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L’analyse statistique constitue un enjeu important qui permet d’exploiter des données pour aboutir à des conclusions pertinentes pour une décision réfléchie.

Pour une prise de décision rationnelle, il est important de procéder à une analyse statistique efficace et structurée. Il s’agit d’une démarche régie par des standards et des règles bien précises. L’analyse statistique permet de mener des actions concrètes en se basant sur des données objectives et calculées. Plusieurs types d’analyses statistiques sont possibles et ce, en fonction de la nature des données disponibles et de l’objectif escompté. Chaque type d’analyse a ses propres mécanismes qu’il convient de respecter pour obtenir des résultats fiables et crédibles. Pour ce faire, des outils d’analyse et des logiciels de collecte de données sont disponibles en ligne. Ces derniers proposent des fonctionnalités et des options avancées qui permettent une meilleure gestion et exploitation des données. Dans cet article, nous allons approcher les différents types d'analyses statistiques en mettant en avant les différents outils d’analyse disponibles dans le marché.

L’analyse statistique est un moyen de faire parler les données collectées dans le cadre d’une action donnée. Il s’agit d’une démarche qui doit être menée de façon maîtrisée. L’analyse statistique est utilisée par plusieurs experts dans différents secteurs d’activités. Il ne s’agit donc pas d’un procédé réservé à une discipline ou à un volet d’activité spécifique mais d’un procédé qui peut être appliqué sur diverses catégories de données.

Article rédigé par : Ouzzaouit Moulay Nouamane

Table des matières

Quelles sont les analyses statistiques ?

Analyse descriptive

Analyse inférentielle

Analyse prédictive

Quels sont les différents types de données statistiques ?

Quantitatives

Qualitatives

Mixte

Comment faire une bonne analyse statistique ?

Quels sont les outils d'analyse statistique ?

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Quelles sont les analyses statistiques ?

Plusieurs types d’analyses sont possibles (descriptive, inférentielle et prédictive). Il convient de choisir l’option la plus intéressante en fonction de la nature des données et de l’objectif escompté à travers votre démarche. Les données traitées et/ou analysées peuvent être soit quantitatives, soit qualitatives soit mixtes. Cependant, et malgré ces différenciations, la logique de traitement des données reste inchangée et doit être menée en prenant en compte certaines bonnes pratiques. Pour vous aider dans votre démarche d’analyse, des logiciels statistiques sur-mesure et exclusivement dédiées à cet exercice sont disponibles en ligne.’’

L’analyse statistique n’est pas une démarche figée. C’est un procédé qui peut changer de forme en fonction de la nature des données et de la finalité visée par l’ensemble du processus. Dans ce qui suit, nous allons mettre en avant 3 types d’analyses statistiques qui sont les plus communément utilisés par les statisticiens et les analystes.

Analyse descriptive 

L’analyse descriptive est le procédé par lequel l’analyste entame une série de description visant à identifier les tendances apparentes au niveau d’une série de données. Il ne s’agit pas de décortiquer de façon détaillée les différentes variables proposées mais de mettre en évidence les liens de corrélations possibles entre chaque catégorie de donnée analysée. L’analyse descriptive ne permet donc pas de décortiquer de façon détaillée les données mais de présenter un premier aperçu global.

Analyse inférentielle 

Il s’agit d’une démarche qui consiste à déduire un résultat issu d’un échantillon de données et de l’appliquer sur toute une population. L’analyse inférentielle doit être menée avec rigueur car elle permet de présenter des conclusions générales qui peuvent ne pas être justes. Les analyses menées restent approximatives mais permettent tout de même d’identifier les tendances clés. Le risque d’erreur doit être stipulé par l’analyste afin d’élucider le lecteur.

Analyse prédictive 

Pour mieux anticiper certaines actions et afin d’optimiser le processus de prise de décision, certaines analyses ont recours à ce qui est communément appelé l’analyse prédictive. Il s’agit de collecter et d’analyser un certain nombre de données dans le but de proposer des pistes de réflexion et des solutions optimales à des événements qui n’ont toujours pas eu lieu mais qui peuvent prendre place dans le futur. L’analyse prédictive est souvent utilisée par les cabinets de conseils et les agences de marketing.

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Quels sont les différents types de données statistiques ?

Les données statistiques peuvent être présentées sous différents types et formats. La typologie des données statistiques est déterminée en fonction de la nature de l’analyse que vous souhaitez entreprendre. Cependant, il existe trois types de données qu’il convient de préciser.

Quantitatives 

Partagées sous un format de valeurs numériques, ces données permettent d’apporter des précisions sur la quantité. Nous les retrouvons notamment dans des variables qui se rapportent à un paramètre mesurable comme la taille d’une personne. Pour identifier les données statistiques quantitatives, il est important de commencer par poser les bonnes questions. Il ne faut surtout pas poser des questions ouvertes qui impliquent des réponses longues. Essayez de définir des choix de réponses au préalable de sorte à obtenir un résultat facilement quantifiable.

