Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Méthodes de recherches II > Cours11_examen2 > Flashcards

Cours11_examen2 Flashcards

1
Q

Le but de toutes les statistiques descriptives est de

A

écrire, de façon condensée (parfois un seul nombre), un ensemble de données

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Stats descriptives : vrai ou faux : On veut rarement savoir la valeur des scores individuels d’un échantillon ?

A

vrai

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Stats descriptives : Implique l’idée de …
On s’intéresse à des moyens … de transmettre l’information

A

communication
standardisés

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Stats descriptives : but des tableaux

A

Condensent l’information en colonnes et rangées

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Stats descriptives
Les tableaux
La première rangée identifie …
La première colonne identifie …

A

le contenu des colonnes
le contenu des rangées

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Tableaux : aspects importants ? (4)

A

Numéros séquentiels (Tableau 1, 2, 3…)
Titre bref et clair
Numéro et titre au dessus, centré, lignes séparées Seulement trois lignes horizontales(*)
Aucune ligne verticale

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Vrai ou faux : dans un même tableau, les différentes variables peuvent être mesurées sur différentes échelles ?

A

vrai

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

tableau de distribution d’effectifs simple : aspects importants ?

A

*Chaque score avec sa fréquence d’effectifs *Score sans effectif peut être omis
*Idéal pour variables nominales
*Ordre des rangées = choix personnel

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

tableau de distribution d’effectifs regroupés : aspects importants ?

A

*Chaque score est associé à un (et un seul) intervalle de classe
*Le nombre d’intervalle doit condenser l’info sans masquer des détails importants (tension économie-détail)
*À utiliser avec variables intervalle- rapports
*Intervalles de taille constante
*Intervalles ouverts aux extrémités si besoin

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Comment faire le tableau de distribution cumulative d’effectifs regroupés ?

A

La fréquence rapportée est celle de l’intervalle de classe courant PLUS celle(s) de l’(des) intervalle(s) précédent(s)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Tableau de distribution relative d’effectifs regroupés

A

La fréquence rapportée est non pas absolue (i.e., le nombre de scores de la classe) mais relative (i.e., la proportion de scores dans la classe rapportée)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Qu’est-ce qu’une proportion ?

A

une proportion est un nombre de choses particulières divisé par le nombre total de choses incluant les choses particulières (e.g., nombre d’hommes divisé par nombre de personnes = proportion d’hommes)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Vrai ou faux : Le tableau est très flexible

A

VRAI

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Vrai ou faux : Vous pouvez combiner fréquences absolues ou relatives dans un schème cumulatif

A

VRAI

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Vrai ou faux : Vous décidez comment organiser vos données

A

VRAI

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

But tableaux ?

A

résumer / simplifier l’information

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Figure de base ?

A

graphique x et y 2D

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Figures : Il n’y a pas de manière logique d’ordonner des variables qualitatives sur un continuum

A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Figure données qualitatives : Puisque les scores se distinguent en fonction de leur essence … (2)

A
  • Ils ne peuvent se toucher lorsque représentés le long d’une dimension
  • Ne peuvent pas être liés par des lignes ou autres connecteurs
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Figure données qualitatives : exemples ?

A

le graphique à bâtons
le graphique à secteurs (ou pointes de tarte)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Vrai ou faux : le graphique à secteurs (ou pointes de tarte) est fréquent en psychologie ?

A

FAUX

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

le graphique à bâtons : aspects importants (3) ?

A

*Pas de cadre autour du graphique (les seules lignes sont celles identifiant les axes)
*Pas de contact entre les bâtons
*Légende à texte aligné à gauche sous le graphique, débutant par Figure #. où # est séquentiel

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Graphiques font partis des figures ou tableaux ?

A

figures

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Vrai ou faux : on peut utiliser les graphiques à bâtons ou secteurs avec données quantitatives ? À moins de ?

A

faux,
à moins de transformer les scores en mesures nominales or ordinales

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

Données quantitatives : exemples de figures ?

A

Polygones de fréquences
Histogramme

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
26
Q

Polygones de fréquences : 3 aspects importants ?

A
  • Il y a un point dans l’espace 2D pour chaque intervalle de classe (ou rang)
  • Des lignes joignent les points voisins
  • Généralement un intervalle vide à chaque bout (pas d’intervalle ouvert)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
27
Q

Polygones de fréquences : La fréquence de l’intervalle de classe est représenté par… ?

A

la position du point selon l’ordonnée

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
28
Q

Polygones de fréquences : Le point est positionné au dessus du centre de l’intervalle le long de l’abscisse
Les étiquettes doivent référer à …?

A

cette valeur médiane

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
29
Q

Histogramme : Très semblable aux … ?

A

polygones

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
30
Q

Comment histogramme ? (2)

A
  • une barre horizontale est placée à la hauteur adéquate au-dessus de chaque intervalle de classe
  • Des lignes verticales (une de chaque côté) joignent la barre à l’abscisse
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
31
Q

Histogramme : La largeur de la barre correspond à …?

A

la largeur de l’intervalle

32
Q

Graphiques à bâtons pour groupes : utile pour … ?

A

illustrer la relation entre variables indépendantes et dépendantes

33
Q

VDs représentées par axe …, VIs le long de l’axe des … ?

A

y = vd
x = vi

34
Q

Graphiques à dispersion : Représentent le score sur … variables pour chaque membre de l’échantillon

A

deux

35
Q

Graphiques à dispersion : 2 aspects importants ?

