L'interférence statistique - FINAL

Question 1

Je suis l’intervalle de valeurs ayant le + de chances de contenir la vraie valeur du paramètre recherché. Qui -suie-je?

Answer 1

L’intervalle de confiance

Question 2

À quel pourcentage correspond normalement l’intervalle de confiance?

Answer 2

95% (IC95)

Question 3

Interprète l’IC95% suivant: 3,45-5,06 chutes par 1000 patient-jours

Answer 3

95% du temps, lorsqu’on répétera l’étude, on obtiendra des résultats variant entre 3,45 et 5,06 chutes

Question 4

L’importance et la pertinence d’avoir un IC95% varie selon les études. Selon quoi varie-t-il?

Answer 4

Il varie en fonction de la taille de l’échantillon dans l’étude (n). Plus le n sera élevé (donc + la qté de personnes étudiées est grande), plus l’IC sera petit

Question 5

Quelle est l’objectif de la vérification d’hypothèses statistiques?

Answer 5

Comparer les groupes pour savoir s’ils occasionnent RÉELLEMENT des résultats différents ou bien si les différences sont attribuables à des biais/au hasard.

Question 6

Nommes en ordre les 4 étapes de la vérification d’hypothèses statistiques.

Answer 6

1. Formuler une hypothèse nulle et une hypothèse alternative
2. Définir la marge d’erreur (a)
3. Effectuer le test statistique approprié (produit la valeur P)
4. Interpréter les résultats de P

Question 7

1. Formuler une hypothèse nulle et une hypothèse alternative:
   qu’est-ce que la différence entre la nulle et l’alternative?

Answer 7

H0 = nulle = pas de différence entre les deux groupes
Ha= alternative = il y a une différence entre les deux groupes

Question 8

2. Définir la marge d’erreur (a):

par rapport à quoi est-ce qu’on la fixe? Qu’est-elle la majorité du temps?

Answer 8

On la fixe par rapport au 95% de normalité statistique, donc est de 0,05 la majorité du temps.

Question 9

2. Définir la marge d’erreur (a): qu’est-ce que signifie la marge d’erreur?

Answer 9

Elle signifie qu’on accepte de se tromper 1 fois sur 20 si elle est de 0,05 ou 1 fois sur 100 si elle est de 0,01

Question 10

3. Effectuer le test statistique approprié (produit la valeur P): quels sont les deux types de tests pouvant être utilisés?

Answer 10

• tests paramétriques

- tests non paramétriques

Question 11

Dans quels cas va-t-on utiliser un test paramétrique VS un test non paramétrique?

Answer 11

• test paramétrique: pour des variables qui suivent une distribution normale/courbe normale
• test non paramétrique: pour des données qui ne suivent pas une distribution connue

Question 12

3. Effectuer le test statistique approprié (produit la valeur P): que veut dire la valeur P?

Answer 12

C’est la probabilité d’observer par hasard un score aussi extrême que celui dans l’échantillon si H0 est vraie

Question 13

4. Interpréter les résultats de P: à quoi est comparée la valeur de P?

Answer 13

Avec la marge d’erreur (= a = seuil de significativité statistique de l’étape 2)

Question 14

4. Interpréter les résultats de P: que veut dire un tel résultat: P ≤ α ?

Answer 14

L’H0 est rejetée, Ha est acceptée DONC il y a vraiment une différence entre les deux groupes, statistiquement significatif comme résultat

Question 15

4. Interpréter les résultats de P: que veut dire P > a?

Answer 15

L’H0 est retenue: il n’y a pas de réelle différence entre les deux groupes et le résultat n’est pas statistiquement significatif