exam Flashcards
1
Q
Vrai ou faux. La science est basée sur des données probantes impartiales.
A
Faux. Données probantes pas impartiales.
2
Q
Vrai ou faux. La science est un produit historique, une interprétation qui surgit à tel moment et non à un tel autre.
A
Vrai.
3
Q
Pourquoi doit-on adopter une démarche rigoureuse lorsque l’on fait de la recherche?
A
La démarche influence les résultats = qualité de la recherche. Risque de biais.
4
Q
Vrai ou faux. La recherche permet uniquement d’apporter de nouveaux savoirs.
A
Faux. Elle peut aussi apporter des modifications aux savoirs connus.
5
Q
Nommer les 3 concepts importants à avoir en interrelations constantes pour produire une recherche de qualité.
A
Théorie
Pratique
Recherche
6
Q
Donner une définition du terme opérationnaliser.
A
Rendre quelque chose d’abstrait concret.
7
Q
Vrai ou faux. On peut revenir en arrière lors d’un processus de recherche.
A
Faux, important donc de bien penser les étapes.
8
Q
Nommer les 7 étapes du processus de recherche.
A
Lire la littérature pertinente
Générer des idées de recherche
Formuler un but / des hypothèses de recherche
Élaborer le devis de l’étude
Mener l’étude
Analyser les données
Tirer une conclusion quant au but/ aux hypothèses
9
Q
Nommer les 3 types de but possible d’une étude.
A
Décrire
Explorer/expliquer
Prédire/Contrôler
10
Q
Qui suis-je? Je suis un but d’étude que l’on utilise lorsque l’on ne connait pas beaucoup le sujet d’étude.
A
Décrire
11
Q
Qui suis-je? Je suis un but d’étude qui implique de faire une intervention
A
Prédire/contrôler
12
Q
Qui suis-je? Je suis un but d’étude avec lequel on cherche des liens.
A
Explorer/expliquer
13
Q
Donner une définition du terme intervention.
A
Quelque chose qui agit sur l’équilibre de ce qui est déjà établi.
14
Q
Nommez les niveaux de recherche ainsi que leur sous-catégorie.
A
Descriptive exploratoire
Causale/inférentielle
-Explication
-Prédiction et de contrôle
15
Q
Nommer une différence entre la recherche fondamentale et la recherche appliquée.
A
Recherche fondamentale= + fait en laboratoire, milieu contrôlé = résultat parfait
Recherche appliquée = se nourrie de la pratique, près du réel = risque de biais
16
Q
Donner une définition d’une données probantes.
A
Meilleurs résultats de recherche / preuve disponibles actuellement
17
Q
Donner une définition de l’étape de documentation en recherche.
A
Faire l’état des avancements dans la littérature sur ce qui est déjà connu. Permet de cerner les lacunes dans la littérature. Dans cette étape, on doit mettre l’interlocuteur au même niveau de nous en terme de connaissances, car par nécessairement du même domaine que nous.
18
Q
Vrai ou faux, le processus de documentation est linéaire.
A
Faux, il implique des phases délibératives, on doit retourner à la littérature.
19
Q
Donner une définition de l’étape de problématique en recherche.
A
Montrer l’écart entre ce que nous savons et ce que nous devrions savoir.
20
Q
Que doit comprendre le but d’une étude?
A
Phénomène/concepts clés
Population d’intérêt
Verbe d’action (décrire, explorer, vérifier, etc.)
21
Q
Choix multiples. Qu’est-ce qu’une variable indépendante?
a) Variable d’intérêt
b) Résultat/«outcome»
c)«cause» hypothétique ou source d’influence
A
c)
22
Q
Choix multiples. Qu’est-ce qu’une variable dépendante?
a)variable «manipulée» par le chercheur
b)variable d’intérêt
c)source d’influence
A
b)
23
Q
Nommer les 6 étapes du processus de devis de recherche jusqu’à l’élaboration du protocole.
A
Choisir un devis
Identifier la population cible
Concevoir un plan de recrutement
Spécifier la méthode de mesure
Élaborer les considérations éthiques
Finaliser le protocole de recherchr
24
Q
Le processus de devis jusqu’à l’élaboration du protocole de recherche est dit itératif. Qu’est-ce que cela veut dire?
A
On doit toujours revisiter l’étude pour s’assurer que toutes les étapes soient respectées.
