Cours 4

Question 1

Quelle étape de la recherche quantitative permet d’augmenter la puissance statistique ?

Answer 1

L’étape de l’inspection des données.

Question 2

Lors de l’inspection des données des variables qualitatives (nominale ou ordinale), que doit faire le chercheur ?

Answer 2

Il doit observer et déclarer les valeurs manquantes. Il doit faire l’inspection de la répartition des effectifs/modalités parmi les différentes catégories.

Question 3

Lors de l’inspection des données des variables quantitatives (intervalle/continue), que doit faire le chercheur ?

Answer 3

Il doit faire l’inspection de la normalité de la distribution et la gestion des valeurs dites extrêmes

Question 4

Les données manquantes peuvent arriver de quelles façons ? (2)

Answer 4

• De façon aléatoire

- De façon non aléatoire

Question 5

Vrai ou faux. Les données manquantes de façon non-aléatoire est attribuable aux caractéristiques du participant/biais de l’étude.

Answer 5

Vrai

Question 6

Donnez deux exemples de données manquantes de façon aléatoire.

Answer 6

• Questionnaire perdu
• Perte des coordonnées du participant
• Erreur de codage
• Erreur d’entrée de données

Question 7

Comment vérifier si les données manquantes sont de façon aléatoire ou non aléatoire ?

Answer 7

Avec des analyses statistiques

Question 8

Vrai ou faux. Si les données manquantes sont de façon non aléatoire et/ou sont de plus de 10 %, c’est moins problématique.

Answer 8

Faux. Si les données manquantes sont de façon ALÉATOIRE et/ou MOINS de 5-10 %, c’est moins problématique

Question 9

Quelles sont les étapes pour vérifier des valeurs manquantes de variables qualitatives ?

Answer 9

1. Observation des données manquantes (enlever les « ne sais pas »)
2. Inspection de la répartition/distribution des effectifs

Question 10

Quelles sont les caractéristiques de la loi normale ? (4)

Answer 10

1. Courbe a la forme d’une cloche
2. Courbe est symétrique par rapport à la droite verticale qui passe par la moyenne
3. La mode, la médiane et la moyenne ont la même valeur
4. La distribution des données suit une règle empirique soit:
   - Environ 68.3 % des observations se situent à +/- 1 écart-type de la moyenne
   - Environ 95.4 % des observations se situent à +/- 2 écart type de la moyenne
   - Environ 99.7 % des observations se situent à +/- 3 écart-type de la moyenne

Question 11

Qu’est-ce que l’asymétrie négative ?

Answer 11

Lorsque mode > médiane > moyenne. Les gens ont donc répondu à des valeurs très hautes

Question 12

Qu’est-ce que l’asymétrie positive ?

Answer 12

Lorsque mode < médiane < moyenne. Il y a donc une concentration de valeurs faibles

Question 13

Quelles sont les trois types d’aplatissement ? Définir brièvement.

Answer 13

1. Mésokurtique (courbe normale)
2. Leptokurtique (courbe élancée)
3. Platikurtique (courbe plate)

Question 14

Quel type d’aplatissement représente une forte variation, donc une distribution hétérogène ?

Answer 14

Platikurtique

Question 15

Quel type d’aplatissement représente une faible variation, donc une distribution homogène ?

Answer 15

Leptokurtique

Question 16

Comment est-ce qu’on mesure la symétrie ?

Answer 16

Avec le coefficient d’asymétrie. Il est utilisé pour vérifier si la distribution est +/- normale.

Question 17

Comment se fait le coefficient d’asymétrie ?

Answer 17

On utilise le rapport entre l’asymétrie et l’erreur standard d’asymétrie (asy./ES de l’asy.)

Question 18

Que se passe-t-il si asy./ES de l’asy . > +/- 3.29 ?

Answer 18

Il y a un non-respect du postulat de normalité.

Question 19

Comment est-ce qu’on mesure l’aplatissement ?

Answer 19

Avec le coefficient d’aplatissement. Il est utilisé pour vérifier si la distribution est +/- normale.

Question 20

Comment se fait le coefficient d’aplatissement

Answer 20

On utilise le rapport entre l’aplatissement et l’erreur standard d’aplatissement

Question 21

Que se passe-t-il si la valeur du coefficient d’aplatissement est positive et que se passe-t-il lorsqu’elle est négative ?

Answer 21

Positive = distribution leptokurtique 
Négative = distribution platikurtique

Question 22

Vrai ou faux. Moins l’échantillon est gros, moins le fait d’avoir une distribution +/- normale est grave.

Answer 22

Faux, PLUS l’échantillon est gros, moins le fait d’avoir une distribution +/- normale est grave.

Question 23

Quelle est l’option à privilégier dans le cas de variables extrêmes quantitatives ?

Answer 23

La transformation. On change la forme de la distribution pour se rapprocher d’une courbe normale.

Question 24

Pourquoi recoder des variables qualitatives ? (2)

Answer 24

• Pour limiter le nombre de catégories

- Pour mieux répondre à nos objectifs de recherche

Question 25

Comment recoder des variables quantitatives ?

Answer 25

Avec la méthode de normalisation d’une distribution: le logarithme (Seulement dans les cas monétaires)