Cours 12 - Régressions

Question 1

Vrai ou Faux
La régression permet uniquement de mesurer l’association entre une variable indépendante (VI) et une variable dépendante (VD).

Answer 1

Faux. La régression permet aussi de contrôler l’effet d’autres VI.

Question 2

Un chercheur observe que B1= 0.28 dans un modèle de régression où X représente le nombre de cigarettes fumées par jour. Que signifie ce coefficient ?

Answer 2

Une augmentation de 1 cigarette fumée par jour est associée à une augmentation de 0,28 unité de la VD.

Question 3

Vrai ou Faux
Le terme E dans une équation de régression représente l’erreur aléatoire ou la variation non expliquée.

Answer 3

Vrai

Question 4

Qu’est-ce qu’une variable muette (dummy variable) ?
A) Une variable qui ne contient pas de données.
B) Une variable utilisée pour coder une VI catégorielle.
C) Une variable continue utilisée dans une régression.
D) Une variable dont la VD dépend exclusivement.

Answer 4

B) Une variable utilisée pour coder une VI catégorielle.

Question 5

Une étude examine la relation entre la satisfaction sexuelle (VD) et la consommation de pornographie (VI catégorielle : jamais, occasionnellement, souvent). Comment coderiez-vous les variables muettes pour cette analyse ?

Answer 5

Créez deux variables :
• Porn occasionnelle : 0 = non, 1 = oui (ça fait porn occasionnelle VS jamais)
• Porn souvent : 0 = non, 1 = oui. (Ça fait porn souvent VS jamais)

Question 6

Vai ou Faux :
La pente B1 dans une régression linéaire représente l’ordonnée à l’origine lorsque X = 0 .

Answer 6

Faux. La pente représente le changement de Y pour une unité de changement de X .

Question 7

Dans une régression logistique, quelle est la principale utilité des coefficients ?
A) Calculer la moyenne des observations.
B) Calculer les probabilités conditionnelles.
C) Calculer les rapports de cotes (odds ratio).
D) Calculer les résidus.

Answer 7

C) Calculer les rapports de cotes (odds ratio).

Question 8

Un modèle de régression montre \beta = -0.21 pour la relation entre un score de conservatisme et l’âge perçu comme normal pour un garçon d’avoir des relations sexuelles. Que pouvez-vous conclure ?

Answer 8

Une augmentation d’une unité dans le score de conservatisme est associée à une diminution de 0,21 an dans l’âge perçu.

Question 9

Vrai ou Faux
Un rapport de cotes (odds ratio) supérieur à 1 indique un risque plus faible pour le groupe au numérateur.

Answer 9

Faux. Cela indique un risque plus élevé pour le groupe au numérateur.

Question 10

Vrai ou Faux : Les VI peuvent être cardinales ou catégorielles (dummy)

Answer 10

Vrai

Question 11

Vrai ou Faux : La régression linéaire peut être utilisée lorsque la VD est cardinale

Answer 11

Vrai

Question 12

Qu’est-ce que la régression logistique permet de calculer?

Answer 12

Des rapports de cotes

Question 13

La régression logistique peut être utilisée lorsque…

Answer 13

La VD est dichotomique (catégorielle à deux niveaux.. genre oui ou non)

Question 14

Un modèle de régression examine la relation entre l’âge perçu comme normal pour un garçon d’avoir des relations sexuelles ( Y ) et le score de conservatisme ( X ).
L’équation donnée est : Y = 16,21 - 0,21X .
• Calculez Y pour un score de conservatisme de 3.

Answer 14

Y = 16,21 - (0,21 fois 3) = 15,58 .

Question 15

Une régression linéaire donne les résultats suivants :
• B0 = 8,2 (ordonnée à l’origine),
• B1 = 0,282 (pente).
• Quelle est la valeur prédite pour un fumeur de 25 cigarettes par jour ?

Answer 15

Y = 8,2 + (0,282 fois 25) = 15,25 .

Question 16

Vrai ou Faux : Dans un modèle de régression, un coefficient B1 non significatif (valeur p > 0,05 ) signifie qu’il n’y a aucune association entre la VI et la VD.

Answer 16

Faux. Cela signifie seulement qu’il n’y a pas de preuve statistique d’une association dans cet échantillon.

Question 17

dans un modèle de régression pour étudier l’effet du conservatisme sur l’âge perçu comme normal pour un garçon d’avoir des relations sexuelles.
Les résultats après ajustement sont :
• Bconservatisme = -0,165 ( p = 0,118 ),
• B religion souvent = 1,167 ( p = 0,014 ).
• Que pouvez-vous conclure sur l’effet de la religion ?

Answer 17

Les personnes participant souvent à des activités religieuses perçoivent un âge plus élevé comme normal pour un garçon d’avoir des relations sexuelles ( B = 1,167 , significatif à p = 0,014 ).

Question 18

Dans un modèle de régression avec trois variables indépendantes, l’équation donnée est :
Y = 16,07 - 0,165 X (conservatisme)+ 1,167 X (religion souvent)

Calculez Y pour une personne ayant :
• X conservatisme = 3 ,
• X religion souvent = 1 .

Answer 18

Y = 16,07 - (0,165 fois 3) + (1,167 fois 1) = 16,742 .

Question 19

Vrai ou Faux : Dans une régression logistique, un rapport de cotes ( OR ) de 0,74 pour une VI signifie que cette variable est associée à une probabilité plus faible de l’événement étudié.

Answer 19

Vrai

Question 20

Un modèle de régression logistique analyse l’association entre la configuration amoureuse et la santé mentale (bonne = 1, mauvaise = 0). Les résultats sont :
• Monogame (référence),
• Non-monogame : B = -0,50 , OR = 0,60 , p = 0,106 ,
• Pas en couple : B = -0,30 , OR = 0,74 , p = 0,032 .

Que pouvez-vous conclure pour les personnes « pas en couple » ?

Answer 20

Les personnes pas en couple ont une probabilité significativement plus faible de rapporter une bonne santé mentale comparées aux monogames ( OR = 0,74 , p = 0,032 ).

Question 21

Dans une régression logistique, un chercheur observe un OR = 1,22 pour la variable « non-pratiquant » par rapport aux pratiquants. Que signifie ce résultat ?

Answer 21

Les non-pratiquants ont une cote 1,22 fois plus grande que les pratiquants pour l’événement étudié.