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Meth de recherche > lhyp nulle est rejeter quand > Flashcards

lhyp nulle est rejeter quand Flashcards

1
Q

L’hypothèse nulle est rejeté quand

A

on compare le p avec l’alpha, plus petit que 0.05 = on rejette

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Q

L’hypothèse nulle nest pas rejeté quand

A

p plus élevé que 0.05

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3
Q

On fait une erreur de 1ere espèce si

A

on rejete H0 quand elle est vrai (A)

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4
Q

On fait une erreur de 2e espèce si

A

on accepte H0 quand elle est fausse (1-B)

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5
Q

Les conditions dapplication dun test paramétrique sont (3)

A

la distribution doit etre normal, homogène, ne dois pas avoir de valeur extrême

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6
Q

Les test non paramétrique sont moins puissant car

A

yutilise pas une distribution normal

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7
Q

Dans les hypothese directionnelle, il y a un lien…

A

croissant ou décroissant (unidirectionnelle)

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8
Q

Dans les hypothese non-directionnelle, il y a un lien…

A

tout court (bilatéral)

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9
Q

Quellle est la différence entre p et a

A

le p cest skon mesure en effectuant notre test, on le compare au seuil de signification alpha (a), a est fixé avant ltest statistique, a est associé a lerreur de 1ere espece

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10
Q

r de Pearson est aussi appeler

A

r de Bravais-Pearson

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11
Q

La corrélation, on le fais pas avec… on le fais avec…

A

on lfai pas avec échelle nominale, on le fait avec échelle dintervalle, de ratio, ordinale, faut des chiffres

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12
Q

Léchelle nominale est une échelle que lon

A

nomme des catégories avec des noms, EX homme ou femme

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13
Q

La corrélation estime le….

A

degré dassociation qui existe entre deux variables discrète ou continue

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14
Q

dans un diagramme composé de variable X et Y, le X et le Y sont..

A

X = abscisse , Y = ordonnée

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15
Q

La corrélation linéaire positive cest quand

A

X augmente, Y augmente

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16
Q

La corrélation linéaire négative cest quand

A

X augmente, Y diminue, ou linverse

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17
Q

La corrélation est nulle quand

A

aucune relation entre les 2 variables

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18
Q

La relation est non-linéaire quand

A

la relation ne peut etre exprimé par une droite, sa monte et redescend, genre au début le stress taide mais un manner y te nuit.

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19
Q

Le coefficien de corrélation exprime de facon quantitative:

A

la direction (+ ou -) dune relation linéaire et la force (-1 et +1) dune relation linéaire

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20
Q

Barème pour interpréter le coefficien de corréaltion

A

0,90+ très forte - 0.70-0.89 forte - 0.40-0.69 modérée - 0.20-0.39 faible - 0.19 et - négligeable - 0 nulle

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21
Q

Types de coefficients de corrélations, en fonction de léchelle de mesure et de la forme dla distribution des variables

A

Échelle dintervalle ou de ratio: r de Pearson quand c normal, sinon rho de Spearman (non para). Échelle ordinale: rho de Spearman, tau-b de Kendall, le r de Pearson SI 5 POINTS ET PLUS ET SI LA FORME SAPPROCHE DE NORMALE. Échelle nominale et intervalle ou ratio: bisérielle de point

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22
Q

Le coefficient le plus utilisé est

A

r de Pearson

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23
Q

Pour utiliser le r de Pearson on dois (3)

A

donné sur échelle intervale ou de ratio, ou ordinalle avec 5points+. Normalité des distributions. Linéarité de la relation.

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24
Q

Le r de Pearson est une…

A

covariance standardisée

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25
Q

Pour voir le % de variance commune on dois

A

r2 (est expliquer par lautre variable)

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26
Q

Intervalle de confiance de 95% cest…

A

-1.96 1.96

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27
Q

Facteurs influencant la corrélation (2)

A

Létendue des données, les données extrêmes

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28
Q

Est-ce que le coefficient de corrélation nous permet détablir un lien de causalité?

A

Non

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29
Q

Statistique descriptive et inférentielle… cest koi?

A

Descriptive: le coefficient de corrélation nous informe a propos de la relation au niveau de léchantillon seulment. Inférentielle: est-ce quon peut inférer les résultats de léchantillon a la relation réelle dans la population?

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30
Q

Skewness - kurtosis?

A

Skewness = asymétrie. Kurtosis = aplatissement

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31
Q

La régression linéaire simple cest

A

lextension de la corrélation, voir le lien de causalité, si 2 variables sont corrélés, yé possible de faire des prédictions des scores sur une variable a partir des scores de lautre

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32
Q

Régression linéaire: la variable que lon tente de prédire est … sur laxe des … on lappelle aussi … et cest la variable…

A

variable prédite (axe Y) on lappelle aussi critère, VD

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33
Q

Régression linéaire: la variable qui sert a faire la prédiction est appelé… sur laxe des … et cest la variable..

