La variance est une mesure statistique du degré de dispersion des points individuels d’un ensemble de données. En termes simples, il mesure la différence moyenne entre les résultats individuels et le résultat moyen global. Il peut aider à mettre les données en contexte et à identifier les erreurs possibles, mais sous sa forme brute peut être difficile à comprendre de manière significative.
Sommaire de cette fiche pratique
Calcul
Pour calculer la variance, additionnez les chiffres individuels (points de données), puis trouvez la moyenne. Pour chaque point de données individuel, vous trouvez alors la différence entre le point de données et la moyenne, puis vous quadrillez cette différence. Répétez ce processus pour chaque point de données, puis calculez la moyenne de toutes les différences au carré.
Avantage : contexte
Trouver la variance d’un ensemble de données peut donner un aperçu utile du groupe couvert par l’ensemble de données. Par exemple, si les données couvrent l’âge des téléspectateurs d’une région donnée, une faible variance signifie que les contrôleurs de la station peuvent se concentrer en toute sécurité sur la diffusion d’émissions destinées à un groupe d’âge particulier. Un écart élevé signifierait qu’une telle stratégie ne fonctionnerait probablement pas.
Avantage : réutilisation
Dans de nombreux types de données, bien que les chiffres réels puissent changer au fil du temps (par exemple, la population d’un pays devient plus importante), la variation restera souvent relativement stable. Cela peut aider les chercheurs en statistique à vérifier les résultats. Si quelqu’un qui regarde le poids moyen constate que le résultat a augmenté de 10 % par rapport à une étude similaire dix ans auparavant, cela ne donne pas au chercheur un aperçu de la fiabilité des données. Toutefois, si le chercheur constate que la variation de la nouvelle recherche est beaucoup plus élevée que celle de l’étude précédente, c’est une indication que l’une des deux études comportait une erreur de collation ou de calcul. Plus il y a d’études avec des chiffres de variation disponibles, plus il est facile d’identifier ceux qui ont pu avoir des erreurs.
Inconvénient : unités
La façon dont la variance est calculée signifie que vous ne pouvez pas facilement comparer le chiffre de la variance à des points de données individuels. Ceci est dû à l’action d’équerrage pendant le calcul. Pour permettre une comparaison significative, vous devez calculer l’écart-type, qui est simplement la racine carrée de la variable. Par exemple, si vous calculez la variance de la taille d’un groupe d’écoliers, le résultat peut être de 36 cm (14 pouces), mais cela ne se compare pas directement à la taille d’un enfant. Si vous utilisez l’écart type de 6 cm (2,4 pouces), vous utilisez des unités directement comparables.
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