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Mesures de dispersion : étendue, écart moyen, variance et écart type

La dispersion mesure l'étalement : à quelle distance les valeurs sont du centre. Étendue = plus grande valeur − plus petite valeur. Écart moyen = distance moyenne à la moyenne (ou à la médiane). Variance = moyenne des carrés des distances à la moyenne. Écart type = √variance. Pour des données groupées, on utilise les mêmes idées en multipliant chaque terme par son effectif.

🎬 L'histoire pas à pas

  1. Deux équipes ont la même moyenne de 6 points. Mais l'équipe A marque 2, 4, 6, 8, 10 et l'équipe B marque 5, 6, 6, 6, 7. La moyenne cache cette différence. L'étendue = plus grande − plus petite la montre : 8 contre 2.
  2. Mesurons la distance de chaque score à la moyenne 6. Les distances sont 4, 2, 0, 2, 4. Leur moyenne, 12 ÷ 5 = 2.4, est l'écart moyen.
  3. Construisons maintenant un carré sur chaque distance. Les aires sont 16, 4, 0, 4, 16. Leur moyenne, 40 ÷ 5 = 8, est la variance.
  4. La variance est en unités au carré, donc on prend sa racine carrée : σ = √8 ≈ 2.83. C'est l'écart type. La plupart des scores sont dans l'intervalle moyenne ± σ.
  5. Données groupées : on pose f cubes sur la valeur centrale de chaque classe. On multiplie chaque distance (ou carré) par f, on additionne, puis on divise par N.
  6. Jeu libre : déplace cinq scores avec les curseurs. Écarte-les et regarde l'étendue, l'écart moyen et σ augmenter.

Astuce : fais glisser la scène 3D pour la tourner. Utilise deux doigts pour zoomer.

🤔 Les doutes courants, éclaircis

Si les moyennes sont les mêmes, comment les données peuvent-elles être différentes ?

La moyenne n'est que le point d'équilibre. Les équipes A et B s'équilibrent toutes deux à 6, mais les scores de A sont loin de 6 et ceux de B sont proches. L'étalement est une information à part.

Pourquoi ne pas utiliser seulement l'étendue ?

L'étendue n'utilise que les deux valeurs extrêmes. Une valeur bizarre la change beaucoup. L'écart moyen et l'écart type utilisent toutes les valeurs.

Pourquoi prend-on la valeur absolue dans l'écart moyen ?

Les distances à gauche de la moyenne sont négatives et celles à droite sont positives. Additionnées telles quelles, elles s'annulent. La valeur absolue garde chaque distance positive.

Pourquoi mettre les distances au carré ? Pourquoi ne pas garder l'écart moyen ?

Les carrés sont faciles à manipuler en algèbre et donnent plus de poids aux grandes distances. Les carrés 3D montrent qu'une distance de 4 compte pour 16, pas pour 4.

Pourquoi prendre la racine carrée à la fin ?

La variance est en unités au carré (points², cm²). La racine carrée redonne σ dans l'unité des données.

Pour des données groupées, quel x utilise-t-on ?

Le centre de chaque classe, (borne inférieure + borne supérieure) ÷ 2. Tous les f cubes de cette classe sont posés sur ce seul point.

Les mots à connaître d'abord

Pourquoi en a-t-on besoin ? Deux listes peuvent avoir la même moyenne mais être très différentes. La moyenne seule ne permet pas de les distinguer.

Étendue

Étendue = plus grande valeur − plus petite valeur.

C'est rapide. Mais elle ne regarde que deux nombres. Une valeur très grande ou très petite (une valeur aberrante) peut rendre l'étendue énorme même si toutes les autres valeurs sont proches. Il nous faut donc de meilleures mesures.

Écart moyen pour des données non groupées

On trouve la distance de chaque valeur à un centre a (la moyenne ou la médiane). Distance veut dire qu'on ignore le signe moins : |x − a|.

E.M.(a) = Σ|xᵢ − a| ÷ n

Étapes : (1) trouver la moyenne ou la médiane, (2) écrire chaque |x − a|, (3) les additionner, (4) diviser par n.

Pourquoi la valeur absolue ? Les écarts simples x − x̄ ont toujours une somme égale à 0. Les moins et les plus s'annulent. Supprimer les signes évite cela.

Fait : l'écart moyen par rapport à la médiane est le plus petit écart moyen possible.

