Module 8 Flashcards
Nommez deux sourcre de variabilité « aléatoire » ou d’imprécision :
- Variation biologique propre à chaque individu
- Variation entre les individus d’un groupe
- Imprécision de l’instrument de mesure
- Imprécision de l’observateur utilisant l’instrument
- Imprécision du sujet mesuré (si une collaboration est requise)
Qu’est-ce qu’une erreur aléatoire ?
Variabilité résiduelle dans les données qu’on ne peut expliquer par la présence de biais.
Nommez deux moyens de prévenir l’etteur aléatoire (l’imprécision)
- Utiliser des instruments de mesure fiables et valides.
- Accroître la taille de l’échantillon :
- Plusgrandnombredemesuresparindividu
-Plusgrandnombred’individus
àPlus les échantillons sont petits, plus les estimations risquent d’être variables et de ne pas refléter l’expérience de la population entière.
- Équilibrer l’échantillon.
Comment évalue-t-on le rôle du hasard ?
- En faisant un test d’hypothèse.
et/ou - En calculant un intervalle de confiance autour de l’estimé.
En quoi consiste un test d’hypothèse
- Le calcul d’une « statistique » à partir du résultat dans les échantillons et de la plausibilité de cette statistique (p-
value), si on suppose que :
o L’hypothèse nulle (H0) est vraie et que seul le hasard (fluctuation d’échantillonnage) joue un rôle dans les
résultats (calcul du p-value).
§ ex : La prévalence est nulle ; l’exposition n’a pas d’effet ; les populations sont semblables ; etc.
Si la p-valuue (plausibilité) est grande (plus grande que 0.05) , quelle sera notre conclusion quand à l’hypothèse nulle ?
- Si la plausibilité (p-value) est grande, on conclut que le hasard d’échantillonnage peut, à lui seul, expliquer les
résultats.
Si la p-valuue (plausibilité) est petite (plus petite que 0.05) , quelle sera notre conclusion quand à l’hypothèse nulle ?
- Si le p-value est petit, on conclut que le résultat est peu susceptible d’avoir été obtenu par hasard (rejet de H0).
La p value dépend de deux paraamètres particuliers, lesquels ?
magnitude de l’effet ET de la taille de l’étude.
Vrai ou faux
Aucun p-value, aussi petit soit-il, ne peut complètement exclure le rôle du hasard ; il y a toujours une
probabilité de commettre une erreur de type 2.
Faux
Aucun p-value, aussi petit soit-il, ne peut complètement exclure le rôle du hasard ; il y a toujours une
probabilité de commettre une erreur de type 1
Qu’est-ce qu’un intervalle de confiance
- Représente un intervalle de valeurs qui, à un certain niveau de confiance, est susceptible de contenir la valeur du paramètre estimé dans l’étude.
Qu’est-ce que veut dire un IC étroit
indiqueunebonneprécisionetdonc,peud’erreuraléatoire.
Qu’est-ce qu’indique un IC large
peu de précisionetdonc,davantagedepossibilitéd’erreuraléatoire.
Qu’est-ce qu’indique l’intervalle de confiance (par ses valeurs)
- la magnitude de l’effet (association)
- Reflète le fait que le résultat obtenu dans l’étude peut différer de la vérité en raison de la variabilité
d’échantillonnage.
Vrai ou faux ?
Aucun intervalle de confiance, aussi étroit soit-il, ne peut complètement exclure le rôle du hasard.
Vrai
Que signifie une erreur de type 1 (alpha)
- Le hasard peut faire apparaître une différence qui n’existe pas en réalité.
Que signifie une erreur de type 2 (beta)
- Le hasard peut annuler une différence qui existe réellement.
Vrai ou faux
La probabilité de trouver un effet « statistiquement significatif » simplement par un mauvais hasard (erreur α) diminue avec le nombre de facteurs étudiés (ou de comparaisons effectuées).
Faux
La probabilité de trouver un effet « statistiquement significatif » simplement par un mauvais hasard (erreur α) AUGMENTE avec le nombre de facteurs étudiés (ou de comparaisons effectuées).
Nommez moi deux caractéristiques de la signification statistique (i.e. association statistiquement significative)
- N’élimine pas complètement le rôle du hasard, mais signifie qu’il est peu probable.
- N’élimine pas la possibilité que les résultats puissent être la conséquence de biais ou d’effet de confusion.
- Ne signifie pas que la relation entre l’exposition et la maladie en est une de cause à effet.
- Ne signifie pas que les différences observées ont une « signification clinique » ou biologique.
- Doit être interprétée avec prudence quand elle est inattendue (ex : comparaisons multiples).
Nommez moi deux caractéristiques de la non-signification statistique (i.e. association non statistiquement significative)
- Ne signifie pas que les résultats sont nécessairement dus au hasard, mais bien que le rôle du hasard ne peut pas être
écarté. - Ne signifie pas nécessairement que l’association n’en est pas une de cause à effet.
- Ne signifie pas que l’association n’a aucune signification clinique.
- Peut signifier que la taille d’échantillon était insuffisante.
Qu’est-ce qu’une erreur aléatoire ?
Un manque de précision ou un effet du hasard dans l’estimation qui tend à disparaitre quand on augmente la taille de l’étude
SOURCE: préambule
Qu’est-ce qu’une erreur systématique ?
On l’appelle aussi “biais”
Ne sera pas affectée par une augmentation de la taille de l’étude et mènera à une conclusion incorrecte
SOURCE: préambule
Comment appelle-t-on une étude peu susceptible à l’erreur aléatoire
Une étude précise
Comment appelle-t-on une étude peu susceptible à l’erreur systématique
étude valide
