Module 2B Flashcards
Définir variable et valeur
Variable = toute caractéristique suceptible d’être différente selon les personnes/lieux/temps
Valeur = tout état que prend la variable étudiée
Décrire les 3 types/dimensions de variables
1) Personnes
= attributs anatomiques, physio, sociaux, économiques ou cultures
= “De qui parle-t-on?”
2) Lieux
= pays, région, etc
= “Où se déroulent les évenements dont on parle?”
3) Temps
= “Quand l’évenement est-il survenu?”
Comment classifier les variables?
- Quantitatives discrètes (= sont des valeurs isolées) ou continues (= peuvent s’exprimer en fraction)
- Qualitatives (donc discrètes par convention)
Quelles sont les 2 conditions que doivent remplir une échelle de classification?
1) Les classes doivent être excusives: chaque observation ne peut appartenir qu’à une classe
2) Les classes doivent être exhaustives: chaque observationn doit appartenir à une classe
Nommer et décrire les 3 types d’échelles de classification
Échelle nominale
- Classes sont justes nommées
Échelle ordinale
- Classes sont nommées
- Classes sont ordonnées (de la + petite à la + grande)
Échelle par intervalle
- Classes sont nommées
- Classes sont ordonnées
- Existence d’une relation de distance entre les valeurs
Le passage d’une échelle de classification àune autre
Définir:
- Fréquence (absolue)
- Fréquence relative
- Fréquence relative cumulée
Fréquence absolue
= nombre d’observations regroupées, effectif
Fréquence relative
= pourcentage qui représente la répartition des effectifs d’une classe p/r au reste (Ex: La classe X représente 24%)
Fréquence relative cumulée
= Addition/Cumulation des fréquences relatives en ordre
Qu’est-ce qu’une distribution des fréquences?
= ensemble des classes d’une échelle avec leur fréquences
Par quels types de représentations graphiques peut-on représenter les échelles nominales et ordinales?
- Diagramme en secteurs proportionnels (tarte)
- Diagramme en barres proportionnelles (ressemble à la tarte mais représentation avec des barres)
- Diagramme en barres (les barres sont horizontales ou verticales)
Par quels représentations graphiques peut-on représenter les échelles par intervalle?
- Histogramme
- Polygone de fréquence
- Graphe en lignes
- Graphe de percentiles
Histogramme
- Pour quoi est-il utilisé?
- Quelles conditions doivent être respectées?
Il est utilisé pour les variables continues
Quelles sont les règles générales de représentation graphique?
- Titre clair, concis et précis
- Échelles et unités spécifiées
- Sources indiquées
- Légende si nécessaire
- Éviter toute surcharge: doit être simple et clair
Quelles sont les 3 mesures de tendance centrale?
- Moyenne
- Médiane
- Mode
Moyenne: Nommer 3 types
- Moyenne arithmétique
- Moyenne podérée
- Moyenne géométrique
- Comment calculer la moyenne arithmétique?
- Quel est son principal désavantage?
Désavantage = très influencée par les valeurs extrêmes (surtout les élevées)
Quelles sont les 2 façons de calculer une moyenne pondérée?
- Comment calculer la moyenne géométrique?
- Quels sont ses avantage et désavantage principaux?
- Quand est-elle utilisée?
- Désavantage = définie juste pour valeurs positives
- Avanatge = réduit l’influence des valeurs extremes (surtou les basses)
- Svt utilisée pour les analyses de laboratoire, car distributions asymétriques
Médiane
- Définition
- Comment la trouver?
- Avantage + Utilité
= divise en 2 parties égales en nombre l’ensemble des valeurs observées (mises en ordre croissant)
- Médiane = ( n + 1 ) / 2
- Pas influencée par valeurs extrêmes et très utilisée pour les distributions fortement asymétriques
- Qu’est-ce que le mode?
- Est influencé par quoi?
- Peut - il y en avoir plusieurs?
= valeur qui revient le plus souvent dans une eensemble de valeurs observées
- Est influencé par la fréquence
- Peut être biomodale, unimodale ou même être inexistant
Quelles mesures de tendance centrale peut-on utiliser selon le type d’échelle utilisée?
Qu’est-ce qu’une mesure de dispersion? Quelles sont les principales?