Écart moyen pour des données groupées

Tableau d'effectifs discret (valeurs x d'effectifs f, N = Σf) : E.M.(a) = Σfᵢ|xᵢ − a| ÷ N.

Classes continues (comme 0–10, 10–20) : on prend le centre de chaque classe comme x, puis la même formule.

Pour la médiane d'un tableau continu : on calcule N/2, on repère la classe médiane grâce aux effectifs cumulés, puis Médiane = l + ((N/2 − cf) ÷ f) × h, où l est la borne inférieure, cf l'effectif cumulé avant la classe, f son effectif et h l'amplitude de la classe.

Variance et écart type pour des données non groupées

Variance σ² = Σ(xᵢ − x̄)² ÷ n. Le carré supprime les signes moins et donne plus de poids aux grandes distances.

Écart type σ = √variance. Il retrouve la même unité que les données (notes, cm, points).

Formule rapide (utile quand la moyenne est décimale) : σ² = Σx² ÷ n − (x̄)², ou σ = (1/n)√(nΣx² − (Σx)²).

σ n'est jamais négatif. σ = 0 seulement si toutes les valeurs sont égales.

Variance et écart type pour des données groupées

Discret ou continu (avec les centres de classe x) : σ² = Σfᵢ(xᵢ − x̄)² ÷ N, ou la formule rapide σ² = Σfx² ÷ N − (x̄)².

Méthode du changement de variable (elle simplifie les gros nombres) : on choisit une moyenne supposée A et l'amplitude de classe h, puis on pose u = (x − A) ÷ h. Alors

σ² = h² [ Σfu² ÷ N − (Σfu ÷ N)² ] et x̄ = A + h × Σfu ÷ N.

Changer l'origine (ajouter un même nombre à toutes les valeurs) ne change pas σ. Multiplier toutes les valeurs par k multiplie σ par |k|.

Comparer deux séries : le coefficient de variation

Quand les moyennes sont différentes, on compare l'étalement avec C.V. = (σ ÷ x̄) × 100. La série qui a le plus petit C.V. est la plus régulière (la plus stable).

À toi : mesure l'étalement dans ta famille

Demande à 5 personnes chez toi combien de minutes elles ont dormi cette nuit (ou prends 5 notes de contrôle). Écris les nombres. Trouve l'étendue, puis la moyenne, puis chaque distance à la moyenne, puis les carrés. Calcule σ. Entre ensuite les mêmes 5 nombres avec les curseurs de la dernière étape 3D et vérifie ta réponse. Puis éloigne un curseur et regarde de combien σ saute.

Ce qu'on demande à l'examen

Dans les évaluations, une question longue typique demande l'écart moyen, ou la variance et l'écart type d'un tableau groupé. Présente toujours le tableau avec les colonnes x, f, fx, d ou u, fd², pour ne pas perdre de points de démarche.

Formules et définitions clés

Exemples résolus

1. Trouve l'étendue de 12, 7, 19, 3, 15.

Plus grande = 19, plus petite = 3. Étendue = 19 − 3 = 16.

2. Trouve l'écart moyen par rapport à la moyenne pour 3, 5, 7, 9, 11.

Moyenne = 35 ÷ 5 = 7. Distances |x − 7| : 4, 2, 0, 2, 4. Somme = 12. E.M. = 12 ÷ 5 = 2.4.

3. Trouve l'écart moyen par rapport à la médiane pour 4, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 17.

8 valeurs rangées, donc médiane = (9 + 10) ÷ 2 = 9.5. Distances : 5.5, 2.5, 1.5, 0.5, 0.5, 2.5, 3.5, 7.5. Somme = 24. E.M. = 24 ÷ 8 = 3.

4. Trouve la variance et l'écart type de 6, 8, 10, 12, 14.

Moyenne = 50 ÷ 5 = 10. Écarts : −4, −2, 0, 2, 4. Carrés : 16, 4, 0, 4, 16. Somme = 40. Variance = 40 ÷ 5 = 8. Écart type = √8 ≈ 2.83.

5. Pour le tableau x : 2, 4, 6, 8 avec f : 1, 3, 4, 2, trouve l'écart moyen par rapport à la moyenne et l'écart type.

N = 10. Σfx = 2 + 12 + 24 + 16 = 54, donc x̄ = 5.4. |x − 5.4| : 3.4, 1.4, 0.6, 2.6. f|x − 5.4| : 3.4, 4.2, 2.4, 5.2, somme 15.2, donc E.M. = 1.52. Σfx² = 4 + 48 + 144 + 128 = 324. σ² = 324 ÷ 10 − 5.4² = 32.4 − 29.16 = 3.24. σ = 1.8.

