COURS 6 - généralité et permutations Flashcards
On obtient ainsi une valeur p (p-value) qui est la probabilité d’obtenir le résultat qu’on a eu (ou un résultat plus extrême), si :
a) H1 est vraie
b) H0 est vraie
c) les résultats sont distribués normalement
b) H0 est vraie
Pourquoi teste-t-on l’hypothèse principale H0 et non l’hypothèse contraire H1?
a) Car il y a infini distribution de H1
b) La p-value serait trop grande
c) Car la distribution de H1 n’est pas une distribution normale
a) Car il y a infini distribution de H1
Vrai ou faux?
Après avoir fait un test statistique complet de 9 étapes qui donne comme décision statistique de rejeter H0, je peut affirmer sans aucun doute qu’il y a une différence significative
faux, le fait de rejeter H0 ne “prouve” en aucun cas que H0 est fausse, ni même que H1 est vraie.
On a peut-être commis une erreur de type I
Une erreur de type 1 est un:
a) faux positif
b) faux négatif
a) faux positif
Une erreur de type 1 signifie:
a) rejeter H0 alors qu’il est vraie
b) Ne pas rejeter H0 alors qu’il est faux
c) rejeter H1 alors qu’il est vraie
d) Ne pas rejeter H1 alors qu’il est faux
a) rejeter H0 alors qu’il est vraie
Un test non-paramétrique fait plus de _______ pour le même seuil alpha
a) erreur de type 1 (faux positif)
b) erreur de type 2 (faux négatif)
a) erreur de type 1 (faux positif)
Est-ce correcte?
Je mesure la moyenne d’un groupe A et la moyenne d’une groupe B. La moyenne du groupe A est plus grande que la B. Je fait donc un test unilatéral.
Non, Ce sont les connaissances préalables, et en aucun cas les données, qui doivent déterminer si on pose un test unilatérale ou bilatérale
Vrai ou faux?
On peut faire un test non paramétrique ou par permutations même si les données remplissent les conditions d’application d’un test paramétrique
Vrai
La puissance d’un test est sa capacité à
a) Ne pas rejeter H0 alors qu’elle est vrai
b rejeter H0 alors que celle-ci est vrai
c) rejeter H0 lorsque celle-ci est fausse
d) avoir une p-value plus grande
c) rejeter H0 lorsque celle-ci est fausse
Dans un test statistique, si le rejet est significatif, alors le seuil de risque est de :
a) 0,001
b ) 0,05
c )0,01
b) 0,05
“hautement significatif” à 0,01
“très hautement significatif” à 0,001
C’est quoi une hypothèse statistique?
a) L’hypothèse nulle
b) C’est ce qu’on suppose qui va arriver, sans connaissances préalables
c) C’est ce qu’on interprète après avoir rejeté ou non H0
d) C’est une hypothèse formulée selon l’état des connaissances
d) C’est une hypothèse formulée selon l’état des connaissances
Vrai ou faux.
On peut s’assurer qu’un résultat n’est pas dû à la variation naturelle en calculant des intervalles de confiance.
Vrai, mais les tests statistiques sont plus souvent utilisés.
C’est quoi une théorie?
a) C’est une hypothèse (synonyme)
b) C’est une hypothèse prouvée
c) C’est une loi naturelle établissant les fondements d’un phénomène naturel
d) C’est l’ensemble des connaissances et mécanismes connus.
d) C’est l’ensemble des connaissances et mécanismes connus.
C’est quoi la valeur auxiliaire (statistique test)?
a) La valeur de H0
b) La valeur qu’on compare à une distribution des valeurs
c) La valeur qui donne la distribution de valeur
d) La valeur d’H1
b) La valeur qu’on compare à une distribution des valeurs
La p-value obtenue lors d’un test statistique réfère à quoi?
a) la probabilité que notre hypothèse biologique soit vraie
b) La probabilité que nos valeurs correspondent à la distribution choisie
c) La probabilité d’obtenir la valeur auxiliaire si H1 est vraie
d) La probabilité d’obtenir la valeur auxiliaire si H0 est vraie
d) La probabilité d’obtenir la valeur auxiliaire si H0 est vraie