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KIN 1018 > Analyses statistiques > Flashcards

Analyses statistiques Flashcards

1
Q

Qu’est ce que l’inférence statistique?

A

QDes méthodes qui permettent de généraliser à une population des conclusions tirées des résultats obtenus à partir d’un échantillon
Utilise le calcul des probabilités

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2
Q

Quel est l’objectif de l’inférence stats?

A

Vérifier les hypothèses et utiliser les données pour généraliser à l’ensemble de la population

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3
Q

Expliquer le concept de probabilité

A

Description quantitative de l’apparition possible d’un évènement qui permet d’évaluer le niveau de confiance de cette prédiction d’apparition
Symbole : p
Sur un échelle de 0-1

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4
Q

Qu’est ce que l’équiprobabilité?

A

Un modèle mathématique qui stipule :
P(A) = P(B)
Ex : dés

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5
Q

Quel sorte de courbe illustre fréquemment les comportements humains?

A

Courbe en cloche, la loi de Laplace-Gauss

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6
Q

Sur quoi reposent les stats inférentielles?

A

Sur les lois de la probabilité

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7
Q

De quoi dépend la distribution normale?

A

Moyenne (u)
Écart-type (o)
N(u,o)
Moyenne = médiane

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8
Q

Quel est l’intérêt d’avoir une distribution normale?

A

Pouvoir situer un individu selon différentes variables

Pouvoir donner le nombre d’individu dans un certain intervalle

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9
Q

Un petit écart-type signifie que le groupe est…?

A

homogène

Données regroupées

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10
Q

Pour la densité, donner les pourcentages :
u +/- 3o
u +/- 2o
u +/- o

A

99,7%
95,5%
68,3%

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11
Q

Comment savoir si notre distribution expérimentale est une distribution normale?

A
  • Détermination graphique
  • Mode = Médiane = Moyenne
  • Densité
  • Test via logiciel statistique (SPSS)
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12
Q

Que faire si nous voulons utilisé des tests paramétrique mais que notre distribution n’est pas ‘‘normale’’?

A
  • Transformer les données (log,racine…)

Sinon faire des test non-paramétrique

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13
Q

Vrai ou faux?
Lorsque l’on fait de l’inférence statistique, il est possible de décrire la vraie valeur de la population a partir de l’échantillon

A

Faux, il existe toujours un degré d’erreur sur la valeur

C’est pourquoi il faut utiliser les intervalles pour dire ou le paramètre est susceptible de se retrouver

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14
Q

Qu’est ce qu’un IC et quand peut-il être fait?

A

Intervalle de confiance: une gamme de valeurs dans laquelle devrait se trouver le paramètre de la population (borne inf et sup)
Exprimer en pourcentage

Peut s’effectuer à partir de la distribution théorique de la courbe normale

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15
Q

Comment se nomme la transformation d’un diagramme de fréquences cumulées en droite de Henry et comment se fait-il?

A

Anamorphose

Vérifier la linéarité en changeant d’échelle

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16
Q

Vrai ou faux?

Plus l’IC est grand, plus on peut avoir la conviction que la vraie moyenne de la population se situe dans l’intervalle

A

Vrai

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17
Q

Qu’est ce que H1?

A

Hypothèse de recherche
Elle postule l’existence de relations entre des variables ou de différences entre des groupes
Basée sur un cadre conceptuelle

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18
Q

Qu’est ce que H0?

A

Hypothèse nulle

contraire à H1, due au hasard et pas statistiquement significatif

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19
Q

Qu’est ce qu’un test statistique?

A

Une procédure d’inférence statistique qui vise à rendre H1 vrai par le rejet de H0

20
Q

Qu’est ce que l’erreur de type 1?

A

Lorsque l’on rejette H0, mais qu’elle est vraie

21
Q

Qu’est ce que l’erreur de type 2?

A

Lorsque l’on accepte H0, mais qu’elle est fausse

22
Q

Que signifie une valeur p < 0,05

A

Rejet H0 et acceptation H1

Résultat statistiquement significatif

23
Q

Quand est-ce que l’on utilise les statistiques paramétriques?

