Module 5: notions relatives au statistiques

Question 1

fait référence à des mesures qui permettent de localiser le centre d’une distribution de scores. Spécifiquement, son objectif est de résumer en un seul nombre la valeur typique ou la plus représentative d’un ensemble de scores.

Answer 1

mesures de tendance centrale

Question 2

-
-

Answer 2

• moyenne
• mode
• médiane

Question 3

qui quantifie le taux de variabilité des données autour de la valeur centrale.

Answer 3

une mesure de dispersion

Question 4

Il existe trois mesures habituelles de dispersion:

Answer 4

• étendue
• variance
• écart-type

Question 5

Valeur la plus fréquente dans une distribution

Answer 5

mode

Question 6

Observation du milieu d’une distribution de scores

Answer 6

Médiane

Question 7

Elle se calcule en additionnant les valeurs observées de chaque participant divisées par le nombre de participants observés.

Answer 7

La moyenne

Question 8

Le mode est rarement employé seul pour mesurer la tendance centrale, parce qu’avec un petit nombre d’observations, chaque valeur est unique. Dans ce cas, _________________.

Answer 8

Le mode est rarement employé seul pour mesurer la tendance centrale, parce qu’avec un petit nombre d’observations, chaque valeur est unique. Dans ce cas, il n’y a pas de mode.

Question 9

représente la mesure la plus courante de tendance centrale.

Answer 9

La moyenne

Question 10

la valeur de part et d’autre de laquelle se situe la moitié des observations.

Answer 10

La médiane

Question 11

La médiane : Pour la mesurer, on établit la liste des observations individuelles par ordre ____ ou ______

Answer 11

Pour la mesurer, on établit la liste des observations individuelles par ordre croissant ou décroissant.

Question 12

En général, on préfère utiliser la _____à la ______ parce que la ______ est calculée en utilisant un maximum d’informations de toutes les observations.

Answer 12

En général, on préfère utiliser la moyenne à la médiane parce que la moyenne est calculée en utilisant un maximum d’informations de toutes les observations.

Question 13

En effet, le calcul de la______ fait intervenir les valeurs de toutes les observations alors que la _____représente l’information d’une seule observation.

Answer 13

En effet, le calcul de la moyenne fait intervenir les valeurs de toutes les observations alors que la médiane représente l’information d’une seule observation.

Question 14

De plus, une partie importante des tests statistiques repose sur la _____. Toutefois, le désavantage de la moyenne est qu’elle est très sensible aux ________ alors que la médiane ne l’est pas du tout.

Answer 14

De plus, une partie importante des tests statistiques repose sur la moyenne. Toutefois, le désavantage de la moyenne est qu’elle est très sensible aux valeurs extrêmes alors que la médiane ne l’est pas du tout.

Question 15

Indice de la variabilité des scores d’une distribution autour de la moyenne

Answer 15

Variance

Question 16

Différence entre la valeur la plus petite et la plus grande d’une distribution

Answer 16

Étendue

Question 17

Indice de la variabilité des scores d’une distribution autour de la moyenne.

Answer 17

écart-type

Question 18

Écart-type : il s’agit simplement de la ______

Answer 18

racine carrée de la variance

Question 19

_____ et _____ (qui sont intimement reliées) représentent les mesures de variabilité les plus courantes et les plus instructives. Elles mesurent la dispersion (ou l’écart) de chaque observation autour de la moyenne.

Answer 19

La variance et l’écart-type

Question 20

le signe utilisé pour représenter la variance _____ (σ2) diffère de celui utilisé pour ______ (s2).

Answer 20

le signe utilisé pour représenter la variance d’une population (σ2) diffère de celui utilisé pour un échantillon (s2).

Question 21

Distribution de fréquence d’une variable symétriquement distribuée autour de la moyenne selon une courbe normale.

Answer 21

Concept de la distribution normale

Question 22

La distribution normale est une distribution théorique «en forme de _____» et est appelée normale parce qu’elle représente bien la distribution de plusieurs phénomènes observés dans la ______ (e.g. la taille, le poids, l’âge, la capacité intellectuelle, etc).

Answer 22

La distribution normale est une distribution théorique «en forme de cloche» et est appelée normale parce qu’elle représente bien la distribution de plusieurs phénomènes observés dans la nature (e.g. la taille, le poids, l’âge, la capacité intellectuelle, etc).

