Examen 2 Flashcards
v/f ; Les tests d’hypothèse nulle nous donnent la probabilité d’obtenir ces échantillons s’ils proviennent d’une même population
Vrai
THN nous indique quoi ?
La probabilité d’obtenir un tel échantillon SI H0 EST VRAIE (s’il n’y a pas de différence!!)
Une p de
Si H0 est vraie (s’il n’y a pas de différence avant / après dans la population), il y a moins de 5% de chances que j’observe ce résultat
En réalité h0 est toujours ___. Donc, impossible de faire une erreur ___.
Fausse.
Beta.
Une des critiques aux THN est le faible contrôle de l’erreur ___. En effet, ajouté à l’autre type d’erreur (__), le risque que le chercheur commette une erreur grimpe à __.
Beta (ne pas trouver d’effet alors qu’il y en a un)
Alpha 5%
Total = 60%
Nommer des critiques aux THN?
- Faible contrôle de l’erreur B
- Choix du seuil alpha = arbitraire
- Ignorance des probabilités a priori
Solutions à certains défauts des THN?
- Mesures de tailles d’effet
- Présentation graphique des données avec indice de dispersion
- Inférence Bayesienne
Le choix du seuil alpha est arbitraire. Ce seuil force une vision ____ des problèmes plus complexes.
Dichotomique. (Significatif / Non-sig)
Qu’est-ce qu’un résultat marginalement significatif?
Un résultat très près de .05
Que peut-on faire pour que notre résultat marginalement significatif devienne significatif? (3 poss)
- Ajouter des données
- Choix d’un test plus puissant
- Retrait des données extrêmes
v/f; Un p de 0.00001 indique un meilleur résultat / plus grande différence qu’un p de 0.05
Faux. Pas de taille d’effet!
Dans le rapport F, où se situe la taille d’effet?
Au numérateur (CM inter)
CM inter / CM intra
Si la probabilité est > .05, on ___ H0.
ON NE REJETTE PAS.
=> On ne peut pas accepter H0; il faudrait avoir exploré raisonnablement toutes les options.
Différentes tailles d’effet?
- Taille d’effet brute (Xpost - Xpré)
- Taille d’effet standardisée = d de Cohen((Xpost-Xpré / é-t moyen)
- Mesures d’association, ex. éta-carré
Taille d’effet standardisée? Avantage?
= d de Cohen
/ é-t moyen ou é-t poolé
- permet de comparer divers travaux (ex. méta-a) vu l’indépendance des échelles de mesures
Éta-carré?
= estimé de la taille d’effet; proportien de variance de VD expliquée par niveaux de VI.
éta-carré = estimé pour échantillon
oméga-carré = estimé pour population
Présentation graphique des données? 2 possibilités…
- ESM; erreur standard des moyennes
- Intervalles de confiance; IC.95 = ESM x tcrit
ESM = quoi?
« Erreur standard des moyennes »
= écart-type de la distribution d’échantillonnage (s/racine(n))
- l’erreur standard des moyennes est pondérée selon la taille de l’échantillon
- ESM = estimé de l’écart-type des moyennes qui seraient obtenues avec une série de répétitions de l’expérience dans les mêmes conditions
ESM au lieu de é-t permet de …
Faire une inférence auprès de la population
Formule de l’ESM?
s/racine(n)
Formule de l’intervalle de confiance?
IC.95= ESM x tcrit .05(dl)
On aura donc; X +/- IC
L’intervalle de confiance s’ajoute au-dessus de la moyenne et s’enlève en-dessous…
ex. 150 +/- 7 (IC)
Lorsqu’on diminue la puissance, on __ B.
Augmente
Puissance = inverse de B (1-B)
Inférence Bayesienne; probabilité que…
Qu’une hypothèse soit vraie
v/f L’inférence Bayesienne pourrait être vue comme l’inverse des THN. Pourquoi?
Vrai
- Pcq, il regarde la probabilité que l’hypothèse soit vrai