examen stats Flashcards
si le OR est supérieur à 1, ça signifie que ?
le rapport exposé / non-exposé est OR fois supérieur chez les malades que non malades
si le OR est entre 1 et 0, ça signifie que ?
le rapport exposé / non-exposé est (1/OR) fois supérieur chez les non-malades que malades
que se passe-t-il si la maladie est rare (inférieur à 5%) ?
on interprète le OR comme un RR
si le RR est supérieur à 1, ça signifie que ?
le groupe exposé est (RR) fois plus à risque de développer la maladie que le groupe non exposé
si le RR est entre 0 et 1, ça signifie que ?
le groupe non-exposé est (1/RR) fois plus à risque de développer la maladie que le groupe exposé
devis d’étude épidémiologique et calculs
- étude transversale : prévalence, OR
- étude de cohorte : incidence, RR
- étude cas-témoins : prévalence, OR
- étude clinique, expérimentale ou d’intervention : incidence, RR
interprète : IC95% autour de la moyenne de la population (inférence)
la probabilité est de 95% que la moyenne de la population se trouve dans l’intervalle de confiance
interprète : IC autour de la moyenne des observations de l’échantillon est de 95%
95% des valeurs observées se situent dans l’intervalle de confiance
étude transversale
étude cas témoin
étude cohorte
étude clinique
transversale et cas témoin : OR et prévalence
cohorte et clinique : RR et incidence
formule de la cote Z
Z = (X - moyenne) / écart-type
que fait-on lorsqu’on ne sait pas l’écart type ?
moyenne de 0 et écart-type de 1
valeur p fait référence à ?
la probabilité que les données de recherche aient été obtenu au hasard : probabilité que l’hypothèse nulle (H0) soit vrai
1) p < @
2) P > ou égal @
1) petite valeur p comparé au alpha : on rejette l’hypothèse nulle (on assume que H1 est vrai)
2) p est égal ou supérieur au seuil alpha : on conserve l’hypothèse nulle
éléments qui affectent les résultats des tests statistiques
1) taille de l’échantillon (s’il est grand, moins de variabilité)
2) % d’écart entre les données (si il est petit, moins de variabilité)
3) écart-type (s’il est gros, bcp de variabilité)
erreur de 1ère espèce vs 2ème espèce
- rejeter l’hypothèse nulle (H0) alors qu’elle est vrai
- accepter l’hypothèse nulle (H0) alors qu’elle est fausse
mesure statistique pour évaluer la probabilité de faire une erreur de type 2 ?
puissance statistique : à utiliser avant de dire que H0 est vrai
la puissance statistique est affectée par
- taille de l’échantillon : plus la taille est élevé, plus la puissance l’est
- taille de l’effet : si effet large, mieux c’est
- variation : plus la variation est grande, moins on a de puissance
- seuil alpha : on augmente les chances d’avoir tort si il est plus petit (seuil alpha).
Fa =
total de la ligne x total de la colonne / total
coefficient de correlation :
- R : 1 ou -1
- R : 0 à 0,3
- R : 0,3 à 0,7
- R : 0,7 à 1
1 et -1 : corrélation parfaite
0 à 0,3 : faible
0,3 à 0,7 : moyen
0,7 à 1 : forte
un R de 0 signifie ?
que l’hypothèse nulle est vrai, alors que tout autre chiffre signifie que c’est faux
si P > seuil alpha, ça signifie que ?
1 doit être dans l’intervalle
qu’est-ce qu’un LR+ élevé signifie
:LR + = sensibilité / (1 - spécificité)
1) un haut LR+ signifie que beaucoup de malades ont testés positifs
2) un haut LR+ signifie que peu de non malades ont testés positif
qu’est-ce qu’un LR- très bas signifie
LR- = (1 - sensibilité) / spécificité
plus il est petit, meilleur il est pour exclure une maladie
1) un bas LR- signifie que le % des tests négatifs chez les malades est petit
2) un bas LR- signifie que le % de tests négatifs est élevé chez les non malades
