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Psy1004 > cours 8 > Flashcards

cours 8 Flashcards

1
Q

Principal inconvénient de l’utilisation des tests t sur plus que 2 groupes

A

le cumul de l’erreur de type 1

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Q

Donne un exemple qui inclue la variable indépendante et le niveau et la variable dépendante dans le ANOVA

A

Un chercheur s’intéresse au comportement des rats dans un labyrin- the lorsque différentes intensités de chocs électriques leur sont admi- nistrées à la suite des erreurs qu’ils font. Un groupe de rats reçoit des chocs de 5 mA (milliampères), un autre groupe est exposé à des chocs de 10 mA et un dernier reçoit une intensité de 15 mA. La variable indé- pendante est donc « l’intensité du choc électrique », laquelle est de trois niveaux (5, 10 et 15 mA), chacun administré à un groupe distinct. Le chercheur qui s’intéresse au comportement des rats par rapport aux chocs électriques compterait le nombre d’erreurs faites par chacun des rats dans chacun des groupes.

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3
Q

La variance intergroupe

A

La différence moyenne entre les moyennes de chaque groupe et la moyenne des moyennes (ce qui exige le calcul de la moyenne de tous les groupes, aussi appelée la grande moyenne ou la moyenne globale).

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4
Q

La variance intragroupe

A

: La différence moyenne entre chaque obser- vation et la moyenne de son propre groupe.

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5
Q

Qu’est-ce que f

A

Variance intergroupe/ variance intragroupe

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6
Q

donne un exemple de variable indépendante et de niveau pour l’ANOVA

A
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7
Q

ÉCART-TYPE VS VARIANCE

A

c’est la meme chose mais pour l’écart type on fait la racine carré

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8
Q

que signifie k

A

nombre de groupe

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9
Q

à quoi sert le degré de liberté

A

à ajuster l’écart type qui serait plus élevé pour la population en raison de plus de scores extrêmes.

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10
Q

Comment on calcul le degrés de liberté intergroupes

A

V1=k-1

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11
Q

degrés de liberté intragroupes

A

V2=N-k

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12
Q

Qu’est ce que le t critique ou le f critique

A

C’est comme le alpha critique mais standarisé. Donc si notre valeur alpha critique est de 0.05, Le t critique est la valeur standarisé qui est = à 5% des observatoins les plus rares, ce que nous considérons comme étant significatif pour considérer comme appartenant à une autre population. Donc si t ou d observé est= ou plus grand que le t ou f critiue on rejete h0

Si F observé observé ≥ que F critique , il faut rejeter H0 avec un risque d’erreur a. < que F critique

Si F observé< que F critique, il faut conserver H 0 .

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13
Q

Plus grand le Le F critique plus probable le rejet de H0 vrai ou faux

A

Faux, cest le contraire

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14
Q

Explique pk plus k est haut, plus ya de chance de rejeter h0

A

beaucoup de niveaux de la VI (plus nous avons de groupes, il est plus probable qu’au moins un groupe sera différent).

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15
Q

Quelle conclusion avons nous si f observé est plus grand que f critique

A

Au moins un des groupes ne fait pas parti de la population

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16
Q

explique comment la taille du F observé influencent la probabilité de rejeter H0

A

Plus la différence entre les moyennes des groupes est grande, plus la
statistique F est grande et plus le rejet de H0 est probable. Lorsque la différence entre les moyennes des groupes est plus grande, la quan- tité CMinter sera plus grande et le Fobservé résultant sera plus grand. Plus grand est le Fobservé, plus grande est la probabilité qu’il soit égal ou supérieur au Fcritique, et donc il est plus probable qu’il mène à une conclusion du rejet de H0 (signification statistique).

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17
Q

Explique comment la taille de N influencent la probabilité de rejeter h0

A

Plus le nombre d’observations (N) est grand, plus grande est la proba- bilité que le Fobservé soit plus grand que le Fcritique, et plus probable est le rejet de H0. Le nombre d’observations a un effet direct sur la taille du Fcritique requis pour conclure à la signification statistique (plus grand est le N, plus petit est le Fcritique). Un même Fobservé pourrait être non statistiquement significatif lorsqu’il est calculé à partir d’un N petit, et statistiquement significatif lorsqu’il provient d’une analyse com- prenant un plus grand nombre d’observations.

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18
Q

Explique comment la taille du alpha critiue influence la probabilité de rejeter h0

A

Plus le niveau α choisi est grand (p < 0,05 plutôt que p < 0,01), plus grande est la probabilité que le Fobservé soit égal ou plus grand que le Fcritique et qu’il y ait rejet de H0. Une analyse comprenant le même nombre de degrés de liberté inter et intragroupes pourrait être statisti- quement significative à p < 0,05 mais ne pas l’être au seuil α = 0,01.

