Cours 11 - Analyses

Question 1

But stats descriptives:

Answer 1

Décrire de façon condensée un ensemble données

Question 2

Stats descriptives impliquent quelle idée?

Answer 2

Implique l’idée de communication
* moyens standardisés de transmettre l’information

Question 3

Propriété tableaux:

Answer 3

Condensent l’information en colonnes et rangées
* Première rangée identifie le contenu des colonnes
* Première colonne identifie le contenu des rangées

Question 4

Éléments essentiels tableaux:

Answer 4

• # séquentiel centré
• Titre bref & clair centré
• 3 lignes horizontales
• Aucune ligne verticale

Question 5

Distribution effectifs simples tableaux:

Answer 5

*Chaque score avec sa fréquence d’effectifs *Score sans effectif peut être omis
*Idéal pour variables nominales
*Ordre des rangées = choix personnel

Question 6

Distribution effectifs regroupés tableaux:

Answer 6

• Chaque score est associé à un intervalle de classe
• Le nombre d’intervalle doit condenser l’info sans masquer des détails importants
• Variables intervalle- rapports
• Intervalles de taille constante
• Intervalles ouverts aux extrémités si besoin

Question 7

C’est quoi distribution cumulative?

Answer 7

fréquence rapporté (intervalle courant) + (intervalle précédent)

Question 8

Comment ordonner variables qualitatives?

Answer 8

Choix, ordre alphabétique, effectifs, choix rep

Question 9

Est-ce que les données qualitatives sur figures peuvent se toucher et être liés par lignes/connecteurs?

Answer 9

Non

Question 10

Éléments graphique bâtons:

Answer 10

• Pas de cadre autour du graphique (only identifiant axes)
• Pas de contact entre les bâtons
• Légende à texte aligné à gauche sous le graphique, débutant par Figure #. où # est séquentiel

Question 11

Quel graph est rare en psyho?

Answer 11

Secteurs

Question 12

Quelles variables peuvent pas être sur graph bâton/secteurs?

Answer 12

Intervalles & rapports

Question 13

Quel graph pour variable intervalle et rapport?

Answer 13

Polygones de fréquences ou histogrammes

Question 14

Éléments polygones fréquences:

Answer 14

1. point dans l’espace 2D pour chaque intervalle de classe (ou rang)
   * positionné au dessus du centre de l’intervalle le long de l’abscisse
   * étiquettes doivent référer à cette valeur médiane
   * fréquence de l’intervalle de classe est représenté par la position du point selon l’ordonnée
   * un intervalle vide à chaque bout (pas d’intervalle ouvert)
2. Des lignes joignent les points voisins

Question 15

Éléments histogrammes:

Answer 15

1. Semblable aux polygones
   * barre horizontale est placée au-dessus de chaque intervalle de classe
   * largeur de la barre correspond à la largeur de l’intervalle
2. Des lignes verticales (une de chaque côté) joignent la barre à l’abscisse

Question 16

Les graph à bâton par groupe servent à quoi?

Answer 16

Illustrer relation entre VI et VD

Question 17

Éléments graph à dispersion:

Answer 17

Représentent le score sur deux variables pour chaque membre de l’échantillon

Question 18

Définition mesures centrales:

Answer 18

Nombre typique ou représentatif d’un ensemble de scores

Question 19

3 mesures plus communes méthode centrale:

Answer 19

Mode
Médiane
Moyenne

Question 20

Définition mode:

Answer 20

Le mode est le score qu’on observe le plus souvent

Question 21

Est-ce qu’une distribution peut avoir plusieurs modes?

Answer 21

Oui –> bimodale/multimodale

Question 22

Mode ps utile pour quoi?

Answer 22

Intervalles de classe

Question 23

Définition médiane:

Answer 23

La médiane est le score au milieu d’une distribution ordonnée

Question 24

Comment calculer médiane?

Answer 24

1. Mettre les scores en ordre de grandeur
2. Calculer (n + 1) / 2
   * nombre entier = médiane
   * fraction (e.g., 19.5) = entre quels scores trouver la médiane (i.e., les 19e et 20e scores)

Question 25

Définition moyenne:

Answer 25

La moyenne est la somme de tous les scores, divisée par le nombre de scores

Question 26

Propriétés moyenne:

Answer 26

* somme des déviations est égale à zéro * Minimise les déviations carrées (Comparé aux autres mesures centrales) * Représente la quantité que tout le monde aurait si distribuée équitablement * Changer un score change la moyenne

Question 27

Définition distribution:

Answer 27

Mesure de la variabilité entre les scores

Question 28

Définition étendue:

Answer 28

Distance entre score max et min (max-min)

Question 29

Désavantages étendue:

Answer 29

1. Basé sur deux mesures 2. Augmente avec taille échantillon (jamais réduire)

Question 30

Qu'est-ce qui corrige des problèmes de l'étendu?

Answer 30

Étendu interquartile (25 et 75)

Question 31

Avantages étendue interquartile:

Answer 31

* peu sensible score extrêmes * plus stable selon taille échantillon

Question 32

L'étendue interquartile est utilisée quand?

Answer 32

Graph boite moustache

Question 33

Formules écart-type:

Answer 33

Population: 𝛔= √((X-𝛍)²/N) Échantillon: s= √(∑(X-X)²/n-1)

Question 34

Définition écart-type:

Answer 34

Racine carrée de la déviation carrée de la moyenne

Question 35

C'est quoi la variance?

Answer 35

Sd²

Question 36

Définition degré liberté:

Answer 36

Nb variables aléatoires qui peuvent être déterminées par équation (n-2)

Question 37

C'est quoi stats inférentielles?

Answer 37

Méthode permet évaluer probabilité que les observations échantillon soient vraies dans population

Question 38

Comment définir quel tests?

Answer 38

* Nature scores (variables) * Résultats obtenus (différence/relation)

Question 39

Arbre décision sert à quoi?

Answer 39

Choisir test

Question 40

Tests:

Answer 40

Pearson r --> corrélation (-1;1) Régression linéaire --> Test-t ind --> moy deux groupes Test-t app --> ensemble mesures diffèrent Test-t unique --> moy groupe diffère d'une valeur ANOVA un facteur --> 2 moy égales ANOVA factorielle --> effets principaux et interaction Khi2 --> nb observations dans catégories diffèrent Khi2 contingence --> relation 2 variables nominale Test binomial --> évènement binaires conforment probabilismes Mann-Whitney U --> différence rangs entre groupes ind Wilcoxon --> différence rang entre groupe appariés Spearman --> degré association 2 variables ordinales