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Intra Flashcards

1
Q

Une caractéristique essentielle pour la corrélation et la régression

A

La variance

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Q

Années quantitatives vs qualitatives + le meilleur?

A

Quantitative:
+ de données
Peut faire médiane
+ fréquent

Qualitatives:
Données plus petites

Pas un de meilleur, ça dépend de la situation

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3
Q

Comment fonctionne les recherches?

A

On part d’observation, puis hypothèse + vérifier si valide

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4
Q

Déf. variable

A

Tout ce qui varie
Opposé: constante

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Q

Déf. unité d’analyse

A

Entité qui fournit l’information sur la variable

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6
Q

2 types de variable

A

Indépendante (x)
Variable prédictrice
Ce qui déclenche une réaction

Dépendante (y)
Variable résultante
Suit influence de x

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7
Q

4 types d’échelle de mesure

A

Nominale:
Catégorie d’entité
Dichotomique ou multichotomique
AUCUNE opération mathématique

Ordinale:
A une gradation
On perd la distance, connait juste la position (connait pas l’écart)
Plus grand/plus petit seulement

Intervalle:
Gradation entre les chiffres
Écart entre réponse le même
Addition/soustraction

Proportions:
Donne le + d’infos, peut distinguer différence
Écart entre réponses le même
Zéro absolu existe!
Addition/soustraction/multiplication/division

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8
Q

Est ce qu’on peut passer d’échelle en échelle

A

Oui, mais seulement de proportion à nominale pas le contraire
(passer à des échelles avec - infos)

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9
Q

Échelle de Likert

A

Échelle ordinale, mais avec des chiffres pour préciser que l’écart est le même

(si juste les mots = ordinal, mais avec les chiffres = intervalle)

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10
Q

Importance vue d’ensemble

A

Si on fait questionnaire avec question ordinal, mais veut faire régression après = pas possible

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11
Q

Validité vs fidélité

A

Validité:
Mesure le bon concept

Fidélité:
Résultats devraient être similaires

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12
Q

Utilité de recueillir en forme de variable

A

Permet de résumer une grande quantité d’infos dans quelque chose de simple

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13
Q

Descriptive vs inférentielle

A

Descriptive:
Décrit un échantillon

Inférentielle:
Déterminer qlqch d’une population grâce à un échantillon

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14
Q

Catégories peuvent créer de 2 façons

A

Relié à la théorie
Catégorie intuitive

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15
Q

Ce qu’il faut s’assurer dans un tableau de fréquence avec catégorie

A

Que 2 chiffres ne sont pas dans la même catégorie
inclu/exclu

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16
Q

Histogramme et variables

A

Ligne horizontale:
Ligne x
Abscisse

Ligne vertical:
Ligne y
Ordonnée

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17
Q

3 caractéristiques des distributions

A

Étendue
Forme (symétrie/aplatissement)
Tendance centrale

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18
Q

Déf. étendue

A

Différence entre valeur minimale et maximale

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19
Q

Asymétrie déf.

A

Asymétrie positive:
La droite qui va vers le bas va vers le positif
+ de score faible

Asymétrie négative:
La droite qui va vers le bas va vers le négatif
+ de score élevé

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20
Q

Aplatissement déf.

A

Leptokurtique (leap):
Pic vers le haut
Kurtose positive

Platykurtique:
Plateau vers le haut
Kurtose négative

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21
Q

Caractéristiques distribution normale (4)

A

-Majorité des scores sont au centre
-Courbe normale est un polygone de fréquence
-Beaucoup de phénomènes naturels se distribuent de cette manière

Symétrique (asymétrie et aplatissement = 0)

Unimodale

Moyenne, mode et médiane presque identique

Atteint jamais 0

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22
Q

Tendance centrale déf.

