Interprétation des résultats pour les fonctions Statistiques par colonne et Statistiques de ligne

La somme est le total de toutes les valeurs des données. La somme est également utilisée dans les calculs statistiques, comme la moyenne et l'écart type.

Elle est calculée comme la moyenne des données, c'est-à-dire la somme de toutes les observations, divisée par le nombre d'observations.

Par exemple, les temps d'attente (en minutes) de cinq clients d'une banque sont 3, 2, 4, 1 et 2. Le temps d'attente moyen est calculé comme suit :

En moyenne, un client attend 2,4 minutes avant d'être servi à cette banque.

Interprétation

Utilisez la moyenne pour décrire l'échantillon avec une seule valeur qui représente le centre des données. De nombreuses analyses statistiques utilisent la moyenne en tant que mesure standard pour le centre de la loi des données.

La médiane et la moyenne mesurent toutes les deux la tendance centrale. Les valeurs inhabituelles, appelées valeurs aberrantes, peuvent avoir davantage d'impact sur la moyenne que sur la médiane. Si vos données sont symétriques, la moyenne et la médiane sont similaires.

Symétrique

Non symétrique

L'écart type est la mesure la plus courante de la dispersion ou de la répartition des données sur la moyenne. Le symbole σ (sigma) est souvent utilisé pour représenter l'écart type d'une population, tandis que s sert à représenter l'écart type d'un échantillon. Une variation qui est aléatoire ou naturelle pour un procédé est souvent appelée un bruit.

Etant donné que l'écart type utilise les mêmes unités que les données, il est généralement plus facile à interpréter que la variance.

Interprétation

Utilisez l'écart type pour déterminer la dispersion des données par rapport à la moyenne. Une valeur d'écart type élevée indique que les données sont dispersées. D'une manière générale, pour une loi normale, environ 68 % des valeurs se situent dans un écart type de la moyenne, 95 % des valeurs se situent dans deux écarts types et 99,7 % des valeurs se situent dans trois écarts types.

L'écart type peut également servir à établir une référence pour estimer la variation globale d'un procédé.

Hôpital 1

Hôpital 2

Le minimum est la valeur de données la plus petite.

Dans ces données, le minimum est de 7.

Le maximum est la valeur de la donnée la plus importante.

Dans ces données, le maximum est 19.

L'étendue est la différence entre la plus grande valeur des données de l'échantillon et la plus petite. L'étendue représente l'intervalle contenant l'ensemble des valeurs des données.

La médiane représente le milieu de l'ensemble de données. Ce point de milieu est celui qui sépare les observations en deux moitiés égales, l'une supérieure à la valeur, l'autre inférieure. La médiane est déterminée en classant les observations, puis en prenant l'observation de rang [N + 1] / 2 dans l'ordre obtenu. Si le nombre d'observations est pair, la médiane est égale à la moyenne des observations de rang N/2 et [N/2] + 1.

Interprétation

La médiane et la moyenne mesurent toutes les deux la tendance centrale. Les valeurs inhabituelles, appelées valeurs aberrantes, peuvent avoir davantage d'impact sur la moyenne que sur la médiane. Si vos données sont symétriques, la moyenne et la médiane sont similaires.

Symétrique

Non symétrique

La somme non corrigée des carrés se calcule en mettant au carré chaque valeur de la colonne, et en calculant la somme de ces valeurs au carré. Par exemple, si la colonne contient x₁, x₂, ... , x_n, la somme des carrés est égale à (x₁² + x₂² + ... + x_n²). A la différence de la somme des carrés corrigée, la somme des carrés non corrigée inclut l'erreur. Les valeurs sont élevées au carré sans soustraction préalable de la moyenne.

Nombre total d'observations dans la colonne. Sert à représenter le total des valeurs présentes et manquantes.

Nombre de valeurs présentes dans votre échantillon.

Nombre de valeurs manquantes dans votre échantillon. Le nombre de valeurs manquantes correspond au nombre de cellules contenant le symbole de valeur manquante *.