25
Vrai ou faux. On doit uniquement tenir compte des considérations éthiques lors de l'élaboration du plan de recrutement.
Faux, on doit y penser en tout temps.
26
Nommer les 3 types de devis possibles et leur sous catégorie.
Expérimentaux
Quasi-expérimentaux
Non expérimentaux
-Corrélationnel
-Descriptif
27
Nommer les 3 caractéristiques obligatoires pour qu'un devis soit considéré comme expérimental.
Intervention
Groupe témoins/contrôle
Randomisation
28
Qu'est-ce qu'un groupe contrôle?
Groupe qui ne reçoit pas l'intervention (pas au coeur de l'intervention)
29
Qu'est ce que la randomisation?
Assigner les participants de manière égale dans les groupes de façons aléatoire.
30
Quels sont les 3 critères obligatoires d'une intervention pour que les résultats finaux soient fiables.
Intensité suffisante
Durée suffisante
Fidélité (pas de freestyle du participant)
31
Vous êtes directeur de recherche. Dans votre étude, vous décidez de faire deux groupes. À un groupe, vous administrez 3mg de mélatonine le soir avant de se coucher. Au 2e groupe, vous administrer 2mg et vous comparer ses groupes. Quel devis d'étude êtes-vous en train de réaliser?
Étude expérimentale.
32
Vous êtes directeur de recherche. Dans votre étude, vous décidez de faire deux groupes. À un groupe, vous administrer un vaccin contre la coqueluche. Au 2e groupe, vous administrer un vaccin placebo et vous comparer ses groupes. Quel devis d'étude êtes-vous en train de réaliser?
Étude expérimentale.
33
Vous réalisez une étude chez des jeunes du primaire. Vous séparez la classe en deux groupes égaux. Le premier groupe à dans sa classe une orthopédagogue. Le deuxième groupe n'a pas d'orthopédagogue. Votre étude à pour but de comparer les résultats scolaires de ses deux groupes sur une période de 1 mois. Vous collectez les données uniquement à la fin de l'intervention. De quel devis s'agit-il et de quel type?
Expérimental devis post test
34
Quel est le devis le plus puissant pour détecter les relations de causes à effet?
Expérimental
35
Qu'est-ce que l'effet Hawthorne?
Le participant sait qu'il participe à une étude même s'il ne sait pas s'il est dans le groupe témoin ou contrôle, alors il peut modifier ses comportements.
36
Comment contrer l'effet Hawthorne?
Faire des suivis plus serrés avec les participants et avoir un plus grand contrôle sur eux.
37
Quelles sont les caractéristiques d'un devis quasi-expérimentaux?
Intervention, mais pas de randomisation ni de groupe contrôle
38
Vous dirigez une étude de recherche. Vous décidez d'étudier l'effet de l'augmentation de l'activité physique sur le bien-être des jeunes adolescents de secondaire 1. Vous décidez de choisir un groupe de secondaire 1 de l'école Jean de Brébeuf. Vous récoltez les données avant l'intervention. Durant 1 mois, les élèves se voient octroyer un cours d'activité physique de plus par semaine. Vous récoltez les données ensuite après l'intervention. De quel devis s'agit-il et quel type?
Quasi expérimental devi pré test et post test dans un même groupe.
39
Vrai ou faux. Il y a peu d'interférence de causalité dans les devis quasi expérimentaux. Il est donc plus facile d'affirmer des liens de causalité.
Faux. Interférence de la causalité plus difficile = difficile d'affirmer des liens de causalité.
40
Vrai ou faux. Le devis quasi expérimental est plus facile à réalisé que le devis expérimental.
Vrai.
41
Nommer la principale caractéristique du devis non expérimental.
Pas d'intervention ni de traitement, le chercheur ne modifie pas la variable indépendante
42
Vous êtes chercheur. Vous décidez d'observer le comportement des enfants de 5 ans lors de leur première journée d'école. Vous restez en retrait de la classe toute la journée, vous ne discutez ni avec les enfants, ni avec l'enseignant. De quel devis s'agit-il?
Non expérimental descriptif
43
Quels sont les 2 types de devis corrélationnel?
Prospectif (cohorte)
Rétrospectif (cas-témoins)
44
Quel devis serait le plus approprié pour suivre des gens dans le temps, soit des personnes exposées à un phénomènes vs des non exposées sans porter d'intervention?
