communication statistique » qui nous est offert, et auquel nous devons nous adapter.

Dans son rôle de diffusion et d'évaluation de l'information (transmission de données), l'objectif essentiel de la statistique descriptive, c'est de faire passer un message neutre, sans ambigüité et compréhensible par tout le monde.
Pour communiquer sur ces messages-là, elle n'utilise pas des mots et des phrases, mais d'autres codages universellement reconnus, plus précis et moins poétiques, bien sûr, mais il faut choisir ! Or, de la même manière que dans une phrase, il est nécessaire de choisir le bon mot, parmi tous ceux que propose le vocabulaire, il est nécessaire, en statistique, de choisir le bon indicateur parmi tous ceux que propose le corpus méthodologique, sinon, le message est faussé, ou au mieux, ne passe pas.
La complexité des phénomènes qui nous entourent est due au nombre de ses éléments : connaître le nombre d'élèves d'une école maternelle n'est pas extrêmement compliqué à obtenir. Connaître celui des habitants permanents de la ville de Hanoï devient plus compliqué. Connaître le nombre d'Européens est, eu égard à sa définition, encore plus difficile. Dans chacun des trois cas précédents on obtiendra, par une technique de repérage adaptée, un seul et unique nombre (juste ou faux) à une date donnée. La qualité de ce nombre dépendra des définitions adoptées : qu'est-ce qu'un élève ? Un habitant ? Un Européen ? La précision de la mesure sera différente selon les outils d'investigation utilisés.
La statistique aura ainsi réduit une réalité à un nombre. On aura évidemment perdu en richesse d'information. On aura « aplani » la complexité de départ, mais on aura une idée plus aisément « utilisable ». Si le nombre brut d'individus ne suffit pas, on pourra lui associer d'autres caractères : l'âge, le sexe, la nationalité. On aura quand même « simplifié » la réalité. On pourra parler par exemple d'âge moyen ou de nationalité la plus fréquente, en se bornant encore à un seul nombre dans chaque caractère.
À cette simplification par le nombre s'ajoute une simplification d'ordre « critériologique ». Prenons la variable « notes des étudiants » de telle année d'étude. Si la moyenne se situe par exemple à 11/20, on pourra dire que l'étudiant « Machin » qui n'a que 6/20 n'est pas très brillant, et on le jugera ainsi. Cela est vrai dans le domaine en question, mais l'étudiant est peut-être bien meilleur dans d'autres matières. Et, même si ce n'est pas le cas, il est peut-être un as en travaux manuels, ou bien un conducteur d'automobile remarquable. Et encore plus globalement, il est bien autre chose que tout ça pour ses parents ou sa fiancée. Quel est l'instrument statistique qui peut se permettre de résumer toutes les facettes de « Machin », sans retomber immanquablement dans la complexité de départ ?
Un résultat statistique, quel qu'il soit, ne peut synthétiser une réalité que par un faible nombre de critères bien définis (la note de l'étudiant, le prix d'un produit), et l'on a besoin de cette simplicité pour pouvoir progresser dans l'information.
Contrairement à une peinture de maître où l'on peut apprécier toutes les nuances, les résumés statistiques sont obligés de les gommer.
Cette « réduction à un ou plusieurs nombres » fait appel à la notion d'indicateur : où que l'on soit sur la planète Terre, une moyenne reste une moyenne ; l'indicateur reste objectif. Par conséquent, si l'on a choisi d'utiliser cet indicateur pour faire passer tel message, le résultat est apprécié de la même manière dans le monde entier, et n'induit aucune confusion auprès de ceux qui connaissent sa définition. Mais était-ce l'indicateur le plus adapté à la situation dans ce cas-là ? (En matière de comparaisons salariales, par exemple, la médiane est souvent meilleure que la moyenne). Il existe bien d'autres indicateurs qui prétendent situer le centre d'une série d'observations.
Alors comment juger ? C'est là que commence l'interprétation des données et des résultats. Le bon sens peut être un allié précieux, mais, à lui tout seul, il ne suffit pas. Il faut lui associer une certaine connaissance.

