Module 2 Flashcards

1
Q

3 types de variables

A
  1. variables de personnes (âge, occupation, état civil, habitudes de vie)
  2. variables de lieux (pays, région)
  3. variables de temps (durée, fréquence de la maladie)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Classification des variables

A
  1. variable quantitative (numériques)
    - discrète (ne peut pas être exprimée par fraction)
    - continue (peut être exprimée par fraction)
  2. variables qualitatives (qualités, attributs)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

3 types d’échelles de classification

A
  1. échelle nominale (sexe, groupe sanguin)
  2. échelle ordinale (satisfaction)
  3. échelle d’intervalle (âge 1-4, 5-7, etc)

*Passage possible: intervalle -> ordinale -> nominale (sens unique seulement)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Distribution des fréquences dans un tableau

A

intervalle -> effectif -> fréquence relative -> fréquence relative cumulée

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Distribution des fréquences dans un graphique

A

Échelle nominale ou ordinale

  • secteurs proportionnels (pointe de tarte)
  • barres proportionnelle (voir p.25 livre)
  • en barres (chaque barre représente la fréquence de la classe d’une variable)

Échelle par intervalle

  • histogramme (pour les variables quantitatives continues)
  • polygone de fréquences (variables continues ou discrètes)
  • graphe en ligne (y en fonction de x)
  • graphe de percentiles (distribution en 100 parties égales)

Autres représentations

  • représentation cartographique
  • graphe en point (si extrapolation des valeurs non nécessaire)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Mesure de tendance centrale: les moyennes

A

Arithmétique: somme des valeurs observées divisée par le nombre de valeur (inconvénient: influencée par les valeurs extrêmes, surtout élevées)

Pondérée: somme des moyennes des classes multipliée par le nombre d’observation par classe

Géométrique: xème racine du produit des valeurs (avantage: réduit l’influence des valeurs extrêmes, surtout basse)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Mesure de tendance centrale: la médiane

A

Divise en deux parties égales l’ensemble des valeurs en ordre croissant.
Avantage: n’est pas influencée par les valeurs extrêmes; la prioriser lorsque distribution asymétrique
*Si le total des valeurs est pair, faire la moyenne entre les 2 valeurs médianes

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Mesure de tendance centrale: le mode

A

Valeur qui revient le plus souvent

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Mesure de dispersion: l’étendu

A

Différence entre la valeur maximal et la valeur minimal

Inconvénient: ne subit l’influence que des valeurs extrêmes

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Mesure de dispersion: quantiles

A

Diviser l’ensemble en un certain nombre de parties égales

**Données en ordre croissant; quartiles vs quintes vs percentiles

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Mesure de dispersion: variance

A

Somme des carrés des écarts p/r à la moyenne divisée par le nombre d’observation

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Mesure de dispersion: écart-type

A

Racine carrée de la variance

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Mesure de dispersion: variation

A

Rapport de l’écart-type à la moyenne

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Quelles mesures de tendance centrale peuvent être utiliser avec l’échelle nominale?

A

Mode

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Quelles mesures de tendance centrale peuvent être utiliser avec l’échelle ordinale?

A

Mode, médiane

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Quelles mesures de tendance centrale peuvent être utiliser avec l’échelle par intervalle?

A

Mode, médiane, moyenne

17
Q

Critère d’échantillonnage

A

Critère d’inclusion (pour guider la sélection des individus, en liens avec l’objectif)
Critère d’exclusion (pour éviter de fausser le résultat, on exclue volontairement les individus)
Taille de l’échantillon (plus on veut augmenter la précision des renseignements recueillis, plus la taille de l’échantillon doit être grande)

à déterminer -> plus petite différence que l’on veut détecter, précision souhaitée, puissance souhaitée, variabilité des données

18
Q

les 4 méthodes d’échantillonnage

A
  1. aléatoire simple (au hasard)
  2. aléatoire stratifié (au hasard parmi un groupe déterminé selon le contexte)
  3. systémique (lorsqu’on a un très grand groupe de personnes, sélectionne le xe individu sur la liste selon un chiffre aléatoire de 1-10 puis bonds réguliers pour sélectionné individus)
  4. en grappes (se déplacer de grappes en grappe selon un protocole établi; “old style”)
19
Q

