{"id":2145,"date":"1956-01-01T00:00:00","date_gmt":"1956-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rbc.com\/fr\/notre-compagnie\/histoire\/bulletin\/vol-37-n-1-janvier-1956-lutilite-des-statistiques\/"},"modified":"2022-10-17T18:46:03","modified_gmt":"2022-10-17T18:46:03","slug":"vol-37-n-1-janvier-1956-lutilite-des-statistiques","status":"publish","type":"rbc_letter","link":"https:\/\/www.rbc.com\/fr\/notre-compagnie\/histoire\/bulletin\/vol-37-n-1-janvier-1956-lutilite-des-statistiques\/","title":{"rendered":"Vol. 37, N\u00b0 1 – Janvier 1956 – L’utilit\u00e9 des statistiques"},"content":{"rendered":"
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Tout le monde emploie chaque jour des chiffres et des nombres. La notion de quantit\u00e9 entre dans les plus simples conversations comme dans les plus profondes analyses commerciales. Les statistiques servent \u00e0 r\u00e9duire les gros nombres \u00e0 une dimension o\u00f9 il est plus facile de les comprendre.<\/p>\n

Les hommes aiment \u00e0 recueillir des chiffres, \u00e0 les combiner de diverses fa\u00e7ons, \u00e0 en tirer des conclusions et \u00e0 les citer. Plus d’un homme d’affaires s’est fait une r\u00e9putation de sagacit\u00e9 rien qu’en demandant\u00a0: \u00ab\u00a0Donnez-moi les chiffres\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Quant \u00e0 ce que nous faisons des chiffres une fois que nous les avons, c’est une autre histoire. C’est un art que de savoir se servir des renseignements qu’ils donnent. Le pr\u00e9sent Bulletin s’en tient aux pr\u00e9liminaires\u00a0: comment nous procurer les chiffres n\u00e9cessaires au but que nous avons en vue\u00a0; comment les arranger de mani\u00e8re \u00e0 les faire comprendre\u00a0; comment nous prot\u00e9ger contre certains dangers.<\/p>\n

Il n’y a pas \u00e0 discuter sur le besoin de conna\u00eetre le langage des chiffres. Lord Kelvin l’explique clairement\u00a0: \u00ab\u00a0Quand vous \u00eates capable de mesurer les choses dont vous parlez et de les exprimer en nombres, vous en avez une assez bonne id\u00e9e\u00a0; mais quand vous ne pouvez pas les mesurer ou les exprimer en nombres, vous n’en avez qu’une id\u00e9e vague et peu satisfaisante.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Il importe toutefois de savoir comment rassembler nos chiffres. Un m\u00e9lange de donn\u00e9es, si consid\u00e9rable soit-il, nous est de peu d’utilit\u00e9 tant que nous n’en avons pas arrang\u00e9 et classifi\u00e9 les \u00e9l\u00e9ments et que nous ne les avons pas coordonn\u00e9s entre eux et avec d’autres donn\u00e9es. Pour cela, nous abr\u00e9geons et nous r\u00e9sumons les faits que nous avons recueillis. Par exemple, nous exprimons la dimension d’une usine par la moyenne de sa production mensuelle et l’importance d’une banque par la moyenne de ses d\u00e9p\u00f4ts. Pour comparer le rendement de deux ou plusieurs actions, nous n’avons pas besoin d’avoir recours aux tables d’int\u00e9r\u00eat\u00a0; il suffit de savoir que l’une paye en moyenne un dividende de 6\u00bd pour cent et l’autre de 6\u00be pour cent.<\/p>\n

Objet de la statistique<\/h3>\n

Le terme \u00ab\u00a0statistique\u00a0\u00bb est tir\u00e9 d’un mot grec qui signifie \u00ab\u00a0constater\u00a0\u00bb. La statistique est la science ayant pour objet le groupement m\u00e9thodique des faits sociaux qui se pr\u00eatent \u00e0 une \u00e9valuation num\u00e9rique, comme les imp\u00f4ts, la production industrielle et agricole, la population, la religion, etc. On fait aussi d\u00e9river le mot du latin \u00ab\u00a0status\u00a0\u00bb qui veut dire \u00ab\u00a0\u00e9tat\u00a0\u00bb, et \u00e0 l’origine on appelait statisticien celui qui s’occupait des affaires d’\u00c9tat.<\/p>\n

