S T A T I S T I C A
N O V A
STATISTICA NOVA IONEL DOROFTE Résumé Le concept de paradigme impose lidée que dans une science à un certain moment il est important non seulement les théories et les méthodes et la modalité générale souvent non pas formulés explicitement dapprocher la réalité. On croit que le paradigme de la Science de la Statistique Classique a été imposée dans une période où il nétait pas développé le calcul électronique digital. A notre avis, la révolution des Nouveaux Technologies de lInformation et de la Communication font nécessaire et obligatoire un changement de paradigme tout à fait inductive dans lanalyse des données. Notre travail propose un nouveau concept: les fonctions statistiques mobiles et logiquement créées à base de ces idées. Mots clé : Paradigme, fonctions statistiques mobiles, logiciel Excerpt The concept of paradigm imposes the idea that in a science, at a given moment, there are important not only theories and methods but also the general way frequently not explicitly formulated to approach reality. We believe that the paradigm of the Science of Classic Statistics was imposed at a time when the electronic digital calculation was not developed. In our opinion the revolution of New Information and Communication Technologies will make necessary and obligatory a paradigm change, mainly inductive in data analysis. Our work submits a new concept: the statistic mobile functions and logically created based upon this new idea. Key words : Paradigm, statistics mobiles functions, software Esquisse theorique Pour un historien et analyste futur de la science qui va examiner à distance et dans une perspective détachée et étendue létape actuelle de la science de la statistique, lobjet de notre article lui paraîtra évidemment contradictoire et hétérogène. Dune part, il enregistrera comme indubitable la pérénité dune construction théorique logico-mathématique massive et rigoureuse. De lautre côté, il trouvera intéressants les segments de lactivité quotidienne de ceux qui font des recherches, les rapports et même les essais de formuler des principes comme étant «faiblement» définis ou bien tout à fait erronés. Dun côté il remarquera comme extrêmement positives et spectaculaires les processus dinterprétation computerisée avec des algorythmes laborieux et sophistiqués qui travaillent avec un nombre de dates très grand de lautre côté, il trouvera à tout pas en commençant avec la définition non-acceptée par lunanimité des chercheurs de la science de la statistique des inadvertances de procedure, des traitements superficiels et même des résultats dont il faut se méfier. Tout de même on va imposer comme une évidence létat des faits de notre science, celui dune discipline scientifique en plein processus dépuration et maturation. Cest important de préciser dès le début le fait que dans cet article-ci on va traiter ce domaine dune manière générale, au niveau méta de lanalyse, équivalente à la définition donnée à la statistique par David J. Krus: La statistique est un successeur moderne de lépistémologie, cristallisée dans la structure de la philosophie classique. La statistique, en tant que théorie de la connaissance, fait partie intégrale de la recherche scientifique développée à travers lhistoire humaine . On pense aussi que le développement ségregaire par excellence de cette science comme des liquides non miscibles en trois traditions scientifiques, impérialistes or comptabilise nationales (Volle, M. 1982) peut être mieux compris et dirigé vers une unité conceptuelle et pragmatique. Si on fait appel aux conquêtes théoriques de lépistémologie génétique Jean Piaget (1996). Le théoricien suisse fait la distinction entre trois catégories fondamentales de la science humaine: instinctive, empirico-inductive et logico-mathématique. Il faut préciser que les deux dernières peuvent faire partie de ce quon appelle la connaissance scientifique accentuation très importante, partiellement intuitive et voire méfiante et choquante dans une certaine mesure, pour le sens commun. Cette science frontralière qui est lépistémologie génétique impose lidée que les notions et les vérités logiquo-mathématiques ne sont pas obtenues par le processus de la distillation ou de la généralisation de lexpérience empirique, mais par contre elles sont le résultat mental intrinseque, conatifo-cognitif du sujet épistemique connaisseur. On y fait référence à