L'interprétation :

L'interprétation des chiffres n'est parfois pas immédiate, surtout en sciences humaines, car la statistique bénéficie d'une sorte de « pouvoir d'authentification » : si un journaliste, en citant ses sources, écrit « les prix, sur les trois derniers mois, n'ont pas beaucoup augmenté », le message est inopérant ; le public reste sur sa faim ; mais si il dit « l'inflation, sur les trois derniers mois a été de 0,1 % », le message est authentifié.
Il faut donc croire que le public fait encore confiance à l'objectivité de la statistique et des statisticiens, alors qu'il commence, parfois, à remettre en cause cette confiance vis-à-vis de ceux qui transmettent l'information (journalistes et autres), du moins dans quelques domaines sensibles : certains résultats conjoncturels sur l'augmentation des prix, ou certains chiffres du chômage, ou la qualité de certains sondages et prévisions, par exemple.
Parfois, cette confiance en la statistique induit même certaines personnes à retenir plus la donnée chiffrée que l'information : dire que le pourcentage d'enfants battus, dans un pays imaginaire, est de 0,05 %, incite à considérer que le phénomène peut être négligeable ; dire la même chose en chiffres bruts, soit 25 000 enfants (de ce pays imaginaire) provoque l'indignation, et dire que ce phénomène représente une population égale à celle du chef-lieu de canton, peut motiver certains à faire une pétition.

De quelle manière la statistique obtient-elle les résultats dans ce monde moderne où l'on cherche à tout évaluer quantitativement ? Essentiellement par « enquêtes ». C'est une recherche d'informations bien spécifique, car ces informations sont généralement des chiffres.
Ces enquêtes s'adressent le plus souvent à une petite partie de la population que l'on veut analyser ; on parle alors de « sondages ».Une fois l'information collectée, elle est traitée, mise en ordre, pour constituer des « données ». Ainsi, les données de l'INSEE, en France, sont officielles. Celles d'autres organismes comme les services ministériels, les Chambres de commerce, les collectivités territoriales, celles des instituts de sondages, ou celles élaborées par tel étudiant pour son mémoire de fin d'année, peuvent aussi être utilisées, selon leur disponibilité, leur prix et la confiance qu'on leur accorde.
Le nombre de sources statistiques est considérable et la masse de données collectées est loin d'être complètement utilisée, ce qui incite certaines personnes à penser que bien des statistiques sont inutiles. Si l'on ajoute à cela que, dans la plupart des cas, le chercheur ne trouve pas directement la donnée qui lui est nécessaire, ou qui correspondrait au concept théorique qu'il veut interpréter, et qu'il est obligé de procéder à une investigation supplémentaire, on comprend que la mesure des phénomènes de la vie n'est pas aussi facile qu'on pourrait le croire a priori, et l'on peut ajouter que ce que l'on sait mesurer ne correspond pas toujours avec ce que l'on veut mesurer !

C'est dommage, mais il faut bien faire avec, et là aussi l'interprétation humaine et la connaissance du terrain peut nous être plus précieuse qu'un belle formule mathématique.

Par ailleurs, dans certains livres ou conférences sur ce sujet, on trouve un bon nombre de révélations, plus ou moins ironiques (telle que la suivante, bien connue, affirmant qu'on se peut ne noyer dans une rivière dont la profondeur moyenne est de 20 centimètres), qui apparaissent à tort ou à raison comme des critiques de la méthode statistique. Le lecteur ou l'auditoire en garde l'impression que tout est « à jeter », tout est faux, truqué, et autres sentiments négatifs.
Par là même, c'est l'esprit scientifique de la statistique qui est malmené, et c'est bien dommage, car le public sourit mais perd peu à peu confiance dans la neutralité du domaine théorique. C'est justement ce que la démarche de ce que l'on appelle ici « la statistique citoyenne » cherche absolument à éviter.