A

Le centre d’une distribution de fréquence (valeur typique d’une observation)

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23
Q

Mesure de tendance centrale

A

Moyenne
Médiane
Mode

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24
Q

Déf. mode

A

Score le plus fréquent

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25
Différents types de mode
Unimodale, bimodale et multimodale
26
Déf. médiane
Partage la distribution en 2 groupes égaux Pas affecté par scores extrêmes!
27
Déf. moyenne (4)
-Plus utilisée -Influencé par valeurs extrêmes et sensible aux changements -Fait le moins d'erreur -Erreur moyenne à 0!
28
Déf. déviance
Différence entre valeur observé et la moyenne
29
Tendance centrale et niveau de mesure
Nominale: mode Ordinale: Mode et médiane Intervalle et Proportions: Mode, médiane et moyenne
30
Est ce que la moyenne est toujours la meilleure mesure?
Non! pas si valeur extrême
31
Devrait on utiliser la moyenne dans une distribution bimodale ou multimodale
Non parce qu'elle va tomber dans le milieu
32
Devrait on utiliser la moyenne dans une distribution leptokurtique ou platykurtique
Leptokurtique = ok Platykurtique = moins bon
33
Quelle mesure de tendance centrale utilisée selon l'asymétrie
Asymétrie nulle: Mode=Md=Moyenne Asymétrie négative: Mode = meilleure Md = meh Moyenne = nope Asymétrie positive: Moyenne = meilleure Md = meh Mode = nope
34
Lorsqu'il y a une grande variance est ce que la moyenne est bonne
La moyenne devient un moins bon estimateur (pourrait exister des sous-groupes) DONC utiliser moyenne avec écart-type
35
Caractéristiques variance (4)
Plus la variance est grande, plus le phénomène est intéressant Valeur minimal = 0 (constante) Valeur maximal = infini Peut pas être plus bas que 0
36
Déviance vs variance
Déviance: Différence entre UNE valeur observée et sa moyenne Variance: Degré de différence entre les observations et la moyenne
37
Formule déviance vs au carré vs variance
Déviance: une valeur - moyenne et additionné pour toutes les données Mettre au carré: Pour ne pas que ça donne zéro Variance: Même chose mais divisé par population - 1 Variance peut JAMAIS être NÉGATIVE
38
Comment interpréter variance
Si proche de 0: Moyenne = peu d'erreur d'estimation Science = peu intéressant Si loin de 0 Moyenne= plus d'erreur d'estimation Science= intéressant Si = 0 Constante Plus il y a d'observations loin de la moyenne, plus la variance va être élevé Si on rajoute des valeurs proches de la moyenne s va diminuer
39
Déf. écart-type
Plus simple à comprendre que la variance On l'obtient en prenant la racine carré de la variance Une variance plus grande = écart-type plus grand
40
Déf. coefficient de variabilité
Interpréter variance si les moyennes ne sont pas identiques Écart-type/moyenne Variable avec CV plus grand = peut détecter différences individuelles entre les observations
41
Trois stratégies pour interpréter une observation à partir de sa position
Rang absolu Percentile Score Z (valeur étalon)
42
Rang absolu déf. avantage et désavantage
Transformation des valeurs en position (rang) Avantage: Facile à comprendre Utile pour faire choix Désavantage: Mesure ordinale donc perd précision Taille entre les rangs est inconnu Peut être interprété seulement si on connait n
43
Percentile déf. + avantage et désavantage
Positionne les gens par rapport aux autres observations Avantages: Comparer un score à une norme Facilement compréhensible Fournit plus de détails que le rang absolu Désavantage: Percentile est moins adaptée aux petits échantillons Sensible aux déviations
44
Score z déf.
Positionne les gens par rapport à la moyenne Prend en compte la variabilité pas comme le percentile Tient en compte tendance centrale et différences individuelles (variabilité)
45
Comment déterminer position de l'observation par standardisation
valeur - moyenne Si positif = au dessus de la moyenne et vice-versa Plus le z est grand, plus grand écart avec la moyenne
46
Est ce que la variabilité a un impact même si moyenne est la même
Oui
47
Score z de 0 = z=1
