Données, 14–17 ans — 20 sujets · MyLeoNes™ Kuks
20 sujets de données écrits pour 14–17 ans — pas un texte pour plus grands simplifié. Dans l'ordre d'enseignement, chacun un jeu de cinq cartes.
Données · 14–17 ans
Échantillons représentatifs
Comment étudier un grand groupe en observant un groupe plus petit, choisi équitablement.
Moyenne, médiane et valeurs extrêmes
Des mesures centrales différentes peuvent raconter des histoires différentes sur les mêmes nombres.
Dispersion des données
À quel point les valeurs sont éloignées, pas seulement où se trouve leur centre.
Corrélation ne signifie pas causalité
Un lien entre deux mesures ne prouve pas à lui seul que l’une cause l’autre.
Biais de mesure
Découvre comment une méthode de mesure peut pousser les résultats dans une seule direction.
Histogrammes
Observe comment des données numériques se répartissent en regroupant les valeurs par intervalles.
Tableaux à double entrée et proportions conditionnelles
Compare les groupes correctement en demandant « parmi quel groupe ? »
Intervalles de confiance
Décris une estimation avec l’incertitude due à des données limitées.
La loi normale
Un modèle pour des mesures regroupées autour d’une valeur habituelle, avec moins de résultats à mesure qu’on s’en éloigne.
Scores standardisés (scores z)
Une façon d’indiquer à quelle distance une valeur se trouve de la moyenne de son groupe, en écarts-types.
Tests d’hypothèse
Une méthode structurée pour juger si des données seraient surprenantes si une explication de départ était vraie.
Droites de régression et résidus
Une droite résume comment une variable numérique tend à changer avec une autre, tandis que les résidus montrent ce que la droite n’explique pas.
Types de données et variables
Avant d’analyser des données, il faut savoir ce que représente chaque valeur et quelles valeurs elle peut prendre.
Graphique trompeur
Un graphique peut présenter des nombres exacts tout en donnant une fausse impression à cause de son échelle, de ses étiquettes ou de sa présentation.
Expériences équitables et répartition aléatoire
Une expérience bien conçue sépare l’effet d’un traitement des autres différences entre les groupes.
Protection des données et anonymisation
Des données utiles peuvent aussi révéler l’identité de personnes ; les recueillir et les partager demande donc de faire attention au but et au consentement.
Percentiles
Un percentile indique comment une valeur se situe par rapport au reste d’un groupe. Il est utile quand la position compte davantage qu’une moyenne.
Données manquantes
Les réponses manquantes font partie d’un ensemble de données : ce n’est pas un détail invisible. Comprendre pourquoi des valeurs manquent aide à juger si une conclusion est fiable.
Paradoxe de Simpson
Une comparaison peut aller dans un sens dans des groupes séparés et dans le sens opposé lorsqu’on les réunit. Ce changement vient du nombre de cas dans chaque groupe.
Provenance des données
La provenance des données indique d’où elles viennent et ce qui leur est arrivé avant une conclusion. Elle permet de vérifier, refaire ou corriger une analyse.
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