Et bien, c'est une réponse banale, mas tout dépend de ce que tu veux faire !
La moyenne est une mesure de tendance centrale. Elle permet de dire "qu'en moyenne", les gens gagnent x€, mesurent xcm, etc. Après, j'ai regardé tes données, et tes variables sont catégorielles (pour le sexe, 1=femme et 2=homme, ou l'inverse). Et dans ce cas, une moyenne ne sert pas à grand chose, puisque tu calculerais que le sexe moyen = 1,8, par exemple, ce qui veut pas dire grand chose. Quoi que, ça te permettrait de voir qu'il y a plus de 2 que de 1, mais des pourcentages sont alors plus commodes.
La variance ou l'écart type (qui est la racine de la variance) permet d'avoir une idée de la dispersion des résultats d'une variable autour d'une valeur centrale, qui est la moyenne. Ca te permet de dire que la taille de la population est en moyenne de 1,75cm, et qu'elle varie bcp autour de cette valeur (variance élevée), ou qu'elle varie peu (variance faible). Alors, pareil, pour des données catégorielles ça sert par à grand chose, puisque tu n'as pas des variables continues mais un codage qui désigne des "étiquettes" (par exemple 1=cadre, 2=employé, 3=ouvrier, etc.). Et dans ce cas, la variance des valeurs de ton codage ne désignerait rien de sensé.
Si tu expliquais ce que tu veux faire plus exactement, quel est le sujet de ton étude, ce que tu cherches, etc. Perso, si tu veux établir des liens entre variables, je verrais a priori un traitement avec des tableaux de contingence, des test khi-carré.
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