Meure de fréquence (rapport): Proportion

A

Rapport dans lequel les deux entités proviennent du même ensemble et où le numérateur est inclus dans le dénominateur
*Valeur d’une proportion TOUJOURS comprise entre 0-1 soit 0-100%

20
Q

Mesure de fréquence (rapport): taux

A

Rapport qui mesure la vitesse ou la force de survenue d’un évènement
*Mesure instantanée
Dénominateur = cumul du temps d’observation de chaque personne/entité -> unité = personne-temps ou distance-temps

21
Q

Mesure de fréquence (rapport): ratio

A

Rapport dans lequel le numérateur et le dénominateur proviennent du même ensemble, mais où le numérateur n’est pas compris dans le dénominateur
* le ratio n’a pas d’unité

22
Q

Mesure de fréquence (rapport): indice

A

Rapport utilisé lorsque le numérateur n’est pas compris dans le dénominateur et que l’un et l’autre renvoient à deux évènements distincts.
Exemple: décès maternels dus à une cause puerpérale/ nombre de naissance vivante

23
Q

Mesure en épidémio: Prévalence (P)

A

Proportion des personnes affectées par cette maladie à un moment donné dans la population
P= m/N soit le nombre de personne malade/ le nombre de personne dans la population
Domaine de variation: 0-1
*Photographie instantanée d’une situation

24
Q

Mesure en épidémio: Taux d’incidence (I)

A

Mesure de la vitesse, de la force ou de l’intensité de propagation d’une maladie
I= n/T soit le nombre de nouveaux cas survenus/le cumul du temps de chaque personne à risque de tomber maladie
Domaine de variation: 0-infini
*Représente le nombre de nouveaux cas

25
Q

Mesure en épidémio: Incidence cumulée (IC)

A

Probabilité ou risque de survenu d’un évènement
IC= n/R soit le nombre de nouveaux cas/ le nombre de personnes susceptibles de devenir des cas
*Toujours associer le temps de suivit

26
Q

Mesure en épidémio: Cote

A

Lorsqu’une caractéristique/exposition divise une population en deux
Exemple: sur 120 filles, 40 ont contracté le VPH pendant l’étude et 80 ne l’ont pas contracté. La cote d’infection est donc de 40/8 ou 0,5

27
Q

Définition d’une population statique

A

Population figée dans le temps pour l’observer (comme une photo)
Avantage: proportions, ratios ou indices
-Désavantages: ne permet pas de calculer un taux ou mesures d’incidence (ni taux d’incidence ni incidence cumulée)

28
Q

Définition d’une population dynamique

A

Population observée pendant une période de temps plus ou moins longue
Avantages: taux d’incidence et incidence cumulée, prévalence

29
Q

Définition d’une population dynamique FERMÉE

A

Tous les participants débutent l’étude au même moment, personne ne vient s’ajouter en cours de route et tous sont suivis jusqu’à la fin de la période d’observation
-> peut calculer IC facilement

30
Q

Définition d’une population dynamique OUVERTE

A

Nombre de personnes à risque est modifié tout au long de l’étude -> Peut calculer la prévalence si P<10%
P=IxD -> relation linéaire entre prévalence, taux d’incidence et durée moyenne d’une maladie

31
Q

Taux de mortalité définition

A

Population dynamique fermée: se calcule comme un taux d’incidence

Population dynamique ouverte: doit estimer les personnes-temps du dénominateur en postulant que les personnes décédés au cours de l’année d’observation ont vécu en moyenne 1/2 de la période d’observation

32
Q

Probabilité de décès

A

Nombre de décès survenus pendant la période d’étude/nombre de personne à risque en début de suivi
*IC dans une population dynamique fermée

33
Q

Létalité (L)

A

Proportion des personnes atteintes d’une maladie qui décèdent après un certain temps d’observation
L= d/m = nombre de décès/nombre de malade

34
Q

Définition Morbidité

A

Taux d’attaque (TA): proportion des personnes maladies par rapport aux personnes exposées à un risque connu

Espérance de vie: âge moyen au décès des personnes dans une population
*Calculée à partir d’une table de mortalité

35
Q

Ajustement des mesures direct

A

Appliquer des taux spécifiques réels à une distribution de population identique fictive

36
Q

Ajustement des mesures indirect

A

Appliquer des taux identiques fictifs aux distributions de population réelles.