Cours 4 Flashcards

1
Q

Quels-sont les 2 principaux types d’erreurs?

A

Type 1 (a):
-rejeter H0 lorsque H0 est vrai
-pas d’effet, mais il y a quelque chose
-niveau 1%-5% (parce que on veut pas que cela arrive)
-on me dit que j’ai une maladie, mais je suis en santé
Type 2 (B):
-pas rejet H0 quand H0 est faux
-absence d’effet, mais il y a quelque chose
-on me dit que je n’ai pas de maladie, mais j’en ai une

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Décision statistique

A

Si p= 0.05: on rejette H0
-différence entre moyenne de l’échantillon et de la population
-écart pas seulement due au hasard ou à l’erreur d’échantilonnage
Si p> 0.05: on ne rejette pas H0
-pas de différences entre la moyenne de l’échantillon et de la population
-l’écart-type était dû au hasard ou erreur d’échantillonnage

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Qu’est-ce que la fluctuation d’échantillonnage?

A

Erreur d’échantillonnage

Dans la distribution d’échantillonnage les statistiques calculées varient d’un échantillon à l’autre

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Pourquoi la taille de l’échantillon est importante?

A
  • plus échantillon est grand, plus l’écart-type de la distribution d’échantillonnage est petit
  • plus l’échantillon est grand, plus l’estimation du paramètre est précise et donc conclusion inférentielle sure
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Comment on estime p(D|H0)?

A

Utiliser des distributions d’échantillonnage
-distribution théorique de toutes les valeurs statistiques calculées à partir d’un nombre infini d’échantillons de même grandeur provenant d’une même population
mu de x barre(moyenne des moyennes) et écart-type de x barre (écart-type des moyennes)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Hypothèses statistiques

A

= 0.05 , H0 est faux

>0.05: fréquent d’observer cette valeur quand H0 est vrai, alors H0 doit être vraie. on ne rejette pas H0

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Test de signification de l’hypothèse nulle

A

On teste H0, pour rejetter H0

On chercher à réfuter l’hypothèse nulle

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Les étapes d’un hypothèse de recherche

A
  1. Question de recherche
  2. Hypothèse :opérationnalisé en concept mesurable et opérationalisé sous forme statistque (nulle et alternative). elle peut être unilatérale ou bilatérale
    H0: absence de différence ou effet inverse du traitement. Contraire de ce qu’on prédit
    H1: Ce que le chercheur veut démontrer
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Quelles sont les 2 sortes de statistiques?

A
  1. Descriptive: résumer l’information d’un ensemble de données à l’aide d’indices (moyenne, écart-type, médiane, etc)
  2. Inférentielle: tirer conclusion sur ensemble de la population à partir de statistiques calculées sur un ou plusieurs échantillons. Calculer sur échantillon, mais conclusion sont sur la population.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Quelles sont les différentes visions du concept de probabilité?

A
  1. Analytique: P(A)=A/A(A+B), basé sur connaissance des données/systèmes. conditions: A et B exclusifs et forme la totalité des alternatives possibles.
  2. Fréquence relative: contraire d’analytique, connait pas la totalité, expérimentale (remise)
  3. Probabilité subjective: croyance individuelle sur probabilité d’occurence
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Quelles sont les 2 lois fondamentales des probabilités?

A
  1. Additive: A et B mutuellement exclusif. P(A ou B)=P(A)+P(B)
  2. Multiplicative: probabilité conjointe de plusieurs évènements indépendants = multiplication de leur probabilité, P(A,B)=P(A)xP(B)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Parle-moi des probabilités conditionnelles

A

Probabilité évènement surviennent si autres s’est produite

P(A|B) -> évènements dépendants

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Parle-moi des analyses combinatoires et des sortes

A

Nombre de manière qu’on peut assembler des objets

  1. Permutation: ordre important et sans remise P N/r = N!/r!(N-r)!
  2. Combinaison: pas d’ordre et sans remise C N/r = N!/r!(N-r)!
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Qu’est-ce que la sensibilité du test?

A
  • Capacité de donner résultat positif quand l’individu possède réellement l’élément évalué
  • Enceinte et test positif
  • Puissance
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Qu’est-ce que la spécificité du test?

A
  • Capacité à donner résultat négatif quand individu possède pas
  • Pas enceinte et test est négatif
  • Non-rejet correct de H0
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Quels sont les deux types d’évènements?

A

indépendants et dépendants

17
Q

Comment appel-t-on l’ensemble de tous les résultats possibles à une action?

A

Ensemble exhaustif des évènements

18
Q

Quel est le nom du test qui est effectué sur H0 et dont l’objectif est de rejeter H0?

A

Test de signification de l’hypothèse nulle

19
Q

Quelle est la base de la statistiques inférentielle?

A

la plupart des tests statistiques assument que le phénomène qui nous intéresse se distribue normalement dans la population

20
Q

Quelles sont les conclusions tirées du théorème central limite?

A
  • le plus souvent les paramètres de la population sont inconnus mais peuvent être estimés à partir de notre échantillon et de la distribution d’échantillonnage de la statistiques qui nous intéresse
  • la distribution d’échantillonnage peut suivre une courbe normale meme si les données de notre échantillon ne se distribue pas normalement
21
Q

Qu’est-ce que le théorème central limite?

A

pour toute population ayant une moyenne (mu) et un écart-type, la distribution moyennes des échantillons (x barre) de grandeur n s’approchera d’une distribution normale avec une moyenne mu et un écart type

22
Q

Qu’est-ce que la décision statistique?

A

calculer la probabilité d’obtenir une moyenne égale à notre échantillon et de la comparer avec la probabilité critique au delà de laquelle une moyenne est jugée comme étant trop improbable

23
Q

pourquoi certains chercheurs arrivent à des conclusions erronées

A

parce qu’un pourcentage de test statistiques donnent des résultats erronés

24
Q

Qu’est-ce qui nous assure de développer une connaissance juste

A

la convergence scientifique

25
Q

sur quoi repose la convergence scientifique

A

sur la réplication des résultts. les résultats erronnés proviennent du hasards et ne sont donc pas répliqués