cours 4 Flashcards
population
s de toutes les obser-
vations qui existent au sujet d’un phénomène
dns quel cas utilisé un échantillon
quand la populatoin est trop grande et pour éviter les couts
dans quel cas peut on utiliser la populatoin
quand elle est petite
que faire pour avoir un échantillon représentatif
il doit être aléatoire
recensement
Lorsque l’on prend une mesure à partir d’une population; Temps requis pour terminer un programme de baccalauréat * La note moyenne des étudiants à l’examen mià l’UdeM; session du cours PSY 1004;
Dans la plupart des cas, est-il possible de mesurer une population:
non
Inférence statistique
L’inférence consiste à tirer une conclusion au sujet des caractéristiques de la population (qui sont inconnues) à partir des caractéristiques de l’échantillon (qui sont connues);
pk faire N-1 dans le calcul de la variance pour les statistiques (échantillons)
pcq ya plus de score extremes dans la population et le fait de faire -1 fait quon divise moins et ca cause une variance plus élevée et donc plus représentative
pour quel type d’échantillon le degré de liberté est particulièrement important
les petites car la variance risque detre moins grande
à quoi sert le degré de liberté
à ajuster l’écart type qui serait plus élevé pour la population en raison de plus de scores extrêmes.
à rendre toutes les observation indépendante l’une de l’autre. ya tjs une seule observation qui ne l’est pas.
type, son asymétrie et son aplatissement, sont décrits avec des lettres de l’alphabet grec;
les paramêtres
quel est la meilleur estimation d’une population
l’échantillon
Trois critères de validité des échantillons:
-la taille de l’échantillon (assez grand)
-chances égales (tous les observations doivent avoir la meme chance d’être choisis. c’est aléatoire)
-l’indépendance des réponse. une réponse ne devrait pas en affecter un autre
Échantillon aléatoire simple vs Échantillon aléatoire stratifié
1Er on fait juste prendre échantillon au hasard
2e on respecte les proportions de caractéristiques (strtates) de la population. ex: 10% cheveux bruns, 20%cheveux gris
plus la taille de l’échantillon est grande plus c’est représentatif. cependant c’est pas linéaire. pk
car plus c’est gros, plus c’est précris et après un certain nombre ya pu temps de différences.
L’hypothèse (H 1)
prédit que qqch est vrai dans la population
l’hypothèse nulle (h0)
la vérification
le rejet ou le non-rejet de l’hypothèse nulle. rejet de l’hypothèse nulle= on peut dire que hypothèse est vrai.
non-rejet de l’hypothèse nulle, on ne peut pas dire que l’hypothèse n’est pas vrai (car pt qu’on a juste pas trouver la réponse parmis notre échantillon mais qu’on la toruverais dans la populaiton
vrai ou faux: si H 0 est rejetée, H 1 est nécessairement vraie;
vrai
vrai ou faux: Nous ne pouvons jamais prouver que H 1 est fausse mais H 1 n’est pas nécessairement fausse (que le phénomène n’existe pas)
vrai
dans un échantillon de je trouve que ya une grande différence d’intelligence entre les lapins et les lièvres. . que puis-je inférer à ma population.
Puisque c’est une statistique significative je peux dire qu’il y a de faible chances qu’il y ait une corrélation de 0 dans ma population pour ce qu est de la différence d’intelligence entre les lapins et les lièvres
la signification statistique?
quand ya un résultat significatif dans l’échantillon. ex: différence entre q1 fille et gars ou corrélation entre se brosser les dents et avoir les dents blanches. je peux donc inférer à ma population qu’il ya de faibles chances que yaie une corrélation de 0 dans mas population ou que yaie une différence = à 0.
l’erreur d’échantillonnage?
c’est une fluctuation naturelle dans les caractéristiques de différentes échantillons. une échantillon n’a pas par exemple la meme moyenne que la population et n’a non plus pas la meme moyenne qu’une auutre échantillon. Pour que l’erreur d’échantillonnage sois diminué, il faut augmenter la taille de l’échantillon
erreur de type 1 vs erreur de type 2
type un= dire qu’il y a une différence dans une populatoin alors qu’il n’y en a pas. (ex dire que
type deux= dire qu’il n’y a pas de différence dans une population alors qu’il y en a
L’erreur type de la moyenne:
la fluctuation naturelle entre les population;
erreur de type 1
Conclure à tort au rejet de H0 Il s’agit d’un faux positif;
erreur de type 2
conclure à tort au non rejet de H0. Il s’agit d’un faux négatif.
L’erreur type de la moyenne:
la statistique qui estime la taille de la fluctuation dans les moyennes
