Étude Intra 1

Question 1

Lorsque l’on est rendu avec notre échantillon pour être capable de l’analyser et en tirer des conclusions par la suite sur une population…

qu’elle est la taille de l’échantillon

Answer 1

la taille = n = le nombre de donné/participant

Question 2

c’est quoi les valeurs extrêmes

Answer 2

la plus haute / la plus basse réponse

Question 3

c’est quoi l’étendu (E)

Answer 3

la valeur la plus haut moins (-) la valeur la plus basse

lorsqu’il n’y a pas de donné abberrante, l’étendu E est environ égale a 6x l’écart-type

Question 4

le nombre de personne est quoi comme variable

Answer 4

variable quantitative discrète (chiffre complet)

valeur quantitative continue constitue que les valeurs peuvent prendre nimporte qu’elle valeur

Question 5

qu’elle est la première étape lorsque l’on a notre échantillon (tableau rempli de donné) (ne sera pas possible évidemment pour une variable qualitative (où les valeurs sont des mots ou codes)

Answer 5

il faut trier le tableau (du plus petit au plus haut) pour que ce soit plus claire et rapide d’aller chercher l’info

ensuite la seconde étape est de confectionner un tableau à bande (tableau de fréquences) pour savoir il y a combien de chaque (la valeur revient combien de fois…?) Il existera plusieurs type de tableau/diagramme par exemple : asymétrique gauche/droite (un montée ou une descente) le gauche ou le droit est inversé…, symétrique (une monté et une descente, genre un “u” ou un “n”)….

Question 6

quels sont les différents type de tableau/diagramme par exemple :

Answer 6

asymétrique gauche/droite (un montée ou une descente) le gauche ou le droit est inversé…, symétrique (une monté et une descente, genre un “u” ou un “n”

les tableaux comportent également des différences de moyenne et de dispersion…

Question 7

Dans un tableau de fréquence (diagramme à bande), quel est le mode

Answer 7

la valeur qui revient le plus souvent

Question 8

quel est la médiane (md)
nomme pour un tableau ou n est pair et lorsque impair

Answer 8

la médiane indique valeur (à la position milieu) au centre (la valeur où il y a autant de valeur supérieur que d’inférieure)

Lorsque n est impaire:
il faut faire (n+1 / 2)
ex: n =5 alors médiane=5+1 / 2 = 3
la médiane sera alors à la troisième position

lorsque n est pair:
il faut n = 2k et ensuite faire la moyenne entre k et k+1 (où k est une position dans les valeurs du tableau)
ex les données sont: 2,2,4,7,9,10
alors: n =6, 6 =2k, alors k = 3 et k+1 = 4
donc, k = valeur 3e position…4 et k+1=7, donc moyenne entre les 2 = 4+7/2 = 7,5

Question 9

qu’est-ce que la moyenne

symbole moyenne d’un échantillon (¯x)
symbole moyenne d’une population: (μ)

Answer 9

somme des valeurs / n

Question 10

qu’est ce qui est peu affecté par les valeurs aberrantes / qu’est ce qui est grandement affecté…entre médine/moyenne

Answer 10

médiane peu affecté, mais moyenne bcp affecté (la médiane est robuste)

Le mode/médiane/moyenne peuvent également être symétrique ou asymétrique

Question 11

qu’est-ce que la variance (s2) pour un échantillon et (σ2) pour une population

Answer 11

c’est tout simplement l’écart type au carrée

Question 12

qu’est ce que l’écart type (s) pour un échantillon ou (σ) pour une population

qu’elle est la formule

Answer 12

l’écart type mesure la dispersion des données autour de la moyenne (sorte d’unité de distance)

c’est la racine carrée de la (somme des valeur - la moyenne)2 au carrée / divisé par (n -1)

Question 13

C’est quoi le coefficient de variation (CV) (utile si l’on veut comparer les dispersions de deux variables différentes

Answer 13

C’est un pourcentage et c’est seulement l’écart type divisé par la moyenne multiplié par 100%

Question 14

qu’est ce que les quartiles

Answer 14

c’est la médiane, mais à chaque quart,(25 %, 50% (md), 75%)
donc tu refais la médiane un autre fois, mais le n va changer…

Question 15

la distribution normale (gaussienne)
C’est un courbe qui dépend de la moyenne et l’écart type et ça trace une belle parabole

loi centrée réduite, c’est lorsque moyenne = 0 et l’écart type = 1…

lorsque l’on compare les parabole des autres échantillons recueillis, il vont se chevaucher et on pourra les comparer,

A.qu’est-ce qu’il va changer lorsque les coubre on la même moyenne, mais des écart-type différent

B. qu’est-ce qu’il va changer lorsque les courbe on des moyenne différentes, mais écart type similaire,

Answer 15

A. Les courbes auront des épaisseurs différentes (fatty) courbe plus/moins lente

B. Les courbes seront déplacé l’une de l’autre

Question 16

à quoi sert la cote Z et qu’elle est la formule

Answer 16

la quote Z est utile pour classer les individus au sein d’un groupe et/ou d’observer un paramètre au sein d’un échantillon (ex: quels est le pourcentage d’élève au dessus de la note de 80)

