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PSY1004 > Cours 1 > Flashcards

Cours 1 Flashcards

1
Q

Def. analyses quantitatives

A

Mesurer phénomène

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Q

Def. analyses qualitatives

A

Décrire phénomène

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3
Q

Def. théorie

A

Basée sur observations, mais pas prouvé

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4
Q

Def. hypothèse

A

Opinion (on se penche sur un côté de la théorie)

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5
Q

Def. prédiction

A

Qu’est-ce qui va se passer plus précisément, quels résultats va-t’on obtenir?

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6
Q

Def. variable

A

-Tout ce qui peut être mesuré et qui varie d’une personne à l’autre et au cours du temps
-C’est ce qu’on analyse dans une étude

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7
Q

Def. unité d’analyse / unité d’observation

A

Entité qui fournit info sur la variable (personne, animal, objet, groupe, etc.)

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8
Q

Quels sont les 2 types de variables

A

-Indépendante
-Dépendante

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9
Q

Def. VI

A

-Influence VD
-Agit à titre de variable explicative
-Variable prédictrice

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10
Q

Def. VD

A

-Est influencée par VI
-Variable résultante
-Variable qu’on tente d’expliquer dans l’étude

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11
Q

4 niveaux de mesure

A

-Catégorielle/nominal
-Ordinal
-À intervalles
-Proportions (rapport/ratio)

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12
Q

Niveau de mesure nominal

A

-Catégories d’éléments
-Qualitatif
-Pas d’ordre précis
-Aucune opération mathématique

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13
Q

Niveau de mesure ordinal

A

-Quantitatif
-Ordre précis (gradation)
-Opérations mathématiques possibles = + grand ou + petit que
-On ne connait pas l’écart entre les catégories

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14
Q

Niveau de mesure à intervalles

A

-Quantitatif
-Ordre précis (gradation)
-On connaît l’écart entre les catégories
-Pas de zéro absolu
-Opérations mathématiques possibles = + et -

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15
Q

Niveau de mesure proportions

A

-Quantitatif
-Ordre précis (gradation)
-Zéro absolu possible
-Opérations mathématiques = +, -, x et /

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16
Q

Utilité de l’échelle de Likert

A

Permet de mesurer des phénomènes abstraits en transformant échelle ordinale et échelle quasi-intervalle (en lui associant des catégories)

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17
Q

Def. fidélité

A

Expérience = reproductible et les résultats seront constants

18
Q

Def. validité

A

Résultats fondés et complets

19
Q

Utilité des statistiques descriptives

A

-Organiser l’info pour mieux la comprendre
-Réduire la qte d’infos en des tendances explicatives
-Dresser un portrait des données mesurées à un temps précis

20
Q

Utilité du regroupement des fréquences selon des distributions

A

-Simplifier l’info

21
Q

Quoi faire lorsque la distribution des fréquences comprend un grand nombre de valeurs différentes?

A

On regroupe les données en catégories

22
Q

Calcul à faire pour trouver les intervalles de chaque catégorie avec le nombre de catégories voulues

A

valeur max - valeur min / nb de catégories voulues

23
Q

Utilité du graphique de polygone de fréquences

A

Comparer 2 distributions

24
Q

3 manières de distinguer les distributions

A
  1. Par leur étendue
  2. Par leur forme
  3. Par leur tendances centrales
25
Q

Def. étendue

A

Différence entre valeur max et valeur min d’une distribution (valeur max - valeur min)

26
Q

Def. asymétrie / applatissement

A

Mesure de symétrie d’une distribution de fréquences

27
Q

2 types d’asymétrie et leur def.

A

-Asymétrie positive = + scores faibles
-Asymétrie négative = + scores élevés

28
Q

2 types d’applatissement et leur def.

A

-Distribution leptokurtique = horizontalement (gauche-droite)
-Distribution platykurtique = verticalement (haut-bas)

29
Q

Def. distribution normale

A

-Majorité des scores sont au centre
-Symétrique
-Polygone de fréquences

30
Q

Def. tendance centrale

A

-Terme pour décrire le centre d’une distribution de données
-Valeur typique d’une distribution

31
Q

3 manières de mesurer la tendance centrale

A
  1. Moyenne
  2. Mode
  3. Médiane
32
Q

Def. mode

A

-Score qui est le + fréquent à travers les données recueillies (celui qui revient le + souvent)
-Peut être unimodale, bimodale (si 2 scores sont + fréquents) ou multimodale
-Valeur se retrouve parmi les données de la distribution

33
Q

Def. médiane

A

-Observation qui partage la distribution de données en deux groupes égaux
-Peut se retrouver parmi les données de la distribution si le nb de données est impair, sinon on fait la moyenne des 2 données centrales
-Pas affectée par scores extrêmes
-Doit placer données en ordre avant de trouver la valeur

34
Q

Def. moyenne

A

-Mesure de tendance centrale la + utilisée
-Influencée par valeurs extrêmes et est sensible aux changements dans la distribution
-+ souvent pas une donnée qui se retrouve parmi la distribution
-Tendance centrale qui fait le moins d’erreur dans sa description des valeurs de toute la distribution

35
Q

Symbole pour la moyenne

A

X avec barre dessus

36
Q

Def. écart à la moyenne / déviance

A

Différence entre une valeur de la distribution de données et la moyenne (valeur - moyenne)

37
Q

Def. déviance totale / erreur à la moyenne

A

Somme de toutes les déviances d’une distribution et est TJRS ÉGALE À 0

38
Q

Niveaux de mesures associées aux 3 types de tendance centrale

A

-Nominal = mode
-Ordinal = mode, médiane
-Intervalles = mode, médiane, moyenne
-Proportions = mode, médiane, moyenne

39
Q

Type de tendance centrale pour une distribution bimodale ou multimodale

A

Mode

40
Q

Déterminer si l’utilisation de la moyenne dans les situations suivantes est bonne ou pas:
a) Distribution leptokurtique
b) Distribution platykurtique

A

a) bon
b) moins bon, car + de données aux extrémités des courbes

41
Q

Type de tendance centrale pour une distribution asymétrique

A

Médiane (car pas affectée par valeurs extrêmes)

42
Q

Ordre des 3 types de tendance (quel type est supérieur à quel type):
a) Asymétrie +
b) Asymétrie nulle
c) Asymétrie -

A

a) X > Md > Mo
b) X = Md = Mo
c) X < Md < Mo

PSY1004 (11 decks)

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