Exam2 Chapittre9 Analyse stats

Question 1

Quelles sont les 3 mesures de tendance centrale?

Answer 1

• Moyenne
• Médiane : Valeur qui permet de diviser l’échantillon en deux
• Mode : Valeur la plus fréquente ou encore valeur où se concentre le grand nb d’observations

Question 2

Quelles sont les 2 mesures de dispersion?

Answer 2

Variance : Degré de dispersion ou de la variabilité de la distribution
Écart-type :
*Écart p/r a la moyenne
*Caractéristique de l’éparpillement des observations autour de la moyenne
*Avantage : Utilise les meme unités de mesure que le caractère

Question 3

Que signifie un écart type élevé?

Answer 3

Indique une dispersion appréciable p/r a la moyenne et une moins forte concentration des observations autour de la moyenne
–> plus les individus sont différents, plus ils sont éloignés de la moyenne

Question 4

Que signifie un écart type faible?

Answer 4

Indique une accumulation plus importante des données autour de la moyenne et étalement moins considérable
–>Plus les individus sont semblables, plus ils sont rapprochés de la moyenne

Question 5

Quelles sont les mesures de position? (3)

Answer 5

Étendue
Rang centiles
Quartiles

Question 6

Que permettent les tests dhypothèse?

Answer 6

-Permet de décider si les variations notées dans les cmpts des pp dépendent des variables a létude ou ne sont que leffet du hasard

Question 7

Explique moi le concept de seuil de signification

Answer 7

Seuil alpha
-Critère auquel comparer la différence observée ou la force de la relation entre deux variables et qui nous permet den juger limportance

Question 8

Quelle est la procédure d’analyse te de décision?

Answer 8

1. Pour arriver a conclure sur la présence dun résultat significatif - calcul de probabilité
2. On part de l’H0, quil ny a pas de différence réelle, puis on calcule avec quelle probabilité nos groupe de données auraient pu etre produit sous cette hypothèse
3. Si la probaiblité calculée (p) est assez grande, cela signifie que l’hypothèse selon laquelle, par exemple, nops groupes de données ne diffèrent pas l’un de l’autre est plausible
4. La tradition et la convention imporsent les deux valeurs de seuil a de 5% (a=o,05) et de 1% (a=0,01) –> Ces pourcentage représentent le risque que nous sommes prets a tolérer que nos résultats soient en fait dus au hasard

Question 9

Quand conclue-t-on qu’un test n’est pas significatif?

Answer 9

p>0,05 votre hypothèse de recherche nest pas confirmée
-Donc quand le chiffre dans la colonne “sig” est plus grand que 0,05 votre test nest pas significatif, car il y a plus de 5% de chance que les liens entre les variables soient dus au hasard

Question 10

Quand conclue-t-on qu’un test est significatif?

Answer 10

-Si le test est significatif, p

Question 11

Quelles sont les 7 étapes du test d’hypothèse?

Answer 11

1. Rédiger les hypothèses à tester (H0/H1)
2. Définir les variables : échelle (nominale/ordinale) et niveaux
3. Choix du test statistique
4. Exécuter les commandes SPSS
5. Observer le seuil de signification du test statistique
6. Prendre la décision concernant le rejet ou non de H0
7. Rédigerla notion statistique et interpréter les résultats obtenus

Question 12

Quelle est l’utilité de la corrélation? (3)

Answer 12

• Permet de mesurer le degré de variation simultané de deux variables
• On ne peut inférer de relation de cause à effet
• Il y a corrélation entre deux variables si la tendance générale des 2 variables est de varier dans le meme sens ou dans le sens opposé

Question 13

Quelles sont les 2 types de corrélation?

Answer 13

-Corrélation linéaire : lorsque les points ont tendance a se rapprocher dune meme droite
–>Corrélation entre deux variables continues : Corrélation de Pearson
-Corrélation partielle :
corrélation entre deux variables après avoir éliminer leffet dune 3e variable (la 3e variable est maintenue constante)- on corrige le coefficient pour leffet de cette 3e variable

Question 14

En quoi consiste le test Khi-deux?

