Cours 5

Question 1

Distribution de fréquences

Le tableau de fréquence révèle le nombre et/ou le pourcentage de ___ se situant à l’intérieur de chaque ____ (intervalle)

Answer 1

Le tableau de fréquence révèle le nombre et/ou le pourcentage de PERSONNES se situant à l’intérieur de chaque CLASSE (intervalle)

Question 2

Pour construire une distribution groupée des données, il faut déterminer: le nombre de ____ à utiliser et la ____ de ces classes qui doivent être ____

Answer 2

Pour construire une distribution groupée des données, il faut déterminer: le nombre de CLASSES à utiliser et la LARGEUR de ces classes qui doivent être IDENTIQUES

Question 3

On insère ensuite le nombre d’observations (____) dans chaque classe.

Answer 3

On insère ensuite le nombre d’observations (FRÉQUENCE) dans chaque classe.

Question 4

HISTOGRAMME

Représentation graphique en «tuyaux d’orgue» de la distribution de ____
* Chaque tuyau représente une ___
* La hauteur du tuyau indique la ___ de la classe correspondante

Answer 4

Représentation graphique en «tuyaux d’orgue» de la distribution de FRÉQUENCES
* Chaque tuyau représente une CLASSE
* La hauteur du tuyau indique la FRÉQUENCE de la classe correspondante

Question 5

Médiane

Dans une distribution normale, correspond au __e centile.

Answer 5

Dans une distribution normale, correspond au 50e centile.

Question 6

Moyenne

La moyenne utilisée en psychométrie est une ___ ou zone où se retrouve la majorité des résultats; ce qui est différent de la moyenne ___

Answer 6

La moyenne utilisée en psychométrie est une ÉTENDUE ou zone où se retrouve la majorité des résultats; ce qui est différent de la moyenne ARITHMÉTIQUE

Question 7

La moyenne ___ est la mesure de tendance centrale la plus utile.

Answer 7

La moyenne arithmétique est la mesure de tendance centrale la plus utile.

Question 8

Dans une distribution normale, le mode, la médiane et la moyenne ___.

Answer 8

Dans une distribution normale, le mode, la médiane et la moyenne COÏNCIDENT.

Question 9

Quelle est la mesure de dispersion la plus utile?

Answer 9

Écart Type

Question 10

L’écart-type ou ___ standard

Answer 10

L’écart-type ou DÉVIATION standard

Question 11

Le skewness (___ en français)

Answer 11

Le skewness (ASYMÉTRIE en français) :

Question 12

Le skewness : nous renseigne si la majorité des sujets ont des résultats faibles (skewness ___)

Answer 12

Le skewness : nous renseigne si la majorité des sujets ont des résultats faibles (skewness POSITIF)

Question 13

Le skewness : nous renseigne si la majorité des sujets ont des résultats normaux (skewness __)

Answer 13

Le skewness : nous renseigne si la majorité des sujets ont des résultats normaux (skewness 0)

Question 14

Le skewness: nous renseigne si la majorité des sujets ont des résultats élevés (skewness __).

Answer 14

Le skewness: nous renseigne si la majorité des sujets ont des résultats élevés (skewness NÉGATIF).

Question 15

La kurtose (___ ou aplatissement de la courbe en français)

Answer 15

La kurtose (VOUSSURE ou aplatissement de la courbe en français)

Question 16

La kurtose : nous renseigne si les sujets ont des résultats également répartis du plus faible au plus élevé (kurtose négative ou distribution ___)

Answer 16

La kurtose : nous renseigne si les sujets ont des résultats également répartis du plus faible au plus élevé (kurtose négative ou distribution PLATYCURTIQUE)

Question 17

La kurtose : nous renseigne si les sujets ont des résultats normaux (kurtose=0), des résultats concentrés aux alentours du ___ (kurtose ___ ou distribution leptocurtique)

Answer 17

La kurtose : nous renseigne si les sujets ont des résultats normaux (kurtose=0), des résultats concentrés aux alentours du MODE (kurtose POSITIVE ou distribution leptocurtique)

Question 18

Distribution normale et score standard

La distribution des fréquences de différentes mesures physiques, ___ et psychologiques avoisine une forme normale, c’est-à-dire une courbe en forme de cloche ou courbe de ___ ou courbe normale.

Answer 18

La distribution des fréquences de différentes mesures physiques, BIOLOGIQUE et psychologiques avoisine une forme normale, c’est-à-dire une courbe en forme de cloche ou courbe de GAUSS ou courbe normale.

