Data Transformation

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Summary

TLDRCette présentation aborde la transformation des données, essentielle pour corriger les données non normales et répondre aux exigences des tests paramétriques. Une distribution normale est caractérisée par une moyenne, une médiane et un mode centrés, avec une variance uniforme. Les transformations courantes incluent la transformation logarithmique, qui est efficace pour les données très asymétriques à droite, la transformation racine carrée, qui est plus douce et peut être appliquée à des valeurs nulles, et la transformation réciproque, qui est forte mais ne doit pas être utilisée sur des valeurs nulles. La transformation des données peut être réalisée facilement à l'aide de logiciels spécialisés.

Takeaways

  • 📊 La transformation des données est cruciale pour corriger les données non normales.
  • 📈 Une distribution normale a une moyenne, médiane et mode centrés.
  • 🔍 Les histogrammes aident à visualiser la distribution des données.
  • 🔄 La transformation logarithmique est la plus courante pour les données asymétriques.
  • ➕ La transformation racine carrée peut être appliquée à des valeurs nulles.
  • ⚠️ La transformation réciproque ne doit pas être utilisée sur des valeurs nulles.
  • 💻 Les logiciels comme R et SPSS facilitent la transformation des données.
  • 🧮 Évitez de faire des transformations manuellement, c'est chronophage.

Timeline

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    Lucy présente la transformation des données, expliquant son importance pour corriger les données non normales et répondre aux exigences des tests paramétriques comme la régression linéaire. Elle souligne que même les données normalement distribuées peuvent bénéficier de transformations pour rendre les motifs plus interprétables. Elle définit la distribution normale comme ayant une moyenne, une médiane et un mode centrés, et explique comment visualiser les données à l'aide d'un histogramme pour vérifier la normalité. Les données non normales, appelées données biaisées, nécessitent des transformations pour répondre aux critères des tests paramétriques.

Mind Map

Video Q&A

  • Pourquoi est-il nécessaire de transformer les données ?

    La transformation des données est nécessaire pour corriger les données non normales et pour répondre aux exigences des tests paramétriques.

  • Qu'est-ce qu'une distribution normale ?

    Une distribution normale est centrée autour de la moyenne, de la médiane et du mode, avec une variance uniforme.

  • Quels sont les types de transformations de données ?

    Les trois principaux types de transformations sont logarithmique, racine carrée et réciproque.

  • Quand utiliser la transformation logarithmique ?

    La transformation logarithmique est utilisée pour les données très asymétriques à droite.

  • La transformation racine carrée peut-elle être appliquée à des valeurs nulles ?

    Oui, la transformation racine carrée peut être appliquée à des valeurs nulles.

  • Quel logiciel peut être utilisé pour transformer des données ?

    Des logiciels comme R, SPSS et Excel peuvent être utilisés pour transformer des données.

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    Hi my name's Lucy and today I'm going to  talk to you about data transformation.
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    So why do we sometimes need to transform our  data? Well, primarily data transformation is
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    done to help correct non-normal data and if you're  wondering what non-normal means I'll explain in
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    the next slide. It also allows your data to meet  the assumptions of a number of parametric tests
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    like linear regression and lastly data  transformation can make patterns in your
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    data more interpretable and for this reason it is  often done even when your data does largely have
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    a normal distribution. So this is what we mean  when we say your data has a normal distribution
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    the mean, mode, and median of the data is centred  and the distribution of your data is uniform so it
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    is nicely balanced either side of the centre. The  fastest way to know whether your data is normally
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    distributed is to visualize your data first using  a histogram. As you can see from the top picture
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    this data follows a normal distribution with  uniform variance and a centred mean, median
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    and mode however the bottom two examples do not  have normally distributed data and this is what
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    we called skewed data. In the bottom two examples  where we have left hand and right hand skewedness
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    you could not use a parametric test like linear  regression without transformation, as the data
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    does not meet the assumptions of being normally  distributed with uniform variance. There are three
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    main types of transformations that are used to  normalize data: the logarithm, the square root
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    and the reciprocal. We call these transformations  variance stabilizing as their main purpose is to
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    make the variances either side of the centre the  same- helping our data to meet the assumptions
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    of parametric tests. I'm not going to go into  the mathematics of each type of transformation
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    but let's look at the advantages of each method  and what data type is most suitable for each one.
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    The logarithmic transformation is the most  commonly used type of data transformation,
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    it usually works best for highly right skewed  data but can be used for both left and right
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    hand skewness. It cannot be applied to  zero or negative values and this is most
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    appropriate for continuous variables such  as height or distance. So here is the
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    distribution of a data set before and after  performing the logarithmic transformation.
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    As you can see on the left this data is very  highly skewed however following transformation
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    its mean median and mode are centred and  its variance is uniformly distributed.
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    The square root is a transformation method  with a moderate effect on distribution shape,
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    so it is weaker than the other methods. It is also  typically used for reducing right hand skewedness
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    and has the advantage that it  can be applied to zero values.
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    It is most commonly applied to count data  especially if the values are mostly small.
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    The reciprocal is a very strong transformation  method which can have a dramatic effect on
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    distribution shape. It shouldn't be used on zero  values and whilst it can be applied to negative
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    values it is generally the most useful when all  the all the values are positive. The advantage
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    of using the reciprocal is that it can often be  easily interpreted in terms of your original data.
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    So exactly how do you transform your data? So data  transformation can very easily be done in software
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    like R and SPSS, you can also do it in excel and  if you wanted to you can even do it by hand using
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    a calculator. However I wouldn't recommend this  as it is very time consuming and you can very
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    easily do it in a software that has a built-in  function especially for data transformation.
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    So I hope you found this helpful and good luck
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  • transformation des données
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