Raw data, also known as primary data, are data (e.g., numbers, instrument readings, figures, etc.) collected from a source. In the context of examinations, the raw data might be described as a raw score (after test scores). If a scientist sets up a computerized thermometer which records the temperature of a chemical mixture in a test tube every minute, the list of temperature readings for every minute, as printed out on a spreadsheet or viewed on a computer screen are "raw data". Raw data have not been subjected to processing, "cleaning" by researchers to remove outliers, obvious instrument reading errors or data entry errors, or any analysis (e.g., determining central tendency aspects such as the average or median result). As well, raw data have not been subject to any other manipulation by a software program or a human researcher, analyst or technician. They are also referred to as primary data. Raw data is a relative term (see data), because even once raw data have been "cleaned" and processed by one team of researchers, another team may consider these processed data to be "raw data" for another stage of research. Raw data can be inputted to a computer program or used in manual procedures such as analyzing statistics from a survey. The term "raw data" can refer to the binary data on electronic storage devices, such as hard disk drives (also referred to as "low-level data"). Data has two ways of being created or made. The first is what is called 'captured data', and is found through purposeful investigation or analysis. The second is called 'exhaust data', and is gathered usually by machines or terminals as a secondary function. For example, cash registers, smartphones, and speedometers serve a main function but may collect data as a secondary task. Exhaustive data is usually too large or of little use to process and becomes 'transient' or thrown away. In computing, raw data may have the following attributes: it may possibly contain human, machine, or instrument errors, it may not be validated; it might be in different area (colloquial) formats; uncoded or unformatted; or some entries might be "suspect" (e.

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Donnée
Une donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Écart type
thumb|Exemple de deux échantillons ayant la même moyenne (100) mais des écarts types différents illustrant l'écart type comme mesure de la dispersion autour de la moyenne. La population rouge a un écart type (SD = standard deviation) de 10 et la population bleue a un écart type de 50. En mathématiques, l’écart type (aussi orthographié écart-type) est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité.

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