Glossaire

Petit glossaire pour définir certains concepts

Définitions

Asymétrie

C'est un concept assez important en statistique. Un skew négatif indique une courbe en J (i.e. beaucoup de valeurs très grandes), un skew positif indique une courbe en L (i.e. beaucoup de valeurs très petites).

Elle se calcule avec: ${\gamma }_1=\frac{\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(x_i-\mu {)}^3}{{\left(\sqrt{\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(x_i-\mu {)}^2}\right)}^3}$

Écart-type

C'est la racine carrée de la Variance: $s=\sqrt{\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(x_i-\overline{x}{)}^2}$. L'interprétation qu'on peut faire de ce dernier est que:

• 68% de la population se situe à ±1 sd de la moyenne
• 95% de la population se situe à ±1 sd de la moyenne

Emotion

a fast, multicomponentional affective phenomenon composed of two distinct phases: elicitation (recueil d'informations) and response (Sander, 2013 ; Nerantzaki et al., 2021; in Erdemli, Aurdin & Sander, 2025)

Kurtosis

Voir aplatissement

Skew

Voir asymétrie

Variance

C'est un type d'écart à la moyenne. Mathématiquement, on l'exprime comme: $Var(X)={\sigma }^2=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(x_i-\overline{x}{)}^2$

En langage naturel, on peut dire que c'est la moyenne du carré des écarts à la moyenne. On l'appelle parfois aussi l'écart quadratique moyen. En tant que telle, la valeur de la variance n'est pas vraiment interprétable, mais elle a de très intéressantes propriétés mathématiques. C'est pourquoi on utilise plutôt l'écart-type.

Sources

Erdemli, A., Audrin, C., & Sander, D. (2025). An Integrative Appraisal Model of Epistemic Curiosity. Affective Science, 1-12. https://doi.org/10.1007/s42761-025-00328-7