Partie des statistiques qui effectue des prédictions, des projections et des jugements de valeur concernant un grand nombre d’informations.
Qu’est-ce que la statistique inférentielle ?
Les statistiques inférentielles, également appelées inductives, sont les statistiques qui font des prédictions, des projections et des jugements de valeur concernant un grand ensemble d’informations, sur la base de données recueillies à partir d’une plus petite série d’informations.
Dans les cas où au cours d’une enquête il n’est pas possible d’étudier tous les éléments qui composent l’univers à examiner, une ou plusieurs parties dudit univers sont prélevées et sur la base de l’analyse de ces parties, appelées échantillons , on cherche à déterminer les caractéristiques de l’ensemble de la population .
Ainsi, les statistiques inférentielles font des estimations et des hypothèses basées sur des probabilités et argumentent leurs résultats à partir des échantillons d’une population .
Naturellement, ces échantillons doivent être les plus représentatifs de l’univers ou de la population totale, de sorte que la sélection et la détermination de la taille de l’échantillon sont l’une des questions les plus importantes à prendre en compte dans les statistiques inférentielles, car sur la base de ces décisions seront prises et des pronostics seront faits.
Instruments de statistiques inférentielles
Les instruments qui composent les statistiques inférentielles sont les suivants :
- Univers statistique : consiste à établir quels sont les cas individuels qui vont être observés, ainsi que leur étendue dans l’espace et le temps de l’enquête.
- Unité de recherche : constituée des cas individuels étudiés dans la recherche, à travers laquelle le phénomène est observé.
- Moment statistique : instant ou période auquel les données individuelles se rapporteront.
- Échantillonnage : choix d’une partie ou d’un échantillon représentatif de la population, pour en décrire l’ensemble.
- Échantillonnage probabiliste : Une technique d’échantillonnage dans laquelle chaque unité de population a une chance égale d’apparaître dans l’échantillon. Une mauvaise sélection des unités d’échantillonnage peut conduire à l’impossibilité de déduire correctement les caractéristiques de la population.
- Échantillon aléatoire : nombre limité d’observations choisies au hasard dans un ensemble agrégé sur un univers.
- Risque d’échantillonnage – Chaque fois que moins de 100% d’une population est examinée, il existe un risque que l’échantillon ne soit pas représentatif. Le risque d’échantillonnage est contrôlé par la taille des échantillons et les méthodes de sélection utilisées.
- Théorie des probabilités : c’est la base sur laquelle reposent la plupart des lois statistiques, et sa plus grande application se trouve dans les statistiques inductives (théorie de l’échantillonnage), puisque les méthodes probabilistes indiquent la possibilité qu’un échantillon fournisse les données nécessaires pour décrire l’univers total et indiquer le degré de confiance que l’on peut accorder aux résultats obtenus par le biais de l’échantillon.
Exemples de statistiques inférentielles
Il existe des domaines différents et très divers dans lesquels la statistique inférentielle agit et apporte des connaissances, pouvant citer, entre autres, les exemples suivants :
- Économie : ici l’utilité consiste dans le traitement de données numériques, pour l’interprétation et l’évaluation desquelles il est nécessaire d’utiliser des méthodes statistiques inférentielles, et parmi lesquelles on peut citer l’indice de consommation, l’ analyse de marché , l’estimation de la demande et les sériestemporaire. Un domaine d’étude particulier est l’économétrie et les modèles économétriques.
- Éducation : il existe des liens étroits entre les statistiques inférentielles et la recherche pédagogique empirique, qui contribue à la compréhension des méthodes d’étude en éducation, de la conception des programmes, des problèmes de mesure et d’évaluation, du diagnostic et même de son orientation.
- Sciences juridiques : l’un des domaines du droit dans lequel l’application des statistiques inférentielles se retrouve est la criminologie, à travers les études de prévention de la criminalité.
- Sociologie : pour comprendre et apprécier l’évolution des comportements collectifs, évaluer les institutions sociales, leur organisation et leurs interrelations, l’analyse et la comparaison des structures sociales sous-jacentes aux groupes, etc., il est nécessaire de recourir aux statistiques descriptives .
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