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Lorsqu’une variable est discrète, les différentes valeurs qu’elle peut prendre correspondent
à autant de modalités, mutuellement exclusives, de cette variable. Les données
catégorielles sont discrètes sans être numériques.
Par exemple, chaque charte peut être définie par le nombre de mots qu’elle comporte
(variable quantitative discrète), ou par l’institution dans les fonds de laquelle
le document a été conservé (donnée catégorielle), variable dont les modalités sont:
Couvent du Val-Benoît à Liège, Cathédrale Saint-Lambert à Liège, Couvent de Robermont,
etc.
La sélection des variables jugées utiles pour définir les individus peut être intuitive,
fondée sur un programme d’étude ou encore sur les résultats d’analyses antérieures.
Nous ferons bien entendu appel aux acquis découlant des chapitres→2 et→3 pour
choisir ces variables et déterminer leurs valeurs.
Ensemble, la sélection précise des individus et des variables, suivie de la définition
de ceux-là par celles-ci, traduit les données dans une forme susceptible d’être soumise
à une description statistique.
4.1.2 Distribution et représentations graphiques
L’examen individuel d’une variable quantitative montre généralement que cette dernière
a un certain nombre de valeurs, chacune des valeurs apparaissant un certain
nombre de fois. L’ensemble des fréquences d’occurrence des différentes valeurs dans
un échantillon donné constitue la distribution de la variable observée.
4.1.2.1 Données
Raisonnons à partir d’un exemple, où les individus sont les 148 chartes de notre échantillon,
décrites chacune par une variable: le rapport entre le nombre de R2 4 et le
nombre de constituants immédiats de la phrase. Nous avons alors à notre disposition
un ensemble de 148 valeurs variant entre 0 et 1; les voici par ordre croissant:
0.043 0.049 0.059 0.065 0.066 0.069 0.071 0.073 0.074 0.076 0.082 0.083 0.085 0.085 0.086
0.086 0.087 0.087 0.088 0.088 0.089 0.089 0.092 0.095 0.099 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100
0.101 0.103 0.103 0.103 0.104 0.104 0.105 0.106 0.106 0.107 0.108 0.109 0.109 0.109 0.109
0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 0.113 0.114 0.114 0.115 0.117 0.117 0.118 0.119 0.119 0.119
0.120 0.120 0.120 0.120 0.121 0.122 0.122 0.122 0.123 0.123 0.125 0.125 0.125 0.127 0.128
0.128 0.128 0.129 0.129 0.130 0.131 0.131 0.132 0.132 0.132 0.132 0.133 0.133 0.133 0.134
0.136 0.136 0.137 0.138 0.138 0.138 0.138 0.138 0.140 0.140 0.140 0.141 0.141 0.143 0.143
0.143 0.143 0.143 0.145 0.146 0.147 0.148 0.148 0.149 0.149 0.149 0.150 0.150 0.150 0.152
0.156 0.157 0.157 0.158 0.160 0.167 0.167 0.167 0.167 0.168 0.169 0.171 0.172 0.174 0.179
0.184 0.186 0.186 0.190 0.191 0.192 0.194 0.200 0.200 0.206 0.209 0.212 0.222 (min. =
0.043, max. = 0.22, moyenne = 0.13)
Théoriquement, chacune des valeurs pourrait apparaître entre 1 et 148 fois, mais en
pratique, elle est relevée entre 1 et 5 fois. Cependant, citer ainsi toutes les valeurs de
la distribution n’est pas particulièrement utile. L’une des premières tâches des statistiques
est de fournir, à l’aide d’autres chiffres ou de graphiques, le meilleur résumé
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Par exemple, le constituant nos ſaıas propres dans «noſ auons pendu a ceſt preſent eſcrít nos
ſaıas propres» (Document 1287–10, 15). Voir→3.4.2.2.
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