Cours 9 Flashcards
Quels sont les 2 étapes de la phase analytique?
- Analyse des données
- Présentation et interprétation des résultats
Que viennent faire les statistiques descriptives et dans quel étape de la phase analytique sont-elles (Analyse des données ou Présentation et interprétation des résultats)?
Décrire et résumer les données
Dans l’analyse des données
Que viennent faire les statistiques inférentielles et dans quel étape de la phase analytique sont-elles (Analyse des données ou Présentation et interprétation des résultats)?
Estimer les paramètres d’une population et vérifier les hypothèses au moyen de tests statistiques appropriés
Dans l’analyse des résultats
Que vient faire l’interprétation et dans quel étape de la phase analytique sont-elles (Analyse des données ou Présentation et interprétation des résultats)?
Faire ressortir la signification des résultats et indiquer s’ils confirment ou non l’hypothèse
Dans la présentation et l’interprétation des résultats
Que retrouve t-on dans la section présentation et dans quel étape de la phase analytique sont-elles (Analyse des données ou Présentation et interprétation des résultats)?
On y retrouve les figures et tableaux
Dans la présentation et l’interprétation des résultats
Lorsqu’on part d’une population et qu’on fait de l’échantillonnage pour avoir un échantillon on parle de statistique ou de paramètre?
Statistiques
Lorsqu’on part de statistiques de l’échantillon et qu’on tire des idées/conclusions inconnus (inférence) on parle de statistique ou de paramètre?
Paramètre
Qu’est-ce qu’une statistique?
Une caractéristique ou valeur mesurée d’un échantillon (moyenne, écart-type)
Qu’est-ce qu’un paramètre?
Une caractéristique ou valeur non-mesurée d’une population (moyenne = muh)
Qu’est-ce qu’une variable?
Une caractéristique qui peut prendre une valeur différente selon les individus
Nommez des caractéristique de variables Qualitative (catégorielle)(3)
- Variable que l’on observe
- Qualités réparties en classes
- Généralement par de valeurs numériques
Nommez des caractéristique de variables Quantitatives (numériques)(2)
- Variable que l’on mesure
- Quantités: valeurs numériques
Classez les types de variables suivantes selon qu’elles sont quantitatives ou qualitatives: Nominale, Ordinale, Discrète, Continue
Qualitative: Nominale et Ordinale
Quantitative: Discrète et Continue
Quel est un synonyme de l’échelle de proportion?
L’échelle de ratio
Nommez un exemple pour une variable: Nominale, Ordinale, Discrète et Continue
Nominale: Sexe, groupe sanguin
Ordinale: Degré de scolarisation, classement à une course, stade d’une tumeur
Discrète: N. d’enfant dans une famille (Résultat d’un dénombrement
Continue: peut prendre une infinité de valeurs
Qu’est-ce que l’échelle de proportion (ratio) et donnez un exemple
Nombres représentant des quantités réelles sur lesquelles ont peut faire des opérations mathématiques
L’échelle possède un zéro absolu
Ex: T en kelvin
Quels sont les 4 échelles des niveaux de mesure?
De proportion
D’intervalle
Ordinale
Nominale
Qu’est-ce que l’échelle d’intervalle et donnez un exemple
Intervalles égaux entre les nombres. Opérations mathématiques possibles. Le zéro est arbitraire
Ex: T en celcius ou Faranheit
Qu’est-ce qu’une mesure de tendance centrale?
Un indice de regroupement des données autour d’une valeur centrale
Qu’est-ce que l’échelle Ordinale et donnez un exemple
Les objets sont classés par ordre de grandeur
Ex: degré de scolarité, stade d’une tumeur
Donnez des exemples (3) de types d’outils statistiques pour décrire les données
- Tableau brut des données
- Tableau de fréquence
- Distribution de fréquence
Révision de la diapo 15 cours 9 en lien avec les types de mesures
À quoi servent les mesures en statistiques?
Elles servent à décrire et à résumer les données afin de les exprimer et de les comparer
Qu’est-ce que l’échelle nominale et donnez un exemple
Les objets sont classés dans des catégories
Les nombres sont sans valeur numérique
Ex: Sexe, diagnostic, groupe sanguin
Donnez des exemples (3) de types de mesure pour résumer les données
- Mesures de tendance centrale
- Mesures de dispersion
- Mesures de position
Vrai ou faux, dans la cas d’une distribution parfaitement symétrique, la moyenne, la médiane et le mode son égaux?
