Calculateur de statistiques descriptives
Collez une colonne de nombres et obtenez le résumé descriptif complet en une seule fois : moyenne avec erreur standard et intervalle de confiance à 95 %, écart-type et variance, médiane avec quartiles et EIQ, minimum/maximum/étendue, et les mesures de forme que sont l'asymétrie et l'aplatissement (calculées avec les formules de type 2 de SPSS/Excel, pour que les chiffres correspondent à ce que votre cours ou votre directeur attend). Le test de normalité de Shapiro-Wilk s'exécute automatiquement sur les mêmes données — la vérification dont vous avez besoin avant de choisir entre tests paramétriques (test t, ANOVA) et leurs alternatives non paramétriques. Tout est calculé dans votre navigateur ; vos données ne quittent jamais votre appareil.
Rapport IA
Laissez l'IA interpréter vos résultats : un document Word téléchargeable au format APA 7 / rapport professionnel.
Questions fréquentes
Comment rapporter des statistiques descriptives au format APA 7 ?
Les moyennes et écarts-types se rapportent sous la forme M et SD, par exemple : « Les participants (N = 15) ont répondu rapidement en moyenne (M = 14.81, SD = 4.47, IC à 95 % [12.34, 17.29]). » Le bouton de copie vous donne exactement cette chaîne M/SD/N ; le Rapport IA construit des tableaux descriptifs APA complets.
Quand rapporter la médiane plutôt que la moyenne ?
Lorsque la distribution est asymétrique ou contient des valeurs aberrantes — la moyenne suit les valeurs extrêmes alors que la médiane ne le fait pas. Un grand écart entre moyenne et médiane (ou une |asymétrie| > 1) est un signal pour rapporter la médiane et l'EIQ.
Comment interpréter l'asymétrie et l'aplatissement ?
L'asymétrie mesure le déséquilibre : positive = longue queue à droite, négative = longue queue à gauche ; des |valeurs| < 1 sont généralement acceptables pour les tests fondés sur la normalité. L'aplatissement en excès compare le poids des queues à la loi normale : positif = queues plus lourdes et plus de valeurs aberrantes.
Que m'apprend le test de Shapiro-Wilk ?
Il teste l'hypothèse nulle selon laquelle vos données proviennent d'une loi normale. p < .05 suggère une non-normalité — pertinent pour choisir entre tests paramétriques et non paramétriques. Avec de grands échantillons, il signale même des écarts triviaux ; associez-le donc aux valeurs d'asymétrie et d'aplatissement ci-dessus.