Question 19

Dans cette distribution, la majorité (68%) des sujets ont des résultats près de la moyenne ___ ou en d’autres termes, se retrouvent dans la ___ de la moyenne.

Answer 19

Dans cette distribution, la majorité (68%) des sujets ont des résultats près de la moyenne ARITHMÉTIQUE ou en d’autres termes, se retrouvent dans la ZONE de la moyenne.

Question 20

Les scores Z peuvent être utiles lorsque l’on compare des individus provenant de groupes ___ qui n’ont pas nécessairement les mêmes ___ et les mêmes distributions.

Answer 20

Les scores Z peuvent être utiles lorsque l’on compare des individus provenant de groupes DIFFÉRENTS qui n’ont pas nécessairement les mêmes MOYENNES et les mêmes distributions.

Question 21

Notion de corrélation

L’objectif de la corrélation est de quantifier la ___ entre 2 mesures, c’est-à-dire de mesurer à quel point 2 mesures varient ___.

Answer 21

L’objectif de la corrélation est de quantifier la RELATION entre 2 mesures, c’est-à-dire de mesurer à quel point 2 mesures varient SIMULTANÉMENT.

Question 22

La corrélation n’implique pas
nécessairement la causalité; en fait, la corrélation entre 2
variables peut être attribuable:

1- À une relation de cause à
effet ;

2- À une cause ___

3- À une relation ___ (fausse
corrélation)

Answer 22

1- À une relation de cause à
effet ;

2- À une cause COMMUNE

3- À une relation FORFUITE (fausse
corrélation)

Question 23

Coefficient de corrélation

On peut quantifier la __ de la relation entre 2 variables à l’aide d’un coefficient de corrélation (qui va de –1 à +1).

Ce coefficient r est égal à la somme des produits des scores ___ de chacune des deux mesures, divisé par le nombre de sujets moins 1.

Answer 23

On peut quantifier la FORCE de la relation entre 2 variables à l’aide d’un coefficient de corrélation (qui va de –1 à +1).

Ce coefficient r est égal à la somme des produits des scores STANDARD de chacune des deux mesures, divisé par le nombre de sujets moins 1.

Question 24

Détermination des tests statistiques
de base à employer

Types de variables DÉPENDANTES

Variables discontinues:
Les variables discontinues peuvent être des variables ___

Elles peuvent aussi être des variables ___

Answer 24

Types de variables DÉPENDANTES

Variables discontinues:

Les variables discontinues peuvent être des variables NOMINALES

Elles peuvent aussi être des variables ORDINALES

Question 25

Variables discontinues et tests à utiliser

1 temps de mesure et 1 variable discontinue
-chi-carré de ___

1 temps de mesure et 2 variables discontinues
-chi-carré ___.

2 temps de mesure et 2 variables disconstinues
-___

Answer 25

1 temps de mesure et 1 variable discontinue
-chi-carré de CONFORMITÉ

1 temps de mesure et 2 variables discontinues
-chi-carré D’INDÉPENDANCE.

2 temps de mesure et 2 variables disconstinues
-MCNEMAR

Question 26

Variables continues

Les variables continues sont des variables à intervalles ___, par exemple:

-les réponses des sujets à un questionnaire utilisant une échelle de Likert
-le quotient intellectuel
-des variables de ___ (âges)

Answer 26

Les variables continues sont des variables à intervalles ÉGAUX, par exemple:

-les réponses des sujets à un questionnaire utilisant une échelle de Likert
-le quotient intellectuel
-des variables de RAPPORT (âges)

Question 27

Variables continues

Avec les variables continues, vous pouvez potentiellement employer tous les tests ___ et non ___ autres que le chi-carré et le ___.

Answer 27

Avec les variables continues, vous pouvez potentiellement employer tous les tests PARAMÉTRIQUES et non PARAMÉTRIQUES autres que le chi-carré et le MCNEMAR.

Question 28

Normalité de la distribution

Lorsque la distribution d’une variable dépendante continue est normale, vous pouvez employer les tests paramétriques ___ et ___.

Answer 28

Lorsque la distribution d’une variable dépendante continue est normale, vous pouvez employer les tests paramétriques T et ANOVA.

Question 29

Normalité de la distribution

Dans le cas d’une distribution qui n’est pas normale, vous devez employer des tests ___ ____

Answer 29

A

Question 30

Pour tester la normalité de la distribution, vous pouvez employer

50 sujets et plus : le test de Kolmogorov-Smirnov avec plus de 50 sujets

moins de 50 sujets :
test de Shapiro-Wilk avec 50 sujets et moins.