Cours 5 - Comparaisons et relations entre variables qualitatives Flashcards
Vrai ou Faux: l’intervalle de confiance se réduit plus on augmente le nombre d’observations.
Vrai.
Quelle est la formule pour déterminer l’erreur standard d’une distribution binomiale?
SE(p) = Racine-carée de: (p(1-p) / n), où P = proportion n = taille d'échantillons
Quand est-ce qu’on doit utiliser le test binomial?
- Quand une variable ne peut prendre que deux variable (succès ou echec), ET
- Qu’on cherche à déterminer si la fréquence relative de succès dans la population correspond à une valeur nulle (p0)
Quel test doit-on utilisé lorsque qu’il y a plus que deux catégories possible?
Le test que qualité d’ajustement du chi-carée (x^2, goodness of fit)
Quelle est la formule pour le test d’ajustement du chi-carée? Que représente chaque valeur?
X^2 = Sum(i) de ((Oi - Ai) / Ai), où X^2 = valeur du chi-carée Oi = fréquence observée pour la catégorie i Ai = fréquence attendue pour la catégorie i
Quel est la formule pour calculer les degrés de liberté pour un test d’ajustement de chi-carée?
dl = # de catégories - 1 - # de paramètres estimés
Quel est la conclusion appropriée d’un test d’ajustement du chi-carré si notre valeur de chi-carée est plus grande que la valeur critique? Si notre valeur de chi-carré est plus petite que la valeur critique?
Si x^2 > valeur critique, on peut rejeter H0.
Si x^2 < valeur critique, on ne peut pas rejeter H0.
Que sont les conditions d’application du test d’ajustement du chi-carré?
- Aucune des catégories ne devrait avoir une fréquence attendue < 1.
- Pas plus de 20% des catégories ne devraient avoir une fréquence attendue < 5.
Qu’est-ce que la loi de Poisson? Quelle formule est associée à la loi de Poisson? Que représent chaque variable?
La loi de Poisson permet de décrire le nombre de succès dans des blocs d’espaces ou de temps, si ces succès arrivent indépendamment les uns des autres et avec la même probabilité partout dans l’espace et le temps. La formule associée est:
P (X succès) = (e^-mu * mu^X) / X!, où
mu = nombre moyen de succès.
Quel test devrons-nous utiliser pour voir si un résultat suit la loi de Poisson?
Le test de chi-carré.
Qu’est-ce qu’on fait si une de nos fréquence dans un test de chi-carré est <1?
Nous devons combiner des catégories. Notre formule du chi-carré est donc:
X^2 = Sum(i) de ((Oi - Ai)^2 / Ai)
Qu’est-ce qu’une analyse de contigence? Quand est-ce qu’on doit en utiliser?
Une association entre deux variables qualitatives. On doit l’utiliser lorsque les deux variables qu’on souhaite comparer sont qualitatives.
Qu’est-ce que le rapport de cotes? Quelle formule est associée aux cotes? Quelle formule est associée au rapport des cotes?
Un rapport entre 2 variables à deux niveaux. Une variable est la variable réponse (celle pour laquelle on dénombre les succès ou échecs), et l’autre est la variable explicative (dont les valeurs identifient les deux groupes comparés). La formule associée est:
O = p/(1-p), où
O = cotes (odds)
p = probabilité de succès
1-p = probabilité d’échec
La formule associée au rapport des cotes est simplement OR = O1 / O2.
Que doit on calculer pour savoir si notre rapport des cotes est significativement différent de 1?
L’erreur standard et le logarithme naturel de OR. La formule pour calculer notre intervalle de confiance serait donc:
ln(OR) - Z * Erreur standard, est plus petit que, ln (OR), est plus petit que, ln(OR) + Z * Erreur standard (n’oublie pas de convertir les réponses après! (e^réponse))
Qu’est-ce que le risque relatif?
Une façon d’évaluer l’association entre 2 variables qualitatives. Le risque relatif est le rapport des risques (la probabilité d’obtenir un événement non-désirable) entre un groupe traitement et un groupe contrôle.
