Cours 4 : Normalité et théorème de la limite centrale

Question 1

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Selon le théorème de la limite centrale si n > 30, la distribution d’échantillonnage des moyennes est comment?

Answer 1

Elle est normale et ce, même si la distribution de la population n’est pas normale.

Question 2

Pour que le théorème de la limite centrale fonctionne mieux, il faut que n soit le plus petit possible ou le plus haut possible?

Answer 2

Plus n est grand, mieux c’est.

Question 3

V ou F : il faut que la distribution d’échantillonnage soit normale pour utiliser les valeurs de Z

Answer 3

VRAI

Question 4

Est-ce que la distribution d’échantillonnage des moyennes représente la même chose que la distribution de la population?

Answer 4

NON; il est possible d’obtenir une distribution d’échantillonnage des moyennes respectant la normalité, même si la pop est clairement pas normale si on a un n suffisant.

EX : CPE

Question 5

Dans le test de la normalité pour affirmer que la normalité est respectée qu’est-il nécessaire d’avoir comme résultat?

Answer 5

Il faut que le test soit plus grand que 0,05.

Question 6

Un test de normalité plus petit que 0,05 indique quoi?

Answer 6

un problème de normalité

Question 7

Qu’est-il nécessaire d’avoir pour obtenir une homogénéité de la variance?

Answer 7

erreur doit demeurer constante à travers les différents prédicteurs

VOIR PPT POSTULAT ET NORMALITÉ DIAPO 20

Question 8

Si les données proviennent d’une même population, est-ce qu’on s’attend à avoir une homogénéité ou une hétérogénéité des variances?

Answer 8

Homogénéité

Question 9

Quel test permet d’évaluer l’homogénéité des variances?

Answer 9

Test de Levene : teste si les variances des différents groupes sont les mêmes.

Significatif = variances hétérogènes
Non-significatif = variances homogènes