D’apr\u00e8s Galton, l’anthropologiste anglais du 19e si\u00e8cle, la statistique a pour objet de d\u00e9couvrir les moyens de condenser les renseignements concernant une masse de faits du m\u00eame ordre en br\u00e8ves et succinctes expressions se pr\u00eatant facilement \u00e0 l’\u00e9tude ou \u00e0 l’analyse.<\/p>\n

Les statistiques servent de base \u00e0 une foule de d\u00e9cisions journali\u00e8res priv\u00e9es et publiques. Les hommes d’affaires font des plans \u00e0 la lumi\u00e8re de leurs connaissances et contr\u00f4lent les progr\u00e8s de leur entreprise au moyen des rapports statistiques pr\u00e9par\u00e9s par leur personnel. La politique de l’\u00c9tat est bas\u00e9e sur des renseignements d\u00e9taill\u00e9s concernant l’embauchage, la production et le pouvoir d’achat du pays. Les lois sur la conservation, la r\u00e9pression des d\u00e9lits, la sant\u00e9 publique, l’instruction, le logement, les relations industrielles et la stabilisation \u00e9conomique doivent reposer sur des renseignements \u00e0 jour et pr\u00e9cis.<\/p>\n

La seule utilit\u00e9 des statistiques est de nous permettre de faire de meilleurs plans, de contr\u00f4ler les r\u00e9sultats, de boucler notre budget. Gr\u00e2ce \u00e0 elles, nous \u00e9largissons le champ de notre exp\u00e9rience, nous obtenons des faits sous une forme pr\u00e9cise, nous simplifions et nous classifions des donn\u00e9es num\u00e9riques de mani\u00e8re \u00e0 les rendre facilement comparables, et nous nous rendons aptes \u00e0 juger la situation et \u00e0 pr\u00e9voir le cours des \u00e9v\u00e9nements. Sans faire de plans, il est impossible de g\u00e9rer les affaires d’un commerce ou d’un m\u00e9nage, et pour faire de bons plans on a besoin des renseignements que nous fournissent les statistiques.<\/p>\n

La prudence est n\u00e9cessaire<\/h3>\n

Il existe un rapport de cause \u00e0 effet dans tous les domaines et entre les secteurs de l’activit\u00e9 commerciale. Le chef d’entreprise, si entendu qu’il soit \u00e0 ses propres affaires, doit \u00e9galement \u00eatre au courant des tendances de l’offre et de la demande et de ce que font ses concurrents. Il faut qu’il soit capable de pr\u00e9voir assez bien ce qui va arriver d’apr\u00e8s la marche des \u00e9v\u00e9nements.<\/p>\n

En m\u00eame temps, il doit veiller \u00e0 ne pas faire abus des statistiques. Quand on consacre trop de temps \u00e0 recueillir des renseignements, on augmente les frais g\u00e9n\u00e9raux. C’est ce qui arrive quand on oublie de se demander \u00e0 quoi les statistiques sont destin\u00e9es et si elles valent bien le prix qu’elles co\u00fbtent. Une bonne administration ne consiste pas \u00e0 empiler des rapports, mais \u00e0 en faire bon usage.<\/p>\n

Avant de se mettre \u00e0 \u00e9tablir des statistiques, il est bon de se demander \u00e0 quoi elles vont servir. On pourrait occuper tous les employ\u00e9s pendant des mois \u00e0 faire la moyenne des num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone de l’annuaire, mais il est difficile de savoir \u00e0 quoi pourrait servir le r\u00e9sultat. Un article du Dr. J. A. Gengerelli dans le Scientific Monthly <\/em>dit \u00e0 ce sujet\u00a0: \u00ab\u00a0Prenez, par exemple, les brins d’herbe d’une pelouse\u00a0; voil\u00e0 qui ferait un sujet magnifique de statistique\u00a0! Nous pourrions employer les meilleurs proc\u00e9d\u00e9s de sondage stratifi\u00e9 pour calculer le nombre de brins d’herbe dans un arpent.\u00a0\u00bb Mais \u00e0 quoi cela servirait-il\u00a0?<\/p>\n