Vrai
Qu’est-ce qu’une mesure de dispersion?
Indices du degré d’étalement des données qui rendent compte de leur variabilité, le plus souvent par rapport à la moyenne
Qu’est-ce qu’une mesure de position permet?
Permet de situer une données par rapport aux autres dans une distribution
Quels sont les trois mesures de tendance centrale et que représente t-elles?
La moyenne:
* La + couramment utilisée
* Influencé par les valeurs de toutes les observations donc sensibles à des valeurs extrêmes
* Possiblement non-représentatif si distribution asymétrique
La médiane:
* Environ 50% des valeurs se retrouvent de chaque côté
* Déterminé par le nombre d’observations et non la valeur de celles-ci
* Surtout pour données sur l’échelle ordinale (ex: stade tumeur, degré scolarité
Le mode:
* Valeur la plus fréquente d’une série d’observation (pic de la distribution)
* Unimodale, bimodale, multimodale
* Surtout pour données nominales (ex: sexe, groupe sanguin)
Révision diapo 19 cours 9 pour la distribution de la moyenne, médiane et mode en fonction de la forme de distribution
Qu’est-ce que lesmesure de dispersion permettent d’évaluer?
La viabilité des données
Quels sont les 4 principales mesures de dispersion?
Étendue (E)
Variance (s^2)
Écart-type (s)
coefficient de variation (CV)
Vrai ou faux, la variance représente l’Écart-type exposant 2
Vrai
Qu’est-ce que la variance?
La moyenne des carrés des écarts à la moyenne
Truc: Écart-type = moyenne d’écart à la moyenne et variance est l’écart-type au carré
Quel est l’inconvénient de la variance?
S’exprime par une valeur élevée au carré, donc par une unité différent de valeurs de distribution
(m devient m^2)
Qu’est-ce que l’écart-type?
C’est une mesure linéaire de la variabilité au sein d’une distribution (par rapprt à la moyenne)
Quel est l’avantage de l’écart-type par rapport à la variance?
Les unités sont les mêmes que celles de la moyenne
Qu’est-ce que l’erreur type de la moyenne
Permet d’avoir une idées de la précision avec laquelle la moyenne de l’échantillon est représentative de la moyenne de la population
L’erreur type de la moyenne est toujours plus petite que l’écart-type
Lorsqu’on a 2 écart-type (2S) de chaque côté de la moyenne on regroupe combien de % des données?
95%
Révision diapo 34 cours 9
Que sont les score percentile (centiles)?
Indique le rang d’un score en donnant le pourcentage d’obersvation se situant en dessous de ce score
Pour deux courbes ayant la même moyenne, laquelle sera celle qui sera le plus étalé A) celle avec le plus petit écart-type (S) B) celle avec le plus grand écart-type (S)
B)
Quel est l’avantage du coefficient de variation (CV)?
Il permet de comparer la dispersion de deux variables de nature différente
Révision diapo 30 cours 9
Qu’est-ce que le score standardisé (z) et comment l’exprime t-on?
Il est exprimé en fonction de son écart par rapport à la moyenne
Expriméen unités d’écart-type: -3.0 à 3.0
Qu’est-ce que l’estimation ponctuelle
estimation de la valeur d’un paramètre d’une population faite à partir de la statistique mesurées auprès de l’échantillon
Ex: on estime la population des nouveaux-nés prématurés du Québec avec l’échantillon de la ville de montréal
Révision diapo 33 cours 9
Bien comprendre que z représente le score standardisé et que le 2.99 et le 0.81 sont en fonction de S (écart-type)
Quel est l’avantage du score standardisé?
Comparer des scores qui n’ont pas le même point de référence
Qu’est-ce que l’inférence statistique fait?
Elle utiliser les données de l’échantillon pour estimer les paramètres de la population et vérifier les hypothèses de recherche
Qu’est-ce que l’intervalle de confiance?
C’est une gamme de valeurs dans laquelle devrait se trouver le paramètre de la population (95%, 99%)
Révision calcul de la diapo 41 cours 9
