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methode de recherche > examen 2 > Flashcards

examen 2 Flashcards

1
Q

pourquoi faire/comprendre les statistiques

A
  • mieux aborder les articles scientifiques
  • avoir un oeil critique sur les données et résultats obtenus
  • mieux interpréter les résultats d’une etude
  • devenir des consommateurs avertis de la recherche afin d’améliorer notre pratique professionnelle
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2
Q

quel est le rôle des statistique

A
  • decrier et synthétiser une informations (données, résultats)
  • obtenir une représentation des données quantitatives (distributions)
  • tester une hypothèse ou vérifier le bien-fonde d’un objectif
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3
Q

quels sont les avantages des statistiques

A
  • permet d’objectiver
  • permet d’illustrer
  • permet d’inferer (conclure)
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4
Q

quels sont les risques des statistiques

A
  • notions probabilistes
  • ne se fier qu’aux stats
  • surinterpretation
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5
Q

qu’est-ce qu’une statistique descriptive

A

permettent de résumer les caractéristiques d’une population, échantillon ou série de données (notre population a l’étude)

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6
Q

qu’est-ce qu’une statistique inferentielle

A

celles grâce auxquelles on suppose les caractéristiques d’une population a partir d’un seul échantillon (our sample)

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7
Q

qu’est-ce que la fréquence absolue (le mode)

A

une mesure statistique qui nous donne des informations sur le nombre de fois qu’un événement est répété

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8
Q

qu’est-ce que la mediane

A

l’évènement qui divise un jeu de données en deux parties égales lorsqu’il est trie par ordre croissant

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9
Q

qu’est-ce que la moyenne

A

la somme de toutes les valeurs d’un jeu de données diviser par le nombre total d’évènement

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10
Q

quelle est la mesure de dispersion la plus fréquemment utilisée

A

l’ecart-type

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11
Q

nommez des exemples de mesure de position

A

quartiles, centiles, cote Z ou rang

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12
Q

qu’est-ce qu’une statistique inférentielle

A

elle utilise un échantillon aléatoire de données d’une population afin de décrire cette dernière et de faire des déductions à son sujet

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13
Q

a quel moment la statistique inférentielle est pertinente

A

lorsqu’il est difficile ou impossible d’examiner chaque membre d’une population entière

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14
Q

sur quoi sont basées les statistiques inférentielles

A

sur la notion de probabilité et d’erreur d’échantillonnage

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15
Q

que fait l’intervalle de confiance

A

il nous donne l’étendue des valeurs dans laquelle la moyenne ‘‘véritable’’ se situe

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16
Q

vrai ou faux: un intervalle de confiance de 85% (IC 85%) nous indique qu’il y a 85% des chances que la moyenne véritable se situe à l’intérieur des limites proposées

A

faux, un intervalle de confiance de 95% (IC 95%) nous indique qu’il y a 95% des chances que la moyenne véritable se situe à l’intérieur des limites proposées

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17
Q

quelle est la différence entre un grand et un petit intervalle de confiance

A

le petit intervalle de confiance indique que l’estimation est précise et que l’incertitude autour de cette estimation est faible tandis que le grand indique une grande incertitude autour de l’estimation

18
Q

donner un exemple d’un grand intervalle de confiance

A

lors de la prise de la pression artérielle: 120 +/- 10 mmHg (IC 95% = 110 a 130 mmHg)

19
Q

donner un exemple d’un petit intervalle de confiance

A

lors de la prise de la pression artérielle: 120 +/- 2 mmHg (IC 95% = 118 a 122 mmHg)

20
Q

quel intervalle de confiance est meilleur, un grand ou un petit

A

un petit intervalle de confiance est généralement préférable, car il offre une estimation plus fiable, mais il dépend des conditions de l’étude, comme la taille de l’échantillon et la variabilité des données

21
Q

quel hypothèse (nulle ou de recherche) fait l’objet d’une vérification statistique

A

l’hypothèse nulle (H0)

22
Q

qu’est-ce que le seuil de significativité

A

est une valeur prédéterminée qui sert de critère pour décider si un résultat statistique est suffisamment extrême pour rejeter nulle

23
Q

a quelle valeur est fixé le seuil de significativité (alpha - α )

A

α = 0.05 (parfois 0.01 ou 0.001)

24
Q

vrai ou faux: moins on a des gens, moins a a la chance d’avoir un résultat qui est significatif

A

vra

25
Q

quelle est la définition de l’hypothèse bidirectionnelle

A

on teste s une variable est différente d’une certaine valeur , sans spécifier dans quelle direction

26
Q

qu’arrive t-il si la valeur p calculée est inférieur à 0.05 lors de l’hypothèse bidirectionnelle

A

on rejette l’hypothèse nulle, indiquant qu’il existe une différence statistiquement significative dans l’une ou l’autre direction

27
Q

quelle est la définition de l’hypothèse unidirectionnelle

A

on teste si une variable est soit supérieur, soit inférieur à une certaine valeur, mais on spécifie la direction du test à l’avance

28
Q

lors de l’hypothèse unidirectionnelle. dans quel contexte est-ce que l’hypothèse nulle est rejetée

A

si la valeur p est inférieur à 0.05 et dans la direction prévue, cela indique une différence statistiquement significative dans la direction spécifiée

29
Q

quelle est l’erreur de type 1

A

rejet de l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie
(on conclut a tord qu’il existe une différence alors que celle-ci résulte du hasard)

30
Q

quelle est l’erreur de type 2

A

non-rejet de l’hypothèse nulle alors qu’elle est fausse
(on conclut que les différences sont vraies alors qu’en réalité les échantillons représentent des populations différentes)

31
Q

qu’est-ce que la puissance statistique

A

la probabilité que le résultat du test apparaisse significatif alors que l’hypothèse nulle est fausse

32
Q

quels sont les facteurs qui déterminent la puissance statistique

A
  • la différence réelle
  • si la différence est minime, c’est le seuil alpha qui influence le plus la puissance
  • la taille de l’échantillon
  • la distribution des variables (variabilité)
  • le choix du test statistique (type de distribution)
33
Q

qu’est-ce qu’un test paramétrique

A

les données suivent la loi normale

34
Q

qu’est-ce qu’un test non-paramétrique

A

les données ne suivent pas la loi normale

35
Q

quel est le test t de student

A

il permet de comparer les moyennes une à une

36
Q

vrai ou faux: si les variables se distribuent normalement et que les variances des deux groupes sont comparables, le test t de student peut être utilisé pour de petits échantillon (8 et +)

A

vrai

37
Q

donnez une exemple d’autres tests auxquelles on peut avoir recours si il y a présence de plus de deux moyennes

A

ANOVA

38
Q

quelle est la différence entre le test t de student pour échantillons indépendants vs échantillons dépendants

A

indépendants: permet de comparer les moyennes de deux groupes de sujet
dépendants: lorsque les mêmes sujets sont testés à deux reprises, crossover

39
Q

quelle est la définition du test t de student sur une seule moyenne

A

utilisé pour comparer une seule moyenne expérimentale à une moyenne théorique déjà connue, mais dont on ne connait pas la variance

40
Q

vrai ou faux: les corrélations permette de déterminer la relation (la force d’association) entre deux ou plusieurs variables

A

vrai

41
Q

quelles sont les 3 types de corrélation

A

positive, négative et nulle

methode de recherche (2 decks)

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