Sources de renseignements<\/h3>\n

La plupart des renseignements qui servent de base aux statistiques dans une entreprise commerciale \u00e9manent de deux sources\u00a0: les minist\u00e8res du gouvernement et le bureau de la maison.<\/p>\n

Le Bureau f\u00e9d\u00e9ral de la statistique et les services de la statistique des provinces et des municipalit\u00e9s publient chaque jour des rapports d\u00e9taill\u00e9s sur tous les aspects de la production, de la distribution et de la consommation au Canada\u00a0; sur la population, l’\u00e9migration et les revenus\u00a0; sur l’\u00e9lectricit\u00e9, le charbon, le p\u00e9trole, la production agricole et foresti\u00e8re, la p\u00eache, les mines et, en somme, toutes les occupations qui contribuent \u00e0 notre existence.<\/p>\n

Ces rapports, sans parler du tr\u00e8s complet recensement d\u00e9cennal, sont mensuels, hebdomadaires ou quotidiens. Pour $2 par an, vous pouvez recevoir chaque semaine un r\u00e9sum\u00e9 polycopi\u00e9 de 16 pages contenant les renseignements les plus r\u00e9cents recueillis par le gouvernement f\u00e9d\u00e9ral. C’est le Bulletin hebdomadaire <\/em>du Bureau f\u00e9d\u00e9ral de la statistique, que l’on peut se procurer chez l’Imprimeur de la Reine \u00e0 Ottawa.<\/p>\n

Depuis sa cr\u00e9ation en 1918, dans le but de centraliser les statistiques du gouvernement, le Bureau f\u00e9d\u00e9ral de la statistique s’est acquis par la qualit\u00e9 et l’\u00e9tendue de ses rapports une r\u00e9putation mondiale. Il a mis au point avec le temps un excellent syst\u00e8me de statistiques, qui est \u00e0 la hauteur des besoins du public, des hommes d’affaires, des \u00e9tudiants et du gouvernement.<\/p>\n

Mais une de nos remarques pr\u00e9c\u00e9dentes s’applique m\u00eame aux gouvernements\u00a0: les statistiques ne doivent pas \u00eatre \u00e9tablies inutilement. Les diff\u00e9rents services du gouvernement demandent un grand nombre de renseignements aux entreprises et aux particuliers, leur occasionnant ainsi du travail et des d\u00e9penses. Il appartient donc au statisticien d’analyser de temps en temps le r\u00e9sultat de tout ce travail afin de le garder dans des mesures raisonnables.<\/p>\n

Dans nos diverses sph\u00e8res d’activit\u00e9 – affaires, enseignement, relations sociales – la plupart de nos statistiques nous sont fournies par le service de comptabilit\u00e9 qui re\u00e7oit les rapports d’autres services comme celui des achats\u00a0; de la production et de la vente. Nous trouvons d’autres renseignements dans les journaux, les revues commerciales, les bulletins des services financiers et des bureaux de recherches, ainsi que dans les \u00e9changes de chiffres confidentiels entre membres d’associations industrielles et commerciales.<\/p>\n

Principes de statistique\u00a0:<\/h3>\n

La plupart des gens avoueront que lorsqu’on peut mesurer une chose, ne serait-ce qu’\u00e0 peu pr\u00e8s, il vaut mieux la mesurer d’une fa\u00e7on imparfaite que de ne pas la mesurer du tout. Mais dans tout ce qui se rapporte aux affaires, nous sommes capables de faire beaucoup mieux encore et d’obtenir des mesures presque exactes.<\/p>\n