A
  • Une variable est assignée à x, l’autre à y
  • Pour chaque participant, un point représente son score sur les deux variables
36
Q

Comment biaiser perception sur graphique (2)

A
  • grandir l’échelle
  • grossir le bonhomme largeur ET longueur (x2 est finalement x4)
37
Q

Mesures centrales : c’est quoi?

A

Par mesure ou tendance centrale, on réfère à un nombre qu’on prétend typique ou représentatif d’un ensemble de scores

38
Q

Mesures centrales : Les trois mesures plus communes en psychologie ?

A

Mode
Médiane
Moyenne

39
Q

Mode ?

A

Le mode est le score qu’on observe le plus souvent

40
Q

Le chiffre le plus fréquent est 3, donc le mode est ?

A

3

41
Q

Une distribution peut avoir deux modes ou plus
En quel cas, on dit qu’elle est … ou …, respectivement

A

bimodale
multimodale

42
Q

Mode : Pas approprié pour des intervalles de classe car ?

A

Le score modal n’est pas nécessairement dans l’intervalle modal

43
Q

Médiane ?

A

La médiane est le score au milieu d’une distribution ordonnée

44
Q

Synonyme de 50e centile ?

A

médiane

45
Q

Médiane : Pour calculer ?

A

Mettre les scores en ordre de grandeur Calculer (n + 1) / 2
Si le résultat est un nombre entier, il vous donne la position de la médiane
Si le résultat est une fraction (e.g., 19.5), il vous dit entre quels scores trouver la médiane (i.e., les 19e et 20e scores)
Si ces deux scores diffèrent, on prend leur moyenne

46
Q

Médiane : approprié pour des intervalles de classe ? pourquoi ?

A

non, L’intervalle médian ne crée pas nécessairement deux moitiés égales

47
Q

Moyenne ?

A

La moyenne est la somme de tous les scores, divisée par le nombre de scores.

48
Q

Moyenne : propriétés importantes ? (4)

A

La somme des déviations est égale à zéro
Minimise les déviations carrées (Comparé aux autres mesures centrales)
Représente la quantité que tout le monde aurait si la caractéristique était distribuée équitablement
Changer un seul score change la moyenne (Le même changement pourrait laisser le mode et/ou la médiane inchangés)

49
Q

la moyenne, la médiane et le mode : lequel choisir avec données nominales ?

A

mode

50
Q

la moyenne, la médiane et le mode : lequel choisir, Plus représentatif?

A

Mode

51
Q

la moyenne, la médiane et le mode : lequel choisir, Milieu?

A

médiane

52
Q

la moyenne, la médiane et le mode : Sensibilité à tous les scores?

A

moyenne

53
Q

… peu utiles avec distribution bimodale

A

La moyenne et la médiane

54
Q

Mode et médiane plus représentatives avec données …

A

biaisées

55
Q

Pourquoi la dispersion?

A

Puisque les scores varient

56
Q

C’est quoi dispersion ?

A

La dispersion est une mesure de la variabilité entre les scores

57
Q

L’étendue ?

A

L’étendue est la distance entre le score le plus élevé et le score le plus bas

58
Q

calcul étendue

A

Étendue = maximum – minimum

59
Q

Problèmes avec l’étendue (2)

A

Basée sur les 2 mesures extrêmes
Augmente avec la taille de l’échantillon

60
Q

Vrai ou faux : De nouveaux scores ne feront jamais réduire l’étendue

A

vrai

61
Q

Étendue interquartile : Utilise les ..e et ..e centiles pour son calcul

A

25 et 75

62
Q

les … de scores du milieu servent à évaluer l’étendue interquartile

A

50%

63
Q

Étendue interquartile : sensible aux scores extrêmes ?

A

peu

64
Q

Étendue interquartile :
stable en fonction de la taille de l’échantillon ?

A

oui

65
Q

Étendue interquartile :
Devrait … quand l’échantillon grossit si la variable à une distribution … dans la population

A

diminuer
“normale”

66
Q

Étendue interquartile : Rarement utilisée, sauf dans les graphiques …

A

boîte-et-moustaches

67
Q

graphiques boîte-et- moustaches
Permettent d’identifier visuellement les : ?

A

valeurs aberrantes et extrêmes

68
Q

L’écart-type ?

A

est la racine carrée de la déviation carrée moyenne

69
Q

Vrai ou faux : Les formules d’écart-type diffèrent pour population et échantillon ?

A

vrai

70
Q

Variance ?

A

Un indicateur de dispersion très commun, utilisé dans une variété de procédures (analyse de variance)

71
Q

Variance formule ?

A

Est le carré de l’écart-type

72
Q

Degrés de liberté ?

A

??? n-2 ?

73
Q

Statistiques inférentielles ?

A

Méthodes qui vous permettent d’évaluer la probabilité que ce que vous observez dans votre échantillon est vrai dans la population

74
Q

Testent l’hypothèse nulle H0 et vous donnent la probabilité qu’elle soit vraie selon vos résultats, quelle stats ?

A

inférentielles

75
Q

Stats = ?

A

outils

76
Q

La question “mais quel test utiliser?” est tjrs solutionnée par deux simple contraintes ? (2)

A
  1. La nature des scores (nominal, ordinal…)
  2. Ce qu’on veut savoir des données (différence ou relation…) en lien avec le plan de recherche
    3.*forme de la distribution pour s’assurer qu’un test non paramétrique n’est pas plus indiqué

Méthodes de recherches II (4 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions