Méthodes statistiques appliquées au management

Auteur(s) :

Hahn, Corinne (1956-....) Découvrir l'auteur

Résumé

Présentation des fondamentaux de statistiques dans une optique managériale permettant de décider dans quel cas utiliser la méthode statistique abordée, de savoir la mettre en oeuvre (conditions d'application), et de l'interpréter au regard de problématiques managériales.

Autre(s) auteur(s)
- Macé, Sandrine
Éditeur(s)
- Pearson
Date
- impr. 2012
Notes
- Glossaire. Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (X-342 p.) : graph., couv. ill. en coul. ; 23 cm
Sujet(s)
- Méthodes statistiques
- Gestion
ISBN
- 978-2-7440-7597-1
Indice
- 652.1 Méthodes statistiques de gestion et de prévision
Quatrième de couverture
- Méthodes statistiques appliquées au management
  Résultat de plus de 20 ans d'expérience des auteurs dans l'enseignement et la pratique de la statistique, ce manuel présente les statistiques (statistique descriptive, statistique inférentielle, modélisation et prévision) dans une optique managériale.
  Il traite de nombreux problèmes réellement rencontrés en entreprise et propose une présentation très concrète pour aborder des thèmes souvent jugés difficiles. Les auteurs adoptent le point de vue de l'utilisateur de la statistique en construisant chaque chapitre en fonction des étapes, depuis le problème soulevé jusqu'au résultat obtenu. Seuls les résultats et méthodes essentiels sont présentés pour faciliter la compréhension des notions, les démonstrations mathématiques étant proposées sur le site compagnon.
  Résolument pratique, cet ouvrage permet :
  
  de décider dans quel cas utiliser la méthode statistique présentée ;
  
  de savoir la mettre en oeuvre ;
  
  de découvrir chaque méthode pas-à-pas en s'appuyant sur des exemples appliqués aux différents domaines du management ;
  
  d'interpréter les résultats au regard de problématiques managériales ;
  
  de découvrir des applications avec SPSS, Excel et SPAD.
  
  Un appareil pédagogique riche et varié propose, dans chaque chapitre :
  
  un minicas introductif ;
  
  la rubrique « Attention » alertant sur les pièges de la matière ;
  
  la rubrique « Dans la pratique » pour appréhender la réalité du terrain ;
  
  une synthèse des acquis conceptuels ;
  
  un schéma de procédure générale permettant de reconstruire la méthode exposée ;
  
  des quiz de révision ;
  
  des activités de compréhension et d'application sur les principales questions managériales : prévision du trafic de téléphonie, comparaison de l'efficacité de deux campagnes d'e-mailing, etc.
  
