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Cours Statistiques Doc > Cours 2 > Flashcards

Cours 2 Flashcards

1
Q

Quel est le test utilisé pour comparé des moyennes ?

A

Le test T

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2
Q

Vrai ou Faux - Est-ce que le test T peut être utilisé avec un seul échantillon ?

A

Oui

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Q

Quels sont les trois types de test T

A

Test T à un seul échantillon, échantillons appariés, deux échantillons indépendants

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4
Q

Quels type d’analyse peut répondre à des questions de recherches pour des modèles impliquant deux moyennes ou plus ?

A

Analyse de variance

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5
Q

Quel est le test utilisé pour s’assurer de la distribution normale de l’échantillon (2 réponses)

A
  • Kolmogorov Smirnov (KS) avec la corretion de Lellie Force
  • Chapiro-Wilk (CW)
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6
Q

Le test t est un type d’analyse statistique couramment utilisé en psychologie, particulièrement lorsque_______________, que les variance entre les groupes sont_______________________ et que les observations sont _________, comparer les ______________________ en ___________ groupes et déterminer si les différences observer sont ______________

A

Les données respectent l’hypothèse de normalité de la distribution, que les variance entre les groupes sont homogènes et que les observation sont indépendante, pour comparer les moyennes en deux groupes et déterminer si les différences observer sont statistiquement significatives

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7
Q

Le seuil du p est une convention - Vrai ou Faux

A

Vrai

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8
Q

Des méthodes statistiques actuelles comme le _______ sont appliquées lorsque la distribution des données n’est pas normale

A

bootstrap

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9
Q

À quoi sert le bootstrap ?

A

D’augmenter le N afin de pouvoir avoir une distribution normale.

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10
Q

Comment fonctionne le bootstrap ?

A

Il rééchantillonne les données d’origine

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11
Q

Qu’est-ce que offre le bootstrap comme alternative ?

A

offrant ainsi une alternative robuste aux tests paramétriques qui supposent la normalité.

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12
Q

Que veux dire l’abréviation Statistique T

A

Statistique de test d’hypothèse ?

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13
Q

Qui est Gosset ?

A

Student

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14
Q

Comment est communément appel le test t à un échantillon ?

A

Test à échantillon unique ?

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14
Q

À quoi servait au départ le Test T

A

Méthode économique pour contrôler la qualité de la bière

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15
Q

Un test t à un échantillon (également appelé “test à échantillon unique”) permet _____________ de notre échantillon diffère d’une ________________, souvent désignée comme la “__________________”.

A

D’évaluer si la moyenne
Valeur constante connue
Valeur test

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16
Q

La valeur test fait référence à : (3 éléments)

A

Un point médian dans le distribution de la variable test
Une valeur moyenne de la variable test sur la base de recherches précédentes;
Le niveau de chance de performance pour la variable test.

17
Q

Quels sont les prérequis avant d’effectuer un test T à un échantillon ?

A
  • La distribution des données doit être normale
  • Homogénéité de la variance
  • Indépendance des données
  • Puissance et distribution non normale
18
Q

Pour avoir une valeur de p relativement précise, il faut avoir exactement une distribution normale - Vrai ou Faux

A

Faux, il peut avoir une légère violation de la normalité

19
Q

Quels sont nos options lorsque la distribution n’est pas normale

A

Agrandir la taille de l’échantillon pour rendre la distribution normale
Ou utiliser des analyses non paramétriques

20
Q

Quel est la limite du N pour l’utilisation du Chapiro-Wilk ?

A

50

21
Q

Si plusieurs groupes sont comparés, il est important que les _________ entre les groupes soient similaires. Une violation de cette hypothèse ______________________________.

A

variances
influencer les résultats du test t.

22
Q

Pour les test t à un échantillon : Les observations doivent être ______________ les unes des autres. Une ___________ entre les observations pourrait biaiser les résultats et rendre les conclusions du test __________.

A

indépendantes
dépendance
incorrectes

23
Q

Pour le test T à un échantillon : La puissance de ce test peut être réduite si la distribution de la population présente _________________ par rapport à la normalité, notamment en cas de problèmes de kurtosis (distribution ____________ ou _____________) ou ______________ marquée.

A

une forte déviation
platikurtique
leptokurtique
d’asymétrie

24
Q

Quel est le test utiliser pour tester l’homogénéité

A

L’analyse de Levene

25
Q

La puissance est un concept basé sur le _________ et permet de dire la _________ des résultats

A

Pourcentage
Certitude

26
Q

Quel est pourcentage acceptable en terme de puissance ?

