Cours 12

Question 1

Décrire comment on calcule la cote Z

Answer 1

Valeur de l’observation (x) - la moyenne divisé par écart type (s)

Question 2

Le score standardisé (score Z) permet de savoir quoi?

Answer 2

à combien d’écart-type une observation se situe de la moyenne.

Question 3

Dans le cas spécifique d’une distribution transformée en scores Z, la moyenne:
- devient toujours égale à … et l’écart-type, toujours égal à …

Si une observation est égale à la moyenne, son score Z = ??

Si une observation est égale à un écart-type au-dessus de la moyenne, son score
Z sera de ?

Les scores Z négatifs représentent des valeurs sous la ? .

Answer 3

moy =0 et écart type =1

score z = 0

score sera de 1

moyenne

Question 4

En résumé, le score Z donne deux informations essentielles sur la position de 2 choses:

Answer 4

1) l’observation est-elle au-dessus (+) ou en-dessous de la moyenne (-)?

2) à quelle distance (en écart- type) de la moyenne se situe l’observation (la
donnée, le x)?

Question 5

Qu’est ce qu’une fréquence

Answer 5

Nb d’observations associés à une valeur ou une catégorie

Question 6

Qu’est ce qu’un ratio/rapport

Answer 6

relation entre 2 valeurs qu’on veut comparer

Question 7

qu’est ce qu’une proportion

Answer 7

Les 2 quantités sont liées

numérateur est un sous-ensemble du dénominateur

Question 8

Qu’est-ce qu’un taux ?

Answer 8

Processus dynamique, changement dans le temps

ex: le poids selon une durée dans le temps

Question 9

L’inférence statistique permet de vérifier des….. et

d’utiliser des données d’échantillonnage pour faire des……. à l’ensemble d’une population

Answer 9

hypothèses

généralisations

Question 10

Quel est le lien entre l’inférence statistique et le test d’hypothèses?

Answer 10

L’inférence statistique s’appuie sur la probabilité que des résultats significatifs (H1) soient applicables à la population et non le fruit du hasard ou de la chance (H0)

Question 11

Plus la différence entre des groupes est grande (t, F) ou plus la corrélation entre les variables est forte (r), plus la probabilité est ……… que cette différence ou cette association existe réellement
dans la population

Answer 11

Élevée

Question 12

Les statistiques inférentielles servent à estimer quoi?

Par rapport à quoi?

Answer 12

les caractéristiques d’une population (paramètres) à partir des données d’un échantillon issu de cette population

Question 13

Statistique = mesure........
Paramètre = mesure ........

Answer 13

Échantillonnale

populationnelle

Question 14

Cependant, il y a nécessairement une marge d’erreur, surtout dans les échantillons de …… …….

Answer 14

Petite taille

Question 15

On infère un ….. à partir d’une statistique

Answer 15

Paramètre

Question 16

inférence est basée sur la théorie des …….. et implique que l’échantillon à été tiré……… de la population (ou au moins qu’il en soit……..).

Answer 16

probabilités
aléatoirement
représentatif

Question 17

Paramètre + erreur = …

Answer 17

Statistique

Question 18

L’enjeu est de bien évaluer :

Answer 18

l’erreur

Question 19

On s’appuie sur des lois de probabilités pour estimer la …….. ………. des statistiques issues de notre échantillon.

Answer 19

variabilité théorique

Question 20

ex: estimer la moyenne populationnelle à partir d’un

échantillon. On sait que si on répétait l’échantillonnage, les différentes moyennes qu’on obtiendrait seraient :

Answer 20

seraient obtenues plus fréquemment que

d’autres

Question 21

Théorème de la limite centrale :

• Toute somme de variables aléatoires……. et……….. distribuées tend vers une variable aléatoire gaussienne.

Answer 21

indépendantes

identiquement

Question 22

Théorème de la limite centrale :

Plus un échantillon est…….., plus sa moyenne tend vers la moyenne populationnelle. L’erreur……. donc avec le nombre de participants.

Answer 22

grand

diminue

Question 23

La moyenne de la distribution des moyennes échantillonnales est la ….. ……..

Answer 23

moyenne populationnelle

Question 24

La moyenne……. est un estimateur de la moyenne

populationnelle.

Answer 24

échantillonnale

Question 25

il faut recourir au théorème central limite pour évaluer | la ....... ........ ........

Answer 25

marge d'erreur possible

Question 26

Plus la taille de l'échantillon est grande, plus l'erreur type est...

Answer 26

petit

Question 27

L’écart-type d'une distribution, appelé l’ .... ......, est un..... de l’écart-type de la population.

Answer 27

erreur type | ratio

Question 28

Expliquer comment on calcule l'erreur type

Answer 28

écart type divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon

Question 29

l’erreur-type est une mesure de l’écart « moyen » entre la | moyenne d’un....... et la moyenne......

