Analyse détaillée d'une variable quantitative :

caractéristiques (m, s, cv, q2, iqr, iqr%...),

tests de normalité, graphiques,

valeurs extrêmes ("outliers").

 

Démonstration exemple 1     exemple 2     exemple 3     exemple 4   retour   Données à traiter 101 108 115 77 113 81 82 67 73 110 89 73 99 94 100 95 87 97 98 99 75 85 94 101 100 75 98 91 103 111 91 83 93 79 63 79 99 106 77 85 62 100 96 73 100 92 100 100 100 100 100 100 100 90 90 96 100 96 100 100 90 100 92 89 81 94 96 90 81 100 94 95 100 85 93 83 100 99 100 89 95 78 100 86 93 89 99 95 81 79 95 83 78 85 79 77 85 79 100 80 100 83 99 100 80 91 100 76 76 81 92 98 86 100 100 100 92 96 100 89 90 87 90 75 67 87 83 83 100 100 93 88 100 98 100 98 98 100 100 100 83 93 88 100 85 100 83 86 93 82 85 100 98 94 85 69 77 88 85 100 86 86 109 78 98 100 71 88 100 72 84 100 100 81 85 100 93 100 83 100 100 86 78 86 88 96 100 96 100 94 99 87 94 100 100 100 100 100 91 100 97 71 104 64 102 97 102 103 76 107 95 96 84 101 92 Nom de la variable (facultatif) Unité des données (facultatif)     vidage     L'exemple 1 contient des données simulées peu nombreuses et sert juste à vérifier les formules de calcul. Les données de l'exemple 2 (données réelles d'une de nos études au CHU et correspondant à des plaquettes sanguines) suivent à peu près une loi normale alors que les données de l'exemple 3 (réelles, elles aussi, de taux de prothrombine) "résistent" à toute transformation de normalité. L'exemple 4 (données aménagées) contient des "outliers" faciles à détecter. Remarque : vous pouvez copier/coller des données en colonne issues d'Excel.   Code-source de cette page ;  fichiers inclus : std.php.

 

 

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