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Guide de l'enseignant: Étendue et écart interquartile

Apprends à mesurer la dispersion des données avec l'étendue et l'IQR.

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Quiz de classe

10 questions sur Dispersion & Variabilité. Les élèves participent avec un prénom, tu vois tous les scores.

Pour les enseignants

Objectifs d'apprentissage
  • Calculer l'étendue d'un ensemble de données
  • Identifier les quartiles (Q1, Q2, Q3) dans des données ordonnées
  • Calculer l'écart interquartile (IQR)
  • Comparer l'étendue et l'IQR comme mesures de dispersion
  • Expliquer pourquoi l'IQR est résistant aux valeurs aberrantes
Prérequis
  • Compréhension de la médiane et comment la trouver
  • Capacité à ordonner les nombres du plus petit au plus grand
  • Compétences de base en soustraction
  • Familiarité avec le concept d'ensembles de données
Amorces de discussion
  • 1. Quand préférerais-tu utiliser l'étendue plutôt que l'IQR, et vice versa ?
  • 2. Une entreprise rapporte que le salaire moyen est de 60 000€ avec un IQR de 10 000€ et une étendue de 500 000€. Qu'est-ce que cela te dit ?
  • 3. Comment l'ajout d'une valeur aberrante affecterait-il l'étendue ? L'IQR ?
  • 4. Si deux ensembles de données ont la même étendue mais des IQR différents, qu'est-ce que cela te dit sur leurs distributions ?
Idées reçues courantes

Penser qu'une plus grande étendue signifie toujours plus de variabilité dans toutes les données

Croire que Q1 et Q3 sont toujours aux 25ème et 75ème points de données

Idées de différenciation

Pour les élèves en difficulté:

  • Utilise de petits ensembles de données (5-7 valeurs) avec des nombres entiers
  • Fournis une liste de contrôle étape par étape : ordonner les données, trouver la médiane, diviser, trouver Q1, trouver Q3, soustraire
  • Utilise des droites numériques pour visualiser les positions des quartiles

Pour les élèves au niveau:

  • Travaille avec des ensembles de données de 10-15 valeurs
  • Inclus des ensembles de données avec et sans valeurs aberrantes pour comparaison
  • Interprète l'étendue et l'IQR dans leur contexte (notes de tests, températures)

Pour les élèves avancés:

  • Analyse des ensembles de données où moyenne, médiane, étendue et IQR racontent des histoires différentes
  • Explore la règle du 1,5 IQR pour identifier les valeurs aberrantes
  • Compare les distributions en utilisant les résumés à cinq nombres
Alignement aux standards
  • 6.SP.B.5c (CCSS.MATH.CONTENT.6.SP.B.5.C)

    Donner des mesures quantitatives du centre (médiane et/ou moyenne) et de la variabilité (écart interquartile et/ou écart absolu moyen)

  • 6.SP.B.4 (CCSS.MATH.CONTENT.6.SP.B.4)

    Afficher des données numériques dans des graphiques sur une droite numérique, y compris des diagrammes à points, des histogrammes et des boîtes à moustaches

Ressources de la leçon
  • visualBoîte à moustaches interactive

    Les élèves explorent comment l'étendue et l'IQR apparaissent sur une boîte à moustaches

  • activityInvestigation des valeurs aberrantes

    Compare l'étendue et l'IQR avec et sans valeurs aberrantes

  • worksheetAnalyse de données réelles

    Calcule l'étendue et l'IQR pour des statistiques sportives, des données météo et des notes de tests

Contenu de la leçon

Tout ce que voient les élèves : définition, exemples, erreurs fréquentes, applications. Touchez pour ouvrir.

Définition

L'étendue et l'écart interquartile (IQR) sont des mesures de dispersion qui nous indiquent à quel point les valeurs des données sont dispersées.

Étendue

L'étendue est la différence entre la plus grande et la plus petite valeur :

Écart interquartile (IQR)

L'IQR mesure la dispersion des 50% centraux des données :
Où :
  • (Premier quartile) = médiane de la moitié inférieure
  • (Troisième quartile) = médiane de la moitié supérieure
L'IQR est plus fiable que l'étendue car il ignore les valeurs extrêmes (valeurs aberrantes).

Exemples résolus

Trouve l'étendue de ces notes de test :

1

Identifier la valeur maximale

En regardant toutes les valeurs : Maximum

2

Identifier la valeur minimale

La plus petite note de l'ensembleMinimum

3

Calculer l'étendue

Erreurs courantes

Ne pas ordonner les données avant de trouver les quartiles

Pourquoi c'est faux: Les quartiles sont basés sur la position dans les données ordonnées. Des données non ordonnées donnent de mauvaises valeurs de Q1 et Q3.