La connaissance :
Il est très important de comprendre que ce n'est jamais la statistique elle-même qui interprète les résultats : elle n'est pas une petite boîte noire ou une boule de cristal. Ce n'est pas une machine. On peut utiliser tous les programmes informatiques que l'on veut, c'est l'utilisateur final qui transforme les résultats en explications claires du phénomène étudié.
Admettons, par exemple, que l'on trouve dans un article de journal bien documenté deux données statistiques concernant une certaine agglomération en pleine expansion démographique : l'une, exprimant, sur dix ans, une augmentation de 10 % du taux de petite délinquance et l'autre, une augmentation de 10 % des ventes de baladeurs numériques, sur ces mêmes dix ans. Quelle peut être la réaction d'un lecteur non averti ? Il pourrait dire : « Bien sûr, c'est mathématique, les deux phénomènes sont liés ! ». En statistique, on dirait plutôt les deux variables sont corrélées. Ce qui n'est d'ailleurs, a priori, pas du tout prouvé « mathématiquement », contrairement à ce que prétend cette personne. Mais allons plus loin et calculons, en nous servant d'un logiciel informatique par exemple, l'indicateur statistique qui mesurerait cette éventuelle liaison. On peut utiliser le coefficient de corrélation ; il est théoriquement égal à 1 pour toute liaison absolument complète (on dit fonctionnelle). Nous reprenons donc les données, année par année, sur la décennie et, à notre grande surprise, nous trouvons après calcul, un résultat égal à 0,99 (c'est bien proche de 1). Cela veut dire que plus on vend de baladeurs, plus la délinquance augmente et inversement. C'est un résultat statistique. En d'autres termes, « statistiquement parlant » (si l'on peut utiliser cette expression), ce résultat est exact pour cette décennie dans cette agglomération. Ici commence l'interprétation : est-ce que seuls les délinquants achètent des baladeurs ou bien l'utilisation de baladeurs rend-elle les gens agressifs ? Les vendeurs de baladeurs auraient-ils intérêt à ce que l'insécurité augmente ? Suffit-il de faire baisser la vente de baladeurs pour diminuer la délinquance ? Les baladeurs rendent-ils délinquants ?
On voit bien que la véritable interprétation est la suivante : c'est parce qu'il y a eu de plus en plus d'habitants dans cette agglomération pendant cette décennie qu'il y a de plus en plus de ventes de baladeurs, et de plus en plus de délinquants, sans que la proportion de l'une et de l'autre variable ne se soit particulièrement modifiée dans le total. Il y a certainement aussi de plus en plus d'obèses, de plus en plus de myopes, et de plus en plus d'étudiants en statistique !
C'est donc l'être humain, et lui seul, qui peut se permettre l'indispensable interprétation statistique : l'indicateur calculé n'est rien sans son interprétation humaine.

La connaissance découle d'un apprentissage qui est généralement refusé par le grand public : « apprendre la stat, non merci, ça me fait trop peur ! » Pourquoi ? « Parce qu'il a des maths...trop de mauvais souvenirs ! ».
Mais, à l'apprentissage traditionnel, basé sur des formules mathématiques, pouvant effectivement effrayer si elles sont jetées brutalement, on peut facilement substituer une logique d'analyse qui permet de comprendre la démarche et l'objectif.
Cette logique consiste à prendre du recul, en revenant aux bases de construction des indicateurs.

Evidemment, à l'inverse, il faut bien comprendre qu'en y mettant du temps et de la bonne volonté, n'importe qui pourra toujours appliquer une formule mathématique, et trouver qu'en fin de compte, c'est facile ; mais exécuter un bon sondage, ou interpréter des messages chiffrés réels et en donner un compte rendu honnête et rigoureux, ça c'est plus difficile. Il est grand temps de démystifier le domaine par quelques considérations, dont la plus importante est sans doute la suivante : aucune machine, aucun logiciel statistique, aucune formule mathématique ne peut avoir la prétention d'interpréter les résultats finaux ; c'est l'être humain et lui seul qui doit le faire, certes aidé par une certaine connaissance technique, mais dont l'apprentissage, dans la vie courante, relève plus de la logique que de l'application directe et brutale de formules mathématiques.

A l'aube de ce siècle, on peut affirmer que l'apprentissage d'une sorte de « culture statistique citoyenne » fait partie de ce que chaque citoyen doit connaître du domaine, au même titre que de savoir se servir d'une souris d'ordinateur ou de savoir conduire une automobile (sans pour autant être capable de programmer en langage machine ou de réparer une pompe à injection), ou au même titre que de connaître, dans ses grandes lignes, l'histoire de son pays. La statistique citoyenne, nécessaire pour décrypter les informations du monde moderne, s'inscrit dans la culture générale.

Bernard PY












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Par pat974 sur 20 novembre 2014
Format: Broché Achat vérifié
Livre complet avec quelques exercices pour l'illustrer reprenant au début du chapitre quelques règles fondamentales (racine carré, log, exponentielles, dérivées, primitives,...).
Ouvrage précieux, a garder sous le coude. Convient pour les étudiants Licence psychologie. A compléter avec " Exercices et corrigés" du même auteur
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2 internautes sur 3 ont trouvé ce commentaire utile  Par vnqe sur 29 mars 2011
Format: Broché Achat vérifié
Livre très détaillé et écrit pour des non matheux. Les bases sont présentées, expliquées. Les exercices sont dans un autre livre et suivant la même présentation. L'un ne va pas sans l'autre.
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1 internautes sur 2 ont trouvé ce commentaire utile  Par yvrelybre sur 8 janvier 2010
Format: Broché
Un ouvrage remarquable et qui fait référence depuis plus de 20 ans. Un incontournable dans le domaine !!!
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