A

variable prédictrice, axe X, VI

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34
Q

La droite de régression cest..

A

la droite qui permet deffectuer la meilleure prédiction de Y a partir de X, il y une seule droite de régression

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35
Q

Erreur de prédiction cest.

A

la différence entre le Y réel (observé) et le Y prédit (^Y) un Y ak un chapeau caliss. (A moin davoir une corrélation parfaite)

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36
Q

Erreur de prédiction: la méthode des moindres carrés.

A

cest (Y - ^Y) au carré. Pour pas avoir une somme de 0. On veut sa soit petit, plus c petit, plus les points sont prets dla droite. Meilleur est la prédiction.

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37
Q

^Y = ? bo = ? b1 = ? x1 = ?

A

^Y = Variable prédite. bo = ordonnée a lorigine (valeur de y lorsque x = 0 ). b1 = la pente (coefficient de régression associé a X1). X1 = Variable prédictrice n1

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38
Q

La pente de régression (b1), aussi appelé

A

coefficient de régression, pour chaque déplacement de 1 unité sur laxe des X, la valeur de y se déplacera de b

39
Q

Conditions dapplication de la régression (3)

A

1) n suffisant 2) la variable prédite (Y) doit etre distribué normale. 3) la relation entre la variable prédite et le prédicteurs doit être linéaire

40
Q

Degré de liberté pour la régression =

A

dl = n - p - 1 n= nb de participants . p = nombre de prédicteurs

41
Q

Intercept =

A

b0

42
Q

day1 =

A

b1

43
Q

Pk utiliser un coefficient de régression standardisé ? (bêta ou B)

A

indépendant de léchelle de mesure, représente le montant de déplacement au niveau de ^Y en fonction du déplacement dun écart-type (au lieu dune unité) au niveau de X, ce nest pas un test statistique. B= 0.40 nindique pas que c 2x + important que B=0.20

44
Q

coefficients bêta avec R =

A

scale(woodstock.2$day1) 5.57e-01 = bêta = 0.557

45
Q

interprétation de la régression =

A

^y = b0 + b1 x X1

46
Q

p

A

p

47
Q

La valeur t dans le test de Student représente

A

lécart entre les moyennes. on veu la vérifier avec p. r dans le cas dune corrélation, b1 dans le cas dune régression

48
Q

Différence entre corrélation et régression?

A

corrélation vise a vérifier si ya un lien entre les variables, régression vise a vérifeir le sens de lassociation entre des variables et a identifier la formule de la droite

49
Q

hypothèse de corrélation?

A

ya pas dlien entre les var, ya un lien entre les var. Si c un test de comparaison dmoyenne: ya pas de diff entre les moy, ya une diff entre les moy

50
Q

Droite de régression ^Y= b0 + b1 x X1, savez vs identifier les éléments pour remplir cette formule?

A 
b0 = Intercept - estimate Std. 
b1 = day1 - estimate Std.
X1 = on peu pas ldire
^Y = on c pas
51
Q

c koi le coefficient de détermination?

A

r2, la covariance, c % vous dis a kel point la variable x varie lorsque y varie

52
Q

but du test t?

A

comparer deux moyennes

53
Q

test t comparer les moyennes provenant de 2 groupes sa sappelle?

A

test t pour .échantillons indépendant

54
Q

test t comparer les moyennes dindividus ayant completé deux messure sa sapelle?

A

test t pour échantillons apparé (test t pour mesures répété)

55
Q

logique du test t?

A

si les échantillosn proviennes dla meme pop, on sattend a ske leur moyenne soit similaire

56
Q

lerreur standard de la moyenne (ES ou ESM) nous informe sur la variation entre les moyennes déchantilons dans la population: une petite valeur … une grosse valeur…

A

une petite valeur derreur standard suggère que la pluspart des échantillons présentent des moyennes similaires
une grande valeurs suggère que les échantilons présentent des moyennes relativement différente

57
Q

Sources de variance: deux sources de variances

A

1) variance systématique (intergroupe) attribuable a leffet en question DONC C ENTRE 2 GROUPE
2) variance non-systématique (intragroupe) attribuable à dautre facteurs: EX différences individuelles DONC C DANS LMEME GROUPE

58
Q

Test de levene c koi ki fau cheker pour sa soit homogene?

A

Pr( 0.05 donc on conserve H0
HO = les variances des 2 groupes sont égales HOMOGÈ
H1 = les variances des 2 groupes sont différentes

59
Q

La valeur T critique cest

A

la valeur maximum de t quon pourrai sattendre a trouver étant donner lerreur déchantillonage dl = (n-1)+(n-1)

60
Q

Que t soit positif ou négatif sa….

