Qu'est-ce qu'une courbe de cloche?

Une courbe de cloche est un graphique qui représente une distribution normale des variables, dans laquelle la plupart des valeurs se regroupent autour d'une moyenne, tandis que les valeurs aberrantes peuvent être trouvées au-dessus et en dessous de la moyenne.Par exemple, la hauteur humaine suit souvent une courbe de cloche, avec des valeurs aberrantes inhabituellement courtes et hautes et la majeure partie des personnes concentrées autour d'une hauteur moyenne, comme 70 pouces (178 centimètres) pour les hommes américains.Lorsque les données qui suivent un modèle de distribution normal sont graphiques, le graphique ressemble souvent à une cloche en section transversale, expliquant le terme «courbe de cloche».

Les distributions normales ou gaussiennes peuvent être trouvées dans une grande variété de contextes, à partir de graphiques de la performancedes marchés financiers aux résultats des tests.Lorsque les variables sont graphiques et qu'une courbe de cloche apparaît, cela signifie souvent que les variables étaient dans les attentes normales et qu'elles se comportent de manière prévisible.Si le graphique est biaisé ou irrégulier, il peut indiquer qu'il y a un problème.

Idéalement, une courbe de cloche est symétrique.En notant, par exemple, un test doit être écrit de telle manière qu'un petit nombre d'étudiants échouent avec un F, et un nombre tout aussi petit obtient un score parfait avec un A. Un nombre légèrement plus grand d'étudiants devrait obtenir DS et BSet le plus grand nombre devrait obtenir CS.Si la courbe de cloche est biaisée et que le pic de la courbe est dans le DS, cela suggère que le test était trop dur, tandis qu'un test avec un pic dans le BS est trop facile.

En utilisant une courbe de cloche, il est également possiblepour arriver à l'écart-type des données.L'écart type montre à quel point les variables sont étroitement emballées autour de la moyenne.Les écarts-types reflètent la diversité des variables tracées et peuvent être utilisées pour recueillir des informations sur la validité des données.Un grand écart-type indique que les variables ne sont pas étroitement regroupées et qu'il peut y avoir un problème avec les données, tandis que les petits écarts-types suggèrent que les données peuvent être plus valides.

Par exemple, lorsque des sondages sont menés, la société de sondagelibère des écarts-types.Si l'écart type est faible, cela signifie que le sondage était à répéter, les données seraient très proches de celles du sondage d'origine, ce qui suggère que la société de sondage a utilisé des méthodes valides et que les informations sont exactes.Si l'écart type est important, cependant, cela indiquerait que les sondages répétés pourraient ne pas renvoyer les mêmes résultats, ce qui rend les données moins utiles.