Cote z = (valeur individuel - moyenne)
——————————————
Écart type

Cote Z = (X - μ) / σ

Question 17

Comment utiliser la table Z et comment calculer l’écart centré réduit (cote Z), (lorsque problème du genre: sur 300 élève quels est le pourcentage d’élève au dessus de la note de 18 / 20)…

Answer 17

1) déterminer la cote Z… parfois on aura la variance (pour déterminer l’écart type…)

2) Lire la table de la loi normal centré réduite pour déterminer le pourcentage correspondant à cette cote Z

Dans la table: la colonne de gauche correspond à la cote Z obtenu, et les colone suivante correspond à la précison signifiant les centième sde la cote Z (0,01 - 0,02 - …)

3) déterminer si on veut l’ensemble ou tout sauf cette ensemble genre (supérieur/inférieur) et ensuite juste trouver le nombre d’élève associer a ce porucentage si demandé…)

Question 18

Un hypothèse H1 est une postulation d’une relation entre des variables

un hypothèse H0 est le contraire à l’hypothèse de la recherche

Answer 18

.

Question 19

lors du Khi-carrée indépendant et du Khi-carrée apparié:

A.qu’est ce que l’on peut conclure si le Khi-carré observé (trouvé avec les calculs) est supérieur au Khi-carré théorique (valeur critique) (trouvé avec le DDL et le tableau

B.que ce passe-t-il si le X2 observé est inférieur à la valeur critique (X2 théorique)
B.1: lors de 2 valeurs indépendante
B.2: lors de 2 valeurs appariées

Answer 19

A. la valeur X2 observé est de 47,2 et la valeur critique est de 9,43 avec un alpha de 0,05. Donc, on rejete H0 et on accpete H1 ce qui veut dire qu’il y a donc un lien entre les deux variables avec un rendement de chance 5%.

B. // // //
B.1: Donc, on accepte H0 et cela veut dire que les variables ne sont pas associé (il n’y a pas de lien entre les 2 variables)
B.2: Donc, on accepte Ho et cela veut dire qu’il n’y a pas eu de changement (d’impact) entre le changement.

Question 20

qu’est ce que l’on veut essayer de prouver lors du test student apparié et nomme le H1 et H0

qu’est ce que l’on veut essayer de prouver lors du test student indépendant et nomme le H1 et H0

nomme un genre de conclusion que tu pourrais dire qu’il y a une différence significative pour un expérience ou on veux tester si la nouvelle méthode de tir au but est efficace

Answer 20

apparié: on veut essayer de trouver s’il y a une différence significative entre la moyenne après et la moyenne avant d’un groupe ou s’il la différence est seulement dû au hasard et qu’il n’y a pas de différence
H1: Il y a une différence significative entre le avant/après
H0: il n’y a pas de différence

indépendant: on veut essayer de trouver s’il y a une différence significative entre le groupe testé et le groupe contrôle (ou entre 2 groupe différents testés)
H1: il y a une différence significative entre les deux groupe
H0: il n’y a pas de différence

valeur observé — est supérieur à la valeur critique de —– avec une valeur alpha de 0,05. Donc, on rejète H0 et on accepte H1, voulant qu’il y ait une différence significative entre les deux groupe (ou entre le avant et le après d’un même groupe *si test student apparié) Comme l’on peut voir avec les moyenne récolté dans le tableau, la moyenne d’avant était meilleure que après (ou les moyenne du test contrôle sont meilleure que les moyenne du test à l’étude dans le tableau) donc la nouvelle méthode de tir au but n’est pas bénéfique

Question 21

Dans quel cas, on rejete H0 (pour les test student et les test de Khi-carré)

Answer 21

lorsque la valeur observé (calculé) est supérieure à la valeur critique (valeur théorique) calculé avec le DDL.

Question 22

c’est quoi une hypothèse a double seuil, qu’est-ce que ça implique et nomme un exemple

c’est quoi une variable a simple seuil, qu’est-ce que ça implique et nomme un exemple

Answer 22

double seuil, qu’il n’y a pas d’hypothèse sur si l’expérience va être mélioratif ou péjoratif, ça implique qu’on utilise la colone pour les doubles seuils dans le tableau, un exemple: que la nouvelle technique de tir au but amène des changement

simple seuil, le but va dans un sens, par exemple: la nouvelle technique de tir amène des meilleures résultats (une progression) pour les membres d’une équipe

Question 23

est-ce qu’un signe négatif change quelque chose pour la valeur du T observé (calculé)

Answer 23

Non, juste la valeur importe et non le signe, alors si la valeur est supérieur que le T théorique, mais elle est inférieur, on rejete quand même le H0.