= mesures qui fournissent des renseignements sur la variabiité des observations
- Étendue
- Quantiles
- Variance
- Écart type
- Coefficient de variation
Définition de l’étendue + son désavantage
= différence entre la valeur maximale et la valeur minimale
attention: néglige bcp d’infos, car ne subit l’influence que des valeurs extrêmes
Qu’est-ce que les quantiles?
Qu’est-ce que la variance et comment la calcule-t-on?
Qu’est-ce que l’écart-type? Comment l’interpréter?
= la racine carrée de la variance
Interprétation: dire si le groupe est homogène; comparer l’homogénité de deux groupes
Écart-type dans un échantillon vs dans une population
On ne peut pas le calculer de la même manière, car dans un échantillon, l’écart-type est un estimation biaisée de l’écart-type de la population
Comment calculer un écart-type dans un échantillon?
Comment calculer un écart-type dans une population?
Différence de notation entre un échantillon et une population
Qu’est-ce que le coefficient de variation? Comment le calculer? Et que permet son interprétation?
= rapport de l’écart-type sur la moyenne
Plus la valeur du coefficient est élevé, plus grande est la variabilité des données observées.
+ permet de comparer la variabilité des valeurs de variables différentes (ex: âge et cholestérol)
Qu’est-ce qu’un échantillon? Dans quel but faut-on le choisir?
= sous-ensemble de la population que l’on souhaite étudier
Il faut le sélectionner de façon à obtenir une certitude raisonnable
Choix d’un échantillon: Définir
- Le critère d’exclusion
- Le critère d’inclusion
Critère d’inclusion
= vouloir absoluement introduire des individus qui ont une X caractéristiques pour avoir un échantillon optimal
Critère d’exclusion
= ne pas vouloir inclure des individus avec un X caractéristique qui pourrait biaiser l’échantillon
Choix d’un échantillon: Comment augmenter la précision des rensiegnements recueillis?
Pour plus de précision, il faut augmenter la taille de l’échantillon
Choix d’un échantillon: De quoi la taille de celui-ci dépend-il? (4)
Décrire les 4 méthodes d’échantillonnage
Aléatoire simple
= donne un chance égale à tout le monde d’être sélectionné et donc les personnes choisies ne seront pas bien différentes des personnes non-choisies (très représentatif)
Aléatoire stratifié
= Choisir au hasard parmi différentes classes de candidats (doncparmi des groupes homogènes)
Systémique
= Choisir un chiffre au hasard (Ex:7), donc chaque personne identifiée par un numoré finissant par 7 sera choisi (7ième, 17ième, 27ième, etc)
Par grappes
= Ex: prendre X personnes dans 3 écoles différentes aka des groupes hétérogènes
Quelles sont les 2 méthodes d’échantillonage les + avantageuses?
aléatoire simple et starifié
Nommer 4 mesures de fréquence
- proportion
- taux
- ratio
- indice
Définir un rapport
= expression générale de la relation entre 2 qté qui peuvent appartenir au même ensemble ou non
= peut se présenter sous forme de ratio, indice, proportion, taux
Définir la proportion, ses caractéristiques et un exemple
= rapport dans lequel les 2 entités proviennent du même ensemble et où le numérateur est inclus dans le dénominateur
⇒ est toujours une valeur comprise entre 0 et 1 ou bien 0% à 100%
Définir le taux, ses caractéristiques et un exemple
= rapport qui mesure la vitesse/intensité de survenue d’une évenement
= mesure instantanée de densité
⇒ le numérateur dénombre les évenements (comme un proportion), mais le dénominateur re présente le cumul du temps d’observation de chaque entité/personne étudiée (à la différence d’une proportion)
⇒ Unités du dénominateur: personnes-temps, distance-temps
Définir le ratio, ses caractéristiques et un exemple
= rapport dans le quel le numérateur et le dénominateur proviennent du même ensemble, mais où le numérateur n’est pas compris dans le dénominateur
⇒ Peut prendre n’importe quelle valeur (pas comme proportion qui doit être pris entre 0 et 1)
⇒ N’a pas d’unité
Exemple
Ratio hommes/femmes = 288/36
Définir l’indice, ses caractéristiques et un exemple
= rapport utilisé lorsque le numérateur n’est pas compris dans le dénominateur et qu’ils renvoient à des évenements distincts
⇒ utilité quand dénominateur pas bien connu donc on utilise un valeur qui se rapproche de la réalité !!!
