Les statistiques paramétriques et non paramétrique Flashcards
Quand est-ce que les statistiques non-paramétriques sont utiles
Utilisées pour des données nominales et ordinales, et dont la distribution normale ne
repose pas sur des postulats rigoureux.
Les prérequis pour utiliser les statistiques paramétriques
Postulats: possibilité de calculer la variance, données continues, grand échantillons
À quoi sert les statistiques paramétriques
Sert à faire l’estimation des paramètres de la population et à vérifier des hypothèses en
tenant compte des postulats sur la distribution normale des variances.
Quels pourraient être les variables pour les statistiques non-paramétriques
Variables continues, mais petit échantillon (n<30)
Variables ordinales
Variables nominales
C’est quoi l’importance du diagnostique des variables ou la distribution des données ou des paramètres selon l’arbre décisionnel?
Permettre de prescrire le bon test selon le type de donnée présenter
Quel type de mesure les stats inférentielles nous permettent de faire
Mesures d’association: Examiner la relation proposée entre 2 variables
Mesure de prédiction: Prédire l’issue d’une variable dépendante
Mesure de différences des moyennes: Déterminer des différences entre les groupes expérimental et contrôle
Le coefficient de corrélation fait partie de quelle mesure?
Mesure d’association
Type de la relation qui, mesurée statistiquement, produit une valeur numérique? Quelle est cette valeur?
Quels sont les types?
La corrélation, le coefficient de corrélation (r)
Type : pearson et spearman
Test paramétriques permettant de vérifier s’il existe une association entre 2 variables
continues (si les variables sont corrélées)
Relation linéaire
Le coefficient de corrélation de pearson
Quel est le test de coefficient de corrélation?
Variables non continues
Relation non linéaire
Le coefficient de corrélation de Spearman
Qu’est ce qui nous permet de savoir la force d’une corrélation
Plus le coefficient de corrélation (r) se rapproche de 1 (- 1), plus la relation est forte
r > 0.50corrélation forte
0.30 < r > 0.50 corrélation modérée
r <0.30 corrélation faible
Le coefficient de corrélation de Spearman
Paramétrique ou non paramétrique?
non paramétrique
Le coefficient de corrélation de Pearson
Paramétrique ou non paramétrique?
Paramétrique
L’analyse de régression fait partie de quelle mesure?
Mesure de prédiction
À quoi sert l’analyse de régression?
Sert à caractériser le modèle de relation entre la ou les variables indépendantes et la variable
dépendante.
Dans l’analyse de régression, qu’elle genre de variables étudions nous?
variable indép: qui est fixe ou explicative dans une étude d’observation
Variable dép: qui tend à changer selon la variable indép ou qu’on souhaite prédire dans une association
Type de test de régression
But: prédit la valeur d’une variable dépendante en se fondant sur la valeur d’une variable indépendante
Test de régression linéaire simple
Type de test de régression
But: prédit la valeur d’une variable dépendante d’après les valeurs de PLUSIEURS variable indépendantes
test de régression multiple
Type de test de régression
Type de variable
VI: nominal ou continu
VD: continue
test de régression multiple
Type de test de régression
Type de variable
VI: continues
VD: continue
Test de régression linéaire simple
Y= aX+b
régression linéaire simple
Type de mesure?
Le test t, l’analyse de variance ANOVA et le Khi-carré (X2)
Mesure de différences de moyennes
Le test t, l’analyse de variance ANOVA
paramétrique ou non-paramétrique
paramétrique
Khi-carré (X2)
Paramétrique ou non-paramétrique
non paramétrique
À quoi sert le Khi-Carré
Utilisé pour comparer un ensemble de données qui représentent des fréquences, des
pourcentages, des proportions (variables nominales)
Type de variables dans le Khi-carré indépendant
Variables qualitatives
Quel est la règle du Khi-carré
Tableau de données (observées - théoriques)^2/ théorique
Si la valeur calculée du X 2 est plus grande qu’une valeur critique
estimée en fonction du nombre de colonnes et de lignes et du seuil de
signification choisi (il y a des tables), qu’arrive-t-il au Ho
on rejette Ho.
Dans ce cas ci, le X 2 observé est de 47,74 et la valeur critique de 9,49
avec un alpha de 0.05.
Qu’arrive-t-il Ho et H1
Donc on rejette Ho et on accepte l’hypothèse H1 voulant que les tests soient associés au rendement avec une chance
d’erreur de 5%.
Khi-carré de Mc Nemar
paramétrique ou non paramétrique
Test statistique inférentielle non paramétrique
À quoi sert le Khi-carré. de Mc nemar
Utilisé pour comparer un ensemble de données qui représentent des fréquences, des
pourcentages, des proportions (variables nominales)
Souvent pour des variables qualitatives
Croisement de deux échantillons