Non expérimental corrélationnel prospectif
45
Quel devis serait le plus approprié pour essayer d'expliquer ce qui aurait pu causer un phénomène dans le passé en sélectionnant des personnes touchées par le dit phénomène et ce, sans intervention?
Non expérimental corrélationnel rétrospectif
46
Nommer les 4 critères de causalité.
Relation (association entre la cause et l'effet)
Temporalité (cause doit précéder un effet dans le temps)
Contrôle de la confusion (relation pas expliquée par 3e variable)
Plausibilité biologique (relation causale crédible selon études physiologiques)
47
Quel est la différence entre un devis transversal vs longitudinal?
Transversal = données collectés à un seul moment
Longitudinal = données collectés à deux moment ou plus
48
Nommez sur quoi on doit avoir le contrôle, notamment dans une étude expérimentale, pour s'assurer de la fiabilité des résultats. Donnez un exemple pour chaque.
Facteurs externes: contrôler l'environnement
Facteurs liés au participant: Homogénéité de l'échantillon
49
Qu'est-ce que l'appariement?
On doit associer les témoins au cas, on veut des gens qui se ressemblent.
50
Qu'est-ce qu'une validité externe?
Généralisation des relations observées entre échantillon. Permet d'extrapoler à l'extérieur de l'étude.
51
Qu'est-ce qu'une validité interne?
Mesure dans laquelle on peut déduire que la variable indépendante à influencée ou causée variable dépendante
52
Qu'est-ce que la validité de conclusion statistique?
Capacité de détecter statistiquement les relations réelles
53
Qu'est-ce que la validité de la mesure?
représentation adéquate des concepts théoriques clés
54
Qu'est-ce qu'une population cible?
Ensemble de la population d'intérêt
55
Qu'est-ce que la population accesssible?
Partie de la population cible qui est accessible, sur laquelle on va baser notre échantillon
56
Qu'est-ce que l'échantillonage?
Processus de sélection d'une partie de la population pour représenter la population
57
Nommez les 2 types de critères de sélection.
Critères d'inclusion
Critères d'exclusion
58
Nommez les 2 types de biais d'échantillonnage possible.
Sur-représentation systématique
Sous-représentation systématique
59
Nommer les 2 types d'échantillonnage possible.
Non probabiliste: pas aléatoire
Probabiliste: aléatoire
60
Nommer les 4 sous types de l'échantillonnage non probabiliste et donner une brève description.
De convenance: dans un lieu déterminé à un moment précis
Quotas: sous groupe proportionnellement égaux en se fondant sur des caractéristiques
Consécutif: tous les participants d'une population accessible pendant une période
Choix raisonné/intentionnel: certaines personnes en fonctions des caractéristiques typiques de la population
61
Nommer les 3 sous types de l'échantillonnage probabiliste et donner une brève description.
Aléatoire simple: chaque élément de la population a une probabilité d'être inclus dans l'échantillon
Aléatoire stratifié: répartition selon strates
Systémique: déterminant aléatoire d'une premier élément d'une liste, puis chaque nom d'après un intervalle fixe
62
À quoi sert une analyse de puissance?
Permet d'estimer la taille de l'échantillon nécessaire.
63
Si la taille de l'échantillon est de 30 par cellules (pas moins de 7/cellules), quelle relation à l'étude pouvons-nous effectuer?
Différence de moyenne (ex. Test T et Anova)
64
Si la taille de l'échantillon est d'environ 50, quelle relation à l'étude pouvons-nous effectuer?
Associations (corrélations et régression)
65
Si la taille de l'échantillon est de 20 au total (5 par cellules minimalement), quelle relation à l'étude pouvons-nous effectuer?
Différence de proportion (Khi-Deux)
66
Si la taille de l'échantillon est d'environ 300, quelle relation à l'étude pouvons-nous effectuer?
Analyse factorielle
67
À quoi sert une puissance statistique?
Permet d'avoir confiance en notre conclusion, en la relation établie entre les variables.
68
À quelle types d'erreur est liée la puissance statistique?
Type II: capacité de l'étude à rejeter une fausse hypothèse nulle
69
Par convention, quelle est la puissance statistique?
80%
70
La puissance statistique nécessite 4 éléments, lesquels?
