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pha 1035 > Chapitre 3 > Flashcards

Chapitre 3 Flashcards

1
Q

QSJ: Estimation ponctuelle d’un paramètre

A

Statistique

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Q

QSJ: Intervalle de valeurs autour de la statistique qui a une certaine probabilité de contenir la vraie valeur du paramètre

A

Intervalle de confiance

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3
Q

Pour être statistiquement significatif, la valeur p d’un test doit être sous le seul de quelle valeur?

A

0,05

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4
Q

Comment interpréter une valeur p sous le seuil alpha de 0,05?

A

Lorsque la valeur p d’un test se situe sous un seuil
alpha de 0,05, ceci implique que la valeur réelle du paramètre
que nous recherchons se situe à l’intérieur de l’intervalle de
confiance de cet estimé, 95 fois sur 100.

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Q

QSJ: Probabilité de détecter une différence entre deux groupes lorsqu’elle existe vraiment!

A

Puissance statistique

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6
Q

La puissance statistique dépend de quoi? (3)

A

La force de l’association
La variabilité de la distribution des variables
La taille de l’échantillon

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7
Q

Pour le RC, RR, RA, lesquelles doivent ne pas contenir la valeur 1 dans l’IC pour être considéré comme significatif et lesquelles ne doivent pas contenir la valeur 0 pour être considéré comme significatif

A

1: RR, RC
2: RA

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8
Q

Pour RR, interpréter RR de 2,0 avec IC (0,9 - 2,9)

A

Valeur p > 0,05
Pas d’association entre
médicament et risque
d’événement.

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9
Q

Pour RR, interpréter 2,0 (1,3-2,5)

A

p < 0,05: significatif
Le risque d’événement est 2
fois plus élevé chez
participants avec médicament
que sans médicament.

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10
Q

Pour RC : interpréter 0,8 (0,7-0,9)

A

p < 0,05: significatif: Les participants prenant
médicament sont 0,8 fois
moins susceptibles de
présenter l’événement que
ceux sans médicament.

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11
Q

Pour RA, interpréter 10% (5 à 15%)

A

p < 0,05: significatif
10% des événements du
groupe prenant le
médicament sont attribuables
à la prise du médicament.

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12
Q

QSJ: Expérience qui peut prendre une valeur parmi un ensemble de possibilités,
mais dont on ne peut connaître le résultat exact avant de la réaliser

A

Expérience aléatoire

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13
Q

QSJ: une valeur parmi toutes celles qui peuvent survenir

A

résultat

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14
Q

QSJ: un ensemble de résultats qui ont un intérêt particulier

A

évènement

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15
Q

QSJ: deux, ou plusieurs, événements mutuellement
exclusifs qui recouvrent l’ensemble des résultats possibles

A

événements complémentaires

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16
Q

QSJ: La réalisation d’une expérience ne peut pas influencer le résultat d’une
expérience subséquente

A

expériences indépendantes

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17
Q

QSJ: Sachant le résultat d’une première expérience, nous avons de
l’information sur les résultats possibles d’une seconde expérience

A

expériences dépendantes

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18
Q

Comment calculer la probabilité d’un évènement

A
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19
Q

Que sont les propriétés de la probabilité d’un événement

A

Nombre entre 0-1
Probabilité d’un évènement complémentaire est 1-probabilité de l’évènement
Expérience dépendante ou indépendante

20
Q

Comment caractériser la nature des résultats qui est discrète dans une expérience aléatoire

A

variable aléatoire discrète

21
Q

Comment caractériser la nature des résultats qui est continue dans une expérience aléatoire

A

variable aléatoire continue

22
Q

Comment suit le déroulement logique d’une étude?

A
  • Le chercheur s’intéresse à une caractéristique particulière d’une
    population: PARAMÈTRE D’INTÉRÊT
  • Selon les contraintes, il obtient un échantillon approprié pour estimer
    la caractéristique d’intérêt (calculer une statistique qui estime le paramètre d’intérêt)
  • Par la suite, le chercheur pourrait être intéressé à comparer différentes
    populations sur la caractéristique qui l’intéresse
    – On applique alors une technique d’inférence appropriée (intervalle de confiance, test d’hypothèse pour généraliser résultats de l’échantillon à la population)
23
Q

QSJ: ensemble d’individus qui ont des caractéristiques
communes

A

Population

24
Q

QSJ: Population de laquelle nous tirons un échantillon
représentatif (on veut généraliser)

A

Population cible

25
Q

QSJ: la population cible doit être réduite pour pouvoir obtenir un échantillon

A

population à l’étude (issue de la population cible)

26
Q

QSJ: sous-ensemble de la population cible

A

échantillon

27
Q

QSJ: un échantillon
obtenu en tirant au hasard des individus de la population de sorte que
chaque individu a la même probabilité d’être sélectionné.

