Analyse inférentielle

L’analyse inférentielle permet d’aller au-delà de l’observation brute des données. Elle fournit un cadre mathématique pour valider des hypothèses, modéliser des phénomènes et quantifier l’incertitude. En d’autres termes, c’est grâce à elle qu’on peut affirmer si un résultat est significatif ou simplement dû au hasard.

Ce chapitre vous introduit aux fondements de la statistique appliquée à la donnée, en partant des bases (comme les tests d’hypothèses) jusqu’aux modèles probabilistes plus avancés. L’objectif est d’acquérir une boîte à outils fiable pour interpréter vos analyses avec rigueur.

Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :

• Introduction à l’analyse inférentielle
  Comprendre la différence entre statistiques descriptives et inférentielles et leur rôle dans un projet data.

• Tests d’hypothèses
  Apprendre à poser, tester et interpréter des hypothèses statistiques à l’aide de tests classiques (t-test, chi², ANOVA…).

• Tests de comparaison de moyennes
  Comparer des groupes pour identifier des différences significatives entre moyennes.

• Tests de variance
  Vérifier l’égalité ou les différences de variances entre plusieurs groupes.

• Intervalles de confiance et p-values
  Savoir estimer une statistique d’intérêt et interpréter la signification statistique de vos résultats.

• Test de corrélation et régression
  Analyser les relations entre variables à l’aide de corrélations et de modèles de régression (linéaire et logistique).

💡 Astuce :
La statistique, c’est l’art de tirer des conclusions solides à partir de l’incertitude !