6. Les classes 0–10, 10–20, 20–30, 30–40, 40–50 ont pour effectifs 2, 3, 5, 3, 2. Trouve l'écart moyen par rapport à la moyenne, la variance et l'écart type.

Centres x : 5, 15, 25, 35, 45 ; N = 15. Σfx = 10 + 45 + 125 + 105 + 90 = 375, x̄ = 25. |x − 25| : 20, 10, 0, 10, 20 ; f × ces valeurs : 40, 30, 0, 30, 40 = 140 ; E.M. = 140 ÷ 15 ≈ 9.33. f(x − 25)² : 800, 300, 0, 300, 800 = 2200. σ² = 2200 ÷ 15 ≈ 146.67. σ ≈ 12.11.

7. Fais la même chose pour le même tableau (2, 3, 5, 3, 2 sur 0–50) avec la méthode du changement de variable.

Prends A = 25, h = 10, u = (x − 25) ÷ 10 : −2, −1, 0, 1, 2. fu : −4, −3, 0, 3, 4, Σfu = 0. fu² : 8, 3, 0, 3, 8, Σfu² = 22. σ² = 10² × [22 ÷ 15 − 0²] = 100 × 1.4667 ≈ 146.67. Même résultat avec des nombres plus petits.

8. Les classes 0–10, 10–20, 20–30, 30–40 ont pour effectifs 4, 6, 8, 2. Trouve l'écart moyen par rapport à la médiane.

N = 20, N/2 = 10. Effectifs cumulés : 4, 10, 18, 20. La première classe dont l'effectif cumulé dépasse 10 est 20–30, donc l = 20, cf = 10, f = 8, h = 10. Médiane = 20 + ((10 − 10) ÷ 8) × 10 = 20. Centres 5, 15, 25, 35 ; |x − 20| : 15, 5, 5, 15 ; f × ces valeurs : 60, 30, 40, 30 = 160. E.M. = 160 ÷ 20 = 8.

9. Batteur A : moyenne 50, écart type 10. Batteur B : moyenne 80, écart type 12. Qui est le plus régulier ?

C.V.(A) = 10 ÷ 50 × 100 = 20%. C.V.(B) = 12 ÷ 80 × 100 = 15%. B a le plus petit C.V., donc B est plus régulier.

Erreurs fréquentes

Quiz d'entraînement

1. L'étendue de 8, 3, 15, 10, 6 est :
2. L'écart type est :
3. La somme des écarts Σ(x − x̄) par rapport à la moyenne est toujours :
4. Si on augmente chaque valeur de 5, l'écart type :
5. La variance de 2, 2, 2, 2 est :

Entraînement : réponds toi-même

Écris ou choisis ta réponse, puis appuie sur Vérifier. Prends un indice si tu bloques ; la solution complète s'affiche après ta réponse.

Questions fréquentes

Quelle est la différence entre la variance et l'écart type ?

La variance est la moyenne des carrés des distances à la moyenne. L'écart type est sa racine carrée, donc il a la même unité que les données.

Qu'est-ce qui est mieux : l'écart moyen par rapport à la moyenne ou à la médiane ?

Les deux sont permis. L'écart moyen par rapport à la médiane est le plus petit possible, et il est moins sensible aux valeurs très grandes ou très petites.

Quand utiliser la méthode du changement de variable ?

Quand les centres de classe sont grands et régulièrement espacés. Diviser par l'amplitude h garde des nombres petits ; on multiplie par h² à la fin.

Où c'est enseigné

Canada (Ontario)Grade 11D. Data Management
Canada (Ontario)Grade 12D. Statistical Analysis
RomaniaClasa a X-aFinancial mathematics
CBSE (India)Class 11Descriptive Statistics
CBSE (India)Class 11Statistics and Probability
England (GCSE, A level)Year 102. Processing, representing and analysing data (part 1)
England (GCSE, A level)Year 12K-L Statistical sampling and data
USA (Common Core, NGSS, AP)Grade 12Exploring One-Variable Data and Collecting Data
Japan高校1年Data analysis
South Korea고등학교 2학년The process of convergent inquiry
South Korea고등학교 2학년Collecting and organising data
FranceSecondeStatistics and probability
Russia8 классSpread of data
Russia10 классDescriptive statistics
China八年级(初二)Ch.24 Data analysis

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