A

QSJ: Échantillon obtenu en sélectionnant des individus de la population selon des critères bien précis.

28
Q

Associer le risque ou bénéfice au bon type d’échantillon

Ce processus aléatoire permet de créer un échantillon représentatif:

Ce processus risque de
créer un échantillon biaisé car certains individus de la population ne
peuvent pas faire partie de l’échantillon:

A

Ce processus
aléatoire permet de créer un échantillon représentatif: échantillon aléatoire

Ce processus risque de
créer un échantillon biaisé car certains individus de la population ne
peuvent pas faire partie de l’échantillon: échantillon électif

29
Q

QSJ: Même en l’absence de biais, la statistique obtenue dans un
échantillon ne concordera pas exactement avec la valeur du
paramètre d’intérêt

A

Erreur d’échantillonnage

30
Q

À quoi est liée l’erreur d’échantillonnage?

A

à la nature aléatoire et incomplète de l’échantillonnage

31
Q

Qu’est-ce que les techniques d’inférences permettent quant aux erreurs d’échantillonnage?

A

Les techniques d’inférence tentent donc de départager les différences dues au hasard de celles qui existent réellement.
De quantifier l’erreur

32
Q

Quelle technique d’inférence faut-il utiliser si on veut comparer une statistique à une valeur théorique ou deux statistiques issues d’échantillon différent?

A

Le test d’hypothèse

33
Q

Que sont les 4 étapes du test d’hypothèse

A
  1. On émet une hypothèse sur le résultat de la comparaison, qu’on appellera la
    contre-hypothèse (hypothèse alternative)
  2. On construit une hypothèse qui représente le statu quo, on l’appellera
    l’hypothèse nulle
  3. On construit une statistique de test telle qu’on connaisse sa distribution si
    l’hypothèse nulle est vraie
  4. On évalue enfin la probabilité d’avoir observé une telle valeur de
    la statistique si l’hypothèse nulle est vraie: valeur p
34
Q

interpréter une valeur p petite

A

Si la probabilité est petite, on peut alors croire qu’il y a peu de chance que la distribution sous-entendue par l’hypothèse nulle soit celle de notre population

la distribution de
notre population ressemblera davantage à celle de la contre-
hypothèse

35
Q

VF: Si on rejette l’hypothèse nulle, on accepte automatiquement la contre-hypothèse

A

F

36
Q

Quel type d’erreur: accepter l’hypothèse nulle lorsque celle-ci est fausse

A

Erreur de type 2

37
Q

Quel type d’erreur: rejeter l’hypothèse nulle lorsque celle-ci est vraie

A

Erreur de type 1

38
Q

Quel type d’erreur est + grave?

A

Erreur de type 1

39
Q

Puisque l’erreur de type 1 est + grave, quelle est le seuil acceptable de commettre une erreur de type 1?

A

Seul alpha de 5%

40
Q

VF: La probabilité de rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est fausse (pas d’erreur, probabilité de détecter une différence entre deux groupes lorsqu’elle existe vraiment) se nomme la puissance du test?

A

V

41
Q

Lorsqu’on fait un test avec une puissance de 80%%, quelle est la probabilité de faire une erreur de type 2?

A

20%

42
Q

Les résultats d’un intervalle de confiance ou d’un test
d’hypothèse sont valides sous certaines conditions. Lesquelles?

A
  • Postulat d’indépendance des observations (biais)
  • Postulat de la normalité des variables
43
Q

Quel est une autre méthode d’inférence?

A

Modélisation linéaire

44
Q

Nommer 3 types de modélisation linéaire

A

Régression linéaire (variable réponse continue)
Régression logistique (variable réponse dichotomique)
Régression de Cox (réponse variable continue, temps de suivie)

45
Q
A

pha 1035 (4 decks)

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