cours 5 et 6 Flashcards
vrai ou faux, un échelle de type likert n’est jamais ordinal
faux, il est TOUJOURS ordinal. ex: • Tout à fait d’accord • D’accord • Ni d’accord ni en désaccord • Pas d’accord • Pas du tout d’accord
donne la définition d’une population statistique
« Le concept de population fait référence à toutes les observations possibles au sujet d’un phénomène. »
De taille finie on connait le nombre exacte ex: les résidents du canada.
Infinie (on ne connait pas la fin) ex: population d’étoiles.
qu’est ce qu’un échantillon statistique ?
« L’échantillon fait référence à un sous-ensemble des observations extrait d’une population »
ex: Le raisin de notre grappe de raisin
qu’est ce qui est particulièrement important dans l’échantillonnage aléatoire ? (2)
- Le critère de la chance égale
• Chaque membre de la population a une chance égale d’être choisi - Le critère de l’indépendance des réponses
• La réponse fournie par un sujet n’est pas influencée par la réponse d’un autre
• Exemple: Les notes de tous les élèves d’une seule école primaire choisie au hasard pour représenter tous les élèves du primaire – les observations ne sont pas indépendantes
vrai ou faux : La méthode scientifique ne peut que tester les hypothèses
vrai. La méthode scientifique ne « prouve » pas des hypothèses, et ne les « démontre » pas non plus. Elle les teste, les soutient, tout au plus les vérifie.
comment formuler un H0 et un H1 ?
Hypothèse (H1) : Les licornes existent.
Hypothèse nulle (H0) : Les licornes n’existent pas.
hypothèse nulle doit toujours être sous forme négative.
que sont les formulation acceptables pour acceptation ou rejet de H0/H1
H0: Non-rejet de l’hypothèse nulle, Rejet de l’hypothèse nulle, Échouer à rejeter l’hypothèse nulle.
H1: Accepter l’hypothèse alternative
Rejet de l’hypothèse alternative
Qu’est ce que l’erreur des grands nombres ?
plus l’échantillon est grand plus je m’approche de la valeur de mon paramètre, plus je l’estime adéquatement = valeur des grands nombres
plus mon échantillon est grand, plus mes résultats ont une bonne chance d’être représentatif.
qu’est ce que l’erreur d’échantillonnage ?
L’erreur d’échantillonnage fait varier la moyenne d’un échantillon à l’autre.
- Plus un échantillon est grand, moins l’erreur d’échantillonnage sera grande.
- Si la taille de notre échantillon est égale à notre population (question théorique – ne se produit pas), il n’y a pas d’erreur d’échantillonnage
qu’est ce que l’erreur type de la moyenne?
Statistique qui estime la taille de la fluctuation dans les moyenne des échantillons causée par l’erreur d’échantillonnage.
de quoi dépend l’erreur type de la moyenne ?
le N (le nombre d’observation dans l’échantillon) et la variance de la population.
N: le nombre d’observations dans l’échantillon
•Plus grand est le N , plus petite est l’erreur d’échantillonnage (et l’erreur type de la moyenne) est petite.
La variance dans la population
• Plus grande est la variance dans la population, plus grande sera l’erreur
d’échantillonnage (et l’erreur type de la moyenne)
• On se souvient. La moyenne est susceptible aux valeurs extrêmes.
• Donc s’il y a une grande variance dans la population, les valeurs sont plus loin de la moyenne.
•Donc les moyennes des échantillons vont être plus susceptibles si elles sont pigées ou non.
vrai ou faux, il y a une relation négative entre la taille de l’erreur type de la moyenne et la taille des échantillons
vrai. plus grand échantillon entraine une plus petite erreur type.
expliquer à quoi sert l’intervalle de confiance
Environ 95%des échantillons ont une 𝑥̅ située à l’intérieur de 1.96 erreur type de la 𝜇.
aussi vrai, La probabilité qu’un échantillon ait une moyenne à ou au-delà de \+/-1.96 erreur type est de 5% (0.05)
vrai ou faux: Si la 𝑥̅ d’un échantillon est au-delà de +/-1.96 de 𝜇 (p < .05), on conclue qu’il est différent de la population de façon statistiquement significative
vrai. on donne à ce seuil un degré le nom d’alpha .
qu’est ce qu’un intervalle de confiance ?
fourchette de valeur possible pour Mu.
comment calculer l’intervalle de confiance ?
IC = Xbarre + ou - Z * Sxbarre (erreur type de la moyenne)
qu’est ce que l’erreur de type alpha 1 ?
faire un rejet erroné de H0.
qu’est ce qu’un erreur de type II alpha
un erreur du a un manque de puissance statistique. trop petite échantillon ou échantillon trop grand.
non-rejet hypothèse nul meme si faux.
Quelle erreur est la pire? Type 1 ou type 2 ?
« les deux » - c’est faux.
Chaque étude a une question de recherche différente et une portée potentielle différente. Quelles sont les prochaines étapes après l’étude?