Nommer des mesures couramment utilisées en épidémio
- Prévalence
- Taux d’incidence
- Incidence cumulée
- Cote
- (Correspondent à des proportions/taux/ratios/indices, mais en santé, ces mesures portent toutes un nom qui décrit précisément son usage)*
Définir la prévalence, son utilité et comment la calculer
= proportion des personnes affectées par une maladie X à un moment donné dans une population
Permet d’indiquer l’ampleur d’un problème à un moment précis
Définir le taux d’incidence et comment le calculer
= vitesse/force de propagation d’une maladie dans une population
Définir l’incidence cumulée et comment on la calcule
= est une proportion; représente la probabilité de survenue d’un évenement (aka la maladie
IC = n/R
n = nb de nouveaux cas apparus pendant la période d’observation
R = nb de personnes suceptibles de devenir des cas qui sont en observation depuis le début de l’étude
attention: même si une proportion ne prend pas en compte le facteur temps, il faut toujours mentionner la durée d’une étude lorsque l’on indique un IC (voir photo)
Définir la cote et un exemple
= un ratio
Qu’est-ce qu’une population statique vs une population dymnamique?
Population statique
= population que l’on fige dans le temps pour observer; elle ne permet donc pas de calculer des taux et/ou des mesures d’incidences (juste proprotions, cotes ou indices)
Population dynamique
= population observée pendant une période de temps plus ou moins longue
Nommer et décrire les 2 types de populations dynamiques
Dynamique fermée
= tous ses membres sont bien identifiés au début de l’étude et personne de s’ajoute; chaque membre est étudié jusqu’à ce que l’évnement survienne ou que l’étude arrête
Dynamique ouverte
= le nb de personnes à risque est modifié tout au long de l’étude (Ex: mortalité dans une ville, la popualtion n’est pas stable, il y a des déménagements, des accouchements, etc)
Qu’est-ce qui ne peut pas être calculé simplement dans une popualtion dynamique ouverte?
L’incidence cumulée
Relation existant dans une population dynamique ouverte stable
Comment mesurer la mortalité
- dans une popualtion dynamique fermée?
- dans une population dynamique ouverte?
Fermée
= comme un taux d’incidence
Ouverte
= des particularités doivent être prises en compte (un simple taux d’incidence ne marche pas)
⇒voir photo
Probabilité de décès vs taux de mortalité
Probabilité de décès
= incidence cumulée dans une cohorte fermé qui rapporte le nb de décès survenus pendant la période
Taux de mortalité
= taux d’incidence
Les taux de natalité, mortalité néonatale & mortalité maternelle dans les recueils staitisques de plusieurs organismes
Sont souvent en fait des indices, ratios et/ou proportions. Les appellations n’ont pas été normalisées, il faut donc porter une attention particulière.
Définir la létalité et comment on la calcule
= proportion des personnes atteintes d’une maladie (m) qui décèdent (d) après un certain temps d’observation
L = d/m
Comment peut-on représenter la morbidité?
On la représente par un taux d’attaque (TA) = proportion des prsonnes malades p/r aux personnes exposées à un risque reconnu = incidence cumulée
Espérance de vie
- À partir de quoi est-elle calculée?
- À quoi correspond-t-elle?
- Calculée à partir de la table de mortalité
= espérance de vie pour chaque âge correspond au cumul des années cévues dans l’intervalle d’âge considéré et dans tous les intervalles d’âge subscéquents divisé par le nb de vivants à cet âge
Espérance de vie
- Indicateur de quoi?
- Désavantages
= l’espérance de vie à la naissance est un précieux indicateur de la bonne santé d’une population
- Comme l’espérance de vie est une moyenne, elle est très influencée par les valeurs extrêmes
Nommer 2 types d’ajustement des mesures
Direct et indirect
Comment ajuster les mesures et quand faut-il le faire?
Direct
= se servir des taux spécifiques réels que l’on applique à une distribution de population identique fictive
Indirect
= appliquer des taux identiques fictifs à des populations réelles
**voir p.59 à 61