Qualitatives 

 Il est difficile d’avoir un chiffre exact ou une unité mesurable lorsqu’il s’agit de données statistiques qualitatives. Cependant, et ce qu’il faut absolument savoir, c’est que ces données sont d’une grande importance car elles permettent d’identifier de façon concrète les ressentis, les tendances, les opinions et les émotions exprimés par les individus ou par un groupe de personnes. En se basant sur ces données, il est possible de formuler des décisions stratégiques optimales et à répondre de façon concrète à votre besoin initial.

Mixte 

Ce type de données statistiques est essentiel à la prise de décision dans les processus et les actions compliquées. Il s’agit de mixer, de façon subtile, entre les données qualitatives et les données quantitatives afin d’obtenir des tableaux de données utiles et facilement exploitables.

Ces trois types de données peuvent être utilisés de façon complémentaire lors d’une analyse statistique. Les données varient en fonction de plusieurs paramètres. Il convient à l’analyste de définir la grille de données la plus optimale qu’il convient de formuler afin d’apporter une réponse claire à son besoin de départ.

Ce qu’il faut retenir c’est que les données statistiques quantitatives, qualitatives et mixtes sont composées de plusieurs autres sous-catégories qu’il convient également de connaître pour mieux structurer votre base de données statistique.

Comment faire une bonne analyse statistique ?

Pour mener à bien votre exercice d’analyse statistique et afin d’éviter les confusions inutiles, il est important, voir même décisif, d’adopter un certain nombre de réflexes et de bonnes pratiques. Le but est de réussir votre analyse afin d’obtenir des résultats et des conclusions pertinentes pouvant vous aider à prendre de meilleures décisions et ce, peu importe le secteur d’activités dans lequel vous évoluez. Dans ce qui suit, nous allons vous présenter une liste de conseils utiles et de recommandations pratiques que vous devez adopter. Il s’agit d’éléments complémentaires et non alternatifs. Le non-respect de ses standards d’analyse peut vous induire en erreur.

Nettoyage des données : Cet exercice est décisif et doit être mené avec une précision élevée. La démarche consiste à vérifier minutieusement la transcription et les valeurs des variables que vous avez au niveau de votre tableau.

Structure des données : Lorsque vous aurez fini de nettoyer votre tableau de données, il est important de catégoriser vos données en fonction de leurs typologies. Cela vous aidera à procéder à des analyses statistiques par bloc et vous donnera des résultats plus pertinents. N’hésitez pas à mettre en avant des graphiques pour illustrer ces répartitions.

Liens de corrélation ou de divergence : Vous devez impérativement établir des liens de corrélation ou de divergence entre les différentes catégories de données que vous avez intégré. Ceci se fait à travers des méthodes statistiques de calculs que vous pouvez automatiser au niveau de votre logiciel d’analyse.

Relecture : La relecture statistique des données et des résultats obtenus est importante car elle permet d’identifier les éventuels dysfonctionnements en relations avec l’exercice. La relecture peut se faire en groupe en impliquant d’autres analystes.

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Quels sont les outils d'analyse statistique ?

Pour vous aider à réussir votre analyse statistique et pour une meilleure exploitation de vos données, plusieurs outils et logiciels sont disponibles. Ces derniers proposent quasiment tous des fonctionnalités performantes et des options statistiques avancées.

Statistica : Il s’agit de l’un des outils les plus utilisés dans le marché. Produit par la société Statsoft, le logiciel propose des fonctionnalités analytiques avancées allant de la formulation et catégorisation des données à la personnalisation des schémas et des graphiques d’illustration en passant par une interface simple, intuitive et facilement manipulable. La technologie de l’outil permet d’éviter les bug et donne la possibilité aux utilisateurs de travailler sur plusieurs blocs de données statistiques simultanément. Rapidité et précision sont les mots d’ordre qui caractérisent Statistica.

STATA : utilisé principalement par les économistes, Stata est un logiciel développé par StataCorp. Le logiciel utilise le langage de programmation C et propose des options importantes d’analyse et d’exploitation statistique.  Vous pouvez importer des fichiers Excel déjà figés et les exploiter au niveau de Stata en utilisant les différents modules proposés par le logiciel.

Microsoft Excel : A travers ces multiples options et paramètres de calcul, Microsoft Excel est un incontournable de l’analyse statistiques. Il comporte toutes les options de base utiles et nécessaires à une analyse de données. Vous avez la possibilité de collaborer avec d’autres utilisateurs sur un seul et même fichier ce qui rend le travail d’analyse plus pertinent et plus souple. 

L’analyse des données statistiques est une démarche qui doit toujours être menée en employant les bon réflexes et les bonnes méthodes dans le but d’obtenir des résultats satisfaisants et pertinents. Pour ce faire, il est fondamental d’exploiter les différents logiciels et outils statistiques disponibles dans le marché. Ces derniers sont très utiles car ils mettent à disposition de l’utilisateurs des options avancées facilitant ainsi son analyse.