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Méthodes 2e moitié > Cours 12 > Flashcards

Cours 12 Flashcards

1
Q

Décrire comment on calcule la cote Z

A

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

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Q

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

A

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

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3
Q

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 ? .

A

moy =0 et écart type =1

score z = 0

score sera de 1

moyenne

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4
Q

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

A

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)?

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5
Q

Qu’est ce qu’une fréquence

A

Nb d’observations associés à une valeur ou une catégorie

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6
Q

Qu’est ce qu’un ratio/rapport

A

relation entre 2 valeurs qu’on veut comparer

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7
Q

qu’est ce qu’une proportion

A

Les 2 quantités sont liées

numérateur est un sous-ensemble du dénominateur

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8
Q

Qu’est-ce qu’un taux ?

A

Processus dynamique, changement dans le temps

ex: le poids selon une durée dans le temps

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9
Q

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

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

A

hypothèses

généralisations

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10
Q

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

A

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)

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11
Q

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

A

Élevée

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12
Q

Les statistiques inférentielles servent à estimer quoi?

Par rapport à quoi?

A

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

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13
Q 
Statistique = mesure........
Paramètre = mesure ........
A

Échantillonnale

populationnelle

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14
Q

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

A

Petite taille

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15
Q

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

A

Paramètre

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16
Q

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……..).

A

probabilités
aléatoirement
représentatif

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17
Q

Paramètre + erreur = …

A

Statistique

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18
Q

L’enjeu est de bien évaluer :

A

l’erreur

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19
Q

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

A

variabilité théorique

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20
Q

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 :

A

seraient obtenues plus fréquemment que

d’autres

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21
Q

Théorème de la limite centrale :

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

A

indépendantes

identiquement

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22
Q

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.

A

grand

diminue

23
Q

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

A

moyenne populationnelle

24
Q

La moyenne……. est un estimateur de la moyenne

populationnelle.

A

échantillonnale

25
Q

il faut recourir au théorème central limite pour évaluer

la ……. …….. ……..

A

marge d’erreur possible

26
Q

Plus la taille de l’échantillon est grande, plus l’erreur type est…

A

petit

27
Q

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

A

erreur type

ratio

28
Q

Expliquer comment on calcule l’erreur type

A

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

29
Q

l’erreur-type est une mesure de l’écart « moyen » entre la

moyenne d’un……. et la moyenne……

A

échantillon

populationnelle

30
Q

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

A

l’erreur-type

31
Q

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

A

marge d’erreur

32
Q

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

A

l’estimation

33
Q

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

A

intervalle

moyenne

34
Q

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.

A

zone

choisit

35
Q

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.

A

Bornes

36
Q

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

A

moyenne

37
Q

Bornes:

On obtient ces valeurs en utilisant le ….. …

A

score Z

38
Q

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.)

A

+/- 1 écart type

+/- 2

+/- 3

39
Q

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

A

Choix de l’analyste: niveau de « certitude » souhaité

• 90%, 95%, 99%

40
Q

95% = cb écart type

A

2 (1,96)

41
Q

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

A

moyenne populationnelle

42
Q

L’IC fournit :
L’ …. des valeurs probables de la moyenne
populationnelle;

la précision de l’…..
paramétrique.

A

étendue

estimation

43
Q

Traditionnellement, le risque maximal acceptable est fixé

à …..%. Il est appelé risque ….

A

5%

α

44
Q

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’….. … …

A

intervalle de confiance

45
Q

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 …

A

seuil de signification

α

46
Q

Traditionnellement, le alpha minimal acceptable est fixé à

……. (…). Cela indique une marge d’erreur de 5%

A

0,05 (*)

47
Q

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.

A

SIG

0.05
relation
différence

48
Q

ERREUR DE TYPE I

L’erreur commise quand l’hypothèse nulle est……, alors qu’elle est ….

A

rejetée

vraie

49
Q

ERREUR DE TYPE II

L’erreur commise quand l’hypothèse nulle est…., alors qu’elle est….

A

acceptée

fausse

50
Q

erreur de type 1 = synonyme de…

erreur de type 2 = synonyme de….

A

Faux positif

faux-négatif

51
Q

Test-T (VI….. à ….. niveaux, VD continue)

ANOVAS (VI….. à … niveaux ou +, VD continue)

A

nominale
2 niveaux

nominale
3 ou +

52
Q

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

A

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

53
Q

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

A

variable (s)

moyenne

54
Q

test t: 2 types d’échantillons

A
  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)

Méthodes 2e moitié (5 decks)

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