La conjonction Analyse de Données et Statistique inférentielle pour conduire à une meilleure perception visuelle

Monique Le Guen (1) , Corinne Jaffeux (1)

1 IOF - Institut Orléanais de Finance

The Mathematical Analysis of Data in the Social Sciences is often divided into two different schools.
On the one hand there are the adepts of Classical Statistics (Tests of hypotheses, Analyse of variance, Linear models etc.). On the other hand there is Modern Data Analysis (Factorial Analysis, Cluster Analysis...).
This paper attempts to show that it is possible, by means, of a particular analytical approach, to use both Data Analysis and Classical Statistics in order to offer a Visual Representation accessible to all social Scientist Researchers and to contribute to Understanding of Social Phenomena.

Le traitement de l'information en Sciences humaines fait appel à deux écoles souvent disjointes. D'un côté on trouve les adeptes de la statistique classique (tests d'hypothèses, analyse de la variance, modèles linéaires etc.) de l'autre des adeptes de l'analyse de données (analyse factorielle, classification etc.)
Le propos de cet article est de montrer qu'une démarche analytique permet d'associer analyse de données et statistique classique pour proposer une représentation visuelle accessible à tous, afin de servir l'objectif : comprendre les phénomènes sociaux.
Une enquête réalisée auprès des entreprises cotées au Second Marché fournit le support à cette démonstration.

Mots clés: Data Processing; Data analysis; Analyse of Variance; Graphical Perception.

Mots clés: Traitement de l'information; Analyse de données; Analyse de la variance; Perception Graphique

Domaines: Economies et finances; Méthodes et statistiques

Monique Le Guen, Corinne Jaffeux. La conjonction Analyse de Données et Statistique inférentielle pour conduire à une meilleure perception visuelle. Revue de Statistique Appliquée, 1989, 37 (3), pp.75-97. ⟨halshs-00288556⟩