A 
Lorsque les données sont continues
Suivent la loi normal
Grands échantillons 
Possibilité de calculer la variance 
Absence de valeur extrème
linéarité de la relation
24
Q

Quand est-ce que l’on utilise les statistiques non-paramétriques?

A

Variables continues, ordinales ou nominales

Petit échantillon (n<30)

25
Q

Quand est-ce que l’on utilise les statistiques descriptives?

A

Lorsque l’on veut faire des mesures de tendance centrales, de dispersion et distribution
Mode, moyenne, médiane, écart-type et variance

26
Q

Qu’est ce qu’une donnée nominale?

A

catégorielle ne présentant pas d’ordre de grandeur (hiérarchique)

27
Q

Qu’est ce qu’une donnée ordinale?

A

catégorielle (quali) présentant un ordre hiérarchique

28
Q

Quels sont les trois mesures que l’on peut faire lorsque l’on utilise les stats inférentielle?

A
  • Mesures d’association
  • Mesures de prédiction
  • Mesures de différences des moyennes
29
Q

Que fait-on lorsque l’on a une variable catégorielle et une variable continue?

A

Tests de moyenne

30
Q

Que fait-on lorsque l’on a deux variables catégorielle?

A

Tableaux de contigence (khi-carrée)

31
Q

Que fait-on lorsque l’on a deux variables continues?

A

Corrélation

32
Q

Dans les tests paramétriques de moyenne, quel test faisons nous lorsque l’on compare 2 groupes ?

A

T de student

33
Q

Dans les tests paramétriques de moyenne, quel test faisons nous lorsque l’on compare plus de 2 groupes ?

A

Oneway Anova

34
Q

Quel est le test paramétrique de corrélation?

A

Coefficient de corrélation Pearson

35
Q

Quel est le test non-paramétrique de corrélation?

A

Coefficient de corrélation de Spearman

36
Q

Comment on interprète le coefficient de corrélation r?

A

Plus il s’approche de 1, plus la relation est forte
r > 0,50 = corrélation forte
r < 0,30 = corrélation faible
Entre 0,30-0,50 = corrélation modérée

37
Q

Qu’est ce que l’on utilise dans les mesures de prédiction?

A

l’analyse de régression simple et multiple

38
Q

Qu’est ce qu’une variable indépendante?

A

x: variable qui est fixe, explicative dans une étude

39
Q

Qu’est ce qu’une variable dépendante?

A

y = variable qui tend à changer en fonction de x, que l’on souhaite prédire

40
Q

Quel est la différence entre une régression linéaire simple et une multiple?

A

Simple : 2 variables continues seulement
Multiples : variable dépendante continue et variable indépendante nominales ou continue. Il y a plusieurs variables indépendantes

41
Q

Qu’est ce que le khi-carré (x2)?

A

Test non paramétrique utiliser pour comparer des données qui représentent des fréquences, pourcentages, proportions
Qualitative/catégorielle
Utilise les tableaux de contingence

42
Q

Qu’est ce que le test khi-carrée de Mc Nemarpour?

A

Même chose que khi-carrée, mais pour les fréquences de 2 échantillons appariés

43
Q

Quelle est la différence entre un test-t apparié et un test-t indépendant?

A

Appariée : un groupe qui fait un pré et post test

Indépendant: 2 groupes différents (contrôle ou expérimental)

44
Q

Qu’est ce qu’une analyse de variance ANOVA?

A

Test paramétrique pour déterminer les différences entre les variance intragroupe et intergroupe de 3 groupes ou plus

45
Q

Comment interprète-on un test ANOVA?

A

s’il n’y a pas de différence intergroupe : accepte H0
différence significative intergroupe : refuse H0, on fait des tests post-hoc pour savoir quels groupes sont différentes entre-eux

46
Q

Quand peut être faite les tests post-hoc?

A

Lorsque l’ANOVA donne un résultat significatif

KIN 1018 (4 decks)

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