1 - Lancement du calcul des statistiques descriptives :

StatEL vous demande d'abord de préciser quel type de variable vous souhaitez décrire (qualitative ou quantitative) :

Si vous avez sélectionné l'option "Variable Qualitative", il vous faudra ensuite déterminer quelles sont les modalités de la variable à identifier :

Par défaut, les modalités de la variable qualitative sont définies par "0" et "1". Vous pouvez les supprimer en les sélectionnant dans la "Liste des modalités" et en cliquant sur le bouton "Supprimer la modalité". Puis précisez une à une chaque modalité de la variable en cliquant sur "Ajouter une modalité".

Si vous optez pour l'étude d'une variable quantitative, StatEL vous offre le choix de travailler sur :

• des données brutes (une liste de mesures), dans ce cas vous pouvez :
  • laisser le logiciel procéder lui-même au découpage de l'effectif total en un certain nombre de classes,
  • préciser l'écart à respecter entre les bornes de chaque classe,
  • préciser le nombre de classes dans lesquelles répartir les mesures de l'échantillon,

• des données déjà classées et vous disposez de toutes les informations relatives à ce classement (valeurs des bornes inférieures et supérieures, effectifs).

Ensuite, quelle que soit la nature de la variable (qualitative ou quantitative), vous devez sélectionner la plage de cellules correspondant à la série de données que vous souhaitez décrire. Pour procéder à la sélection, il vous suffit de cliquer sur la première cellule de votre série de données et de faire glisser la souris jusqu'à la dernière valeur.

2 - Résultats du calcul des statistiques descriptives :

StatEL affiche ceux-ci dans une nouvelle feuille qui vient se placer juste après celle contenant les données que vous avez sélectionnées.

2.1 - Statistiques descriptives pour variable qualitative :

Les résultats présentent, sur la partie gauche de la feuille, les données sélectionnées, et sur la partie droite, la répartition des différentes modalités que vous avez définies, en effectifs et en pourcentage. Enfin, un graphique en camembert est affiché pour vous permettre de visualiser cette répartition.

2.2 - Statistiques descriptives pour variable quantitative :

Les résultats vous présentent, sur la partie gauche de la feuille, les données sélectionnées ainsi que leur répartition au sein de différentes classes, et sur la partie droite, les résultats des calculs suivants :

• le nombre de données (n),
• la valeur minimum (min),
• la valeur maximum (max),
• l'étendue (ou Range),
• la moyenne arithmétique (m),
• le coefficient de variation (m/s, sans dimension, permet de comparer la variabilité de plusieurs mesures exprimées dans des unités différentes),
• l'erreur standard de la moyenne (estimation de l'écart-type de la moyenne),
• IC 95% (Intervalle de Confiance de la moyenne à 95%, c'est à dire l'intervalle dans lequel la moyenne de la population d'où est extrait l'échantillon a 95 chances sur 100 de se trouver),
• l'écart-type (s) qui est la racine carrée de la variance (de même unité que la moyenne),
• la variance (s²) qui représente la variabilité moyenne des n sujets de l'échantillon par rapport à la moyenne de l'échantillon,
• la médiane (2nd quartile, valeur pour laquelle la moitié des données lui sont inférieures et la moitié lui sont supérieures),
• le quartile 25% (1er quartile, valeur pour laquelle un quart des données lui sont inférieures),
• le quartile 75% (3ème quartile, valeur pour laquelle un quart des données lui sont supérieures),
• le coefficient d'asymétrie (skewness, se rapproche de 0 si la distribution des données est symétrique, <0 si le pic de la distribution est déplacé vers les valeurs élevées, >0 si le pic de la distribution est déplacé vers les valeurs faibles),
• le coefficient d'aplatissement (kurtosis, caractérise la forme de la courbe de distribution, elle tend vers une distribution normale si le coefficient se rapproche de 0, si la distribution est pointue le coefficient est positif et si la distribution est aplatie le coefficient est négatif.
  
  

Enfin, 3 graphiques vous sont présentés :

• un graphique en boîte à moustaches
• un graphique en histogramme pour la répartition des valeurs en fonction des classes de regroupement,
• un graphique en courbe pour les proportions cumulées de chacune des classesde regroupement.
  

Ces 2 graphiques peuvent vous permettre d'évaluer graphiquement la normalité de distribution de la série sélectionnée : si la distribution est normale, le graphique en histogramme doit représenter une forme en cloche (courbe de Gauss), tandis que le graphique en courbe doit représenter une forme de "S" dont le point d'inflexion coïncide avec la moyenne de l'échantillon.