Cours 10 - Analyses statistiques

Question 1

Objectifs de l’analyse de données

Answer 1

-Identifier les principales caractéristiques
-Vérifier des liens
-Élaborer un sens

Question 2

Statistiques descriptives/exploratoires

Answer 2

-Description des caractéristiques de l’échantillon
-Vérification de la validité et de la fiabilité des données

Question 3

Statistiques inférentielles

Answer 3

-Démonstration d’un résultat général à partir d’un échantillon
-Fixer une hypothèse et déterminer si elle s’accorde avec les faits
-Niveau explicatif

Question 4

Analyses descriptives (deux mesures)

Answer 4

-Mesures de tendance centrale
-Mesures de dispersion

Question 5

Mesures de tendance centrale

Answer 5

-Moyenne
-Médiane
-Mode

Question 6

Mesures de dispersion

Answer 6

-Étendue
-Variance
-Écart-type
-Erreur type

Question 7

Moyenne

Answer 7

-La plus courante
-Valeur moyenne de toutes les données de l’ensemble
-Influencée par les valeurs extrêmes
-Choisir si on a une distribution unimodale avec des données continues symétriques ou des données ordinales

Question 8

Médiane

Answer 8

-Observation du milieu (valeur qui se trouve après 50% des observations)
-Choisir si on a une distribution unimodale avec des données continues asymétriques ou des données nominales

Question 9

Mode

Answer 9

-Valeur observée la plus souvent (aucun ou plusieurs = possible)
-Choisir si on a une distribution multimodale

Question 10

Étendue

Answer 10

-Différence entre la plus grande et la plus petite des valeurs

Question 11

Variance et écart-type

Answer 11

-Distance moyenne qui existe entre les observations et la moyenne (variance = au carré, écart-type = racine de la variance)
-Plus la valeur de l’écart-type est petit, plus l’échantillon est homogène

Question 12

Visualisation des données

Answer 12

-Tableaux (des fréquences, de contingence, etc)
-Graphiques (box-plot, diagramme en bâtons (variable quantitative discrète ou catégorielle), histogrammes (variable quantitative continue), diagrammes en secteurs, etc)

Question 13

Symétrie

Answer 13

-Courbe symétrique : mode = médiane = moyenne
-Courbe asymétrique à droite (positive) : mode < médiane < moyenne
-Courbe asymétrique à gauche (négative) : mode > médiane > moyenne

Question 14

Aplatissement

Answer 14

-Leptocurtique (kurtosis positif)
-Mésocurtique (kurtosis nul) = normal
-Platycurtique (kurtosis négatif)

Question 15

But de la statistique inférentielle

Answer 15

-Estimer les paramètres de la population (inconnus) en utilisant les statistiques de l’échantillon (connues)
-Rejeter l’hypothèse nulle

Question 16

Hypothèse nulle

Answer 16

-Formulée dans le but d’être rejetée
-Il n’y a pas de différence

Question 17

Hypothèse alternative

Answer 17

-On veut la démontrer
-H0 est fausse
-Son acceptation est conditionnelle au rejet de l’hypothèse nulle

Question 18

Marche à suivre inférence statistique (5 étapes)

Answer 18

-Formulation des hypothèses
-Identification du test statistique
-Choisir un seuil de signification
-Procéder aux analyses
-Prendre une décision

Question 19

Erreur de type I (alpha)

Answer 19

-Hypothèse nulle rejetée alors qu’elle était vraie
-Contrôlée par le chercheur (exemple : choix d’un seuil alpha de .05, alors il y a seulement 5% de chance qu’il rejette l’H0 alors qu’elle est vraie)
-Le choix du seuil n’est pas automatique

Question 20

Erreur de type II (beta)

Answer 20

-Hypothèse nulle acceptée alors qu’elle était fausse
-Le risque acceptable de commettre ce type d’erreur est souvent à 0.20
-La contrôler en augmentant la puissance statistique d’un test

Question 21

Puissance statistique

Answer 21

-La chance de pouvoir détecter un effet significatif à un seuil alpha donné
-Capacité du test à identifier une différence réelle
-Puissance = 1 - beta

Question 22

Comment rendre un test plus puissant?

Answer 22

-Variance plus petite
-Seuil alpha moins sévère
-Taille d’effet (d) plus grande
-Taille d’échantillon (n) plus grande

Question 23

Plus alpha est petit, plus il est difficile de..?

Answer 23

-Rejeter l’hypothèse nulle
-Donc on a plus de chance d’accepter H0 alors qu’elle est fausse et de faire une erreur de type II

Question 24

Erreurs de type I vs II

Answer 24

-L’erreur de type I doit être contrôlée
-L’erreur de type II est moins grave, car le chercheur peut refaire un test avec un autre échantillon

Question 25

Facteurs à déterminer pour le choix du test statistique

Answer 25

-Nombre de VD
-Types de VD
-Nombre de VI
-Types de VI (+ nombres de catégories et intra ou intersujets)
-Respect des postulats des analyses paramétriques?

Question 26

Nombre de VD

Answer 26

-Une seule : univarié
-Plusieurs : multivarié

Question 27

Nombre de VI

Answer 27

-Une seule VI : unifactoriel
-Plusieurs VI : factoriel (permet l’estimation des effets principaux et des effets d’interaction)

Question 28

Type de variables (statistiques)

Answer 28

-VD : Nominales, ordinales, continues
-VI : Catégorielles, continues

Question 29

Si variables indépendantes catégorielles

Answer 29

-Plan à groupes indépendants : seulement VI intersujets
-Plan à mesures répétées : juste VI intrasujets
-Plan combiné : au moins une VI intra et une Vi inter