M Q 2 Flashcards
5 étapes de la démarches inférentielle?
1- Hypothèses 2- Seuil alpha 3- Préciser le modèle statistique utilisé (+ effectuer le test) 4- Décision statistique 5- Conclusion selon le contexte
Pour statistiques inférentielles, les calculs se font sur __, mais hypothèses et conclusions sur __.
Échantillon
Population
__ correspond à ce que le chercheur veut démontrer
L’hypothèse alternative
Les tests d’hypothèse nulle prennent pour acquis que…?
H0 EST VRAIE!!!
Écart-type de la distribution d’échantillonnage = synonymes? + formule?
Erreur type, erreur standard
Sigmam (moyennes) = sigma / racine(n)
Somme des différences entre chaque score et la moyenne au carré?
Écart-type
Pour toute population ayant une moyenne mu et un écart-type sigma, la distribution des moyennes d’échantillons X de grandeur n s’approchera d’une distribution normale avec une moyenne mu et un écart-type sigma(m) = sigma / racine(n).
Théorème de la limite centrale.
Plus n est grand, plus l’écart-type de la distribution d’échantillonnage est …?
PETITE (sigma/racine(n))
___: dans la distribution d’échantillonnage, les valeurs calculées varient d’un échantillon à l’autre.
Fluctuation d’échantillonnage.
Le niveau Beta souhaité est généralement de __%, donc, puissance statistique = __%.
20%
Environ 80%
Populations… Si Ho est vraie/ fausse, c’est que les 2 échantillons viennent… ??
Fausse: viennent de 2 populations différentes (effet)
Vraie: viennent de la même population (pas d’effet)
Puissance = ???
probabilité d rejeter H0 lorsque H0 est fausse (rejeter correctement H0) (1-B)
Rejeter H0 lorsque H0 fausse…?
Puissance!! (1-B)
Que suis-je?
- Nous assure de développer une connaissance juste, car certains chercheurs arrivent à des conclusions fausses
- Repose sur la réplication des résultats
Convergence scientifique.
On ___ notre échantillon à la distribution d’échantillonnage, ce qui nous permet ___ sur la population à partir de la distribution d’échantillonnage.
COMPARE
INFÉRER
La distribution d’échantillonnage est ___ de la population
ESTIMATION
C’est grâce à quoi qu’on peut évaluer la probabilité?
Grâce à la distribution normale!!
Formule du Z?
différence des moyennes / erreur standard
Z = X-u / sigma/racine(n)
Il existe une infinité de distributions _, qui varient selon le __.
t
nombre de dl
? = X-u / sigma/racine(n) ? = X-u / s/racine(n)
Z (sigma connu)
t
On considère les __ comme étant une seule personne au niveau statistique. (sauf en ce qui a trait à __)
Individus appariés.
2 possibilités pour test t- échantillons dépendants?
- même personne mesurée à 2 reprises
- individus appariés vivant 1 seule mesure (ex. jumeaux), considérés comme une seule personne au niveau statistique
Pourquoi u1-u2 = 0 dans formule t indép?
Car, sous H0 vraie, il n’y a pas de différence entre les moyennes des 2 populations.
**Test de Levene = quoi?
Dans test t indép, pour vérifier le postulat d’homogénéité des variances.
P doit être > 0.05 !!!!! PLUS GRAND