Calculatrice Statistiques

Calculez la moyenne, la médiane, le mode, la variance, l'écart-type, l'étendue et les quartiles à partir d'une liste de nombres. Comprenez instantanément n'importe quel ensemble de données.

Numbers (comma, space, or newline separated)

Statistics

Mean

23.5

Median

Std Dev

29.129023

Count (N)

Sum

235

Mean (average)

23.5

Median

Mode

4, 8, 15

Min

Max

100

Range

Variance (sample)

848.5

Std Dev (sample)

29.129023

Q1 (25th %ile)

Q3 (75th %ile)

21.25

IQR

13.25

Outlier boundary (low)

-11.875

Outlier boundary (high)

41.125

Potential outliers (2): 42, 100

Values outside Q1 − 1.5×IQR and Q3 + 1.5×IQR (Tukey fence)

Sorted Data (10 values)

4, 4, 8, 8, 15, 15, 16, 23, 42, 100

Comment utiliser Calculatrice Statistiques

1Entrez votre liste de nombres, séparés par des virgules, des espaces ou des sauts de ligne.
2Consultez les statistiques calculées : moyenne, médiane, mode, étendue, variance et écart-type.
3Consultez les quartiles et les limites des valeurs aberrantes pour une analyse plus approfondie des données.

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Questions fréquemment posées

Quelle est la différence entre l'écart type de la population et l'écart type de l'échantillon ?▾

L'écart type de la population (σ) divise par N et est utilisé quand vous avez la population entière. L'écart type de l'échantillon (s) divise par N−1 (correction de Bessel) et est utilisé quand vous avez un échantillon — il corrige le biais dans l'estimation de l'écart type de la population. Pour N grand la différence est négligeable. La plupart des cours et outils de statistiques utilisent par défaut l'écart type de l'échantillon sauf indication contraire. La variance suit la même distinction : variance de la population = σ², variance de l'échantillon = s².

Qu'est-ce que la médiane et comment est-elle calculée ?▾

La médiane est la valeur du milieu lorsque les données sont triées par ordre croissant. Pour N impair : la médiane est la valeur à la position (N+1)/2. Pour N pair : la médiane est la moyenne des valeurs aux positions N/2 et N/2+1. La médiane est robuste aux valeurs aberrantes — un milliardaire rejoignant un groupe de 99 revenus moyens change à peine la médiane mais change radicalement la moyenne. Utilisez la médiane pour les distributions asymétriques (revenu, prix des maisons) et la moyenne pour les distributions symétriques en forme de cloche.

Qu'est-ce que le mode et peut-il y en avoir plus d'un ?▾

Le mode est la ou les valeur(s) la/les plus fréquemment rencontrée(s). Un ensemble de données peut être unimodal (un mode), bimodal (deux modes), multimodal (plusieurs modes) ou n'avoir pas de mode (toutes les valeurs apparaissent une fois). Exemple : [1, 2, 2, 3, 3] a des modes 2 et 3 (bimodal). Le mode est la seule mesure de tendance centrale qui fonctionne pour les données catégorielles. Dans une distribution normale, moyenne = médiane = mode. Pour les données continues, le mode est souvent calculé à l'aide d'un histogramme ou d'une estimation de densité de noyau.

Que sont les quartiles et qu'est-ce que l'IQR ?▾

Les quartiles divisent les données triées en quatre parties égales. Q1 (25e percentile) : 25 % des données sont en dessous. Q2 (50e percentile) : la médiane. Q3 (75e percentile) : 75 % des données sont en dessous. IQR (Intervalle interquartile) = Q3 − Q1 : l'étendue des 50 % du milieu des données. Détection d'anomalies : les valeurs en dessous de Q1 − 1,5×IQR ou au-dessus de Q3 + 1,5×IQR sont considérées comme des anomalies potentielles (barrière de Tukey). Les diagrammes en boîte visualisent Q1, Q2, Q3 et les limites des anomalies.

Quand devrais-je utiliser la moyenne par rapport à la médiane par rapport au mode ?▾

Moyenne : meilleure pour les distributions symétriques sans valeurs aberrantes extrêmes — scores de tests, hauteurs, températures. Médiane : meilleure pour les distributions asymétriques ou quand il y a des valeurs aberrantes — revenu, prix des maisons, temps de réponse. Mode : meilleur pour les données catégorielles ou trouver la valeur la plus courante — réponses d'enquête, tailles de produit. En pratique, rapportez toujours tous les trois pour une image complète. Si la moyenne et la médiane diffèrent considérablement, vos données sont probablement asymétriques ou contiennent des valeurs aberrantes qui méritent d'être examinées.