La statistique est fond\u00e9e sur la loi des grands nombres, qu’on appelle \u00e9galement la loi des moyennes. On peut la formuler ainsi\u00a0: \u00ab\u00a0Un assez grand nombre d’objets, pris au hasard dans un groupe du m\u00eame ordre, poss\u00e8dent les caract\u00e9ristiques du groupe\u00a0\u00bb. De sorte que, dans les calculs de population, marchandises, finances, etc., nous pouvons pr\u00e9voir le cours probable de l’ensemble sans \u00eatre capables de dire ce que deviendra telle ou telle personne, telle ou telle denr\u00e9e, tel ou tel dollar.<\/p>\n

Tout renseignement statistique se r\u00e9sout en simples jugements de grandeur, en comparaisons entre ceci et cela, ou entre objets du m\u00eame genre \u00e0 diff\u00e9rentes \u00e9poques.<\/p>\n

Les principales comparaisons fond\u00e9es sur les statistiques sont les suivantes\u00a0: un m\u00eame objet \u00e0 des dates diverses\u00a0; un objet par rapport \u00e0 un plus grand objet dont il fait partie\u00a0; un objet dans ses rapports avec un autre dont il est cens\u00e9 subir l’influence.<\/p>\n

Les moyennes<\/h3>\n

Une moyenne est tout simplement une fa\u00e7on de combiner une certaine quantit\u00e9 de nombres de mani\u00e8re \u00e0 en obtenir un seul dont nous pouvons nous servir pour repr\u00e9senter l’ensemble, ou pour r\u00e9sumer certaines de ses propri\u00e9t\u00e9s. Elle nous aide \u00e0 nous faire une id\u00e9e g\u00e9n\u00e9rale de la \u00ab\u00a0taille\u00a0\u00bb des individus dont se compose un groupe quelconque.<\/p>\n

Les moyennes ou les pourcentages soigneusement calcul\u00e9s nous permettent de faire des plans ou de contr\u00f4ler des r\u00e9sultats tout en \u00e9tant faciles \u00e0 comprendre. Il est n\u00e9cessaire toutefois que trois personnes sachent exactement ce que ces chiffres mesurent et dans quel but\u00a0: celle qui r\u00e9unit les donn\u00e9es brutes, celle qui calcule la moyenne et celle qui fait usage des r\u00e9sultats.<\/p>\n

Nous avons un choix de plusieurs moyennes, et nous prenons celle qui va le mieux avec nos donn\u00e9es et qui fait le mieux notre affaire. Nous ne les mentionnerons ici que pour rappeler au lecteur qu’il y en a pins d’une sorte. La moyenne arithm\u00e9tique, qui est la plus commune, s’obtient en additionnant une s\u00e9rie de nombres et en divisant le total par le nombre des unit\u00e9s additionn\u00e9es. La m\u00e9diane divise une s\u00e9rie en un nombre \u00e9gal de parties au-dessus et au-dessous de la ligne. La valeur qui revient le plus Souvent dans une s\u00e9rie est appel\u00e9e le mode. La moyenne g\u00e9om\u00e9trique semble plus difficile qu’elle ne l’est en r\u00e9alit\u00e9\u00a0; c’est la ni\u00e8me <\/em>racine du produit de n <\/em>nombres. S’il y a trois nombres, par exemple, vous les multipliez l’un par l’autre et vous extrayez la racine cubique du produit. La moyenne harmonique, employ\u00e9e principalement dans certains cas de moyennes de taux et de prix, est une moyenne arithm\u00e9tique sp\u00e9ciale obtenue par des r\u00e9ciproques.<\/p>\n

Un exemple montrera la diff\u00e9rence entre deux de ces moyennes. La moyenne arithm\u00e9tique de 2, 4 et 8, qu’on obtient en additionnant ces trois nombres et en divisant le produit par 3, est de 4.6\u00a0; la moyenne g\u00e9om\u00e9trique, \u00e0 laquelle on arrive en les multipliant et en extrayant la racine cubique du total, est de 4.<\/p>\n

On ne peut pas dire qu’une moyenne est meilleure qu’une autre, mais simplement qu’elle fait mieux l’affaire dans un certain cas. Chacune a ses bons et ses mauvais c\u00f4t\u00e9s selon les circonstances\u00a0; le statisticien choisit celle qui, compte tenu des circonstances et du but poursuivi, rend le mieux l’id\u00e9e qu’il a en vue.<\/p>\n