Answer 29

échantillon | populationnelle

Question 30

On peut donc créer des intervalles (de confiance) à partir de..... ....

Answer 30

l’erreur-type

Question 31

l’intervalle de confiance (IC) permet de définir | une ..... ...... entre les résultats d’une étude menée auprès d’un échantillon et un relevé exhaustif de la population

Answer 31

marge d'erreur

Question 32

L'intervalle de confiance (IC) permet d'évaluer la précision de l'...... d'un paramètre statistique sur un échantillon.

Answer 32

l'estimation

Question 33

l'intervalle de confiance Représente un.... dans lequel se situera vraisemblablement la ..... des échantillons,

Answer 33

intervalle | moyenne

Question 34

Ce ne sera pas un intervalle de valeurs dans lequel peut se situer la vraie valeur avec certitude, mais une....... dans laquelle se trouve très probablement, et avec une probabilité d’erreur que l’on...., la véritable valeur du paramètre que l’on étudie.

Answer 34

zone | choisit

Question 35

Pour calculer l’IC, on veut identifier des..... qui représentent les valeurs probables de la moyenne de la population autour de la moyenne estimée par l’échantillon.

Answer 35

Bornes

Question 36

bornes = valeurs au-dessus et en-dessous de la...... de l’échantillon

Answer 36

moyenne

Question 37

Bornes: | On obtient ces valeurs en utilisant le ..... ...

Answer 37

score Z

Question 38

Dans le cas d’une distribution normale: • Environ 68% des valeurs sont à ..... (cb) écart-type • Environ 95% des valeurs sont à ...... écarts-types (1,96 é.t.) • Environ 99% des valeurs sont à ....écarts-types (2,58 é.t.)

Answer 38

+/- 1 écart type +/- 2 +/- 3

Question 39

Comment est choisi le score Z pour le calcul d’un IC ?

Answer 39

Choix de l’analyste: niveau de « certitude » souhaité | • 90%, 95%, 99%

Question 40

95% = cb écart type

Answer 40

2 (1,96)

Question 41

Un intervalle de confiance de 95% représente un intervalle qui a 95% de chances d’inclure la ..... ......

Answer 41

moyenne populationnelle

Question 42

L'IC fournit : L' .... des valeurs probables de la moyenne populationnelle; la précision de l'..... paramétrique.

Answer 42

étendue | estimation

Question 43

Traditionnellement, le risque maximal acceptable est fixé | à .....%. Il est appelé risque ....

Answer 43

5% | α

Question 44

Cela sous-entend que les conclusions de l’étude seront valables dans 95% des cas, ce qui veut dire (par exemple) que lors du tirage de 100 échantillons, les moyennes de 95 d’entre eux se situeront dans l’..... ... ...

Answer 44

intervalle de confiance

Question 45

On doit déterminer la probabilité maximale acceptable de commettre une erreur dans l’interprétation des résultats (du test d’hypothèse). • Ce niveau de risque, appelé ... .... ..... du test, est noté par la lettre ...

Answer 45

seuil de signification | α

Question 46

Traditionnellement, le alpha minimal acceptable est fixé à | ....... (...). Cela indique une marge d’erreur de 5%

Answer 46

0,05 (*)

Question 47

Dans SPSS, s’exprime dans la colonne ‘......’: un ‘Sig’ inférieur à ..... est considéré comme étant significatif = signifie qu’il y a une..... entre nos variables ou une..... entre nos groupes.

Answer 47

SIG 0.05 relation différence

Question 48

ERREUR DE TYPE I L'erreur commise quand l'hypothèse nulle est......, alors qu'elle est ....

Answer 48

rejetée | vraie

Question 49

ERREUR DE TYPE II L'erreur commise quand l'hypothèse nulle est...., alors qu'elle est....

Answer 49

acceptée | fausse

Question 50

erreur de type 1 = synonyme de... | erreur de type 2 = synonyme de....

Answer 50

Faux positif | faux-négatif

Question 51

Test-T (VI..... à ..... niveaux, VD continue) ANOVAS (VI..... à ... niveaux ou +, VD continue)

Answer 51

nominale 2 niveaux nominale 3 ou +

Question 52

Le choix du test statistique approprié dépend de (2) :

Answer 52

a) l’objectif de recherche b) la nature de x (VI) et de y (VD) * décrire comparer Décrire = r et c comparer: ANOVA, test T , khi-deux

Question 53

Le test T sert à établir si, sur une (des)..........(s), la différence de ...... entre deux groupes est significative

Answer 53

variable (s) | moyenne

Question 54

test t: 2 types d'échantillons

Answer 54

1. appariés :Tester si les moyennes du même échantillon testé à 2 reprises diffèrent (ex.: pré-test/post-test) 2. indépendants: Tester si les moyennes entre deux groupes diffèrent (ex.: différences de moyenne dans le désir sexuel entre les hommes et les femmes)