laspect opérationnel et non pas informationnel de lintellect humain dorigine et validation indépendentes. Si finalement les deux vérités ont la tendance de se superposer; ce fait est dû à lunité ontologique du monde de la réalité et non à la confirmation mutuelle des deux dimensions épistemiques de la connaissance humaine. Par conséquent, mutatis-mutandis, au cas de la science de la statistique il faut distinguer deux racines et deux branches maîtraisses: une direction empirique - constituée par les données, les enregistrements et lexpérience et une autre, mathématique qui se développe axiomatique-deductif. Le type de recherche, dactivité humaine de connaisance scientifique et voire la qualification et le contenu-même du métier de celui qui travaille dans les deux types de statistiques sont ou devraient être différentes. Lutilisation de notre instrument danalyse Statistica Nova va valorifier clairement dans lusage de la recherche cette bipolarité méthodologique. On trouve que dans cette analyse, ce que va nous aider cest une direction insuffisamment exploitée du thème donné, selon nous le concept de paradigme, développé par Thomas Khun(1989). Pour le célèbre auteur, ce qui réunit vraiment, en dépit des apparences, les hommes de science dun domaine ou dun autre ne sont pas seulement ou premièrement les théories et les méthodes explicites comme on peut le lire dans les livres, mais une manière commune, plutôt non-explicite et intuitive daborder, traiter et résoudre les problèmes, délimitée par le concept ci-dessus mentionné. Le grand philosophe de la science fait la dsitinction entre les deux étapes à évolution cyclique: la science commune et celle pré-paradigmatique. La dernière se caractérise par lapparition des données, des événements et des hypothèses apparemment excentriques qui ne sharmonisent plus avec ce que la communauté scientifique attendait ou acceptait jusquà ce moment. La première manière de réagir envisagée serait celle de les minimiser comme des exceptions peu importantes. En réalité, ce ne sont que les étapes aux débuts dune nouvelle révolution scientifique qui viendra et modifiera le paradigme même ou la matrice épistémique de la discipline. Du point de vue historique, d après G. Udny Yule, la période classique de la statistique est divisée dans la littérature de spécialité en deux époques, (assimilables par nous au terme paradigme): Carlovingiana (Karl Pearson) et Piscatoriala (Sir Ronald Fisher) - citee apres Krus J.David (2004). Le calcul électronique et les nouveaux développements mathématiques ont permis la parution et le développement de nouvelles stratégies. En proposant une méthode nouvelle de lanalyse exploratrice des données, limplication statistique, Regis Gras (1996) analyse les structures profondes qui peuvent permettre la visualisation de la resssemblance entre les variables; en présent, les mathématiciens utilisent deux types de méthodes: lanalyse factorielle et la théorie de la classification. Mais, conformément à lauteur même, les deux approches sont, en général, symetriques et ne permettent pas de préciser la façon dont la réponse du sujet envers une variable serait la réponse du même sujet pour une autre variable. Au-delà de la solution à retenir par cet auteur cest-à-dire lagrégation successibe des classes dimplication, pour notre étude, on retient le fait que les deux méthodes ci-dessus mentionées sont quand même susceptibles dêtre critiquées, donc perfectibles et elles ne représentent pas seulement des solutions incontestables, comme la plupart des manuels les présentent. Les logicieles Statistica Nova comme ou util d`un nouveau paradigme La dernière décennie a porté devant la communauté scientifique une nouvelle approche. Comme jai fait la supposition dans un matériel accepté à la présentation à Jena (Statistica Nova : the mobile statistical functions and multivariate analysis SMABS 2004 Program: Posters & Software Presentation), le lancement de lanalyse multivariée des transformations dampleur dun grand nombre de variables en interconnexion à laide des ordinateurs électroniques de grande ampleur a créé un enthousiasme général dans les milieux de ceux qui activaient dans ce domaine. Les nombreuses publications américaines, mais surtout leur replique en français dues à J.P.F. Benzacri (1973) et Fr. Gendre, (1976) créaient de loin limage dun immense succès annoncé en ce qui était lune des plus