Quelle que soit la moyenne employ\u00e9e, il faut que les donn\u00e9es brutes soient de la m\u00eame nature. Si nous m\u00e9langeons des individus diff\u00e9rents, n’importe quel genre de moyenne nous donnera un r\u00e9sultat qui n’a pas de sens. Par exemple, si nous additionnons le poids et la taille des hommes et des femmes, la moyenne du poids et de la taille n’indiquera ni celle des hommes ni celle des femmes. De m\u00eame, nous n’obtiendrons pas la moyenne des salaires \u00e0 l’heure dans une usine si nous avons ajout\u00e9 dans nos calculs le salaire des employ\u00e9s qui sont pay\u00e9s au mois.<\/p>\n

Les indices<\/h3>\n

L’indice est un proc\u00e9d\u00e9 statistique qui permet de mesurer les changements dans des groupes de donn\u00e9es, comme l’embauchage, les prix, les dipl\u00f4mes universitaires, etc. Pour indiquer les changements lorsqu’il s’agit d’une grande quantit\u00e9 d’objets diff\u00e9rents il est n\u00e9cessaire d’avoir recours \u00e0 une sorte de moyenne qui servira de mesure de comparaison. Les comparaisons, en effet, peuvent porter sur diff\u00e9rentes \u00e9poques ou diff\u00e9rents lieux, ou sur des choses appartenant \u00e0 la m\u00eame cat\u00e9gorie, comme des marchandises, des personnes ou des usines.<\/p>\n

Les indices doivent reposer sur des donn\u00e9es exactes et de nature homog\u00e8ne. On donne \u00e0 la p\u00e9riode de base, comprenant une ou plusieurs ann\u00e9es, la valeur de 100 pour cent. Les indices sont calcul\u00e9s par rapport \u00e0 cette p\u00e9riode. Un indice de 125 indique une augmentation de 25 pour cent dans ce que l’on mesure depuis l’ann\u00e9e de base, tandis qu’un indice de 85 indique une diminution de 15 pour cent.<\/p>\n

Les indices de prix int\u00e9ressent non seulement les commer\u00e7ants, mais tous ceux qui ach\u00e8tent des marchandises. Les prix \u00e0 la consommation, qu’on appelait autrefois \u00ab\u00a0co\u00fbt de la vie\u00a0\u00bb, comprennent les prix des marchandises et des services que payent normalement les familles d’ouvriers et de petits salari\u00e9s dans les villes. Cet indice n’est pas tr\u00e8s bien compris par le public. C’est simplement un barom\u00e8tre de prix pour un certain nombre de marchandises consid\u00e9r\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 la vie. Il ne mesure pas les normes d’existence, qui varient selon les revenus, les go\u00fbts et les d\u00e9sirs de chaque famille.<\/p>\n

L’indice des prix \u00e0 la consommation du Canada, \u00e9tabli sur la base de 100 en 1949, oscille autour de 116 depuis assez longtemps. Cela veut dire que nous payons aujourd’hui environ $1.16 telle quantit\u00e9 de telle marchandise qui nous aurait co\u00fbt\u00e9 $1 en 1949.<\/p>\n

Pour conna\u00eetre le pouvoir d’achat de votre salaire actuel par rapport \u00e0 celui d’une ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente, divisez-en le montant par le dernier indice des prix \u00e0 la consommation, et votre salaire de l’ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente par l’indice de l’ann\u00e9e correspondante. C’est ce qu’on appelle calculer des montants en dollars de m\u00eame valeur.<\/p>\n

N’oublions pas que les chiffres d’un indice ordinaire ne s’appliquent pas \u00e0 la qualit\u00e9, mais \u00e0 la quantit\u00e9. Si un indice nous dit, par exemple, que les pneus d’automobile co\u00fbtent aujourd’hui deux fois plus qu’il y a 30 ou 40 ans, cela ne veut pas dire qu’ils durent dix fois plus longtemps. On pourrait toutefois \u00e9tablir la comparaison au moyen d’un indice indiquant le co\u00fbt par mille aux deux \u00e9poques. Sous le rapport de l’utilit\u00e9, l’augmentation de prix pourrait bien n’\u00eatre que de 80 pour cent.<\/p>\n

