Intro aux statistiques Flashcards
Qu’est-ce que la statistique ? (définition)
En résumé : la statistique est la science de la variabilité
La variabilité implique 3 problèmes/questions, quels sont-ils ?
Confusion
L’incertitude
Questions scientifiques
La variabilité implique 3 problèmes/questions
La variabilité implique de la CONFUSION.
Comment DÉCRIRE la variabilité ?
STATISTIQUES DESCRIPTIVES
La variabilité implique 3 problèmes/questions
La variabilité implique de l’INCERTITUDE.
Comment INFÉRER en présence de variabilité ?
STATISTIQUES INFÉRENTIELLES
La variabilité implique 3 problèmes/questions
La variabilité implique des QUESTIONS SCIENTIFIQUES.
Comment PRÉDIRE la variabilité ?
MODÉLISATION STATISTIQUE
Qu’est-ce que l’inférence statistique ?
- Utiliser une information d’un échantillon pour tirer des conclusions sur un paramètre de la population.
- Utilise le calcul des probabilités
Paramètre VS Statistique
Une mesure qui décrit une caractéristique de la
population est appelée ___ ?
Paramètre
Paramètre VS Statistique
Une mesure qui est calculée à partir d’un échantillon
s’appelle ___ ?
Statistique
Paramètre VS Statistique
Lequel parmi les deux est réel et lequel est une estimation ?
Paramètre = réel
Statistique = estimation
Paramètre VS Statistique
La moyenne est décrite comme un paramètre dans lequel des 2 ?
Chez une population
Elle est fixe mais généralement inconnue
Paramètre VS Statistique
La moyenne est décrite comme une statistique dans lequel des 2 ?
Dans un échantillon
Elle varie d’un échantillon à l’autre
Définition d’une population ?
L’ensemble des individus d’une étude
Patients, plantes, insectes
Définition d’un individu ?
1 membre de la population étudiée
Définition de la taille ?
Nombre d’individus
Définition de Donnée ?
Valeur prise par une variables
Définition d’un échantillon ?
Sous-ensemble d’une population
On s’intéresse à une population, mais on ne dispose que d’un échantillon
4 caractéristiques d’un échantillon
- Représentatif (Contient toutes caractéristiques population)
- Biaisé (Pas toutes caractéristiques population)
- Aléatoire
- Aléatoire simple (EAS) (Chaque individu a une chance égale d’être choisie)
4 types d’échantillonnage scientifiques
Échantillonnage aléatoire simple (EAS)
Systématique
Stratifié (ES)
Par grappes
4 types d’échantillonnage NON scientifiques
- Accidentel
- intentionnel
- Par quotas
- Par réseaux
Définition échantillonnage accidentel
Choisir des personnes selon leur accessibilité, par un interview. Couramment utilisé.
Définition échantillonnage par quotas
Sélection de sous-groupes proportionnellement à leur nombre dans la population (ex : origine ethnique)
Définition échantillonnage intentionnel
Sélection des participants en fonction de caractéristiques typiques de la population à l’étude
Définition échantillonnage par réseaux
Aussi appelé échantillon en boule de neige. Réseau sociaux
Comment obtenir un EAS ?
Générer des nombres aléatoires et choisir le participant associé à ce numéro
Comment obtenir un échantillonnage systématique ?
Déterminer de façon aléatoire le premier élément d’une liste puis à choisir chaque nom suivant sur la liste en fonction d’un intervalle
Comment obtenir un échantillonnage stratifié ?
- La population est divisée en groupes homogènes d’individus (groupe = strate).
- Puis, on effectue un (EAS) dans chaque strate. Le tout forme l’échantillon. (20% franco dans population alors 20% dans échantillon)
Comment obtenir un échantillonnage par grappe ?
Si on veut échantillonner les habitants d’une grande ville du Québec, on peut considérer les quartiers comme des grappes.
Procédure :
- EAS parmi les quartiers
- On prend un EAS parmi les habitants des quartiers sélectionnés
Définition variables dépendantes ?
Mesures qui vont être faites (une ou plusieurs)
Définition variables indépendantes ?
Variables qui sont contrôlées par l’expérimentateur (1 ou plusieurs)
Quels sont les 2 types de variables dépendantes ?
Quantitative (ou numérique)
Qualitative (ou catégorielle)
Quels sont les 2 types de variables (dépendantes) quantitatives ?
Quantitatives continues
- Peuvent prendre n’importe quelle valeur théoriquement
Quantitatives discrètes
- chiffres entiers
4 types d’échelles de mesure
- Échelle nominale
- Échelle Ordinale
- Échelle d’intervalle
- Échelle de rapport (ou ratio)
Caractéristique de l’échelle de mesure nominale
On classe les données en catégories (couleur : rouge, bleu, vert)
Caractéristique de l’échelle de mesure ordinale
C’est un ordre de classement. Ne quantifie pas l’écart entre les sujets
Caractéristique de l’échelle de mesure d’intervalle
Exemple de température :
5 degré n’est pas 2 fois moins chaud que 10 degrés
Caractéristique de l’échelle de mesure de rapport
Exemple de masse : poids de 50 kg est 2 fois plus lourd que 25 kg
Qu’est-ce que la validité des mesures ?
Représente si je mesure bel et bien ce que je suis sensé mesurer
Qu’est-ce que la fidélité des mesures ?
Constance des valeurs (si je monte 2 fois sur la balance est-ce que j’ai le même poids)
