Chapitre 6: Intervalle de confiance des données de dénombrement (Poisson) Flashcards
Taux
Le dénominateur n’étant pas la somme des « participants », le résultat n’est pas une proportion ; on parlera de taux (TA).
Le taux est le ratio nombre/personne x jour.
Les dénombrements
Dans la littérature médicale, ce type de données est surtout utilisé pour dénombrer un nombre d’événements par personnes-années.
LA DISTRIBUTION DE POISSON
La distribution de Poisson est une distribution aléatoire.
Elle prédit la fréquence avec laquelle n’importe quel nombre particulier d’évènements ou d’objets sera observé.
La distribution de Poisson est asymétrique, pourquoi ?
c’est dû au fait que le nombre d’unités observé ne peut être inférieur à 0 et n’a pas de borne supérieure.
HYPOTHESES : DISTRIBUTION DE POISSON: Sur le nombre d’évènements
- L’évènement est clairement défini.
- Chaque évènement se produit aléatoirement et indépendamment des autres évènements.
- Le taux moyen ne change pas au cours du temps.
- La réalisation d’un évènement n’est comptée qu’une fois.
HYPOTHESES : DISTRIBUTION DE POISSON: Sur le nombre d’objets
- Les objets sont dispersés aléatoirement.
- Chaque objet n’est compté qu’une seule fois.
- Les objets sont bien définis, sans ambiguïté sur ce qui est compté.
La distribution de Poisson peut être utilisée pour calculer un IC. Comment ?
Ce qu’il faut savoir, c’est le nombre d’objets réellement comptés dans un volume ou le nombre d’évènements qui se sont produits durant un intervalle de temps.
COMMENT EST CALCULE L’IC POUR UNE VARIABLE SUIVANT UNE LOI DE POISSON ?
Ce dont on a besoin, c’est le nombre (C) observé dans un échantillon
Comment trouver C ?
Si on a plusieurs échantillons, il faut additionner les nombres observés dans chaque échantillon pour calculer le nombre total.
Il faudra ensuite diviser les bornes de l’intervalle par le nombre d’échantillons qui ont servi à calculer C.
Lorsque C est grand (≥ 25), on peut calculer l’IC de la façon suivante ?
C – 1,96 x √𝐶 jusqu’à C + 1,96 x √𝐶
AVANTAGE D’UTILISER DE PLUS LONGS INTERVALLES DE TEMPS?
Le fait d’effectuer le comptage sur une période de temps plus longue donne donc une estimation plus précise du nombre moyen par intervalle puisque l’intervalle de confiance est plus étroit.
Que décrit la distribution binomiale ?
La distribution binomiale décrit comment sont répartis deux résultats possibles
Que décrit la distribution de poisson ?
décrit le nombre possible d’objets que l’on peut trouver dans un volume donné ou le nombre de réalisations d’un évènement pendant un certain intervalle de temps.
L’IC va de où à où si on calcul un IC lorsque le dénombrement vaut 0 ?
l’IC va de 0,0 à 3,69
