Professeure responsable

Nicole Racette

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Objectifs

Acquérir les notions de base sur la collecte et l'analyse descriptive des données. Utiliser la statistique descriptive pour la résolution de problèmes de gestion. Appliquer correctement la loi normale dans le domaine de la gestion et comprendre son importance. Appliquer des méthodes de régression linéaire à des problèmes de gestion. Maîtriser les divers aspects de l'inférence statistique (échantillonnage et intervalle de confiance) pour l'analyse et la résolution de problèmes de gestion.

Contenu

Les statistiques descriptives à une variable, puis à deux variables, les variables aléatoires continues, la loi normale et les méthodes d'échantillonnage.

Description

Les statistiques sont des données, des informations regroupées. Les journaux et les revues spécialisées foisonnent de statistiques : statistiques démographiques, de morbidité ou de mortalité, pourcentages des intentions de vote, taux de chômage mensuel, moyennes au bâton des joueurs de baseball, pourcentages de victoires d'une équipe de hockey, statistiques sur la pauvreté. La statistique, pour sa part, est un champ d'études qui se divise en deux catégories distinctes, mais complémentaires : la statistique descriptive et la statistique inférentielle. D'abord développée dans les affaires publiques, ce qui explique son nom - le mot vient du latin statisticus qui signifie « relatif à l'État » -, la statistique s'est étendue à l'ensemble des domaines de l'action humaine.

La statistique descriptive est le champ d'études qui vise à rassembler des données, des informations, au moyen de questionnaires, de sondages ou d'autres méthodes d'inventaire, à les présenter sous forme de tableaux, de graphiques ou de sommaires numériques (moyenne, médiane, écart type, etc.) et à tenter de les interpréter. La statistique descriptive est presque aussi ancienne que l'écriture. Au temps des pharaons, les Égyptiens recueillaient déjà des données sur l'état de leurs récoltes et comparaient le rendement de leurs lopins de terre. Produire des statistiques fait donc partie de notre besoin humain de « mettre un peu d'ordre » dans la quantité d'informations qui nous parvient. Ce besoin est encore plus criant aujourd'hui, submergés que nous sommes d'informations. La statistique descriptive contribue à ordonner ces informations en mettant au point et en appliquant des méthodes et des outils de collecte, de classement, de représentation graphique et numérique des données. Ces méthodes et ces outils - sondages, questionnaires, tableaux, diagrammes, moyennes des résultats, corrélations - font partie du quotidien des gestionnaires depuis des décennies.

La statistique inférentielle, une branche plus récente de la statistique, vise à tirer des conclusions sur une population sur la base des observations obtenues à partir d'un échantillon. Son application la plus connue est le sondage d'opinion pendant les périodes électorales, alors que les maisons de sondage, à partir d'une infime partie de la population, tentent de prédire avec justesse les résultats des élections. Les sondeurs réussissent, avec une marge d'erreur plus ou moins grande, à inférer à l'ensemble de la population des résultats obtenus auprès de quelques centaines de personnes seulement. La statistique inférentielle (aussi appelée inférence statistique, statistique inductive ou statistique mathématique) développe et applique des méthodes et des outils qui permettent d'analyser les informations dans le but d'en tirer des généralisations. Le modèle probabiliste et l'échantillonnage sont ses outils essentiels.

Voici la liste des sujets traités dans ce cours :

Semaine 1
Les tableaux de fréquence (absolue, relative, cumulée) à une variable.
Les représentations graphiques des tableaux de fréquence à une variable.
Les tableaux statistiques à deux variables (fréquences marginale et conditionnelle).
Les représentations graphiques des tableaux statistiques à deux variables.

Semaine 2
Les caractéristiques d'une variable statistique :
caractéristiques de position (moyenne, moyenne pondérée, médiane, mode, percentiles);
caractéristiques de dispersion (étendue, interquartile, écart moyen, variance, écart type, coefficient de variation).

Semaine 3
Les caractéristiques d'association d'une variable statistique (la covariance, le coefficient de corrélation).
La régression linéaire simple.

Semaine 4
La variable aléatoire discrète.
La variable aléatoire continue.
Les lois de probabilité usuelles.
La distribution normale.
L'échantillonnage.

Matériel didactique

Le matériel didactique est accessible exclusivement sur le site Web du cours.

Liste des documents expédiés

Renseignements technologiques

Le cours nécessite un accès à Internet et l'utilisation du logiciel Adobe Reader.

La configuration minimale d'un ordinateur personnel pour suivre le cours est la suivante :

Encadrement

La durée du cours est de cinq semaines. L'encadrement est individualisé et assuré par une personne chargée d'encadrement. Les communications se font par téléphone ou par courriel.

Évaluation

L'évaluation repose sur un seul examen sous surveillance (100 %).

Particularités d'inscription

Ce cours est considéré comme un cours d'appoint rattaché aux programmes en gestion de projet de l'UQAM.

Note

Aucun report d'échéance (lettre R) ne sera accordé pour ce cours.