A

80%

27
Q

Quel est le problème d’un grand N

A

Chaque petites différences significatifs

28
Q

Quand utiliser le bootstrap

A

Lorsque la normalité de la distribution est violé ou que la taille de l’échantillon est trop petite pour garantir que le Test T fournira des résultats valides.
Lorsque l’homogénéité des variances n’est pas respectée

29
Q

Expliquer le principe du bootstrap ? (comment cela fonctionne)

A

Le bootstrap est une méthode de rééchantillonnage consistant à tirer de nombreuses sous-échantillons (avec remise) des données observées pour estimer la distribution de la statistique test. Plutôt que de s’appuyer sur des distributions théoriques comme la distribution normale, le bootstrap construit une distribution empirique basée sur les données réelles.

30
Q

Avantage du bootstrap dans un test t à un échantillon ?

A
  • Pas de supposition de normalité : Le bootstrap ne repose pas sur l’hypothèse que les données suivent une distribution normale.
  • Robustesse aux échantillons de petite taille : Avec des petits échantillons ou des échantillons non représentatifs, le bootstrap peut fournir des estimations fiables.
  • Puissance accrue : Lorsque les hypothèses de normalité sont violées, l’utilisation du bootstrap peut maintenir une bonne puissance statistique
31
Q

Quels sont les limites de l’utilisation du bootstrap dans un contexte de test t à un échantillon ?

A
  • Temps de calcul : Le bootstrap peut être coûteux en termes de calcul, car il nécessite de nombreuses rééchantillonnages (bien que cela soit de moins en moins problématique avec les outils informatiques modernes).
  • Dépendance à l’échantillon original : Si l’échantillon original est biaisé ou non représentatif, les résultats bootstrap peuvent également l’être.
32
Q

La taille d’effet est un convention - Vrai ou faux

A

Faux, c’est un concept

33
Q

Les tailles d’effet conventionnelles pour le test t, telles que proposées par Cohen (1988), sont : 0,2 (______), 0,5 (_______) et 0,8 (_______).

A

petit effet

effet modéré

Grand effet

34
Q

Vrai ou Faux : Les résultats ne peuvent pas être significatif si la taille d’effet est petite.

A

Les résultats peuvent être significatif mais sans importance puisque la taille d’effet serait petit.

35
Q

La taille d’effet (d) peut être appelé :

A

Le (d) de Cohen

36
Q

Quel est la formule mathématique du d de cohen

A

La différence de moyenne divisé par l’écart type

37
Q

Interpréter les résultat suivant :
N = 30
Mean = 54.63
Std Deviation : 10.327
Std Error Mean :

T = 2.457
Df : 29
Sig = 0,020
Mean difference : 4.633
Lower : .78
Upper : 8.49

A

N = 30 participants
Moyenne = 54.63
Écart type = 10.327
T = 2.457
Degré de liberté = 29
Différence de moyenne = 4.633
Intervalle de confiance : .78 à 8.49

38
Q

Une théorie indique - Vrai ou faux

A

Faux, elle propose

39
Q

Quel est le graphique typique d’un test T

A

Un histogramme

40
Q

Rapporter les résultat suivant en format APA :
N = 30
Mean = 54.63
Std Deviation : 10.327
Std Error Mean :

T = 2.457
Df : 29
Sig = 0,020
Mean difference : 4.633
Lower : .78
Upper : 8.49

A
  1. Décrire le test : “Un test t à un échantillon a été effectué pour évaluer si la moyenne des scores de Dépression était significativement différente de 50, la moyenne acceptée pour les adolescents de sexe masculin en général”
  2. Indiquez les résultat du test statistique et la statistique de l’ampleur de l’effet : Avec un alpha fixé à 0,05, le test t à un échantillon était significativement différent de 50, t(29) = 2,46, p = 0,02. L’ampleur de l’effet (la taille de l’effet) (d = 0,45) indique un effet moyen”.
  3. Présentez des statistiques descriptives pertinentes, telles que la moyenne et l’écart-type pour un test t à un échantillon :
    “les statistiques descriptives peuvent être rapportées dans le texte comme M = 54,63, SD = 10,33.”
  4. Indiquez un intervalle de confiance lorsque c’est possible. L’intervalle de confiance nous permet de prendre une estimation de l’intervalle du paramètre d’intérêt (par ex.: la moyenne, la différence moyenne ou la corrélation). Par exemple:
    “L’intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne ÉBD se situe entre 50,78 et 58,49, et l’hypothèse selon laquelle la moyenne ÉBD de la population est de 50 a donc été rejetée au niveau alpha de 0,05”. Ou encore : “L’intervalle de confiance à 95 % [50,78 ; 58,49] indique que l’hypothèse selon laquelle la moyenne du ÉBD de la population est de 50 a été rejetée au niveau alpha de 0,05”.

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