Inspection et préparation des données

Question 1

Caractéristique de l’inspection des données? (2)

Answer 1

1. Étape cruciale de la recherche quantitative

2. Permet d’augmenter la puissance statistique

Question 2

Quant à l’inspection des données, quelles sont les différences entre les variables quantitative et qualitative?

Answer 2

3. Variable qualitative (nominale, ordinale)
   a. Observation et déclaration des valeurs manquantes
   b. Inspection de la répartition des effectifs parmi les différentes catégories
4. Variable quantitative (intervalle, continue)
   a. Inspection de la normalité de la distribution
   b. Gestion des valeurs « extrêmes » si nécessaire

Question 3

Quels sont les deux types de données manquantes? (2)

Answer 3

1. De façon aléatoire
   a. Pas attribuables aux caractéristiques du participants (questionnaire perdu…)
2. De façon non aléatoire
   a. Attribuable aux caractéristiques du participants ou biais de l’étude (analphabète, pas répondu à certaines questions…)

Question 4

Pour les variables qualitatives, comment inspectons nous les données manquantes?

Answer 4

b. Inspection de la répartition
i. Variable dichotomique  utilisé variable 10%+ de l’échantillon
ii. Variable catégorielle  recodage pour catégorie +10% (« autre »)

Question 5

Pour les variables quantitatives, comment inspectons nous les données manquantes?

Answer 5

Inspection de la normalité de la distribution

Question 6

Quelles sont les caractéristiques de la loi normale? (4)

Answer 6

i. Courbe a la forme d’une cloche
ii. Courbe symétrique p/r à la droite verticale qui passe par la moyenne
iii. Mode, médiane et moyenne ont la même valeur
iv. Distribution des données suit une règle empirique (jusqu’à 3 S = probable)

Question 7

Qu’est-ce que la symétrie?

Answer 7

a. Mode = médiane = moyenne

Question 8

Quels sont les deux types d’asymétrie?

Answer 8

a. Négative  mode > médiane > moyenne
i. Concentre valeurs fortes/élevés (petit bout à gauche)
b. Positive  mode < médiane < moyenne
i. Concentre valeurs faibles/peu élevés (petit bout à droite)

Question 9

Quels sont les types d’aplatissement? (3)

Answer 9

a. Mésokurtique = courbe normale
b. Leptokurtique = courbe élancée
i. Haute concentration de cas avec valeurs égales ou proche de moyenne
ii. Peu de variation ; distribution homogène
c. Platikurtique = courbe plate
i. Les cas s’éloignent de la moyenne
ii. Forte variation ; distribution hétérogène

Question 10

Comment mesurer la symétrie? (3)

Answer 10

a. Coefficient d’asymétrie utilisé pour vérifier si distribution est +/- normale
b. Utilise le rapport entre asymétrie et l’erreur standard d’asymétrie
i. 0 = distribution normale
ii. Valeur positive = asymétrie positive
iii. Valeur négative = asymétrie négative
c. Si = +/- 3.29  non-respect postulat de normalité (+ élevé = anormalement distribué)

Question 11

Comment mesurer l’aplatissement? (3)

Answer 11

a. Coefficient d’asymétrie utilisé pour vérifier si distribution est +/- normale
b. Utilise rapport entre l’aplatissement et l’erreur standard d’asymétrie
i. 0 = distribution normale
ii. Valeur positive = leptokurtique
iii. Valeur négative = platikurtique
c. Si = +/- 3.29  non-respect postulat de normalité (+ élevé = anormalement distribué)

Question 12

Dans le cas des variables quantitatives pour les valeurs extrêmes, que pouvons-nous faire? (2)

Answer 12

a. Transformation (option à privilégier)  change forme distribution pour rapprocher courbe normale
b. Éliminer les cas=valeurs extrêmes (option de dernier recours)

Question 13

Pourquoi recoder une variable qualitative? (3)

Answer 13

i. Limiter le nombre de catégorie
ii. Suite à l’inspection de la répartition des répondants dans les catégories
iii. Mieux répondre à nos objectifs de recherche

Question 14

Quelle est la méthode de normalisation d’une distribution?

Answer 14

Logarithme

lorsque c’est monétaire, pour normaliser la courbe