Cours 1

Question 1

Statistique définition

Answer 1

• Ensemble des données concernant une catégorie de faits, un phénomène ou un groupe d’individus
• Ensemble de méthodes qui ont pour objet la collecte, le traitement et l’interprétation des données
• Variable aléatoire fonction des observations et construite à partir d’un échantillon

Question 2

Différence entre la statistique, une statistique et des statistiques

Answer 2

• La statistique = Domaine
• Une statistique = Test, paramètre
• Des statistiques = Données

Question 3

Utilité des statistiques en bio

Answer 3

On veut étudier la variabilité d’un phénomène en répétant dans les mêmes conditions OU la loi d’un phénomène (relation, tendance) en faisant varier les conditions de l’expérience ou de l’observation

Question 4

Élément

Answer 4

Unité qui compose la population. Entité concrète identifiable sans ambiguité et dénombrable sur laquelle on mesure ou observe un ou plusieurs traits

Question 5

Population statistique

Answer 5

Ensemble des éléments représentés par l’échantillonnage (qui ont une probabilité non-nulle à se retrouver dans l’étude)

Question 6

Population cible

Answer 6

Ensemble des éléments visés par une problématique scientifique (on veut que la population statistique soit représentative de la population cible)

Question 7

Interférence statistique

Answer 7

Généralisation des résultats de l’échantillon à la population statistique

Question 8

Jugement du scientifique

Answer 8

Généralisation des résultats à la population cible

Question 9

Échantillon

Answer 9

• Fragment d’un ensemble prélevé pour juger de cet ensemble (population statistique)
• Fraction d’une population statistique sur laquelle des mesures (ou observations) sont effectuées dans le but de connaitre les propriétés de cette population

Question 10

Recensement

Answer 10

Échantillonnage exhaustif

Question 11

Échantillon représentatif

Answer 11

Échantillon qui reflète fidèlement la complexité et composition de la population

Question 12

Familles de méthodes qui assurent la représentativité

Answer 12

• Mélange des éléments
• Échantillonnage probabiliste
• Sélection du quota

Question 13

Échantillon aléatoire exigence

Answer 13

Chaque élément de la population (statistique) a une probabilité connue et non nulle d’appartenir à l’échantillon

Question 14

Types d’échantillonnage aléatoire

Answer 14

• Aléatoire simple
• Aléatoire systématique
• Aléatoire stratifié
• etc

Question 15

Échantillonnage aléatoire simple

Answer 15

• Prélever au hasard et de façon indépendante n unités d’échantillonnage dans une population de N éléments
• Chaque élément a la même probabilité d’être échantillonné (n\N)

Question 16

Inconvénient échantillonnage aléatoire simple

Answer 16

Difficile, car faut connaitre tous les éléments de la population = constituer une base de sondage

Question 17

Étapes échantillonnage aléatoire simple

Answer 17

1. Constituer une base de sondage (liste des éléments)
2. Numéroter les éléments du premier au Nième
3. Tirer au sort n éléments avec un générateur de nombres aléatoires

Question 18

Échantillonnage avec remise

Answer 18

Chaque élément échantillonné est remis dans la population et peut être sélectionné à nouveau

Question 19

Échantillonnage sans remise

Answer 19

Chaque élément échantillonné est retiré de la population et ne peut être sélectionné à nouveau

Question 20

Variable

Answer 20

Toute caractéristique mesurable ou observable sur un élément d’échantillonnage (variable propre) ou sur son environnement (variable associée)

Question 21

Variable aléatoire

Answer 21

Dont la valeur est le résultat d’un processus aléatoire (stochastique).
Pour un élément donné, la valeur précise prise par une variable aléatoire n’est pas connue avant qu’une observation n’ait été faite

Question 22

Variable contrôlée

Answer 22

Dont la valeur est déterminée par l’expérimentateur et connue de façon précise

Question 23

Types de biais

Answer 23

• Biais de sélection
• Erreurs de couverture
• Erreurs de réponse
• Erreurs de non-réponse

Question 24

Biais de sélection

Answer 24

Résulte d’une sélection non aléatoire des unités d’échantillonnage

Question 25

Erreurs de couverture

Answer 25

Proviennent d’une mauvaise définition de la population statistique.
Éléments inclus alors que ne devraient pas, exclus alors que devraient être inclus, ou inclus plus d’une fois

Question 26

Erreurs de réponse

Answer 26

Causées par une mauvaise mesure des éléments (erreur de lecture, mauvaise calibration de l’instrument, mauvaise identification sur le terrain)

Question 27

Erreurs de non réponse

Answer 27

Résultent de la non détection d’individus présents au sein d’une unité d’échantillonnage

Question 28

Erreur d’échantillonnage

Answer 28

• Erreur aléatoire (pas systématique)
• Nulle seulement quand l’échantillonnage est exhaustif

Question 29

Sources d’erreurs d’échantillonnage

Answer 29

• Temporelle
• Spatiale
• Due à l’échantillonnage (l’estimation d’un paramètre va varier en fonction de la combinaison des éléments échantillonnés, même si l’échantillon est représentatif)

Question 30

Précision vs justesse vs exactitude

Answer 30

• Précision = quantifie le niveau de variation (dispersion) entre les estimations qui auraient été obtenues suite à plusieurs échantillonnages de populations statistiques. La précision d’une estimation est influencée par les diverses sources d’erreurs d’échantillonnage
• Justesse = résulte d’une absence de biais
• Exactitude = est à la fois affectée par les biais et erreurs d’échantillonnage. Exact = juste + précis

Question 31

Façon d’éviter biais

Answer 31

Randomisation, réplication

Question 32

Façon d’accroitre précision

Answer 32

Réplication, contrôle de variation