12 - Indices de position et de dispersion

Question 1

Indice de position et de dispersion des données descriptives pour une distribution normale et non normale ?

Answer 1

distribution NORMALE (selon une courbe de Gauss):

Indices de position : moyenne

Indices de dispersion:

• variance
• écart-type
• coefficient de variation

Distribution non NORMALE:

• Indices de position:* médiane
• Indices de dispersion:*
• extrêmes
• étendue
• quartiles
• intervalle interquartile
• déciles
• centiles

=> Tableau page 68

Question 2

Définition de moyenne ?

Answer 2

somme des observations / nombre d’observations

savoir que si la variable présente une distribution normale, la moyenne est égale à la médiane (PCZ)

Question 3

Définition de médiane ?

Answer 3

50% des valeurs observées sont < et 50% sont > à la médiane

Cas particulier de quantil

savoir que si la variable présente une distribution normale, la moyenne est égale à la médiane (PCZ)

Question 4

Définition de quantile ?

Answer 4

un pourcentage des valeurs observées est < au quantile

4 types de quantiles:

• médiane = 50%
• quartile = 25%
• décile = 10%
• centile = 1%

Question 5

Définition d’écart-type ?

Answer 5

Racine carrée de la variance

Traduit la dispersion des valeurs autour de la moyenne

Plus l’écart type est petit et plus les valeurs sont rapprochées de la moyenne

Question 6

Définiton d’écart-interquantile ?

Answer 6

Intervalle contenant un pourcentage central des sujets

3 types d’écart-interquantiles:

• écart interQuartiles = 50% (entre 1er quartile et 3è quartile)
• écart interDécile = 80% (entre 1er décile et 9è décile)
• écart interCentile = 98% (entre 1er centile et 99è centile)

Question 7

Définition d’étendue ?

Answer 7

Différence entre les 2 valeurs extrêmes maximales et minimales (PCZ)

Question 8

Quelles sont les techniques de mesures de précision ?

Answer 8

Indices d’effet obtenus dans les résultats sont des variables estimées obtenues sur un échantillon par opposition aux valeurs réelles dans la population

Tous les résultats doivent donc être accompagnés d’une mesure de précision: 2 techniques possibles:

• intervalle de confiance à 95%
• degré de significativité p

Question 9

Définition d’intervalle de confiance à 95% ?

Critères faisant diminuer la taille de l’IC95% ?

Answer 9

fourchette de valeurs qui encadre une estimation avec un risque alpha = 5%

probabilité que la vraie valeur du paramètre estimé soit comprise dans cet intervalle = 95%

2 critères faisant diminuer la taille de l’IC95% (valeur d’autant plus précise!):

• augmentation de la puissance avec nombre d’bservations (patients) plus important
• risque alpha choisi plus grand (mais non acceptable en pratique!)

Question 10

Définition de degré de significativité p ?

Answer 10

résultats significatifs si p < risque alpha (souvent pris 5% mais pas toujours)

Question 11

Définition de la notion d’inflation du risque alpha ?

Answer 11

lorsqu’on réalise plusieurs mesures, il existe alors un risque que l’une de ces mesures soit statistiquement significative simplement par le fait du hasard.

Plus on réalise de mesures et plus ce risque augmente (augmentation du risque de conclure à tort à l’existence d’une différence qui n’existe pas en réalité)

Question 12

4 situations à risque d’inflation du risque alpha en LCA ?

Answer 12

1. analyse intermédiaire avec mesures répétées du critère de jugement principal
2. analyse sur plusieurs critères de jugement secondaires
3. analyse en sous-groupes avec analyse sur plusieurs sous-groupes de patients
4. analyse du critère de jugement principal sur > 2 groupes différents (3 ou 4 maximum en pratique)