  Public : étudiants en universités ou en écoles de management, cadres en formation.
  Cours : statistiques, statistiques pour le management, statistiques descriptives inférentielles, méthodes quantitatives.
  Niveau : L3 - Master.
Tables des matières
- - Introduction1
  - Objectifs du livre1
  - Organisation du livre2
  - Structure d'un chapitre type3
  - Exposé des concepts et méthodes3
  - Activités4
  - Site compagnon4
  - Chapitre 1
    La démarche statistique appliquée au management5
  - 1. Recueillir l'information6
  - 1.1. Définir précisément la population objet de l'étude7
  - 1.2. Construire un échantillon7
  - 1.3. Les différents modes de collecte de l'information11
  - 2. Construire les variables statistiques13
  - 2.1. Notion de variable statistique13
  - 2.2. Variables qualitatives et quantitatives13
  - 2.3. Variables qualitatives nominales ou ordinales14
  - 2.4. Variables quantitatives discrètes ou continues15
  - 2.5. Le tableau individus/variables15
  - 2.6. Pourquoi la nature de la variable est-elle aussi importante ?16
  - 3. Décrire l'information : la statistique descriptive17
  - 3.1. Description variable par variable, la statistique univariée17
  - 3.2. Lien entre deux variables, la statistique bivariée17
  - 3.3. Analyse simultanée des variables, l'analyse multivariée18
  - 4. Généraliser les résultats obtenus à partir d'un échantillon à l'ensemble de la population : la statistique inférentielle20
  - 4.1. Le principe de la statistique inférentielle20
  - 4.2. Estimer un résultat à partir d'un échantillon et évaluer sa précision20
  - 4.3. Prendre une décision grâce à la statistique21
  - 5. Quantifier les relations entre des variables : la modélisation21
  - 5.1. Les modèles explicatifs22
  - 5.2. Les méthodes d'extrapolation24
  - 6. Réaliser un démarche statistique de qualité25
  - 6.1. La qualité dans la collecte de l'information25
  - 6.2. La qualité dans la mesure de l'information27
  - 6.3. La qualité d'un résultat obtenu sur un échantillon27
  - 6.4. L'écart entre modèle et réalité28
  - 6.5. La qualité globale d'une démarche statistique28
  - Procédure générale29
  - La démarche statistique appliquée au management en quelques points30
  - Miniquiz31
  - Exercices31
  - Chapitre 2
    Décrire l'information d'une variable - La statistique descriptive univariée35
  - 1. Construire la distribution de la variable étudiée36
  - 1.1. Tableau de distribution37
  - 1.2. Calcul des fréquences39
  - 1.3. Effectifs cumulés et fréquences cumulées40
  - 2. Représenter la variable étudiée40
  - 2.1. Représenter une variable qualitative41
  - 2.2. Représenter une variable quantitative45
  - 2.3. Analyser un graphique47
  - 3. Synthétiser la distribution d'une variable51
  - 3.1. Quel(s) indicateur(s) choisir ?51
  - 3.2. Synthétiser la position des données51
  - 3.3. Évaluer la dispersion des données56
  - 3.4. Synthétiser la forme de la distribution62
  - 3.5. Comparer à des modèles théoriques existants63
  - Procédure générale66
  - La statistique descriptive univariée en quelques points66
  - Miniquiz68
  - Exercices68
  - Chapitre 3
    Étudier le lien entre deux variables sur une population - La statistique descriptive bivariée71
  - 1. Croiser deux variables qualitatives73
  - 1.1. Organisation des données conjointes74
  - 1.2. Dépendance entre deux variables qualitatives78
  - 2. Croiser une variable qualitative avec une variable quantitative80
  - 2.1. Moyennes et variances conditionnelles80
  - 2.2. Deux relations fondamentales82
  - 2.3. Corrélation84
  - 2.4. Mesurer l'intensité de la corrélation86
  - 3. Croiser deux variables quantitatives86
  - 3.1. Représenter le nuage de points et identifier une corrélation linéaire86
  - 3.2. Mesurer l'intensité de la corrélation linéaire88
  - 3.3. Faire un ajustement linéaire89
  - 3.4. Mesurer l'intensité de la relation linéaire91
  - Procédure générale95
  - La statistique descriptive bivariée en quelques points95
  - Miniquiz97
  - Exercices97
  - Chapitre 4
    Synthétiser l'information de plusieurs variables - L'Analyse en Composantes Principales99
  - 1. Sélectionner les variables et les individus actifs, déterminer les variables et individus illustratifs101
