Cours 3 Flashcards
1
Q
Définition de transformations linéaires
A
Opération consistant à modifier l’unité de mesure d’une distribution de données et qui permet d’exprimer autrement une réalité
y = bX + a
2
Q
Caractéristiques d’une transformation linéaire
A
- Équation peut être représentée par une droite de la forme y = bX+a
- Variable x est de premier degré
3
Q
Propriétés des transformations linéaires
A
- Ne modifie pas la forme de la distribution
- Distances entre les données demeurent proportionnelles après une transformation linéaire
- Moyenne des données transformées est égale à la transformation linéaire de la moyenne originale.
- Variance des données transformées est égale à la variance des données originales multipliée par le carré de la pente.
4
Q
Exemples de transformations linéaires
A
- Inversion d’échelle
- Score de déviation: chaque transformation représente le degré de déviation d’une donnée par rapport à la moyenne de la distribution
- Score de déviation pondéré selon l’écart-type de la distribution
5
Q
Utilisation des scores Z
A
- Utile pour la comparaison entre groupes
- Transforme n’importe quelle distribution en distribution ayant une moyenne de 0 et un écart-type de 1
- Transformation en scores Z ne permet pas de normaliser une distribution, car elle n’affecte pas la forme de la distribution.
6
Q
Utilisation des scores T
A
- Avantageux vs scores z pcq absence de scores négatifs
- Réduction de la connotation qui peut biaiser l’opinion
7
Q
Propriétés de la distribution normale centrée réduite
A
Symétrie = 0
Mésocurtique, voussure = 0
Asymptotique, Y > 0
Unimodale
Mode = médiane = moyenne
Moyenne = 0
Écart type = 1
8
Q
Avantages de la table des scores Z
A
- Identifier des résultats extrêmes dans une étude
- Comparer des individus entre eux et avec la moyenne du groupe
- Très facile à interpréter, car on peut exprimer les probabilités en pourcentage ou en percentile