Simplicit\u00e9<\/h3>\n

Jusqu’\u00e0 quel point devons-nous pousser la pr\u00e9cision dans les calculs statistiques\u00a0? Il est facile et dangereux de croire que le d\u00e9tail de nos statistiques est \u00e9quivalent \u00e0 la pr\u00e9cision de notre connaissance du probl\u00e8me en question. Dans beaucoup de calculs, nous voyons qu’il n’est pas n\u00e9cessaire d’\u00eatre trop m\u00e9ticuleux. Par exemple, si nous divisons 375,541,940 par 5,847,159,678, nous obtenons un pourcentage de 6.4. Nous arrivons exactement au m\u00eame chiffre en divisant 376 par 585, et 38 divis\u00e9 par 58 nous donne le m\u00eame r\u00e9sultat \u00e0 une d\u00e9cimale pr\u00e8s.<\/p>\n

La mani\u00e8re d’exprimer les nombres consid\u00e9rables pr\u00eate parfois \u00e0 confusion. Pour nous et pour les Am\u00e9ricains, mille millions font un billion, ou un milliard comme on dit g\u00e9n\u00e9ralement en fran\u00e7ais. Mais pour les Anglais, un billion est un million de millions, c’est-\u00e0-dire un trillion en fran\u00e7ais. Pour \u00e9viter toute confusion, le Economic Digest <\/em>propose de dire mille millions au lieu d’un billion. Peu importe, dans l’\u00e9tat actuel de la confusion, que les Anglais, qui s’en tiennent au sens original du mot billion (un million \u00e0 la deuxi\u00e8me puissance) aient raison du point de vue historique et \u00e9tymologique. Si nous voulons nous entendre avec eux quand nous comptons par billions, il faudra nous mettre d’accord sur ce point.<\/p>\n

Il faut de l’intelligence<\/h3>\n

Il ne suffit pas d’avoir des statistiques exactes\u00a0; il faut savoir les interpr\u00e9ter et en faire usage. On ne peut pas compter sur les m\u00e9thodes statistiques pour supprimer les \u00e9l\u00e9ments de risque dans une entreprise, ni pour rendre un jugement infaillible ou pr\u00e9voir les \u00e9v\u00e9nements. Elles nous servent seulement de base pour prendre de bonnes d\u00e9cisions dans nos affaires\u00a0: voil\u00e0 tout.<\/p>\n

Un des meilleurs moyens de juger un rapport statistique est tout simplement de se demander s’il a du bon sens et s’il s’accorde avec les autres renseignements dont on dispose.<\/p>\n

Il faut prendre soin de d\u00e9terminer s’il existe un rapport entre les faits sur lesquels portent les statistiques. La pr\u00e9sence simultan\u00e9e de deux facteurs n’indique pas toujours une relation de causalit\u00e9, loin de l\u00e0. Par exemple, si nous lisons dans un rapport que 90 sur 100 des chauffeurs d’autobus souffrent de la gastrite entre 30 et 40 ans, nous n’avons pas le droit de conclure que c’est le fait de conduire un autobus qui cause la gastrite, si nous n’avons pas d’autres renseignements \u00e0 ce sujet.<\/p>\n

Les pr\u00e9dictions<\/h3>\n

Il importe que toutes les entreprises sachent pr\u00e9voir avec une certitude raisonnable dans quelle mesure leurs produits seront recherch\u00e9s et quelles seront les possibilit\u00e9s de s’approvisionner en mati\u00e8res premi\u00e8res, de fa\u00e7on \u00e0 pouvoir adapter la production et les stocks au niveau probable des ventes.<\/p>\n

Tout ce que peuvent faire les statistiques, c’est de fournir des conclusions normalement applicables \u00e0 l’avenir gr\u00e2ce au bon sens et \u00e0 l’exp\u00e9rience de celui qui en fait usage.<\/p>\n