impressionnantes révolutions scientifique-méthodologique dès lapparition de la méthode expérimentale théorisée par François Bacon dans Le nouveau Organon. Celui-ci a été le tonus psychique avec lequel jai abordé la recherche des données expérimentales, au début de ma carrière personnelle (aux années 75-80)». Les perspecives et les promesses dune «super-statistique» en plein développement, cest-à-dire «lanalyse multivariée» ont focalisé en permanence lattention et surtout les espoirs cognitifs des chercheurs des sciences empiriques. Cumulées avec le développement et la diffusion à grande échelle des ordinateurs électroniques, des méthodes danalyse sophistiqués comme la régression multiple et lanalyse dispersionelle, factorielle et canonique appliquées sur milliers ou dizaines de milliers de cas semblaient être «la petite clé enchantée» qui ouvrirait la porte cachée derrière laquelle se trouve la vérité sans équivoque qui se cache derrière les chifres de la diversité des mesurages complets, mais, de cette perspective, souvent décevante. Surtout les spécialistes des sciences humaines et les humanistes se sont fait de grandes illusions, qui se sont prouvées partiellement sans fondement, que ces nouveaux modèles mathématiques et lanalyse électronique des données mèneront à laccroissement bien désiré de la rigueur et de la validité dans lanalyse et la prédiction du comportement humain. Que la réalité a été toute autre, le prouvent aussi les essais de plus en plus élaborés qui vont perfectionner la théorie et la méthodologie de lanalyse statistique multivariée pour laquelle les nombreaux manifestations scientifiques tentent de marquer un pas en avant. Non seulement linnovation et le perfectionnement des méthodes, des systèmes de calcul et lapprentissage de la statistique, mais leur révolution sont «en air», étant prêts à tout instant à exploser, à une simple étincelle. En cela, le projet gouvernemental déclanché en Allemagne fait la preuve Neue Statistik (*). Conformément à la présentation du projet rassemble de différents éléments détude interactifs basés sur loutil multimédia, dans une méthode exploratrice, afin denseigner et apprendre la statistique dans le cadre conceptuel de lappréhension combiné. De nombreux autres sites web remarquables (Forest W. Young (2004), Klaus J.David et al. (2004)) offrent une quintessence des possibilités quune telle modernisation informatisée de la statistique peut ouvrir. Lune des représentantes très importantes des nouvelles orientations, Monique Le Guen écrivait récemment: « Pour être bien comprise, la statistique devrait être vue par les apprenants comme le prolongement dun raisonnement naturel, commun a toute intelligence humaine» (Le Guen, 1999) et aussi « cet article sinscrit dans une démarche de sensibilisation aux différentes facettes de la Statistique. La visualisation de linformation par des méthodes graphiques lorsquelle sappuie sur les Nouvelles Technologies de lInformation et de la Communication, apparaît comme une voie prometteuse vers une meilleure compréhension des concepts abstraits de la Statistique. » Le point de vue de lauteur de cet article est que ces critiques et propositions novatrices publiées jusquau présent, sont quand même tributaires au vieux paradigme de la statistique. La Statistique Nova suit une re-analyse sur des positions nouvelles dapprochement des données. Lexpérience de lactivité pratique ma menée vers une désillusion totale par comparaison à mes espoirs. Personnellement, en 1977 jai fait une recherche multivariée sur des donnés collectionnées avec toute rigueur de Laboratoire de médicine et psychologie de laviation de Bucarest sur un total de 77 de prédicteurs. Le résultat a été entièrement démobilisant: les 2400 coefficients de corrélation calculés qui dépassaient rarement le niveau de la signification statistique et la régression multiple nont pas contribué à lamélioration du coefficient général de validité de lexamen médico-psychologique. Pour moi cétait clair que lanalyse multivariée telle quelle se présente aujourdhui aussi, en dépit de la spectaculosité de certains softwares présentés avec beaucoup de publicité par les grandes companies du domaine, a des limites intrinseques qui ne font que cacher de point de vue épistémologique le relevé du fond de la recherche empirique. Lévolution des sciences empiriques a été dépendente de la capacité denregistrer, dinventorier