Savoir
Méthode d'organisation de données qualitatives, types de présentation graphique de ces données.
Les caractéristiques d'un graphique honnête.
Méthode d'organisation de données quantitatives discrètes et continues, types de présentation graphique de ces données.
Mode de calcul, interprétation, avantages et inconvénients des mesures de tendance centrale et de dispersion.
Le concept de modélisation statistique. Les caractéristiques d'une distribution normale.
Savoir-faire
Produire avec le logiciel Excel différents types de graphiques (histogrammes et polygones, des effectifs ou des fréquences, cumulés ou non) et les interpréter. Justifier le choix d'un type de graphique.
Calculer et interpréter les mesures de tendance centrale et de dispersion citées ci-dessus.
Choisir une mesure de tendance centrale et une mesure de dispersion associée.
Critiquer un choix de mesure centrale suivant son usage, remarquer l'absence de mesure de dispersion le cas échéant.
Déterminer à partir d'un échantillon les paramètres d'une distribution normale qui servira de modèle pour la population.
Manipuler la loi normale avec le logiciel Excel dans le but de déterminer quel pourcentage de la population se trouve dans une catégorie déterminée ou pratiquer un découpage en catégories de la population.
Savoir-être
Acquérir une méthode dans le traitement de données
Résumer des ensembles de données pour communiquer de manière claire, correcte et efficace
Faire preuve d'esprit critique dans l'interprétation de données statistiques
Faire preuve de rigueur