Même chose que la moyenne Écart type
48
Convertir toutes les observations en score z permet quoi
les variables auront toutes la même moyenne et le même écart type
49
Quand peut on utiliser le score z
Elle peut être normal ou asymétrique mais elle doit être unimodale
50
Comment calculer le score z
valeur - la moyenne divisé par l'écart type
51
Comment faire en sorte que la distribution se rapproche de la distribution normale
En augmentant n
52
Densité et distribution normale
Densité loin de la moyenne est petite
53
Déf. densité
Densité = proportion = probabilité = percentile
54
Comment obtenir proportion
n/N
55
Si la distribution n'est pas normale qu'est ce qu'on peut calculer
le score z mais pas la densité
56
Comment savoir si un événement est rare
Apparait moins que 5% dans une distribution
57
Recensement vs sondage
Recensement = population Sondage = échantillon
58
Paramètres vs statistiques
Paramètre: population (lettre grec) Statistique: échantillon (lettre latin)
59
Ce qui est important quand on détermine un écahntillon
Représentativité
60
Si on connait pas les paramètres d'une population comment prendre un échantillon
Échantillon aléatoire
61
Deux critères pour l'échantillon aléatoire simple
-Critère de la chance égale Chance égale d'être choisi (pas à une sortie de métro) -Critère de l'indépendance des réponses Réponse d'une personne ne doit pas être influencée Anonymat, deux personnes d'une même famille Exigent que chaque différence x moins moyenne est indépendante
62
Plus un échantillon est grand, plus il a de chance
d'être représentatif et de faire moins d'erreur MAIS à un certain point ça n'augmente plus
63
Pourquoi lorsqu'on calcule la variance ou l'écart type d'un échantillon on divise par n-1
Degré de libération qui compense le biais en exagérant la variance CAR un échantillon exclut généralement les valeurs extrêmes
64
Vrai ou Faux Il n'y a pas de biais d'inférence avec la population
Vrai
65
H1 vs H0
H1 = prédiction, la théorie est juste H0 = Théorie ou prédiction est erronée
66
Le test de référence se fait toujours sur
H0 Soit rejet de H0 ou non-rejet de H0 Le rejet de H0 mène à l'acceptation de H1, mais pas l'inverse!! En effet, si H0 n'est pas rejeté ça veut pas dire que H1 est 100% faux
67
Principaux concepts d'inférence
On peut jamais prouver que H1 est fausse à partir d'un échantillon, il faudrait examiner la population ce qui est impossible
68
Déf. erreur d'échantillonage
Fluctuation naturelle entre les échantillons tirés de la même population (pas les mêmes valeurs)
69
Déf. erreur type de la moyenne
Fluctuation naturelle entre les moyennes des échantillons tirés de la même population
70
Hypothèses pour savoir si ils proviennent de la même population
Rejet de H0 si la différence entre les moyennes est plus grande que l'erreur type de la moyenne
71
Erreurs type 1 vs type 2
Types 1 (alpha): Conclure qu'il existe une différence entre 2 moyennes alors qu'en réalité il n'y en avait pas Conclure à tort au rejet de H0 Types 2 (beta): Conclure qu'il n'existe pas différence entre 2 moyennes alors que la différence existe Conclure à tort au non-rejet de H0
72
Déf. erreur type de la moyenne
Fluctuation typique entre les moyennes des échantillons provenant de la même population Écart-type divisé par racine carré de n
73
Comment calculer IC (intervalle de confiance)
moyenne + ou - (Erreur type de la moyenne * z)
74
Z pour intervalle de confiance de 0,05 : 0,01 et 0,001
z=1,96 pour 0,05 z=2,58 pour 0,01 z=3,1 pour 0,001
75
Rejeter H0 = à quoi
Que l'échantillon fait partie de la population
76
Comment réduire le risque d'un alpha
Accroitre les bornes de l'IC Augmentant erreur type de la moyenne Choisir un seuil alpha plus petit Réduire nombre d'observations n
77
Si je réduis mon risque d'erreur de type 1 j'augmente...
Le risque d'erreur de type 2
78
Comment réduire le risque d'une erreur bêta?
Réduire les bornes de l'IC Réduire l'erreur type de la moyenne Choisir seuil alpha plus grand Augmentant le nbre d'observations
79
Déf. corrélation
