6 Application essentielle des statistiques

Statistician is one of the top 10 fastest-growing jobs in the US. Going by the rate at which the world is generating and collecting data, it is no surprise that the expertise of those who can effectively analyze this data is in great demand and are application of statistiques. Fr experts help collect, study and extract relevant information from vast and complex data. This information is then applied to validate and further recherche, make sound business decisions and drive public initiatives.

Here Are the Top 6 Application of Statistics

1. Interprétations et conclusions de la recherche

Les statistiques constituent une partie importante de la plupart des sciences. Elles aident les chercheurs à tester des hypothèses, à confirmer (ou à rejeter) des théories et à parvenir à des conclusions fiables. Les données générées par les expériences et les études ne sont jamais simples - il faut tenir compte du caractère aléatoire et de l'incertitude, éliminer les coïncidences et parvenir aux résultats les plus précis. L'analyse statistique permet de réduire ou d'éliminer les erreurs afin que les chercheurs puissent tirer en toute confiance des conclusions qui orienteront ensuite les recherches ultérieures.

2. Méta-analyse des revues de la littérature

Avant qu'un chercheur ou un scientifique ne se lance dans une nouvelle recherche, il est d'usage de procéder à un examen complet de la situation. recherche documentaire de toutes les informations publiées disponibles sur un sujet spécifique. Cependant, il est toujours difficile de tirer une conclusion définitive de plusieurs études, en particulier si celles-ci suivent des méthodologies de recherche différentes, ont été publiées dans des revues différentes (ce qui entraîne un biais de publication) ou s'étalent sur une large période. Une analyse statistique de ces études permet d'extraire la vérité commune qui sous-tend toutes ces études, ou de découvrir un modèle ou une relation cachés.

3. Conception de l'essai clinique

L'une des applications les plus importantes de l'analyse statistique consiste à concevoir les essais cliniques. Lorsqu'un nouveau médicament ou traitement est découvert, il doit d'abord être testé sur un ou plusieurs groupes de personnes afin de comprendre son efficacité et sa sécurité. Un essai clinique implique la sélection d'une population/taille d'échantillon, la définition de la période de suivi du traitement, la conception des phases et la sélection des paramètres qui permettront de déterminer l'efficacité du traitement et s'il est meilleur qu'un traitement existant. Biostatisticiens peut se charger d'effectuer une analyse statistique de l'étude, en aidant non seulement à la concevoir mais aussi à l'analyser et à en déterminer les résultats.

4. Conception des enquêtes 

Do people who go to the gym lead a healthier, happier life? How safe is the city of New York? How effective is your HIV-awareness programme? Questions like these that cannot be answered without the help of statistics. Surveys require careful design and implementation, considerations about the survey format, accounting for bias and fatigue, etc. Data collected from surveys have to be carefully studied by statistical analysis experts who also use their own discretion and experience to derive the most meaningful information from a survey. Through surveys, governments can determine the effectiveness of an initiative, businesses can understand the response to a particular product, and social scientists can perform quantitative research.

5. Études épidémiologiques 

Epidemiological studies help determine the link between the cause and effect of a disease, especially in outbreaks and epidemics. A statistical analysis involves identifying the most likely cause of a disease — for example, the link between smoking and lung cancer. This information is used to develop public health policies and implement preventive soins de santé programmes. Data visualization and statistical analysis also played an important role in understanding the Épidémie d'Ebola en Afrique de l'Ouest.

6. Modélisation statistique

Statistical modeling involves building predictive models based on pattern recognition and knowledge discovery. It is used in environmental and geographical studies, predicting election outcomes, survival analysis of populations, and more. Meteorologists use statistical tools to help them predict the weather. The line between statistical modelling and apprentissage machine is becoming increasingly blurry — Robert Tibshirani, a statistician at Stanford called machine learning “glorified statistics”.

Voici un exemple du modèle statistique utilisé par The Economist pour prédire les élections américaines de mi-mandat.

Les statisticiens étant également parmi les mieux payés, toutes les organisations ne peuvent pas se permettre de les avoir en interne, à plein temps. Les petites entreprises, les organisations à but non lucratif, les agences gouvernementales et les défenseurs des droits, les chercheurs et les jeunes pousses externalisent de plus en plus leur travail d'analyse statistique auprès des services suivants statisticiens indépendantsqui peuvent travailler sur des budgets et des délais plus courts.