Taille de l'échantillon
Seuil de signification statistique (0.05)
Type de test (unilatéral ou bilatéral)
Mesure de l'effet
71
Nommez les 3 principales collectes de données et leur sous catégories.
Auto-évaluation
-échelle de mesure (entrevue ou auto-administrée)
-questionnaire
Observation structurée
Mesures physiologiques
72
Quelle est la méthode de collectes de données la plus utilisée?
Auto-évaluation échelle de mesure auto-administrée
73
Choix multiples. Le questionnaire est un instrument de collectes de données qui contient un ensemble de questions majoritairement ...
a) fermées (dichotomiques, choix multiples et échelle de mesure)
b) ouvertes (dichotomiques, choix multiples et échelle de mesure)
c)ouvertes (catégorielles, ordinales, et échelle de mesure)
d) fermées (catégorielles, nominales et choix multiples)
a)
74
Placer les échelles de mesure avec leur définition.
a)Likert
b) différentiation sémantique
c) visuelles analogue
1. Échelle additive où le répondant exprime son degré d'accord ou de désaccord
2. Échelle qui permet de mesurer des éléments sur un spectre
3. Échelle bipolaire à 7 points de la signification qu'accorde le répondant à quelque chose.
A)1
B)3
C)2
75
Quels sont les 3 biais potentiels de l'auto-évaluation?
Désirabilité sociale: conformes aux opinions sociales
Réponses extrêmes: sentiments extrêmes (ex. tjr fortement d'accord)
Acquiescement : quel que soit le contenu, toujours en accord ou en désacord (décrochage)
76
En quoi est utile l'observation structurée?
Observation comportements
77
Quels sont les 3 biais possibles de l'observation structurée?
Émotions, préjugés, valeurs de l'observateur
Opinions personnels peuvent orienter ce que l'observateur voit
Anticipation de ce qui doit être observé
78
Nommer les 3 règles que peuvent avoir une mesure dans les opérations et donner un exemple.
règle simple: taille, poids, etc.
Règle complexe: stress, croyances, etc.
Règle d'attribution arbitraire: 1=femme, 2=homme, etc.
79
Quel est le niveau de mesure le plus élémentaire?
variable nominale
80
Quelles sont les conditions pour qu'une variable soit discrète nominale?
Exhaustive: tous les individus peuvent être répartis entre les choix
Mutuellement exclusive: ne peut pas être dans plus d'une catégorie
Pas de propriété mathématique, valeurs interchangeables
81
Quelles sont les conditions pour qu'une variable soit discrète ordinale?
Selon un ordre de grandeur
Ordre quantitatif important
Exhaustive: tous les individus peuvent être répartis entre les choix
Mutuellement exclusive: ne peut pas être dans plus d'une catégorie
82
Vrai ou faux. Les variables du départ son ordinales, brutes. Le score tiré des variables brutes deviennent des variables continues.
Vrai.
83
Quelles sont les conditions pour qu'une variable soit continue d'intervalle?
Nombre pas absolue en raison du 0 arbitraire (ne signifie pas l'absence, peut être négatif).
Consiste à attribuer des numéros à la fois de score sur l'attribut
84
Quelles sont les conditions pour qu'une variable soit continue de rapports?
0 absolu qui indique l'absence d'une phénomène. Impossible d'avoir un score négatif.
85
J'effectue une analyse descriptive et j'ai une variable continue. Quelles seront mes analyses?
Moyenne
Mode
Médiane
86
J'effectue une analyse descriptive avec une variable discrète. Quelles seront mes analyses?
Fréquence
87
Pour avoir comme analyse une corrélation, de quel(s) type(s) de variable(s) ai-je besoin?
variable indépendante continue
variable dépendante continue
88
Pour avoir comme analyse un khi-deux, de quel(s) type(s) de variable(s) ai-je besoin?
variable indépendante dichotomique
variable dépendante dichotomique
89
Pour avoir comme analyse un ANOVA, de quel(s) type(s) de variable(s) ai-je besoin?
variable indépendante discrète
variable dépendante continue
90
Pour avoir comme analyse un Test T, de quel(s) type(s) de variable(s) ai-je besoin?
variable indépendante dichotomique
variable dépendante continue
91
Qu'est-ce qu'une erreur de mesure? Donnez une brève définition.
Différence hypothétique entre score observé et score vrai.
