Dès votre entrée dans le supérieur, vous découvrez que les probabilités et les statistiques prennent une dimension beaucoup plus poussée. On vous demande désormais de comprendre pourquoi une loi s’applique, comment un estimateur se comporte ou ce que signifie réellement un résultat statistique. En parallèle, la proportion numérique s'impose : Excel,
Python, SPSS, R ou Stata deviennent des outils indispensables pour analyser, trier et interpréter des données, l'aide d'un
prof d'informatique peut d'ailleurs être un véritable atout. Cette évolution se retrouve dans toutes les filières, chacune avec ses propres exigences.
En licence d’économie, par exemple à l’
université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, Paris-Dauphine ou Lyon 2 les statistiques deviennent rapidement un langage à maîtriser. On vous demande d’être capable de choisir entre un test z, un test t ou un khi2, de travailler avec la loi normale, d’expliquer les notions d’estimateur, de biais, de variance, ou encore d’utiliser la méthode du maximum de vraisemblance (MLE). Les données réelles occupent une place centrale, et vous êtes souvent amenés à les manipuler sur R, Stata ou Python pour valider un modèle, produire une régression ou analyser une distribution.
Cette montée en complexité se retrouve aussi dans les filières de santé (PASS/PACES, paramédical). Ici, la statistique devient un outil de compréhension des études cliniques : vous
apprenez à interpréter un p-value, à analyser une fluctuation d’échantillonnage, à décider si un résultat est significatif, ou encore à juger la pertinence d’un modèle appliqué à des données médicales. Et comme ces analyses s’appuient très souvent sur des notions de biochimie, beaucoup d’étudiants doivent travailler simultanément les deux matières. C’est d’ailleurs l’une des raisons pour lesquelles de nombreux élèves font aussi appel à un
professeur particulier de chimie.
Du côté des licences de psychologie, les statistiques s’orientent vers l’analyse des comportements humains. Vous
travaillez les notions de corrélation, régression, tests d’hypothèse, et les bases des statistiques inférentielles, souvent à l’aide de logiciels comme SPSS. La difficulté réside autant dans la maîtrise des calculs que dans l’interprétation : que dit réellement un test sur une expérience ? Comment expliquer un résultat ?
Pour les BTS (compta, banque, commerce…), les besoins sont différents : les statistiques restent accessibles, mais doivent être rapides et efficaces. Vous
apprenez à manipuler des probabilités de base, des tableaux croisés, à utiliser des intervalles de confiance simples, et à justifier vos réponses dans un temps limité.
En B
UT GEA ou
GACO, la statistique devient immédiatement pratique. Vous utilisez Excel pour analyser des séries statistiques, créer des graphiques, manipuler la loi normale,
calculer des indicateurs, ou encore interpréter des données réelles issues de la gestion, du marketing ou de la finance.
Enfin, en classe prépa scientifique (MPSI/MP, PCSI/PC, PTSI/PT, BCPST), vous entrez dans l’aspect le plus théorique des probabilités. Vous
étudiez les lois continues (exponentielle, uniforme, gamma…), les probabilités en dimension supérieure, les densités et les intégrales associées, les espérances conditionnelles, ou encore les premiers éléments des processus stochastiques. On vous demande de démontrer, de modéliser et d'interpréter : les probabilités deviennent un terrain mathématique à part entière.