A

change rien

61
Q

Quand le 0 est inclu dans linterval de confiance dun test t indépendant

A

ya pas de diff entre les moyennes

62
Q

taille d’effet - d de cohen pour test t de student groupe indép. Le d de cohen est exprimé en écart types, il reflete la diff entre deux moyennes. dans la formule d= x1-x2 divisé par s, le s est

A

lécart-type moyen des deux groupes

63
Q

test t pour groupe aparié, skoi ler avantages-désavantages

A

avantage: plus de puissance statistiques, moins couteux

désavantage: devine létude, se tanne

64
Q

test t pour échantillons apparié: plus la corrélation entre les deux échantillons sera élevé, plus t sera

A

grand

65
Q

dans la formule t = -d - ud divisé par sd/racine de n. le -d avec une barre sur la tête est…

A

la diff des moyennes entre les deux temps de msures

66
Q

c koi un étude pilote?

A

faire une mini étude juste pour voir si t questions sont comprenable, voir si sa va etre facile pogner du monde, si sa te donne un indice de voir un peu a quoi tu peu tattendre comme taille deffet

67
Q

nommer 3 tailles deffet

A

r de pearson, d de cohen, w de anova

68
Q

taille de leffet d de cohen, petite moyenne grande?

A

petite 0.20
moyenne 0.50
grande 0.80

69
Q

les plans a mesure répété sont _______ que les plans simples

A

plus puissants

70
Q

pour déterminer le nb de participants nécessaire, on dois connaitre 3 des quatre informations qui sont:

A

puissance
taille deffet
seuil de signification
nombre de participants

71
Q

association entre deux variables qualitatives, quel test?

A

khi-carré X2 (c non-para)

72
Q

X2= le nb de personne dans chaque catégorie diffère-til de celui quon obtient lorsque lhypothèse nulle est vrai?
EX: ya til autant dhomme que de femmes au bacc en psycho?

A

x2 de conformité (goodness of fit test)
H0 = les fréq OBS sont = au fréq Théorique
H1 = les fréq OBS ne sont pas = au fréq Théorique

73
Q

X2 = lassociation entre deux varaibles catégorielles diffère-telle de la condition dindépendance entre les deux variables?

A

x2 dindépendance

74
Q

DL pour X2 de conformité = dl = k -1 . le k veut dire…

A

le nb de groupe (ou catégories de la variables)

75
Q

pour trouver X2 empirique (din 2 tests): faut

A

faire la différence a la 2, divisé par le théorique, pis additioner la colonne. faut que la valeur critique du x2 sont plus petite que le x2 empirique pour que sa soit significatif et rejeter H0.

76
Q

Pour trouver la valeur critique du x2 faut

A

savoir le alpha (5% dhab), et le DL = k - 1

77
Q

x2 dindépendance H0 H1?

A 
H0 = les 2 variables ne sont pas associé
H1 = les 2 variables sont associés
78
Q

Conditions dapplication pour le test du X2 (2)

A

1) indépendance des observations: le choix dune personne de sinscrire au bacc na pas dinfluence sur le choix dune autre
2) les fréq théorique doivent etre supérieur a 5. sinon test exact de Fisher

79
Q

x2 dindépendance fréq théorique = ?

A

total ligne x total colonne divisé par N

80
Q

on rapporte V de cramer dans quel test?

A

X2, et on peu le mettre au caré pour expliquer comme le r2.

81
Q

Vérifier lassociation entre deux variables test para et non-para

A

test para; corrélation de pearson

test non para: corrélation de spearman

82
Q

Comparer des scores provenant de 2 groupes de personnes différents test para et non para

A

test para; test t de Student pour échantillons indépendants

test non para: mann-whitney (wilcoxon-mannwhitney)

83
Q

comparer des scores de personnes mesurées a deux reprises test para et non para

A

para: test t pour échantillons appariés

non para; Wilcoxon

84
Q

comparer des scores provenant de plsu de 2 groupes de personnes différents. para non para (catégorielle)

A

para: anova simple

non para: krustal-wallis

85
Q

comparer des scores de personnes mesurées a plus de deux reprises. para non para (catégorielle)

A

para: anova pour mesures répetés

non para: friedman

86
Q

Anova h0 h1

A

H0: les moyennes des pop sont toute égales
H1: les moyenne des pop ne sont pas toute égales

87
Q

c koi un test post hoc?

A

équivaut a faire une série de tests t entrel es moyennes, pour dire ou est leffet (entre quelle moyenne) dans lanova omnibus (statistiques F)

88
Q

test post hoc: hey tout est significatif?

A

libéral: LSD

89
Q

test non paramétrique anova simple?

A

test de krustal-wallis
H0: les distributions des scores sont similaires
H1: il existe au moins deux groupes avec des scores qui diffèrent

90
Q

test non paramétrique anova mesure répété?

A

test de friedman

91
Q

r2 sappelle?

A

coefficient de détermination

92
Q

régression linéaire: la différence entre la valeur réelle et la valeur prévu se nomme?

A

le résidu

93
Q

si les moyennes diffèrent de d = 0.1, cela signifie

A

quelle sécarte lune de lautre que dun dixième décart type.

Meth de recherche (2 decks)

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