*score observé = score brut obtenu à un test
*score vrai = score qu'obtiendrait théoriquement une personne si toutes les sources d'erreurs étaient neutralisées
92
Vrai ou faux. On doit avoir la fiabilité ET la validité pour que l'échelle de mesure soit de qualité.
vrai.
93
Choix de réponses. Donnez une définition de la fiabilité.
a)Constance et précision des associations entre les variables à l'aide d'un instrument de mesure.
b)Capacité d'un instrument à mesurer ce qu'il doit mesurer.
c)Capacité de l'instrument à être précis et représenter les énoncés.
d) Constance et précision des valeurs obtenues à l'aide d'un instrument de mesure.
d)
94
Choix de réponses. Donnez une définition de la validité.
a)Constance et précision des associations entre les variables à l'aide d'un instrument de mesure.
b)Capacité d'un instrument à mesurer ce qu'il doit mesurer.
c)Capacité de l'instrument à être précis et représenter les variables continues.
d) Constance et précision des valeurs obtenues à l'aide d'un instrument de mesure.
b)
95
Choix de réponses. Sélectionner l'affirmation qui vous semble le meilleur concernant l'approche test-retest.
a) on administre la même mesure dans les mêmes conditions à des personnes différentes
b)bonne méthode pour des états passagers
c)résultats différents obtenus par des prises de mesures répétées dans des conditions différentes auprès des mêmes individus.
d)on administre la même mesure dans les mêmes conditions aux mêmes personnes.
d)
96
Choix de réponses. Qu'est-ce que le coefficient de Cronbach?
a)fiabilité entre 2 versions équivalentes d'un instrument de mesure
b)Corrélation des énoncés individuels d'une échelle avec le score global.
c)indice de fiabilité qui évalue la cohérence interne de l'échelle.
d)Division des énoncés d'une échelle en 2 moitiés et à corréler les résultats.
c)
97
Vrai ou faux. La valeur souhaitable du coefficient de fiabilité est plus de 0.90.
Faux. + de 0.90 = redondance. On veut le moins de questions possibles pour les meilleurs résultats possibles. La valeur souhaitée est entre 0,70 et 0,90.
98
Vrai ou faux. Un coefficient de -0.86 indique une fiabilité médiocre.
Faux. Le coefficient de fiabilité peut être négatif et positif et indiquer une meilleure fiabilité. + il est loins de 0, meilleure est la fiabilité.
99
Vrai ou faux. Il y a une part de subjectivité dans la validité.
Vrai.
100
Choix multiples. Je suis une validité qui évoque une représentativité des énoncés d'un instrument afin de mesurer un concept ou un domaine particulier.
a)validité de construit
b)validité de contenu
c)validité critériée
b)
101
Choix multiples. Je suis une validité qui démontre la justesse avec laquelle un instrument de mesure permet d'obtenir des résultats conformes au construit défini dans son contexte.
a)validité de construit
b)validité critériée
c)validité de contenu
a)
102
Sensibilité, spécificité, valeur prédictive positive, valeur prédictive négative
Revoir calcul dans tableau
103
Que signifie un test sensible?
identification correcte des malades
104
Que signifie un test spécifique?
identification correct des non-malades
105
Que signifie un test avec valeur prédictive positive?
Probabilité que le test soit positif et que la personne soit vraiment malade
106
Que signifie un test avec valeur prédictive négative?
Probabilité que le test soit négatif et que la personne soit vraiment non malade
107
Lors d'une mesure, nommez les 4 types de rapport possibles ainsi qu'une brève définition de ceux-ci.
Proportion (%): numérateur inclus dans dénominateur
Taux: mesure de la vitesse ou l'intensité de survenu d'un événement
Ratio: numérateur pas compris dans dénominateur
indice: numérateur et dénominateur renvoie à 2 événements distincts
108
Qu'est-ce que la prévalence et par quoi peut-elle s'exprimer?
Nombre de cas dans la population à un moment. En %. (prévalence= nombre de cas/nombre personne population x100)
109
Qu'est-ce que l'incidence et par quoi peut-elle s'exprimer?
Mesure de force/vitesse/intensité de propagation d'une maladie dans une population donnée. En taux. (Incidence = nouveau cas/cumul du temps écoulé début ad fin observ.)
110
Quel type de variable doit-on avoir pour faire une mesure d'associations?
2 variables catégorielles (dichotomique)
111
Nommez l'étude la plus utilisée pour faire une mesure d'associations avec les facteurs de risque et pourquoi.
