examen stats

Question 1

si le OR est supérieur à 1, ça signifie que ?

Answer 1

le rapport exposé / non-exposé est OR fois supérieur chez les malades que non malades

Question 2

si le OR est entre 1 et 0, ça signifie que ?

Answer 2

le rapport exposé / non-exposé est (1/OR) fois supérieur chez les non-malades que malades

Question 3

que se passe-t-il si la maladie est rare (inférieur à 5%) ?

Answer 3

on interprète le OR comme un RR

Question 4

si le RR est supérieur à 1, ça signifie que ?

Answer 4

le groupe exposé est (RR) fois plus à risque de développer la maladie que le groupe non exposé

Question 5

si le RR est entre 0 et 1, ça signifie que ?

Answer 5

le groupe non-exposé est (1/RR) fois plus à risque de développer la maladie que le groupe exposé

Question 6

devis d’étude épidémiologique et calculs

Answer 6

1. étude transversale : prévalence, OR
2. étude de cohorte : incidence, RR
3. étude cas-témoins : prévalence, OR
4. étude clinique, expérimentale ou d’intervention : incidence, RR

Question 7

interprète : IC95% autour de la moyenne de la population (inférence)

Answer 7

la probabilité est de 95% que la moyenne de la population se trouve dans l’intervalle de confiance

Question 8

interprète : IC autour de la moyenne des observations de l’échantillon est de 95%

Answer 8

95% des valeurs observées se situent dans l’intervalle de confiance

Question 9

étude transversale
étude cas témoin
étude cohorte
étude clinique

Answer 9

transversale et cas témoin : OR et prévalence

cohorte et clinique : RR et incidence

Question 10

formule de la cote Z

Answer 10

Z = (X - moyenne) / écart-type

Question 11

que fait-on lorsqu’on ne sait pas l’écart type ?

Answer 11

moyenne de 0 et écart-type de 1

Question 12

valeur p fait référence à ?

Answer 12

la probabilité que les données de recherche aient été obtenu au hasard : probabilité que l’hypothèse nulle (H0) soit vrai

Question 13

1) p < @
2) P > ou égal @

Answer 13

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

Question 14

éléments qui affectent les résultats des tests statistiques

Answer 14

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)

Question 15

erreur de 1ère espèce vs 2ème espèce

Answer 15

1. rejeter l’hypothèse nulle (H0) alors qu’elle est vrai
2. accepter l’hypothèse nulle (H0) alors qu’elle est fausse

Question 16

mesure statistique pour évaluer la probabilité de faire une erreur de type 2 ?

Answer 16

puissance statistique : à utiliser avant de dire que H0 est vrai

Question 17

la puissance statistique est affectée par

Answer 17

1. taille de l’échantillon : plus la taille est élevé, plus la puissance l’est
2. taille de l’effet : si effet large, mieux c’est
3. variation : plus la variation est grande, moins on a de puissance
4. seuil alpha : on augmente les chances d’avoir tort si il est plus petit (seuil alpha).

Question 18

Fa =

Answer 18

total de la ligne x total de la colonne / total

Question 19

coefficient de correlation :
- R : 1 ou -1
- R : 0 à 0,3
- R : 0,3 à 0,7
- R : 0,7 à 1

Answer 19

1 et -1 : corrélation parfaite
0 à 0,3 : faible
0,3 à 0,7 : moyen
0,7 à 1 : forte

Question 20

un R de 0 signifie ?

Answer 20

que l’hypothèse nulle est vrai, alors que tout autre chiffre signifie que c’est faux

Question 21

si P > seuil alpha, ça signifie que ?

Answer 21

1 doit être dans l’intervalle

Question 22

qu’est-ce qu’un LR+ élevé signifie

Answer 22

: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

Question 23

qu’est-ce qu’un LR- très bas signifie

Answer 23

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