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ERT-1402 > Cours 2 > Flashcards

Cours 2 Flashcards

1
Q

La pratique basée sur les
données probantes
(données scientifiques).

Qu’est-ce que c’est?

A

« Utilisation consciencieuse, explicite et judicieuse des meilleures et récentes connaissances scientifiques lors de la prise de décision concernant les soins d’un
client »

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2
Q

Graphique de la pratique basée sur les données probantes

A
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3
Q

Qu’est-ce que le terme Expert en ergothérapie?

A

L’expertise clinique permet au clinicien de regrouper les informations provenant de ces différentes sources et d’en faire l’interprétation afin d’élaborer un plan de traitement qui sera le meilleur compromis entre les évidences scientifiques, le contexte de pratique (ressources disponibles) et les préférences du client.

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4
Q

Les études quantitatives permettent d’utiliser:

A

Des modèles statistiques et des classifications des caractéristiques, graphiques et figures pour expliquer ce qui est observé et répondre à une problématique.

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5
Q

Les études quantitatives permettent d’utiliser des modèles statistiques et des classifications des caractéristiques, graphiques et figures pour expliquer ce qui est observé et répondre à une problématique.

Donner 3 exemples.

A

1) Décrire des population

2) Comparer des groupes

3) Vérifier des relations de causalité

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6
Q

Qu’est-ce qu’une problématique?

A

Une question pour laquelle il n’existe pas de réponse

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7
Q

Comment trouve-t-on une réponse à une problématique?

A

Avec la méthode scientifique

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8
Q

Pour trouver une réponse à une problématique, il faut _____________________________________

A

clairement poser le problème dans son contexte.

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9
Q

La recherche doit répondre à des questions _____________________________

A

importantes et intéressantes

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10
Q

Donner 3 exemples de stats descriptives.

A

Moyennes, écart-type, étendue fréquence

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11
Q

Donner 4 exemples de stats inférentielles.

A

Test de t, chi-carré, corrélations, régressions

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12
Q

Différence entre nombre de variables étudiées entre stats descriptives et inférentielles.

A

Descr.: 1 à la fois

Infé.: Au moins 2

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13
Q

Dans les stats inférentielles, que veut-on vérifier?

A

On veut vérifier si les différences sont statistiquement significatives afin d’induire les caractéristiques d’un échantillon à la population visée par l’échantillon.

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14
Q

2 types de variables

A

1) Qualitatives (catégorielles)

2) Quantitatives (discrètes ou continues)

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15
Q

2 types variables Qualitatives

A

– Nominale

– Ordinale

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16
Q

2 types échelles variables Quantitatives

A

– Intervalle

– Ratio

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17
Q

Variable qualitative catégorielle correspond à…

A

…un attribut ou une caractéristique.

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18
Q

Qualitative catégorielle peut-elle être mesurée?

A

Ne peut pas être mesurée, car ce n’est pas un
nombre

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19
Q

Qualitative catégorielle peut-elle être classée?

A

Oui

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20
Q

Variable Quantitative correspond à…

A

…un nombre / une quantité

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21
Q

Variable Quantitative peut-elle être mesurée?

A

Oui

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22
Q

Donner similarités et différences entre Qualitative Nominale et Ordinale.

A
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23
Q

“Niveau de mesure le plus élémentaire servant à classer des objets ou des personnes selon des catégories”

À quoi cela correspond-t-il?

A

Variables qualitatives: nominales

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24
Q

Variables qualitatives: nominales peuvent-elles être mises en ordre croissant ou décroissant?

A

Non

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25
Q

Donner des exemples de variables qualitatives nominales.

A
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26
Q

Variables qualitatives: ordinales contient des catégories.
Ces catégories peuvent-elles être mises en ordre de grandeur (en ordre hiérarchique)?

A

Oui

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27
Q

Donner des exemples de variables qualitatives: ordinales.

A
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28
Q

Donner les similarités et différences entre les variables quantitatives discrètes et continues sur les échelles Intervalle et Proportion (ou ratio).

(Valeur, point zéro, valeurs entières ou multitude)

A
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29
Q

Variables quantitatives: discrètes

1) Contiennent-elles des valeurs mesurables?

A

1) Oui

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30
Q

Variables quantitatives: discrètes = ________________ seulement

A

nombre entier

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31
Q

Variables quantitatives: discrètes, nombre __________________________________, généralement moins de 10 valeurs possibles

A

limité de valeurs possibles

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32
Q

Quand une variable est-elle quantitative discrète?

A

Lorsque ces trois conditions sont remplies:

  • Contient des valeurs mesurables
  • Nombre entier seulement
  • Nombre limité de valeurs possibles, généralement moins de 10 valeurs possibles
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33
Q

Donner des exemples de Variables quantitatives discrètes.

A
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34
Q

Variables quantitatives: continues contient des valeurs ___________

A

mesurables

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35
Q

Variables quantitatives: continues peut prendre ______________________ dans un intervalle.