et danalyser un grand nombre de données. Limités par les posibilités modestes dinterpréter les informations dans lère pré-computérisée; les hommes de science ont recours volens nolens à des modalités simplifiables pour éviter un passage à ce temps difficile ou même impossible à réaliser. En présent, la révolution IT permet une nouvelle manière daborder lanalyse statistique des données. En ce sens, le nouveau concept des fonctions statistiques mobiles et le logiciel Statistica Nova quon propose offre une nouvelle ouverture méthodologique aux applications pratiques promettantes. Un premier pas dans ce sens a été réalisé dans une œuvre présentée à Cardif a linvitation de professeur Michel Apter, linitiateur de la Société Internationale de Reversal Psychology (Dorofte I. and Dorofte T. 1983) . Ensuite, se sont succédées en 2002 les séances prolongées de travail au cours de lAssociation MIRAGE (Carcassonne, France) Eugen Horber (***). Dans une étape avancée, cette nouvelle méthode et son logiciel ont été présentés à Berlin (Dorofte, Ionel 2003). Les résultats novatrice avec des analyses concrètes realise avec logiciel Statistica Nova 1.1 ont été inclus, avec le soutien amicalement et inestimable de professeur Jean-Claude Regnier, sur le CD avec les œuvres présentées a « Journée de la Statistique », Groupe SDF « Enseignement de la Statistique », Montpellier 2004 (Dorofte I. 2004). Ce qui suit, cest une présentation des quelques points dinflexions dans lévolution probable de notre science, qui dans un futur proche avec le support de quelques collègues soutenant avec enthousiasme cette idée ceux-ci vont se multiplier et devenir plus forts. On présentera succinctement et avec des exemples lune de nouvelles nous considérons remarquables - que notre logiciel discutera dans le cadre de problème de directions probables dans lesquelles la science applique de la statistique doit évoluer si elle ne veut pas perdre le contact avec lutilisateur final (évidemment, ces sont des considérations personnelles pour de ne pas comprendre quon a des prétentions insuffisamment fondées de réale compétence). . Lapplication informatique STATISTIQUE NOVA est achevée en deux variantes: 1)Excel familier à tous et 2) Visual Basic, software pour programmation qui permet la construction des logiciels en format exécutable habituel pour les utilisateurs des applications informatiques. On croit que de cette manière, les utilisateurs ont une interface double, plus accessible. Lidee dutilisation et a une software tres connue de birotique est promove aussi par les Cercles de réflexions et en ateliers autour de l'utilisation du tableur EXCEL organisee avec impertoublement enthousiasme par Alain Morineau(**).Nous citations ensuite : « Une feuille Excel est un outil simple pour créer et personnaliser des calculs et des graphiques statistiques ; Excel est économique car " tout le monde a Excel " dune façon ou dune autre, au bureau, à lécole ou chez soi » Par lutilisation de lExcel on voudrait imposer lidée que les softwares performants ne sont pas absolument un produit super-sophistiqué et ésotérique, pensé par des super spécialistes, mais une procédure bureautique-informatique commune et accessible à tous. En plus, les données de la variante Visual Basic sont sauvées en fichiers Excel, qui peuvent être lus et analysés et les données peuvent être compléter séparément tout comme on fait à une application simple Microsoft Office. Les deux images qui suivent présentent : fig.1 (linterface en Excel pour Statistica Nova) et fig.2 (document Excel dans lequel les résultats de variante Visual Basic sont sauvées). Fig.1 Fig.2 Des années de recherche se sont succédées afin de développer la théorie et la méthodologie des fonctions statistiques mobiles. Notre idée principale est celle que les valeurs des fonctions statistiques ne doivent pas être calculées de façon unitaire sur tout le domaine de définition des variables, mais par lintermède dune «fenêtre mobile» on va calculer des dizaines ou des centaines de valeurs. Dans une première étape, on obtient une courbe de fréquence des données plus fidèle et stable que celle obtenue par la méthodologie courante. Le calcul des coefficients de corrélation mobiles prouve le plus souvent - en une maniere totalement impressionnante- quà lintérieur dune valeur petite ou bien insignifiante calculée par la statistique classique il y a en realite des