Question 23

Entre 1 écart-type en dessous (-1s) et au dessus (+1s) de la moyenne, on retrouve __% des scores (représenté par la zone verte foncée) donc __% des scores d’un côté et de l’autre de moyenne jusqu’à la valeur correspondant à un écart-type

Answer 23

Entre 1 écart-type en dessous (-1s) et au dessus (+1s) de la moyenne, on retrouve 68% des scores (représenté par la zone verte foncée) donc 34% des scores d’un côté et de l’autre de moyenne jusqu’à la valeur correspondant à un écart-type

Question 24

Entre 2 écart-types en dessous (-2s) et au dessus (+2s) de la moyenne, on retrouve ___% des scores.

Answer 24

Entre 2 écart-types en dessous (-2s) et au dessus (+2s) de la moyenne, on retrouve 96% des scores

Question 25

Entre 3 écart-types en dessous (-3s) et au dessus (+3s) de la moyenne, on retrouve __% des scores.

Answer 25

Entre 3 écart-types en dessous (-3s) et au dessus (+3s) de la moyenne, on retrouve 99% des scores.

Question 26

La comparaison de 2 distributions de scores nécessite l’utilisation d’une échelle unique à toutes les distributions. Pour ce faire, les scores de chaque distribution sont transformés en _____ à partir de la moyenne et de l’écart- type de leur distribution respective

Answer 26

score Z

Question 27

Le score Z d’un score x de la distribution correspond au nombre ________ en dessous ou au dessus de la ______ de la distribution.

Answer 27

Le score Z d’un score x de la distribution correspond au nombre d’écart-types en dessous ou au dessus de la moyenne de la distribution.

Question 28

A noter que la transformation d’une distribution en scores Z ne change pas la _____ de la distribution mais sa moyenne devient ___ et son écart- type (s) = __.

Answer 28

A noter que la transformation d’une distribution en scores Z ne change pas la forme de la distribution mais sa moyenne devient 0 et son écart- type (s) = 1.

Question 29

Lorsque nous faisons une analyse de différence entre 2 échantillons à partir de leur moyenne respective pour une variable donnée, nous assumons que ces échantillons sont représentatifs de la population d’où ils sont tirées mais, spécifiquement, que la moyenne de chaque ______ est représentative de la moyenne de chaque ______.

Answer 29

Lorsque nous faisons une analyse de différence entre 2 échantillons à partir de leur moyenne respective pour une variable donnée, nous assumons que ces échantillons sont représentatifs de la population d’où ils sont tirées mais, spécifiquement, que la moyenne de chaque échantillon est représentative de la moyenne de chaque population.

Question 30

Une façon de pouvoir obtenir un estimé plus précis de la moyenne de la population serait de tirer plusieurs échantillons (disons 10 échantillons) et de déterminer la moyenne (et l’écart-type) de ces 10 moyennes d’échantillons. Cette distribution de « 10 moyennes » est appelée « ________» et permet d‘estimer la vraie moyenne de la population.

Answer 30

« distribution des moyennes échantillonnales »

Question 31

L’écart-type d’une distribution de moyennes échantillonales

Answer 31

Erreur-type de la moyenne (SEM)

Question 32

est l’intervalle autour de la moyenne d’un échantillon à l’intérieur duquel on obtient une probabilité (en %) de trouver la vraie moyenne de la population.

Answer 32

intervalle de confiance de la moyenne d’un échantillon

Question 33

Concept de _________
La vérification que la différence entre les moyennes de 2 échantillons est statistiquement significative repose sur : la probabilité que les moyennes des 2 échantillons soient semblables à celle des population d’ou elles proviennent

Answer 33

Concept de différence significative

Question 34

-

Answer 34

• une vrai différence

- une différence attribuable à une erreur d’échantillonnage

Question 35

Dans ce processus de comparaison de deux moyennes, trois facteurs vont influencer (ou favoriser) la probabilité d’observer des différences significatives entre deux groupes:

1) ________ (l’écart mathématique entre les deux moyennes)
2) ________ (l’écart-type de chaque groupe)
3) ___________

Answer 35

1) La variabilité inter-groupe (l’écart mathématique entre les deux moyennes)
2) La variabilité intra-groupe (l’écart-type de chaque groupe)
3) Le nombre de sujets par groupe

Question 36

Pas de différence significative entre les moyennes des 2 échantillons

Answer 36

hypothèse nulle H0

Question 37

Différence significative entre les moyennes des 2 échantillons

Answer 37

Hypothèse alternative H1

Question 38

Les test statistiques permettent de déterminer la probabilité que _______ soit vrai.

