cours 10

Question 1

l’inférence stastistique permet de faire quoi?

Answer 1

jauger l’effet du hasard sur les résultats d’une étude
autrement dit: déterminer la probabilité que des évènements surviennent seulement par chance

Question 2

définir intervalle de confiance

Answer 2

intervalle de la valeur qui a de forte probabilités (souvent 95%) de contenir la vraie valeur du paramètre d’intérêt. c’est la marge d’erreur

Question 3

pourquoi 95%?

Answer 3

anormal = rare = 5% de la population

Question 4

l’importance de la marge d’erreur (largeur de l’intervalle de confiance) dépend de quoi?

Answer 4

de la taille de l’échantillon
un grand échantillon = petite marge d’erreur et vice-versa

Question 5

qu’est-ce que l’hypothèse nulle dans la comparaison de mesure? (étape 1)

Answer 5

il n’y a pas de différences entre les unités contrôle et les unités d’interventions

Question 6

qu’est-ce que l’hypothèse alternative dans la comparaison de mesure? (étape 1)

Answer 6

il y a une différence entre les unités contrôle et les unités d’interventions

Question 7

l’étape 2 de la comparaison des mesures consiste à quoi?

Answer 7

défénir la marge d’erreur (par convention = 5%)

Question 8

quelle est l’étape #3 de la comparaison de mesures

Answer 8

effectuer le test statistique approprié

Question 9

définir la valeur P:

Answer 9

probabilité d’observer par hasard seulement un score aussi extrême que celui observé dans l’échantillon de l’étude si H0 est vraie.
ex: c’est la probabilité que la différence entre la durée médiane de séjour des unités contrôles et celle des unités d’intervention soit le fruit du hasard ou d’erreurs d’échantillonnage

Question 10

si P < ou égale à écart-type on rejette _______________ et on accepte _________________.

Answer 10

si P < ou égale à écart-type on rejette l’hypothèse nulle et on accepte l’hypothèse alternative. On conclut que la différence entre les deux groupes d’unités n’est pas le fruit du hasard qu’elle est statistiquement significative

Question 11

Si P plus grand ou égale à écart-type on rejette _______________ et on accepte _________________.

Answer 11

on accepte l’hypothèse nulle. il n’y a pas de différence entre les durées médianes de séjour des deux groupes. la différence est le fruit du hasard. elle n’est pas statistiquement significative

Question 12

si toutes les valeurs de P sont plus grandes que 0.05, la différence est statistiquement significative ou non?

Answer 12

non statistiquement significative

Question 13

si la valeur de p est de 0.40, qu’est-ce que celà signifie?

Answer 13

qu’on a 40% de chance d’observer par hasard seulement

Question 14

l’erreur de type 1 (alpha) es un faux…

Answer 14

faux positif

Question 15

l’Erreur de type 2 (beta) est un faux…

Answer 15

faux négatif

Question 16

définir erreur de type 1

Answer 16

rejette H0 (donc on rejette qu’il n’y ait pas de différence) alors qu’elle est vraie

Question 17

définir erreur de type 2

Answer 17

on accepte H0, alors qu’elle est fausse

Question 18

a est aussi le critère de…

Answer 18

décision

Question 19

b est aussi la ….

Answer 19

puissance d’un test stastistique

Question 20

le r permet de décrire quoi?

Answer 20

r= coefficient de corrélation
permet de décrire l’intensité, la direction et la signification statistique de l’Association linéaire entre deux variables

Question 21

expliquer la caractéristique de direction du r

Answer 21

1: direction
positive r plus grand que 0
négative r plus petit que 0
nulle: r = 0

Question 22

expliquer la caractéristique d’intensité du r

Answer 22

2: intensité
forte: r plus grand que 0.70
modérée: r entre 0.31 et 0.69
faible: r plus petit que 0.30

Question 23

expliquer la caractéristique de la valeur p du r

Answer 23

si p plus petit que 0.05: l’association est significativement significative (réelle)
si p plus grand que 0.05: association est non significative (hasard)

Question 24

B1 représente quoi?

Answer 24

la pente de régression. cad l’influence d’une unitéde changement de la VI sur la VD

Question 25

B permet de décrire quoi?

Answer 25

B = coeffecient de réggression, permet de décrire l’intensité, la direction et la signification statistique de l’Association d’une VI et une VD continue

Question 26

expliquer la caractéristique de direction du B

Answer 26

positif = facteur de risque: coeffecient de régression B plus grand que 0
négatif = facteur de protection: coeffecient de régression B plus petit que 0
nulle: B=0

Question 27

expliquer la caractéristique d’intensité du B

Answer 27

plus le coefficient de B a’éloigne de la valeur nulle, plus l’association est forte et vice-versa

Question 28

expliquer le but du test de régression linéaire

Answer 28

permet de prédire la valeur d’une VD en se fondant sur la valeur d’une VI

Question 29

expliquer le but du test de régression multiple

Answer 29

permet de prédire la valeur d’une VD en se fondant sur la valeur de plusieurs variables indépendantes

Question 30

quel type de régression permet de prédire la valeur d’une variable dépendante, en se fondant sur la valeur d’une ou de plusieurs variable indépendantes, lorsque la variable dépendante est dichotomique?

Answer 30

la régression logistique