intervalles de corrélation significatives ou même forte! . Logiciel Statistique Nova a cinq fenêtres de travail principales appelables, en appuyant sur un de cinq boutons de la barre du menu : Dates, Variables, Correlations, Dispersions, Valeurs. Toutes les opérations danalyse ou dinformation sont de résoudre au cadre dune seule fenêtre, ce qui fait très facile linstrumentation dune analyse statistique par un utilisateur qui ne parcourt que les instructions élémentaires fournies par lauteur avec le logiciel (Manuel dutilisation). Fig. 3 Ce qui suit cest une présentation cest la fenêtre Variable, sans entrer en détails qui nécessiteront une analyse plus ample et dédiée strictement à lutilisation de ce logiciel. On fait la précision que par un seul click on peut choisir la variable danalyse des ceux enregistrées dans la base de dates. On peut aussi compléter dans la fenêtre petite dédiée à ce but le numéro denregistrements quon veut inclure dans cet analyse-là. (par exemple.: Figure 2 = 200 enregistrements).Un autre avantage, quon considère important, cest pour que la graphique de visualisation des dates à part laffichage des valeurs brutes - présente une double scalaire des valeurs: 1) en unités de position(quartile) dessinées en vert; 2) en unités normales normées tracées en mauve. Concrètement, une première critique du paradigme classique de la science de la statistique est la rupture de la méthodologie et surtout des logiciels de calcul statistique du concept et du software spécifique au bases de données. Si nous acceptons la définition de James T. McClave et co.(1997) que « la statistique est la science des données » notre propre définition nest pas loin: «la statistique étudie des invariants numériques, structuraux et dynamiques des bases de données ». Le logiciel Statistica Nova permet de retrouver par lintermède des clés intuitives chaque individu statistique ce qui constitue dans beaucoup des situations une aide immense pour le chercheur et pour le praticien. Dans la Fig. 4, au dessous de axe d`abscise, de on est represente dans les deux rectangles blanches, les coordonnes de L`INDIVIDU Michel (nombre = 3 dans la basse des donnees = Assurance) precisement :Valeurs Brut = 1573 et Unites Z = - 0.78 Fig. 4 Dans la figure ci-dessus, sous le graphique de distribution de la collectivité de 200 cas pris en calcul, sur laxe horizontal lindividu concret est visualisé en blanc. On peut lire le dates brutes, aussi bien que les valeurs normales normées correspondantes à cet enregistrement. Dans une modalité très simple en appuyant sur les deux boutons de déplacement sous la cassette LINDIVIDU lutilisateur peut choisir et visualiser un autre enregistrement au choix. Une autre limite importante selon nous- de la méthodologie classique est représentée par la définition des fréquences des valeurs dune série de données sélectionnées par lintermède de certains intervalles exclusifs. Par la modification du numéro des intervalles le graphique des histogrammes aussi fréquemment utilisées que le public large les assimile avec la statistique même peut apparaître totalement différent si le numéro des cas nest pas très grand et la distribution est peu régulière. La méthode proposée par nous est de « scanner » le champ de données arrangées ascendant à laide dune « fenêtre mobile » qui avance pas après pas sur laxe des X dun pas moindre à la largeu de la fenêtre. Les histogrammes obtenus virtuellement sont superposés successivement, le centre de lintervalle Xi par la valeur Yi de la fréquence constatée délimitant une courbe avec un grand nombre ditérations : de 70 à 700, que nous avons nommée : la courbe de données (dans le graphique couleur rouge). La moyenne et la dispersion des données scientifiques permettent le calcul de la courbe normale la plus proche (dans le graphique couleur mauve), tel que lon peut voir dans le graphique . Dans le graphique (Fig. 4) il y en a deux courbes: 1) la distribution empirique ou la courbe des dates, comme on la nomme, visualisée en rouge; 2) la courbe normale cest la plus proche comme moyenne et dispersion, visualisée en mauve. Une direction principale de notre méthodologie cest de comparer avec des notre instruments danalyse les deux courbes puisque - considère-t-on les méthodes pratiquées au présent sont superficielles, incomplètes et pour quoi pas parfois incorrectes finalement. Ensuite, le logiciel offre trois