Quand à ChatGPT … que dire.
C’est un gadget qui rendra ses utilisateur encore plus dépendant du numérique au pris d’une catastrophe environnementale sans nom … C’est le dernier clou sur le cercueil de la stabilité climatique …
Bref, je passe mon tour sur ce « progrès » …
Calculer la médiane de cotation des voies d'une SAE
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dans ton cas la distribution est à peu pres normale et donc la moyenne (6a) est egale a la mediane … et c’est plus simple a calculer 
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Une moyenne n’a de sens que sur des données qu’on peut additionner… Ça fait combien, 6a + 7c+ ?
Alors qu’une médiane peut se calculer sur tout type de données ordonnées, même si elles ne sont pas numériques. Ce qui est le cas des cotations.
Par ailleurs, même s’il est peut-être ‹ plus facile › de calculer une moyenne qu’une médiane (ce qui est déjà très discutable; c’est en réalité algorithmiquement plus simple de trier les données puis de trouver le milieu que de faire plein d’additions et une division), il n’est en revanche pas simple de vérifier au préalable que la distribution est normale afin de s’assurer que la moyenne soit égale à la médiane. Donc c’est vraiment se compliquer la vie…
Enfin, si les données étaient numériques, il n’y aurait de toutes façons aucun besoin d’écrire une nouvelle fonction dans un tableur, puisque n’importe quel tableur a évidemment une fonction =MEDIANE() déjà incorporée.
Beaucoup d’encre en tous cas pour une si petite (et inutile?) question…
Edit: je vois que @vincent_valentine a attribué une valeur numérique à chaque cotation. On peut donc calculer une moyenne de ces valeurs. Mais comme cette numérisation est complètement arbitraire, cette ‹ moyenne › n’a aucun sens: une autre manière de numériser les cotations donnerait une autre moyenne. Alors que la médiane resterait la même, puisque c’est une propriété des cotations elles-mêmes, et non pas d’une valeur numérique qu’on leur attribue arbitrairement.
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Je pense que ça ne serait pas si catastrophique. Par exemple, en faisant une conversion envers le système Australien (par ex.) selon ce tableau, ensuite calculer la moyenne, arrondir pour avoir une valeur entière, puis faire la conversion dans l’autre sens.
La question n’est pas là. Ce qui est absurde, c’est qu’on cherche ici juste à calculer une médiane, qui est un concept statistique très simple (c’est la cotation « du milieu »), facile à calculer directement sur les données (il suffit en effet de les trier, puis de regarder la valeur du rang du milieu).
Mais au lieu de faire ça on suggère de :
- transformer les données en leur attribuant des ‹ valeurs › numériques arbitraires (pourquoi 4a=1 et 6a= 13 plutôt que 4a =-10 et 6a =72 ou n’importe quoi d’autre qui préserve l’ordre ?)
- estimer au doigt mouillé que comme ces données sont distribuées à peu près normalement, leur moyenne doit être proche de leur médiane
- calculer cette moyenne numérique
- la reconvertir en cotation en utilisant toujours cette échelle arbitraire
- estimer que ce résultat constitue une approximation de la médiane qu’on aurait pu avoir directement en 1 étape
Quelle usine à gaz ! Et en plus, ça ne marche pas, puisque le résultat final varie suivant la manière dont on attribue des valeurs numériques aux cotations. C’est étonnant, quand même.
C’est assez révélateur, il me semble, d’un manque cruel de culture mathématique dans la population: comme on n’enseigne à l’école, très tôt, que le concept de moyenne, et très peu celui de médiane, on cherche toujours à tout ramener à une moyenne, alors que dans la plupart des usages, une médiane est bien plus appropriée à ce qu’on entend par « tendance moyenne ». Et d’usage plus large (tout type de données ordonnées, y compris non numériques). Et (je me répète) beaucoup plus facile à calculer.
Je n’ai jamais compris pourquoi ce n’était pas, ou si peu, enseigné. Peut-être les programmes ont-ils changé depuis, mais je n’en ai pas vraiment l’impression. Et après on s’étonne que les journalistes ou les politiques ne comprennent rien aux statistiques !
Mais on dérive un peu loin du sujet initial…
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J’ai peut-être raté des messages mais j’en ai pas vus beaucoup qui disaient que c’était pareil que la moyenne.
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tant que tu preserves une linearité peu importe les valeurs …
Il y en a au moins un… Mais je t’accorde que ma remarque est plus générale. Peut-être qu’on avait de toutes façons fait le tour du sujet…
Bref, du moment que chacun est content de la cotation moyenne de sa SAE, tout va bien. !
L’échelle des cotations en escalade est-elle intrinsèquement linéaire (autant d’écart entre 5a et 5b qu’entre 7b et 7c) ?
Commence-t-elle à 4a ?
Vous avez 2 heures… (ou plus)
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C’est un sujet assez inutile aussi mais intéressant je trouve…
A partir de quelle cotation commencent les a b et c d’ailleurs. Parce que j’ai l’impression que dans le 3 on voit pas toujours la différence entre 3a 3b 3c.
puisque tu me cites (sans me citer ;-)) je repond simplement que j’ai constaté que dans ce cas precis les donnees etant a peu pres distribuees suivant une loi normale alors la moyenne et la mediane sont semblable. ne me fait pas dire ce que je n’ai pas dit!
Et j’ajoute qu’au final l’info la plus interessante c’est la distribution car selon les cas la moyenne tout comme la mediane peuvent etre trompeuses
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on s’en fout, ici il s’agit simplement d’attribuer des valeurs numeriques pour calculer une moyenne, il faut donc preserver la structure des donnees.
(message supprimé par son auteur, sera supprimé automatiquement dans 100 heures à moins qu’il ne soit signalé)
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Tu préserves comment la structure des données quand tu ne la connais pas?
Si entre 5a et 5b c’est +2, entre 8a et 8b c’est + combien?
La distribution avec insertion de la médiane : Simple, rapide, et explicite
Quand tu classes les voies par cotation pour calculer la mediane (ou simplement grapher la distribution) tu parts du principe que chaque classe est de taille equivalente, ne pas attribuer de valeur numerique donne la fausse impression que cela peut ne pas etre le cas mais c’est une impression.
J’ajoute qu’on peut bien sur travailler avec des classes de taille variable, mais il faut alors normaliser les effectifs par la taille de la classe … on en reviens au point de depart
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