DES ERREURS ACCIDENTELLES

A. — Classement des séries selon la matière observée.

Il est utile de distinguer parmi les séries statistiques les principales catégories suivantes :

1° Séries de chiffres groupant les observations d’un phénomène donné selon leur situation dans le temps. Exemples : nombre par mois, ou par année, de naissances, de morts, de chômeurs, etc.

2 Séries de chiffres groupant les observations selon leur situation dans l’espace : nombre par département, par province, etc., de naissances, de morts, de chô-

meurs, elc, “.

> Séries de chiffres groupant les observations selon les valeurs numériques prises par un attribut quelconque du phénomène observé! : décédés groupés selon läge au décès, conscrits groupés selon le tour de poitrine’, chômeurs groupés selon la durée du chômage, etc.

4 Séries de chiffres groupant les observations selon les modalités qualitatives d’un attribut quelconque du phénomène observé : nombre des morts selon la cause du décès, nombre des étrangers selon leur nationalité, nombre des chômeurs selon leur profession, etc.”?.

Envisagées dans leur caractère le plus général, ces quatre catégories de séries statistiques sont identiques,

! Nous appelons attribut un fait quelconque dont les valeurs variables caractérisent les groupes d'observations du phénomène visé par la statistique; nous donnons ainsi au mot attribut un sens large, qui risque de surprendre le lecteur, mais qui répond pourtant bien à la nature des choses, car puisque la variante varie selon les variations de la variable, c’est qu’il existe bien un lien entre elles et que l’une caractérise l’autre.

? Rappelons, en choisissant cet exemple, le grand nom de QUuÉTELET, qui utilisa une mensuration de ce genre pour comparer, comme il est dit plus loin, les courbes statistiques avec la courbe d’erreur. (Voir Quérezer, Lettres sur la théorie des probabilités, p. 400.)

$ Dans les quatre catégories de séries, indistinctement, les valeurs absolues pourraient être remplacées par des valeurs relatives ou des valeurs moyennes; on pourrait également former des séries composites, rapprochant en un taux les variations simultanées de deux phénomènes. Nous avons mentionné dès notre chapitre premier ces nuances dans la forme numérique des séries statistiques, Nous nous contenterons donc de les rappeler ici par le schéma suivant :

Séries statistiques

simples composites | l Valeurs absolues Valeurs relatives ERCE Lips mitet | | Pourcentages Pourcentages Pourcentages de répartition indépendants de fréquence

sauuaion

S21109 SUL0N —— SEA —— SUALOR —— 0 7 — SUAÉON — 7