méthodes pour désigner graphiquement et numériquement les différences suivies par les chercheurs. La première serait « la courbe des différences » obtenue par la comparaison les graphiques obtenues (voir Fig. 5) : Fig. 5 La seconde serait le calcul des différences de fréquence sur quartile (Fig. 6). La troisième est une visualisation en six classes sigma : intervalles égales de Z = 1 sur lintervalle 3 Z+ 3 Z (Fig. 7) : Fig. 6Fig. 7 Le logiciel Statistique Nova et lenseignement de la statistique. Quelques remarques concernant létat actuel de lenseignement de la statistique. Nous assumons, premièrement, quau niveau de lécole il y en a besoin de restructurations novateurs dans la profondeur de lanalyse didactique: dans lenseignement de la statistique de la manière pratiquée au monde on prend très peu en considération le fait primordial que les élèves et les étudiants de nos jours sont plutôt plus liés aux ordinateurs quau tableau noire et à la craie, quils utilisent avec plus daisance la souris que le stylo et même le référentiel cognitif et de valeur est modelé en grande mesure par les Nouvelles Technologies de lInformation. Enseigner la statistique, tout comme on le faisait à lépoque de Yule & Kendall, cest-à-dire faisant abstraction et même défiant cette nouvelle réalité signifie séloigner au fur et à mesure de ses propres objectifs, bien sûr, en dehors de cette désuète supériorité de nos jours dune discipline qui semble être incompréhensible avec intention. En réalité, la plus grande majorité des jeunes daujourdhui peuvent assimiler dune manière constructive linstrument statistique danalyse à la condition que la modalité de transfert des connaissances soit compatible avec la formation intellectuelle moderne. Or, quel est limpact de ce reste de caractéristique ultra-traditionnelle de la science de la statistique avec les notations des variables en grecque (pour quoi pas même hiéroglyphe et cunéiforme ?!). Ce symbolisme aujourdhui étrange et ésotérique (rappelant dune certaine manière de la bibliothèque secrète décrite dans le livre Nom de la rose par Umberto Ecco) tout à fait incompatible avec le clavier daccès des ordinateurs ne peut créer quun hiatus auto-bloquant entre la science de la statistique et lutilisateur virtuel. Nous croyons que cette manifestation scientifique de grand prestige international peut permettre douvrir la discussion dune modernisation et dune adaptation du langage de cette science très importante au niveau NTE du millenium III. Personnellement nous pouvons déjà proposer un premier Guide pratique de traduction du symbolisme statistique grec en langage moderne de lutilisateur de lordinateur. Non seulement les étudiants, mais aussi un grand nombre de ceux qui enseignent la statistique constaterons quils peuvent communiquer dune manière directe et plaisante avec lordinateur. Une barrière importante dans la compatibilité informatique de la science de la statistique est linertie de la conviction largement partagée que développer des applications logiciels pour lobjet détude est quelque chose de très compliqué, accessible seulement à une élite favorisée par les programmeurs. Cette mentalité non-désirée, mais encore forte, a ses origines dans la programmation difficile du commencement de lépoque des ordinateurs. Elle a été maintenue dune manière artificielle dans lactualité avec une action propagandistique immense (et ultra-bénéfique du point de vue financier) des firmes internationales de software. Personnellement, en nayant que des connaissances dautodidacte dans la science des ordinateurs, nous avons réalisé tout seul et dans un temps assez court, le logiciel STATISTICA NOVA. Considérations épistemologiques À la fin de cet article il y faut faire quelques observations. Je commencerai par préciser que le titre et la thématique très ambitieuse et en plus la manière nonconventionelle daborder la matière ne tient ses origines comme il pourrait paraître à une première vue au manque de modestie ou dans une éventuelle supra-appreciation excessive des posibilités intellectulles ou logistiques de lauteur. Au contraire, mon expérience de plus de deux décénnies à recueillir, à filtrer et à interpréter les données expérimentales a été en quelque part marquée, mais en permanence marquée par des insatisfactions cognitives et professionelles et a conduit à une permanente mise en évidence des limites personnelles aussi que de la