Les statistiques indiquent la tendance des \u00e9v\u00e9nements jusqu’au moment o\u00f9 elles sont \u00e9tablies. Aussi est-il important de toujours ajouter ces deux r\u00e9serves \u00e0 nos pr\u00e9visions\u00a0: \u00ab\u00a0toutes choses \u00e9gaies d’ailleurs\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0si la tendance actuelle persiste\u00a0\u00bb. L’auteur du livre How to Lie with Statistics <\/em>montre l’absurdit\u00e9 d’accepter sans examen la tendance du moment comme indice de celle de l’avenir. Voici ce qu’il dit au sujet de la t\u00e9l\u00e9vision\u00a0: \u00ab\u00a0Le nombre de t\u00e9l\u00e9viseurs dans les foyers am\u00e9ricains a augment\u00e9 d’environ 10,000 pour cent de 1947 \u00e0 1952. \u00c0 ce train…, d’ici cinq ans il y en aura pr\u00e8s de deux milliards, c’est-\u00e0-dire, que le ciel nous en pr\u00e9serve, quarante par famille.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Sous les deux r\u00e9serves mentionn\u00e9es ci-dessus, l’\u00e9tude de la tendance des affaires ou des choses ne peut qu’\u00eatre utile. Les hommes d’affaires se laissent trop souvent tromper par les apparences et se lancent dans l’avenir sans prendre la peine de soulever le voile qui aurait r\u00e9v\u00e9l\u00e9 les aspects les plus profonds de leur entreprise et de celles de leurs concurrents.<\/p>\n

Ceux qui d\u00e9sirent approfondir la question trouveront d’excellents livres sur le sujet, parmi lesquels il convient de citer Croxton et Cowden, Applied General Statistics<\/em>\u00a0; Greendlinger, Financial and Business Statements <\/em>(The Alexander Hamilton Institute Modern Business Texts, New York)\u00a0; Neiswanger, Elementary Statistical Methods<\/em>\u00a0; Riegel, Elements of Business Statistics<\/em>\u00a0; Arkin et Colton, An Outline of Statistical Methods<\/em>. On peut \u00e9galement se procurer la liste des rapports statistiques, publi\u00e9s par le Gouvernement du Canada, chez l’Imprimeur de la Reine, Bureau du surveillant des publications de l’Etat, \u00e0 Ottawa. Le Catalogue annuel co\u00fbte $1.<\/p>\n

Citons, pour terminer, ce passage de Facts from Figures <\/em>par Moroney\u00a0: \u00ab\u00a0Si vous \u00eates jeune, je vous dis\u00a0: familiarisez-vous avec les statistiques le plus t\u00f4t possible. Ne les n\u00e9gligez pas par ignorance ou parce qu’elles demandent de la r\u00e9flexion… Si vous \u00eates plus \u00e2g\u00e9 et si votre carri\u00e8re est d\u00e9j\u00e0 couronn\u00e9e de succ\u00e8s, ne manquez pas d’encourager ceux que vous avez pris sous votre aile \u00e0 s’int\u00e9resser \u00e0 ce sujet. Vous montrerez ainsi que vous avez encore de l’initiative, et votre propre travail s’en trouvera simplifi\u00e9. Qui que vous soyez, si vous avez \u00e0 interpr\u00e9ter des faits dans votre travail, il est possible que vous vous en tiriez sans l’aide des statistique, mais vous n’y r\u00e9ussirez pas aussi bien.\u00a0\u00bb<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"author":86,"featured_media":0,"template":"","categories":[1],"rbc_letter_theme":[],"rbc_letter_year":[28],"class_list":["post-2145","rbc_letter","type-rbc_letter","status-publish","hentry","category-uncategorized","rbc_letter_year-28"],"acf":[],"yoast_head":"\nVol. 37, N\u00b0 1 - Janvier 1956 - L'utilit\u00e9 des statistiques - RBC<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.rbc.com\/fr\/notre-compagnie\/histoire\/bulletin\/vol-37-n-1-janvier-1956-lutilite-des-statistiques\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Vol. 37, N\u00b0 1 - Janvier 1956 - L'utilit\u00e9 des statistiques\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tout le monde emploie chaque jour des chiffres et des nombres. 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