Étude de cohorte. Élimine possibilité que le facteur de risque hypothétique soit le résultat de la maladie.
112
À quoi sert le risque relatif?
Comparaison risque de maladie entre les personnes exposées vs. non exposées
113
Vous faites une étude qui veut démontrer l'association entre la sédentarité et le risque de souffrir d'infarctus. Le risque relatif vous indique 2. Quelle est votre interprétation?
Les personnes sédentaires ont 2x plus de risque de souffrir d'un infarctus que les personnes non sédentaires.
114
Vous faites une étude qui veut démontrer l'association entre le tabac et le risque de souffrir d'un cancer du cerveau. Le risque relatif vous indique 1. Quelle est votre interprétation?
Les personnes qui consomment du tabac ne sont pas plus à risque de souffrir d'un cancer du cerveau que les personnes qui ne consomment pas du tabac.
115
Vous faites une étude qui veut démontrer l'association entre l'activité physique quotidienne et le risque de souffrir de maladie pulmonaire obstructive chronique. Le risque relatif est de 0.25. Quelle est votre interprétation?
Les personnes qui font de l'activité physique quotidienne ont 75% de réduction du risque de souffrir de maladie pulmonaire obstructive chronique.
116
À quoi sert les odds ratio? (rapport de cote)
Comparaison du groupe exposé par rapport au groupe non exposé.
117
Que veut dire un OR >1?
probabilité plus grande de relation entre l'exposition et le résultat
118
Que veut dire une statistique inférentielle?
Statistique qui nous permet d'extrapoler les résultats de l'échantillon à une population.
119
Qu'est-ce qu'une hypothèse nulle(H0)?
On suppose qu'il n'y a pas de relations entre la variable indépendante et la variable dépendante.
120
Qu'est-ce qu'une hypothèse alternative (H1)?
On suppose qu'il y a une relation entre la variable indépendante et la variable dépendante.
121
Quelles sont les types d'hypothèses alternatives et quelle est la différence entre les deux?
Bilatérale: suggère une différence, sans préciser le sens de la relation
unilatérale: précise le sens de la relation
122
Qu'est-ce qu'une erreur de type 1?
Rejette l'hypothèse H0 alors qu'elle est vraie. Erreur alpha.
123
Qu'est-ce qu'une erreur de type 2?
Rejette l'hypothèse H1 alors qu'elle est vraie. Erreur bêta.
124
Choisissez la meilleure réponse. Mon seuil de signification est de 0.04. Cela veut donc dire que...
a) ma force d'association est plus élevée
b)plus confiant dans la conclusion que l'on va tirer
c)risque de se tromper est très élevé
d)ma force d'association est plus faible
b)
125
Choisissez la meilleure réponse. Mon seuil de signification est de 0.08. Cela veut donc dire que...
a)Acceptation de l'hypothèse H0
b)Relation statistiquement non significative
c)Relation statistiquement significative
d)Rejet de l'hypothèse H0 et relation significative
e)Acceptation de l'hypothèse H0 et relation non statistiquement significative.
e)
126
Quel est le seuil de signification habituellement fixé?
.05
127
Qu'est-ce que l'intervalle de confiance?
Niveau de confiance selon laquelle une gamme de valeurs est comprises entre 2 bornes contenant la valeur du paramètre à estimer.
128
Selon la convention, quel est l'intervalle de confiance?
95%.
129
Choix de réponses. Dans la tendance centrale, le mode est = à ...
a)médiane = moyenne
b)moyenne > médiane
c)médiane >moyenne
d)écart-type = moyenne
a)
130
Donnez la définition d'un mode.
Valeur qui apparait le plus souvent dans une distribution de fréquences. (réponse qui a été donné par le plus grand nombre de participants). Permet de décrire des variables catégorielles.
131
Vrai ou faux. La variable ordinale est le type de variable utilisé le plus souvent dans le mode.
Faux. Variable nominale.
132
Vrai ou faux. Le mode est sensible aux valeurs extrêmes.
Faux.
133
Donnez la définition de la médiane.
Valeur exactement au milieu de la distribution de fréquences.
-nombre pair (moyenne des deux scores du milieu)
134
De quel type de variable retrouvons-nous le plus dans la médiane?
ordinale plus,
mais aussi intervalle et proportion
135
Vrai ou faux. La médiane ne tient pas compte de la valeur numérique des scores individuels.