méthodologie et de lapareil mathématique-informatique utilisé dans la recherche statistique. Pour quelquun dau-delà de la science de la statistique avec tout son arsénal de notions à temps peu accessibles, aux formules savantes écrites avec des symboles ésotériques dun langage accessible en sa totalité seulement à un groupe élitiste dinitiés aux calculs longues, alambiqués et difficiles même pour le plus avancé ordinateur doué avec des super-softs procurés des grandes companies elle ressemble à une cité, une grande forteresse inexpugnable, sculptée dans le granite même de lintelligence humaine supérieure. Une architecture générale majestueuse aux archétypes gigantesque-impériales doublée dune minutiosité accablante du détail fin et alambiqué qui semble aller grâce à une manufacture fatiguante vers la structure même moléculaire de la matière cognitive travaillée te donneront le sentiment accablant de la rigueur sévère, de la prestance et de la perfection. Pour celui qui entre comme employé et visitateur dans la citadelle de cette science ésothérique qui ne peut écrire ses formules quavec des lettres greques incompatibles avec lordinateur ou la vie quotidienne lintangible est la plate-forme de référence. Cette intervention critique essaie de situer le lecteur, au moins pour quelques moments, dans une perspective différente. Il y a une certaine manière relativement détachée et catégorique de voir les choses dans lesquelles on pourra saisir lévidente surprise que les murs imposantes de nimporte quelle construction de la civilisation humaine ont, dans la majorité des cas, des fissures internes, que la structure solide de résistence dun édifice peut céder sous sa propre masse, et les choses chères et impressionnantes peuvent se découvrir après une examination attentive inutiles et de mauvais goût. Lauteur de ces lignes a abordé une perspective non voulue mais critique et nonconventionnelle. Les nombreux livres, brochures de popularisation et traités académiques introductives dans la statistique nous parraissent, au-delà de la diversité de la techno-rédation et du support informatif, monotones et répétitives lorsquon se rapporte à une nouvelle approche, simple, logique et spectaculaire. Or, cest justement la démarche du présent ouvrage et du software adjacent, cest-à-dire celui desquisser un brouillon avec le travail des contrées inconnues du Nouveau Monde de la Science vue au-delà du brouillard des distances, une Nouvelle Statistique que sera probablement conquise pour nous dans un avenir prévisible par un nouveau Columb des mathématiques. Jusquà ce moment, au- delà du travail immense et dune dose nécessaire de nonconformisme, lauteur de ce livre a tout au plus le mérite de ce personnage des contes de fées de Hans Christian Andersen qui exprimait à la surprise de tous la vérité toute simple que tout le monde voyait, mais que tous craignaient dire afin de ne pas se faire juger par la colectivité conservatrice: «Lempereur est nu!» Ce nest pas difficile, respectant les limites littéraires de toute métaphore, dentendre quelquun qui est plus détaché des coutumes de la comunauté scientifique donner une réplique appropriée: «La reine de la statistique est resplendissante, mais encore vierge». Finalement, nous exprimons notre conviction que les demandes actuelles de la nouvelle société de la connaissance, impose une restructuration bien plus profonde, au niveau paradigmatique, de la science de la statistique. Note Le logiciel Statistica Nova couvre beaucoup dautres procédures et analyses statistiques comment : corrélation mobiles, lanalyse graphique de dispersion, lanalyse multidimensionnelle avec fonctions variables et un nouveau domaine la normalisation statistique des valeurs . Une présentation même succincte dépasse le schéma dun article. Lhomme intéressé a la possibilité de les trouver dans le matériels qui seront publies dans le future proche. Reference Allard F., Sanders H.D. (1992) Les statistiques : une approche nouvelle, Montreal, Mc GrowHill Editeurs. Bourin, J.L.(1998) « Comprendre les statistiques descriptives » , Paris, Armand Colin Tours. Benzacri, J.P.F., (1973) « L`analise des donne », Paris, Dunot,1973. Delmas B. (2000) «Statistique descirptive », Paris, Edition Nathan. Dorofte, Ionel (1981) « Analiza si predictia persormantelor umane », ESE, Bucuresti Dorofte I. and Dorofte T. 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