Correct: Trie toujours les données du plus petit au plus grand d'abord, puis trouve la médiane et les quartiles.

Inclure la médiane dans les deux moitiés lors de la recherche de Q1 et Q3

Pourquoi c'est faux: Quand tu as un nombre impair de points de données, la médiane doit être exclue des deux moitiés.

Correct: Pour les ensembles de données de taille impaire, divise les données en excluant la médiane, puis trouve Q1 et Q3 à partir de ces moitiés.

Confondre l'étendue et l'IQR

Pourquoi c'est faux: Ils mesurent des choses différentes : l'étendue utilise les valeurs extrêmes, l'IQR utilise les quartiles.

Correct: Étendue Max Min. IQR . Les deux mesurent la dispersion, mais l'IQR se concentre sur les 50% centraux.

Pourquoi c'est important

Comprendre la dispersion des données est essentiel dans la vie quotidienne :
  • Météo : Une ville avec des températures allant de à a un temps constant, tandis que à montre une variation extrême
  • Sports : Les athlètes constants ont un petit IQR dans leurs scores ; les inconstants ont de grandes dispersions
  • Contrôle qualité : Les fabricants utilisent l'IQR pour s'assurer que les produits sont uniformes
  • Notes : Les enseignants analysent la dispersion des notes pour comprendre la performance de la classe
L'étendue donne un aperçu rapide, mais l'IQR indique la variation typique sans être faussé par les valeurs aberrantes.

Applications dans le monde réel

Comparaisons de salaires

Les entreprises utilisent l'IQR pour comprendre les fourchettes de salaires typiques sans être faussées par les salaires des dirigeants.

Exemple:

Si les salaires dans une entreprise vont de 30 000€ à 500 000€, mais que l'IQR est de 35 000€ à 55 000€, la plupart des employés gagnent dans cette fourchette plus étroite.

1Essayez vous-même

Salaires des employés (en milliers) : 32, 38, 42, 45, 48, 52, 58, 250. Trouve l'IQR.

Quel est l'écart interquartile de ces salaires ?

Étape 1 : Écrivez l'expression mathématique

D'abord trouve et , puis calcule :

Performance athlétique

Les entraîneurs analysent la constance des athlètes en utilisant l'IQR des mesures de performance.

Exemple:

Les temps au 100m d'un sprinter : secondes. Un petit IQR indique une performance constante.

2Essayez vous-même

Les points par match d'un joueur de basket : 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30. Trouve l'étendue et l'IQR.

Quelles sont l'étendue et l'IQR ?

Étape 1 : Écrivez l'expression mathématique

Calcule les deux mesures de dispersion :

Points clés

  • 1Étendue Maximum Minimum (mesure la dispersion totale)
  • 2IQR (mesure la dispersion des 50% centraux)
  • 3 est la médiane de la moitié inférieure ; est la médiane de la moitié supérieure
  • 4L'IQR est résistant aux valeurs aberrantes ; l'étendue ne l'est pas
  • 5Une étendue ou un IQR plus petit indique que les points de données sont plus proches les uns des autres (moins de variabilité)

Questions fréquentes

Pourquoi l'IQR est-il meilleur que l'étendue pour certains ensembles de données ?

L'IQR ignore les valeurs extrêmes (valeurs aberrantes) qui peuvent gonfler l'étendue. Il se concentre sur là où se trouvent les 50% centraux des données, donnant une meilleure image de la dispersion typique.

Que signifie un IQR de 0 ?

Un IQR de 0 signifie que les 50% centraux de tes données ont tous la même valeur. Cela indique très peu de variabilité dans la partie centrale de ton ensemble de données.

Comment savoir si je dois inclure la médiane lors de la recherche de Q1 et Q3 ?

Avec un nombre impair de points de données, exclus la médiane des deux moitiés. Avec un nombre pair, divise les données exactement en deux et inclus toutes les valeurs.

Glossaire

Étendue
La différence entre le maximum et le minimum dans un ensemble de données
Écart interquartile (IQR)
La différence entre le troisième quartile () et le premier quartile (), représentant la dispersion des 50% centraux des données
Quartile
Valeurs qui divisent un ensemble de données ordonné en quatre parties égales
Q1 (Premier quartile)
La médiane de la moitié inférieure des données ; 25% des valeurs sont en dessous
Q3 (Troisième quartile)
La médiane de la moitié supérieure des données ; 75% des valeurs sont en dessous
Valeur aberrante
Un point de données significativement différent des autres valeurs dans l'ensemble de données

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