Vrai
136
Quelle(s) mesure(s) de la tendance centrale est/sont sensible(s) aux valeurs extrêmes?
Moyenne
137
Quel(s) type(s) de variable(s) est/sont utilisée(s) pour la moyenne?
Continue (intervalle ou proportion)
138
De quoi dépend le choix d'une mesure de tendance centrale?
Données (extrêmes ou non) et des scores.
139
Pour ce qui est de la dispersion, qu'est-ce que l'étendu?
Mesure de l'écart entre la plus grande valeur et la plus petite
140
Pour ce qui est de la dispersion, qu'est-ce qu'un quartile?
Dispersion des scores entre les extrêmes, divisé en quatre groupes égaux.
141
Qu'est-ce qu'indique un écart type?
+ écart type petit, + résultats se concentrent autour de la moyenne.
142
Qu'est-ce qu'indique la variance?
Carré de l'écart type. Plus la variance est grande, plus les scores s'écartent de la moyenne.
143
Parmi les graphiques suivant, lesquels contiennent des variables discrètes?
a)Histogramme
b)Courbe
c)Tableau distribution
d)Diagramme circulaire
e)Diagramme à barres
b,c,d,e
144
Parmi les graphiques suivant, lesquels contiennent des variables continues?
a)Histogramme
b)Courbe
c)Tableau distribution
d)Diagramme circulaire
e)Diagramme à barres
a
145
Nommez les 3 étapes du nettoyage de données.
Identifier les erreurs de saisie
Gérer les données manquantes
Évaluer la distribution des données
146
Qui suis-je? Je fais partie du nettoyage de données. Le score attendu était entre 1 et 5 et ma valeur est de 300.
Erreur de saisie
147
Qui suis-je? Je suis une donnée manquante qui est survenue parce que le participants à lu trop rapidement et à sauter une question sans le vouloir.
Donnée manquante complètement au hasard
148
Quel type de donnée manquante est le meilleur scénario pour le nettoyage de données et pourquoi?
Complètement au hasard, car on peut se fier à la moyenne du groupe.
149
Qui suis-je? Dans mon étude, je m'intéresse à la consommation de drogue. Je constate que les femmes répondent moins que les hommes.
Données manquantes aléatoires
150
Qui suis-je? Dans mon étude, je m'intéresse à la consommation de drogue. Je constate que les usagers de drogues durs répondent moins que les usagers de drogues douces.
Données manquantes non aléatoires.
151
Comment peut-on se sauver de données manquantes aléatoires? (2)
Faire pré test
Prendre une variable et faire analyse des données manquantes (créer variable données manquantes vs présentes)
152
Choix multiples. Il est important de gérer les données manquantes en...
a)amont
b)aval
c)durant l'analyse des données
d)durant la discussion
a)
153
Nommez les 4 propriétés de la courbe normale.
Forme de cloche
Symétrique
Courtes extrémités
Points d'inflexion à 1 écart-type de la moyenne
154
Choix de réponses. Les tests paramétriques sont des tests...
a)inférentiels
b)uniquement dichotomique
c)moins puissants que les tests non paramétriques
d)utilise Khi-deux et Anova
a)
155
Quand doit-on utiliser le Test T?
Variable indépendant: dichotomique
Variable dépendante: continue
156
Qu'est-ce que le Cohen's D?
Mesure de l'importance de la différence entre les groupes.
157
Que veut dire un test t pour groupes indépendants vs un test t pour groupes appariés?
Indépendants = comparer 2 groupes
Appariés = comparer une personne avec elle-même
158
Quelle est la différence entre l'Anova et le test T?
Test T = 2 groupes
Anova = 3 groupes ou +
159
À quoi sert le post-hoc pour l'anova?
comparaison par pairs, puisqu'il y a plus de 2 groupes, on ne sait pas où est la différence. Permet de savoir la différence entre quel et quel groupe.
160
Quand utiliser l'anova?
variable indépendante catégorielle
variable dépendante continue
161
Que veut dire un anova à groupes indépendants vs un anova à mesures répétées?
Groupes indépendants = comparer 3 groupes
À mesures répétées = comparer une personne avec elle-même mais sur plusieurs temps.
162
Qu'est-ce que la mesure de l'effet?