A

toutes les valeurs possibles

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36
Q

Vrai ou faux?

Variables quantitatives: continues = Tous les nombres (unité, décimales, fractions…)

A

Vrai

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37
Q

Variables quantitatives: continues = ________________ de valeurs possibles

A

Grand nombre

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38
Q

Donner des exemples de Variables quantitatives: continues.

A
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39
Q

Variables quantitatives: échelle intervalle = Nombre à ________________

A

valeur numérique.

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40
Q

Variables quantitatives: échelle intervalle: Intervalles _________________

A

fixes (unité de mesure)

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41
Q

Variables quantitatives: échelle intervalle

Le zéro est-il arbitraire (non absolu)?

A

Oui

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42
Q

Variables quantitatives: échelle intervalle

Est-il possibilité d’effectuer les opérations mathématiques d’addition et soustraction avec une telle échelle?

A

Oui

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43
Q

Variables quantitatives: échelle __________

Impossible d’effectuer les opérations mathématiques de multiplication et division avec une telle échelle

A

intervalle

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44
Q

Donner un exemple de Variables quantitatives: échelle intervalle.

A

Ex: la température en degré Celsius

(20 degrés n’est pas le double de 10 parce que le zéro est arbitraire)

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45
Q

Variables quantitatives: échelle ratio

Donner un autre nom.

A

De proportion.

46
Q

Variables quantitatives: échelle ratio

  • Nombre à valeur ___________(1)
  • Intervalles _________________(2)
A

1) numérique

2) fixes (unité de mesure)

47
Q

Variables quantitatives: échelle ratio

Y a-t-il un zéro absolu avec ces échelles?

A

Oui

(Zéro absolu = absence du phénomène)

48
Q

Variables quantitatives: échelle ratio

Est-il possible d’avoir des scores négatifs?

A

Non

49
Q

Variables quantitatives: échelle ratio

Quelles opérations mathématiques et statistiques sont possibles avec une telle échelle?

A

Toutes

50
Q

Variables quantitatives: échelle ratio

Donner 4 exemples

A

Distance, durée, poids, âge

51
Q

De quel type de variable s’agit-il?

Âge

A

Quantitatif continu: échelle ratio

52
Q

De quel type de variable s’agit-il?

Sexe

A

Qualitatif nominal

53
Q

De quel type de variable s’agit-il?

Langue maternelle

A

Qualitatif nominal

54
Q

De quel type de variable s’agit-il?

Années d’expérience

A

Quantitatif continu: échelle ratio

55
Q

De quel type de variable s’agit-il?

Nombre d’années de pratique depuis le diplôme

A

Qualitative ordinale

56
Q

Statistiques descriptives visent à ________________________ un échantillon ou un ensemble de données

A

présenter, décrire et résumer

57
Q

Statistiques descriptives visent à présenter, décrire et résumer un échantillon ou un ensemble de données.

Donner 2 exemples

A

1) Décrire les participants

2) Apprécier la distribution des données

58
Q

Vrai ou faux?

Les statistiques descriptives font partie de tous les projets de recherche

A

Vrai

59
Q

Donner 3 types de statistiques descriptives.

A

1) Statistiques de fréquence

2) Statistiques de tendance centrale

3) Statistiques de dispersion

60
Q

Que sont les statistiques de fréquence avec fréquence absolue?

A

Nombre d’occurrences d’une valeur dans un
échantillon

61
Q

Que sont les statistiques de fréquence avec fréquence relative?

A

Généralement exprimée en pourcentage, est égale à la fréquence considérée divisée par la fréquence totale

62
Q

Donner 3 types de statistiques de tendance centrale.

A

1) Moyenne

2) Médiane

3) Mode

63
Q

Donner 3 types de statistiques de dispersion.

A

1) Étendue

2) Variance

3) Écart type

64
Q

Statistiques de fréquence

La fréquence: nombre d’observations des ____________________________________________ pour un groupe ou pour l’échantillon.

A

variables catégorielles et quantitatives discrètes

65
Q

La fréquence: nombre d’observations des variables catégorielles et quantitatives discrètes pour un groupe ou pour l’échantillon

Donner un exemple.

A

Exemple: un échantillon comporte 25 personnes, 10 femmes et 15 hommes

La fréquence relative: %
– 40% femmes
– 60% hommes

66
Q

Statistiques de tendance centrale servent à…

A

…résumer les observations ou les données en une seule valeur

67
Q

Donner trois statistiques de tendance centrale.

A

1) Moyenne

2) Médiane

3) Mode

68
Q

avertissement

A

Les formules mathématiques ne sont pas à apprendre!

69
Q

Qu’est-ce que la moyenne?

A

La somme de toutes les valeurs de l’échantillon divisées par le nombre d’effectif de cet échantillon

70
Q

Qu’est-ce que la médiane?