  - 1.1. Les variables initiales, quantitatives continues en priorité101
  - 1.2. Choisir les variables et les individus, actifs et illustratifs103
  - 2. Étapes préliminaires104
  - 2.1. Construire et analyser le tableau centré réduit104
  - 2.2. Analyser la matrice des corrélations106
  - 3. Procéder à l'ACP : une double représentation géométrique107
  - 3.1. La représentation des individus108
  - 3.2. La représentation des variables112
  - 3.3. Synthèse des deux représentations115
  - 4. Choisir et interpréter les axes factoriels115
  - 4.1. Choix du nombre d'axes115
  - 4.2. Interprétation des axes117
  - 4.3. Synthèse : les cercles de corrélation119
  - 5. Étudier la position des individus121
  - 5.1. Contribution d'un individu à un axe121
  - 5.2. Qualité de la représentation d'un individu sur un axe123
  - 5.3. Analyse de la position des individus sur les plans factoriels125
  - Procédure générale127
  - L'ACP en quelques points128
  - Miniquiz129
  - Exercices129
  - Chapitre 5
    Regrouper les individus et segmenter - Les méthodes de classification131
  - 1. Choisir les variables à inclure dans l'analyse132
  - 2. Choisir une méthode de classification133
  - 2.1. Notion d'inertie interclasse et intraclasse133
  - 2.2. Méthodes hiérarchiques134
  - 2.3. Méthodes non hiérarchiques135
  - 2.4. Méthodes mixtes combinant méthodes hiérarchiques et non hiérarchiques136
  - 3. Mettre en oeuvre la méthode136
  - 3.1. Fixer le nombre de classes par une classification hiérarchique136
  - 3.2. Consolider la partition par une classification non hiérarchique138
  - 4. Caractériser les classes139
  - 4.1. Description des classes139
  - 4.2. Positionner les classes par rapport aux axes factoriels retenus140
  - 4.3. Interpréter les classes à l'aide des variables initiales actives et illustratives143
  - Procédure générale145
  - Les méthodes de classification en quelques points145
  - Miniquiz146
  - Exercices146
  - Chapitre 6
    Estimer un résultat à partir d'un échantillon et évaluer sa précision - L'estimation ponctuelle et par intervalle de confiance151
  - 1. Choisir la variable à étudier et les paramètres à estimer153
  - 2. Définir le meilleur estimateur153
  - 2.1. Qu'est-ce qu'un estimateur ?153
  - 2.2. Critères de qualité d'un estimateur : sans biais, efficace et convergent155
  - 3. Réaliser une estimation ponctuelle158
  - 3.1. Cas d'une variable qualitative - Estimation d'une proportion158
  - 3.2. Cas d'une variable quantitative - Estimation de la moyenne159
  - 3.3. Cas d'une variable quantitative - Estimation de la variance159
  - 3.4. Estimation de l'association entre deux variables qualitatives160
  - 3.5. Estimation du coefficient de corrélation160
  - 3.6. Synthèse160
  - 4. Construire un intervalle de confiance161
  - 4.1. Notion d'intervalle de confiance161
  - 4.2. Principe de construction d'un intervalle de confiance162
  - 4.3. Application au cas de la moyenne163
  - 4.4. Application au cas de la proportion169
  - 5. Cas particuliers172
  - 5.1. Échantillon de petite taille172
  - 5.2. Sondage sans remise et taux de sondage élevé173
  - Procédure générale174
  - L'estimation en quelques points175
  - Miniquiz176
  - Exercices176
  - Chapitre 7
    Prendre des décisions grâce à la statistique - Les tests d'hypothèse179
  - 1. Choisir le test adapté182
  - 2. Formuler les hypothèses183
  - 2.1. Hypothèse nulle / hypothèse alternative183
  - 2.2. Formulation des hypothèses au regard de la nature du test, bilatéral ou unilatéral184
  - 3. Fixer un risque d'erreur de 1^re espèce185
  - 4. Déterminer la statistique du test187
  - 5. Conclure189
  - 5.1. Méthode de la valeur critique189
  - 5.2. Méthode de la probabilité critique (Pvaleur)193
  - 6. Présenter les résultats dans un rapport d'étude195
  - Procédure générale197
  - Les tests statistiques d'hypothèse en quelques points198
  - Miniquiz199
  - Exercices199
  - Chapitre 8
    Mettre en oeuvre les tests usuels en management - Les tests sur moyennes, les tests sur proportions, le test du khi-deux d'indépendance201
  - 1. Le test de comparaison d'une moyenne à une norme203