Proportion de la variabilité intergroupe (x100 = % interprétation). Mesure de la force de l'association.
163
Qu'est-ce qu'utilise les tests paramétriques pour comparer?
Moyenne et écart type
164
Qu'est-ce qu'utilise les tests non paramétriques pour comparer?
Fréquence et %
165
Vrai ou faux. Les tests paramétriques détectent moins les associations que les tests non paramétriques.
Faux, l'inverse.
166
Vrai ou faux. Khi deux=khi-carré=X2
Vrai.
167
Qu'est-ce que calcul le khi deux?
Différence entre fréquences observées et attendues
168
Quand doit-on utiliser le khi-deux?
Variable dépendante et indépendante catégorielles
169
Lorsque l'on fait un khi-carré et le tableau est de 2x2, on utilise comme mesure de l'effet ...?
Phi coefficient. Varie de 0 à 1 (plus près de 1 = relation + forte)
170
Lorsque l'on fait un khi-carré et le tableau est plus grand que 2x2, on utilise comme mesure de l'effet ...?
V de Cramer
171
Qu'est-ce qu'un Mcnemar?
Mêmes participants évalués à 2 moments (pré test et post test). On vérifie s'ils changent de catégorie. Variable de résultat = catégorielle (dichotomique)
172
Choisissez la meilleure réponse. Lors du calcul d'une corrélation, on observe ...
a)une relation bivariée entre les variables
b)on suppose une variable dépendante et indépendante
c) des variables catégorielles
d) une représentation sous forme de diagramme à bandes
a)
173
Dans la corrélation, les variables X et Y sont...?
Normalement distribués et bivarient normalement
174
Vrai ou faux. Dans la corrélation, il y a une association de causalité.
Faux, seulement association.
175
Quand on se rapproche du 0 dans la valeur de Rxy dans la corrélation, à quoi devons-nous penser?
Relation curvilinéaire?
176
Comment fait-on la mesure de l'effet dans la corrélation?
Coefficient de détermination = r2(rxr)
Cela indique la proportion de variance d'une variable qui peut être expliqué par une autre variable.
177
Vrai ou faux. Dans une corrélation, on doit toujours regarder le sens de la corrélation plutôt que la valeur pour savoir ce qui est le plus fortement corrélé.
Faux.
178
Quelles sont les deux types de régressions possibles et les types de variables qui leur sont associées?
Régression multiples (continue)
Régression logistique (dichotomique)
179
À quoi sert la régression multiple?
Déterminer comment plusieurs variables indépendantes sont liées à une variable dépendante.
180
Quand doit-on utiliser la régression multiple?
1 Variable dépendante continue
2 Variables indépendantes ou + catégorielles ou continues
181
Quand les variables indépendantes utilisent des unités de mesures différentes dans la régression mulitple, on doit utiliser...?
Standardisation
182
Quel est le postulat important de la régression multiple?
Linéarité
183
Qu'est-ce que la multicolinéarité?
variables indépendantes hautement inter-corrélées (variables indépendantes qui ajoutent peu d'information = redondance)
184
Quelles sont les deux principales caractéristiques de la régression multiple?
Odds ratio
Intervalle de confiance
185
Quand utiliser la régression logistique?
1 variable dépendante dichotomique
2 variables indépendantes ou + catégorielles ou continues
186
Pour l'intervalle de confiance dans la régression logistique, si la valeur «1» se situe entre les deux intervalles, la relation est donc...
non significative
187
Dans une régression logistique, on transforme la logarithme en...
Odds ratio (rapport de cote)
188
Choix multiples. Les odds ratio doivent toujours se trouver entre...:
A) 0 et l'infini
B) 0 et 1
C) -1 et 1
D) 1 et l'infini
A)
189
Choix multiples. Les odds ratio et le risque relatif sont similaires lorsque ...
A)Sous toutes les circonstances
B) Sous aucune circonstance
C) Lorsque les odds ratio et le risque relatif sont faibles
D) Lorsque les odds ration et le risque relatif sont élevés
C)
190
Choix multiples. Les études de cohorte sont utilisées pour...
A) Suivre un groupe dans une étude longitudinale
B) Suivre un groupe dans une étude transversale
C)Randomiser les groupes pour qu'ils reçoivent ou non une intervention
D) Confirmer un seul facteur de risque en lien avec une maladie
A)
