Capsules 3.1 et 3.2 – Représentations graphiques

Capsules 3.1 et 3.2 – Représentations graphiques

Les représentations graphiques s’avèrent des outils très puissants pour décrire et communiquer les caractéristiques des données. On en fait ainsi un usage abondant en statistiques descriptives.

À partir de ces intensités, on peut calculer la VALENCE. C’est une mesure qui indique, sur une échelle allant de –1 à 1, le degré émotif.

• Ce graphique est plus difficile à interpréter. On doit en retenir que les graphiques sont très utiles pour visualiser les données, à condition d’être choisis et créés avec soin.
• Un moyen d’y parvenir est de tracer un HISTOGRAMME.

1. Histogramme 

Pour cela, l’idée est de découper la plage des valeurs possibles en classes de longueur égales. Ensuite, on compte le nombre d’observations à l’intérieur de chaque classe, et on indique ce nombre au moyen d’un rectangle. L’histogramme permet de voir comment se distribuent les observations entre les classes.

[pic 1]

Cette distribution aurait tout aussi bien pu être visualisée en présentant sur l’axe vertical le pourcentage des observations observées pour chaque classe.

• Découper la plage des valeurs possibles de la variable d’intérêt en classes est pertinent lorsque les valeurs possibles sont nombreuses, donc pour les variables Quantitatives continues comme la valence ou encore les variables Quantitatives discrètes? ayant beaucoup de valeurs possibles.

[pic 2]

L’histogramme est ainsi adéquat seulement pour ces deux types de variables.

1. Diagramme circulaire

Pour les variables Quantitatives nominales.

1. Diagramme en bâtonnets

Parfois, il existe plus d’une façon de représenter la même information. Par exemple, le diagramme en bâtonnets ci-dessous transmet exactement la même information que le diagramme circulaire précédent.

• On considère plutôt une variable Quantitative nominale ou une variable Quantitative discrète ayant peu de valeurs possibles.
• Supposons que l’on s’intéresse aux résultats d’un sondage d’opinion. C’est un cas où la variable est Quantitative ordinale. Il est ici préférable de présenter la répartition des réponses à travers un diagramme à bâtonnets puisque celui-ci permet de transmettre l’idée qu’il y a un ordre entre les catégories.
• On peut utiliser le diagramme en bâtonnets pour présenter des informations autres que la distribution d’une variable.

[pic 3]

Superposition d’informations : À condition de ne pas surcharger, il est souvent utile de superposer différentes couches d’informations sur le même diagramme.

Principes de bases à respecter :

En statistiques descriptives, l’idée est simplement de trouver le point de vue utile lors de la visualisation graphique des données, et de présenter l’information de la façon la plus limpide清晰的透彻的 possible. Il y a ainsi beaucoup d’espace pour la créativité.

[pic 4]

Principe #1 – S’assurer que l’information est claire

• Donner un titre au graphique;
• D’identifier les axes et de préciser les unités de mesure (lorsque pertinent);
• De fournir toute légende nécessaire;

Principe #2 – Le graphique doit être adapté au type de données

Retenons qu’une représentation graphique doit être bien adaptée au type de données traitées.

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