Answer 14

• Test non-paramétrique
• Utilise la distribution de fréquence pour comparer les effectifs observés aux effectifs théorique ou idéaux
• Permet de décrire la distribution conjointe de deux variables en affichant le nb de pp (fréquence) dans chacune des cases du tableau de contigence

Question 15

Que fait-on si le Khi-deux est significatif?

Answer 15

-S’il est significatif : On rejette H0
*Donc les écarts constatés expérimentalement ne sont pas dus au hasard
*L’hypothèse nulle pour représenter le phénomène est peu vraisembalble
exemple d’hypothèse : Il y a plus d’hommes qui affichent un style d’attachement sécurisant que les femmes

Question 16

Comment peut on interpréter des résultats d’un Khi-deux?

Answer 16

-La distribution des pp dans les catégories des deux variables est soit due au hasard ou ele indique quil y a une relation entre les variables
–> Si le khi-deux est significatif, il faut indiquer comment se distribuent les pp
Préférable dutiliser le %

Question 17

Qu’est-ce que le test-t? (4)

Answer 17

-Test de comparaison (ou de différence) des moyennes de deux groupes
-Il y a une VI dichotomique
-Il y a une VD continue
-Si la valeur t est significative, nous pouvons conclure à la présence d’une différence significative entre les deux moyennes
exemple d’hypothèse : Il est attendu que les hommes rapportent moins de solitude que les femmes

Question 18

Qu’est-ce que le test de Levene? (3)

Answer 18

• Vérification de l’homogénéité des variances afind e prendre la bonne valeur du t
• Cest uniquement un test pour prendre une décision
• Il faut regarder la valeur du F et son degré de signification
• -> Si degré de signification est >0,05 on prend la valeur du test t sur la 1ere ligne
• -> Si le degré di signification est

Question 19

En quoi consiste l’analyse de variance pour une variable indépendante? (unifactorielle)?

Answer 19

-Permet de comparer l’effet d’une variable indépendante a plus de deux niveaux sur une variable dépendante
-Permet de vérifier l’effet d’une variable nominale sur une variable continue
-Si on utilisait un test t pour comparer deux moyenne 2 à 2, on augmenterait faussement la chance davoir un test significatif
-Analyse de variance de fisher
exemple dhypothèse : les individus qui ont un style dattachement sécurisant vivent moins de solitude que ceux qui endossent un style dattachement anxieux ou évitant

Question 20

En quoi consiste l’analyse de variance pour plusieurs variables idmépendantes (schème multifactoriels)?

Answer 20

-Plusieurs Vi en fonction de 1 VD
-Permet de vérifier l’effet simultané de deux ou plusieurs variables indépendantes et de leur interactions
-Les valeurs F peuvent révéler la présence d’un effet principal de l’une ou des VI et des effets d’interaction entre ces variables
exemple d’hypothèse : il est postulé que les femmes ayant un style d’attachement évitant présenteront une faible estime que celles ayant un style sécurisant ou anxieux, tandis que les hommes un style d’attachement anxieux auront une estime moindre que ceux des styles sécurisants ou évitant

Question 21

Que faut il vérifier dans une analyse de variance multivariée? (3)

Answer 21

1. L’effet principal de chaque VI
2. L’effet d’interaction entre les VI
3. S’il y a lieu, les effets simples

Question 22

En quoi consiste l’analyse de variance multivariée?

Answer 22

• Permet de vérifier les plans factoriels a mesure répétées
• ou les plans mixtes
• Permet d’analyser les effets d’une ou plusieurs VI en tenant compte simultanément de plrs VD interreliées

Question 23

Enquoi consiste la régression multiple?

Answer 23

-Évaluation de la contribution simultané de plrs VI a lexplication de la VD
-On essaie d’expliquer la variabilité d’une VD en utilisant l’information provenant de l’effet conjugé de plusieurs VI et ainsi voir comment les Vi peuvent prédire la VD
-Les variables sont habituellement continues (ou nominale dichotomique)
Exemple : Un niveau faible de communication positive, de meme quun niveau élevé danxiété, dabandon et dévitement de lintimité prédisent une détresse conjugale élevée