Lien entre deux variables (H1) ou (H0) Connaissant x il est possible d'estimer y Max +1 et Min -1
80
Corrélation négative vs positive
Négative: Si les deux diminuent Positive: Si les deux augmentent
81
Corrélation varie selon 2 choses
-Taille Plus forte est rxy plus grande la réaction de l'incertitude -Direction Positives ou négatives
82
Une corrélation négative ne veut pas que la corrélation est faible?
Vrai
83
Plus élevée est la corrélation (taille), plus...
x nous renseigne sur y
84
La corrélation indique que x cause y
FAUX Corrélation n'indique pas de cause à effet
85
Il y a corrélation si
La position des observations restent identiques Même si la position est inversée!
86
Si les scores x et y sont... (3)
Similaires = association positive Inversés = association négative Aléatoire = pas d'association rxy=0
87
Pour faire une corrélation il faut faire quoi à nos variables
Standardiser (pas d'unité de mesure)
88
Postulats de Pearson (3)
x et y mesures à intervalle et variables continues Distribué normalement sans valeur extrême Relation xy est linéaire!
89
Déf. relation linéaire
Changement constant, ligne droite
90
Si la variable n'a pas de variance la corrélation sera...
de zéro!
91
Deux causes de le manque de variance
Observations sont trop homogènes (Donner exam 1004 à des gens avec un PHD) Variable est incapable de distinguer entre les observations (Donner exam de 4e année à des élèves de l'uni) Manque de difficulté
92
3 choses nécessaires pour une cause
Corrélation entre x et y Cause doit précéder l'effet Délai entre la cause et l'effet
93
Seuil de signification
H1 = corrélation p< 0,05 H2= pas de corrélation p> 0,05
94
Proportion de variance/ coefficient de détermination
rxy à la deux donne la variance commune entre x et y ET à quel point la corrélation viendra réduire notre incertitude quant à la relation entre x et y
95
Coefficient de non détermination
1 - rxy ^ 2 Incertitude restante
96
But de la régression
Utiliser la relation générale rxy pour faire une prédiction individualisé et plus précise que la moyenne
97
Plus le rxy est grand plus la prédiction est
juste
98
Régression simple standardisé vs non-standardisé
Standardisé: Passe toujours par 0 La relation entre x et y est moins forte si droite est couchée Non-standardisée: Produit un estimé en valeur original Ordonnée à l'origine ne sera pas zéro Intègre que le x et y n'ont pas la même moyenne et écart type
99
Comment trouver valeur prédite ^y
rxy * Zx
100
En régression comment on appelle le rxy
Régression standardisé (B) bêta
101
inconvénients régression simple standardisée
Produit un estimé de y en score Z plutôt qu'en valeur de l'échelle originale DONC seulement utile pour déterminer si une variable x est liée à une variable y sur le plan théorique
102
Coefficient de régression rxy en valeur non standardisé
b
103
Si rxy est négatif, B et b
sont négatifs aussi + même chiffre
104
Ordonnée à l'origine
a Prend en considération qu'ils ne sont pas de la même moyenne Ajuste la valeur ^y pour qu'elle soit sur l'échelle de y
105
Est ce qu'on utilise B ou b
B = contexte théorique est ce que x prédit y b = même échelle contexte pratique
106
Erreur d'estimation avec régression
Plus élevé corrélation rxy, plus élevé le B et b Plus élevé le coefficient, plus précise la prédiction DONC qté d'erreur plus faible
107
4 types d'erreur
Écart- type: Écart typique entre observation et moyenne Erreur type échantillonnage: Plusieurs échantillons provenant de la même population ne vont pas contenir les mêmes personnes Erreur type de la moyenne: Écart typique entre la moyenne d'échantillons tirés de la même population Erreur type d'estimation (régression): Écart typique entre le score prédit et le score réel
108
Comment calculer erreur d'estimation
^y - y valeur prédite - véritable valeur
109
Comment trouver intervalle de confiance avec régression
^Y +- z * Se
110
Relation entre Se et b ou B
Plus faible est rxy ou B, plus élevée sera Se (pas pour b) Si rxy ou B est parfait, Se=0

Analyse quantitative (1 decks)

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