  - 1.1. Présentation et conditions d'utilisation204
  - 1.2. Mise en oeuvre du test205
  - 1.3. Que se passe-t-il si l'échantillon est de petite taille ?207
  - 2. Le test de comparaison d'une proposition à une norme208
  - 2.1. Présentation et conditions d'utilisation208
  - 2.2. Mise en oeuvre du test209
  - 3. Le test de comparaison de deux moyennes sur échantillons indépendants211
  - 3.1. Présentation et conditions d'utilisation211
  - 3.2. Mise en oeuvre du test212
  - 4. Le test de comparaison de deux moyennes sur échantillons appariés214
  - 4.1. Présentation et condition d'utilisation215
  - 4.2. Mise en oeuvre du test216
  - 5. Le test de comparaison de deux proportions sur échantillons indépendants218
  - 5.1. Présentation et conditions d'utilisation218
  - 5.2. Mise en oeuvre du test218
  - 6. Le test du khi-deux d'indépendance220
  - 6.1. Présentation et conditions d'utilisation221
  - 6.2. Mise en oeuvre du test223
  - Les tests usuels en quelques points226
  - Miniquiz229
  - Exercices229
  - Chapitre 9
    Estimer le lien entre deux variables quantitatives - La régression simple235
  - 1. Spécifier le modèle de régression simple236
  - 1.1. Quelles sont les variables du modèle ?236
  - 1.2. Quelle forme pour la relation entre X et Y ? Spécification de l'équation du modèle238
  - 1.3. Les hypothèses du modèle242
  - 2. Estimer les coefficients de régression242
  - 2.1. La méthode d'estimation : application de la méthode des moindres carrés ordinaires243
  - 2.2. Interprétation des coefficients de la régression245
  - 2.3. Précision des estimations246
  - 3. Valider le modèle de régression linéaire simple253
  - 3.1. Validité de la régression linéaire253
  - 3.2. Généralisation du test de Student256
  - 4. Évaluer la qualité de l'ajustement linéaire258
  - 4.1. Formule de décomposition de la variance appliquée à un modèle de régression259
  - 4.2. Évaluer le pouvoir explicatif d'un modèle de régression à partir de l'analyse de variance : le coefficient de détermination261
  - 4.3. Jugements graphiques262
  - 4.4. Détection des points aberrants264
  - 4.5. Synthèse : les hypothèses du modèle sont-elles respectées ?266
  - 5. Utiliser les résultats de la modélisation dans un but managérial267
  - Procédure générale269
  - La régression simple en quelques points270
  - Miniquiz271
  - Exercices271
  - Chapitre 10
    Mesurer l'influence de plusieurs variables - La régression multiple277
  - 1. Spécifier le modèle de régression multiple278
  - 1.1. Quelles sont les variables du modèle ?278
  - 1.2. Spécification de l'équation du modèle280
  - 1.3. Les hypothèses du modèle281
  - 2. Estimer les coefficients de régression282
  - 3. Valider le modèle de régression multiple284
  - 3.1. La validité globale, le test global de Fisher284
  - 3.2. Influence individuelle de chaque variable, le test de Student288
  - 4. Analyser la qualité de l'ajustement289
  - 4.1. Le coefficient de détermination, le coefficient de détermination ajusté et le pouvoir explicatif d'un modèle de régression289
  - 4.2. L'analyse des résidus290
  - 5. Utiliser les résultats de la modélisation dans un but managérial290
  - 5.1. Interprétation des coefficients de régression290
  - 5.2. Faire des prévisions291
  - Procédure générale291
  - La régression multiple en quelques points292
  - Miniquiz293
  - Exercices294
  - Chapitre 11
    Prévoir à partir d'un historique de données - Les séries chronologiques et la décomposition par moyennes mobiles299
  - 1. Rassembler l'historique des données300
  - 2. Visualiser l'évolution302
  - 3. Choisir le modèle d'ajustement304
  - 4. Appliquer la méthode d'extrapolation306
  - 4.1. Les moyennes mobiles307
  - 4.2. Les coefficients saisonniers311
  - 4.3. La série corrigée des variations saisonnières (CVS)314
  - 5. Extrapoler et prévoir316
  - 5.1. Prévision de la tendance317
  - 5.2. La série ajustée et les prévisions318
  - 6. Évaluer la qualité du modèle d'ajustement320
  - Procédure générale322
  - Séries chronologiques et décomposition par moyennes mobiles en quelques points323
  - Miniquiz324
  - Exerices324
  - Glossaire329
  - Index335
Origine de la notice:
- FR-751131015