A

La valeur du milieu d’une série d’observations triées dans un ordre ascendant

71
Q

Que permet la médiane?

A

Permet de diviser une série d’observations en deux parties égales

72
Q

La médiane tient-elle compte de toutes les observations?

A

Non

73
Q

La médiane est ______________ par les valeurs extrêmes

A

peu influencée.

74
Q

Tableau qui explique la médiane.

A
75
Q

Qu’est-ce que le mode?

A

Valeur ou réponse la plus fréquente (très peu utilisée)

76
Q

Donner 2 statistiques de dispersion

A

1) Étendue

2) Variance et écart-type

77
Q

Qu’est-ce que l’étendue?

A

Différence entre la plus grande et la plus petite valeur des observations

78
Q

Que sont la variance et l’écart-type?

A

Distance ou écart des valeurs de l’échantillon par rapport à la moyenne

79
Q

L’écart-type quantifie la __________________(1) par rapport à la ____________________(2)

A

1) variation des observations

2) moyenne de la série.

80
Q

Écart-type tableau

A
81
Q

Écart-type autre tableau

A
82
Q

L’écart-type est très commune pour représenter une _______________

A

variable continue.

83
Q

L’écart-type est une _________________: tient compte de la distance de chaque score par rapport à la moyenne.

A

mesure de dispersion

84
Q

L’écart-type peut être utilisé pour comparer _______________

A

2 échantillons.

85
Q

Comparaison de plusieurs écart-types.

A
86
Q
  • Calculer la moyenne, la médiane, le mode et l’étendue

Âge des enfants vus en ergothérapie = 16, 4, 7, 8, 6, 5, 7, 4, 3, 7

A
87
Q

Que peut-on présenter avec des données? (6)

A

-

88
Q

Exemple de tableau

A
89
Q

Autre exemple de tableau

A
90
Q

Donner 6 types de graphiques.

A

1) Diagramme circulaire ou à secteurs

2) Diagramme à barre

3) Histogramme

4) Boîte de moustache

5) Diagramme de dispersion: Nuage de points

6) Courbes de suivi

91
Q

Types de graphiques.

A
92
Q

Diagramme circulaire ou à secteurs

Présente des _______________________(1) et présente des variables ____________(2)

A

1) fréquences (des proportions)

2) catégorielles.

93
Q

Pour quelles fins utilise-t-on un diagramme circulaire ou à secteurs?

A

Utilisé pour décrire un échantillon ou dans les enquêtes, les statistiques sur une large population

94
Q

Diagramme _______: Fréquemment utilisé dans les études cliniques

A

à barre

95
Q

Quel type de variable peut-on représenter dans un diagramme à barres?

A

Tous

96
Q

À quoi sert le diagramme à barre? (2)

A

1) À comparer entre les groupes, les séances (pré-post intervention)

2) Présente des fréquences

97
Q

Pourquoi utilise-t-on les histogrammes?

A

Utilisé en statistique pour observer la distribution des données

98
Q

Qu’est-ce qu’un histogramme?

A

Méthode graphique de vérification de la normalité de la distribution des données

99
Q

Pour quel type de variable utilise-t-on les histogrammes?

A

Pour les variables continues

100
Q

Quelles informations présente la boîte moustache?

A

Elle présente la dispersion des données autour de la moyenne et des médianes de chaque niveau d’observation

101
Q

Quelles sortes de variables les boîtes moustaches présentent-elles?

A

Une variable catégorielle ou une variable quantitative continue

102
Q

Autre nom pour un diagramme de dispersion.

A

Appelé aussi nuage des points (chaque point – une paire d’observation)

103
Q

Diagramme de dispersion présente la…

A

…dispersion des données d’une variable par rapport à une autre variable

104
Q

Les diagrammes de dispersions sont utilisés fréquemment dans les études _______________

A

de corrélation.

105
Q

Quel type de variable un diagramme de dispersion peut-il présenter?

A

Tout type

106
Q

Que présente une courbe de suivi?

A

Présente les données des différentes observations au cours du temps

107
Q

Quel type de variable peut-on représenter avec une courbe de suivi?

A

Variable quantitative continue

108
Q

Que présente une courbe de survie?

A

Présente le nombre de décès dans le temps

109
Q

Quel type de variable peut-on représenter avec une courbe de survie?

A

Variable quantitative discrète

110
Q

Que sont les données normalement distribuées? (5)

A

Lorsque les données, organisées dans l’ordre ascendant, sont similaires de part et d’autre de la valeur du centre.

1) La courbe prend la forme d’une cloche

2) Moyenne, médiane et mode ont la même valeur

3) Proportion des données décroit en s’éloignant de la moyenne

4) La courbe se situe au-dessus de l’axe horizontal

5) Aire sous la courbe=100%

111
Q

Exemple distribution loi normale

A
112
Q

La normalité des données

A

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