Annexe · Rappels mathématiques 1/2

Indicateurs de position et de dispersion

Les formules, leur sens, et un exemple entièrement calculé à la main sur un mini-jeu de tailles de Cistude. À garder sous la main pendant les calculs de la leçon.

Vocabulaire de départ

Notations utilisées

Le mini-jeu de travail. Pour que tout soit vérifiable, on utilise 7 tailles (mm), classées : 61 · 98 · 118 · 125 · 136 · 142 · 158. Sur le vrai jeu de Beauchêne (n = 37), la démarche est identique, seul le tableur change d'échelle.
Position — « où est le centre ? »

Moyenne, médiane, mode

Moyenne (x̄) — la somme des valeurs divisée par leur nombre. C'est le « centre de masse » : elle tient compte de la valeur de chaque individu, donc elle est sensible aux extrêmes.
x̄ = ( Σ xᵢ ) / n
Somme : 61 + 98 + 118 + 125 + 136 + 142 + 158 = 838
Moyenne : 838 / 7 = 119,7 mm
Médiane — la valeur qui coupe l'échantillon ordonné en deux moitiés égales. Elle ne dépend que du rang central, pas de la valeur des extrêmes : elle est robuste.
7 valeurs ordonnées → la médiane est la 4ᵉ : 61 · 98 · 118 · 125 · 136 · 142 · 158
Médiane = 125 mm
Mode — la valeur (ou la classe) la plus fréquente. Sur des mesures continues, on parle plutôt de classe modale (la barre la plus haute de l'histogramme).
Le signal qui compte. Ici moyenne (119,7) < médiane (125). Quand la moyenne est inférieure à la médiane, la distribution est étalée vers les petites valeurs : quelques petits individus tirent la moyenne vers le bas. C'est exactement la lecture faite dans la leçon 2 sur le peuplement complet.
Dispersion — « comment ça s'étale ? »

Étendue, quartiles, écart interquartile

Étendue — la différence entre la plus grande et la plus petite valeur. Simple, mais entièrement déterminée par les deux extrêmes.
Étendue = max − min = 158 − 61 = 97 mm
Quartiles (Q1, Q2, Q3) — ils découpent l'échantillon ordonné en quatre quarts. Q2 est la médiane. Q1 = valeur sous laquelle se trouvent 25 % des individus ; Q3 = 75 %.
Moitié basse (avant la médiane) : 61 · 98 · 118 → sa médiane est 98 → Q1 = 98 mm
Moitié haute (après la médiane) : 136 · 142 · 158 → sa médiane est 142 → Q3 = 142 mm
Écart interquartile (EIQ ou IQR) — l'étendue des 50 % centraux : Q3 − Q1. C'est une dispersion robuste, car elle ignore les 25 % extrêmes de chaque côté. C'est la largeur de la « boîte » du boxplot.
EIQ = Q3 − Q1 = 142 − 98 = 44 mm
Dispersion — mesure fine

Variance et écart-type

Variance (s²) — la moyenne des carrés des écarts à la moyenne. On élève au carré pour que les écarts négatifs et positifs ne s'annulent pas.
Écart-type (s) — la racine carrée de la variance. Il revient dans l'unité des données (des mm), ce qui le rend lisible : c'est « l'écart typique » d'un individu à la moyenne.
s² = ( Σ (xᵢ − x̄)² ) / (n − 1)  ;  s = √(s²) Diviseur (n − 1) : écart-type d'échantillon (fonction ECARTYPE.STANDARD du tableur), le cas courant quand on estime une population à partir d'un échantillon. Diviser par n donne l'écart-type de population (ECARTYPE.PEARSON).
Écarts à la moyenne (x̄ = 119,7) puis carrés :
xᵢxᵢ − x̄(xᵢ − x̄)²
61−58,73447
98−21,7471
118−1,73
1255,328
13616,3265
14222,3497
15838,31466
Σ6177
Variance d'échantillon : s² = 6177 / (7 − 1) = 6177 / 6 = 1030 mm²
Écart-type : s = √1030 = 32,1 mm
Position seule = information incomplète. Deux peuplements peuvent avoir la même moyenne (120 mm) avec des écarts-types très différents (5 mm vs 32 mm) : l'un très homogène, l'autre très étalé. C'est pourquoi la leçon impose de toujours associer une position à une dispersion.
Lecture graphique

Comment lire un boxplot (boîte à moustaches)

Sur le peuplement Cistude (leçon 2). La médiane (125) est proche de Q3 (139) et loin de Q1 (99) : la moustache gauche est longue → étalement vers les petites tailles → présence de juvéniles. Un seul graphique restitue position, dispersion et forme.
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