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19
Q

Explique pk plus la différence intra groupe est petite, plus ya de chance de rejeter h0

A

Toutes choses étant égales par ailleurs, plus la différence à l’intérieur des groupes est petite, plus il est probable que les groupes ne pro- viennent pas de la même population (rejet de H0). Plus il y a d’ho- mogénéité dans les observations à l’intérieur des groupes, plus petite est la quantité CMintra. Par conséquent, le rapport CMinter/CMintra sera plus grand, résultant en une statistique Fobservé de taille supérieure. Plus grand est le Fobservé, plus grande sera la probabilité qu’il soit égal ou supérieur au Fcritique et donc, il sera plus probable qu’il mène à une conclusion du rejet de H0 (signification statistique).

20
Q

Si on veut éviter un erreur de type 2 plutot qu’une erreur de type un, il faudrait utiliser un seuil de signification a de 0.01 ou0.05

A

0.05

21
Q

Pk Utiliser moins de sujets (d’observations) plutôt que plus réduis le risque d’erreur alpha

A

Car un plus petit A réduit les bornes d’interval de confiance

22
Q

Le F critique F critique plus probable le rejet de H0. est plus petit lorsque :

A

a: le seuil alpha est plus grand (0,05 au lieu de 0,01). Nous acceptons un risque plus grand d’erreur a). petite).

n: un grand n et/ou (un grand n produit une erreurtype de la différence plus

K: beaucoup de niveaux de la VI (plus nous avons de groupes, il est plus probable qu’au moins un groupe sera différent).

23
Q

qu’est-ce que ca signifie si on dit que f observ est statisquement significatif

A

ca veut dire que on rejete h0

24
Q

Comment ecq l’homogénité à l’intérieur des groupes influence l’hypothèse

A

Plus les grouopes sont homogène, plus le f observé est grand car le dénominateur est petit. Aussi plus c pariel dans le groupe plus dans de chance d’avoir une similitude causée par le groupe en tant que tel

25
Q

À quoi sert le test de comparaison post-hoc.

A

À savoir leuel des groupes diffèrent

26
Q

Explique ce que détermine éta au carré et la taille de l’effet

A

En exprimant êta au carré en pourcentage, nous obtenons 57 %. L’inter- prétation de ce résultat est directe : de toutes les différences de compétence en algèbre qui existent entre les élèves, 57 % de ces différences s’expliquent par le pays où l’élève reçoit son enseignement.

27
Q

Qu’est-ce que la taille de l’effet

A

La signification statistique indique si les groupes proviennent de popula- tions différentes. La taille de l’effet indique cependant si la différence entre les groupes est de taille suffisante pour avoir un impact pratique : elle aide à faire la distinction entre une différence statistiquement significative et une différence pratique. L

28
Q

Si n2= 1 ca veut dire que la différence est 100% expliquée par la variable indépendante

A
29
Q

Signification pratique vs statistique

A

Statistique nous dit si ya une différence. Pratique nous dit la taille de la différence

30
Q

Dans un test apairé, le test t st indépendant ou dépendant

A

Dépendnt car ya tjs juste un échantillon

31
Q

La corrélation de pearson rxy c’est quoi

A

rxy = le degré moyen standardisé avec lequel les observations occupent une position
similaire (ou inversée) sur x et y

32
Q

Que veut on dire quand on dit que la corrélation de pearson est standarisé

A

Par conséquent, la corrélation est un indice standardisé de la relation entre x et y.
Rappelez-vous. Il faut standardiser pour que nos variables sur des échelles différentes puissent « se parler » et donc être comparées (ex.: comparer la performance à un examen de mathématiques sur 100 VS un examen de langue elfique sur 20)

33
Q

Vrai ou faux les observations extremes ont plus d’influence sur rxy que ceux ^rpche de la moyenne

A

Vrai

34
Q

Pk?

A

Car pour calculer rxy, il faut multiplier les scores z

35
Q

Coefficiant de détermination vs de non détermination

A

De détermination= le pourcentage de de y qu’on peut expliquer par x

De non détermination= le pourcentage de y qu’on ne peut pas expliquer par x

36
Q

Qu’est ce que h1 pour corrélation

A

Ressemblance des positions standarisées de x et y significative

37
Q

Calcul de la régression linéaire non standarisée

A

Zx*b

38
Q

Calcul de la régression linéaire standarisée

A

Y= zx*b +a

39
Q

Quest-ce que a

A

Ordonnée à l’origine (valeur de y quand x=0

40
Q

Qu’est que le coéficiant de régression

A

B le nombre qui dit de combien ca augment sur y pour chaque x. C come rxy quand c standarisé
Quand c pas standarisé, c’Est différent pcq faut exprimé une valeur brute. Quand c’est pas standarisé, b= sx/sy

41
Q

Erreur d’estimation

A

E=^y-y

42
Q

Erreur d’estimation type

A

C’est l’erreur d’estimation typique. La distance moyenne entre une erreur et l’erreur moyenne

43
Q

Dans quel cas on fait affaire a

A

Pour distribution non continue
Pour distribution non normale

44
Q

Plus l4 x2 est gros, plus est la diff entre la probabiité d’avoir f observé et f attendu (selon h0)

A
45
Q

Degré de libert= k-1

A
46
Q

Calcule du degré de liberté quand ya 2 variable indépendante (sexe er

A

(C-1) x (r-1)

47
Q

Corrélation de spearman

A

Quand j’ai un rang fort sur x jai aussi un rang fort sur y

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