Le processus statistique est l'ensemble des étapes ou phases qu'il faut franchir pour mener une enquête basée sur des informations quantitatives et obtenir des résultats fidèles à la réalité étudiée.
Lorsque nous parlons de processus statistique, nous parlons d'une série d'étapes qu'il convient de réaliser afin d'obtenir des résultats fidèles à la réalité que nous étudions dans l'étude statistique qui est destinée à être réalisée. Cela est nécessaire, car si nous n'effectuons pas ces étapes, nous pouvons obtenir des conclusions erronées et, par conséquent, prendre de mauvaises décisions.
Par exemple, imaginons que nous ayons un glacier. Nous devons savoir approximativement combien de crème glacée nous devrions acheter en fonction de la demande que nous aurons. Donc, si nous échouons, les clients pourraient joindre ceux que nous aurions à leur dire qu'il n'y a pas de crème glacée dans ce glacier. Au contraire, si nous en avons trop, cela pourrait être gâché. Par conséquent, il est nécessaire d'essayer d'estimer combien nous devrions acheter, ou au moins une fourchette approximative. Si pour calculer cette fourchette, nous collectons des données qui ne sont pas représentatives (par exemple, un glacier situé dans une autre ville moins aisée), nous pourrions nous tromper.
Donc, ayant cela clair, nous devons connaître la série d'étapes et de détails que nous devons suivre pour que les résultats soient adaptés à la réalité et que nous prenions de meilleures décisions.
Étapes du processus statistique
Selon le manuel visité ou l'auteur, nous pouvions voir différentes étapes avec des noms différents. En substance, presque tous les documents sur le sujet comprennent les mêmes sections, sauf que certains incluent plusieurs phases dans une et d'autres fragmentent davantage le processus.
Dans notre cas, nous considérons que le processus statistique consiste à :
Approche du probléme
Dans l'énoncé du problème se trouve l'axe central sur lequel articuler tout le reste. Cette phase répond à la question suivante : Que dois-je étudier et pourquoi ? Parfois, aussi incroyable que cela puisse paraître poser le problème, cela peut nous amener à conclure que nous n'avons pas vraiment besoin de faire une étude statistique.
Collecte de données
Une fois que nous avons soulevé le problème, nous devons collecter les données. Ici, la méthodologie est importante. Il y a donc différentes considérations. Ainsi, il faut établir le type d'échantillonnage, la taille de l'échantillon, le type de collecte de données (par exemple, via des bases de données ou des sondages personnalisés), en personne, en ligne ou par téléphone, etc.
Organisation des données
Une fois que nous avons toutes les données, il reste à les unifier et à les organiser. Comme pour tout, nous devons saisir les données dans un programme ou une plate-forme qui nous permet ensuite de calculer certaines métriques et de les analyser correctement. Pour ce faire, il est toujours pratique d'organiser les données. De plus, nous aurons parfois besoin de collecter des données à partir de différentes bases de données qui proposent différents formats de fichiers et il sera nécessaire de tout unifier dans le même format.
L'analyse des données
Une fois le problème posé, les données collectées et organisées, nous pouvons les analyser efficacement. Selon l'énoncé du problème, un type d'analyse ou un autre sera effectué. Par exemple, si nous voulons savoir si deux variables sont dépendantes, nous pourrions utiliser une analyse de cointégration. Alors que si ce que l'on veut étudier c'est la dispersion totale d'un actif financier, on va calculer la fourchette statistique.
Interprétation des données
Enfin, nous avons l'interprétation des données. Il est inutile de réaliser correctement toutes les phases du processus statistique si finalement l'interprétation est erronée. En effet, si l'interprétation est erronée, les décisions auront un effet indésirable. Par exemple, supposons que nous menions une étude sur la variabilité des ventes d'une entreprise. Si une fois que nous obtenons les résultats, il s'avère qu'il y a beaucoup de dispersion, elle devrait être réduite et nous interprétons que ce n'est pas le cas, cela pourrait affecter négativement l'entreprise.
Les cinq étapes sont reflétées dans le schéma suivant :
Statistiques descriptives