Answer 38

l’hypothèse nulle

Question 39

Le processus de différences entre deux moyennes nécessitent d’énoncer deux types d’hypothèses qui seront vérifiées par les tests statistiques. Initialement, toute comparaison de moyenne vérifie _______(H0) à l’effet qu’il n’y a pas de différence significative entre les moyennes de deux échantillons.

Answer 39

l’hypothèse nulle

Question 40

___ : μ1 = μ2.

Answer 40

H0

Question 41

___ : μ1 ≠ μ2.

Answer 41

H1

Question 42

Si les tests statistiques montrent qu’il _______ entre les deux moyennes, alors le chercheur accepte l’hypothèse nulle.
Si les tests statistiques montrent qu’il ________ entre les deux moyennes, alors le chercheur rejette l’hypothèse nulle.

Answer 42

Si les tests statistiques montrent qu’il n’y a pas de différence entre les deux moyennes, alors le chercheur accepte l’hypothèse nulle.
Si les tests statistiques montrent qu’il y a une différence entre les deux moyennes, alors le chercheur rejette l’hypothèse nulle.

Question 43

Si les tests statistiques montrent qu’il y a une différence entre les deux moyennes, alors le chercheur ________ l’hypothèse nulle.

Answer 43

rejette

Question 44

Si les tests statistiques montrent qu’il n’y a pas de différence entre les deux moyennes, alors le chercheur _______ l’hypothèse nulle.

Answer 44

accepte

Question 45

Probabilité de tirer une conclusion incorrecte en rejetant l’hypothèse nulle

Answer 45

Niveau α

Question 46

Niveau de signification observé lors de l’analyse des résultats

Answer 46

Valeur α

Question 47

Niveau α

Niveau habituel : α = ___ ou ____

Answer 47

5 % ou 0,05

Question 48

Cette probabilité d’erreur que l’on appelle la valeur α ou le niveau de signification peut différer d’une étude à l’autre mais elle se situe généralement à 5%. Cela signifie qu’il y a seulement 5% de chance qu’une différence entre les deux moyennes soit due à une _________ et ne soit pas une _______.

Answer 48

Cette probabilité d’erreur que l’on appelle la valeur α ou le niveau de signification peut différer d’une étude à l’autre mais elle se situe
généralement à 5%. Cela signifie qu’il y a seulement 5% de chance qu’une différence entre les deux moyennes soit due à une erreur d’échantillonnage et ne soit pas une vraie différence.

Question 49

la probabilité réelle d’énoncer une conclusion erronée à partir des résultats d’un test statistique s’appelle ____

Answer 49

valeur p (probabilité)

Question 50

la probabilité réelle d’énoncer une conclusion erronée à partir des résultats d’un test statistique s’appelle la valeur p (probabilité) et est donnée après chaque test statistique. Donc, dans vos articles, pour chaque test utilisé, il devrait y avoir une valeur de ___ .

Answer 50

la probabilité réelle d’énoncer une conclusion erronée à partir des résultats d’un test statistique s’appelle la valeur p (probabilité) et est donnée après chaque test statistique. Donc, dans vos articles, pour chaque test utilisé, il devrait y avoir une valeur de p.

Question 51

Si la valeur p du test statistique est plus _____ que la valeur (α) pré-établie, le chercheur ____ l’hypothèse nulle et conclue à des différences significatives entre les deux moyennes.

Answer 51

Si la valeur p du test statistique est plus petite (inférieure) que la valeur (α) pré-établie, le chercheur rejette l’hypothèse nulle et conclue à des différences significatives entre les deux moyennes.

Question 52

MPORTANT : Si la valeur __ du test statistique est plus petite (inférieure) que la valeur ___ pré-établie, le chercheur rejette l’hypothèse ____ et conclue à ___________ entre les deux moyennes.

Answer 52

MPORTANT : Si la valeur p du test statistique est plus petite (inférieure) que la valeur (α) pré-établie, le chercheur rejette l’hypothèse nulle et conclue à des différences significatives entre les deux moyennes.