Module 8 (quiz)

Question 1

Quelle est la différence entre une mesure discrète et une mesure continue?

Answer 1

Mesure discrète : Un nombre limité de valeurs possibles

Mesure continue : Un nombre illimité de valeurs possibles

Question 2

Les mesures discrètes correspondent à quelles échelles de mesure?

Answer 2

Les échelles nominales et ordinales

Question 3

Les mesures continues correspondent à quelles échelles de mesure?

Answer 3

Les échelles par intervalle et par proportion (ou ratio).

Question 4

Que signifie un p à 0,05?

Answer 4

C’est le seuil de signification, et le chercheur a ici 5 chances sur 100 de se tromper.

Question 5

Quand utilise-t-on des statistiques inférentielles?

Answer 5

Quand on veut inférer les résultats de l’échantillon à la population cible, soit dans les niveaux 2b et 3.

Question 6

Nommer moi une fréquence en statistiques descriptives.

Answer 6

Le nombre, le pourcentage.

Question 7

Nommer moi une mesure de tendance centrale comme statistique descriptive.

Answer 7

La moyenne, la médiane, le mode.

Question 8

Qu’est-ce qui distinguent l’échelle de mesure par intervalle de celle par proportion (ou ratio)?

Answer 8

Le zéro est absolu (par proportion) et le zéro est arbitraire (par intervalle).

Question 9

À quoi sert le p dans une statistique?

Answer 9

À interpréter la statistique, c’est le seuil de signification. C’est la probabilité de se tromper.

Question 10

Nommer moi une mesure de dispersion comme statistique descriptive.

Answer 10

L’étendue, la variance et l’écart-type.

Question 11

Une corrélation qualifiée de modérée possède un r entre quelles valeurs?

Answer 11

Entre + ou - 0,3 et + ou - 0,5.

Question 12

Comment interprétez-vous un r = - 0,76 entre l’espoir et le coping?

Answer 12

Une corrélation négative, forte, entre l’espoir et le coping. Quand l’un montre, l’autre descend.

Question 13

Un t = 1,57 avec un p = 0,12 est-il statistiquement significatif ou non, et pourquoi?

Answer 13

P est plus grand que 0,05 (seuil de signification théorique), il n’est donc pas significatif.

Question 14

La mesure d’association comme la corrélation est-elle une statistique descriptive ou inférentielle?

Answer 14

Une statistique descriptive

Question 15

Quelle différence faites-vous entre un devis avant/après ou pré-test/post-test et un test-retest?

Answer 15

Le devis avant-après est une recherche et le test-retest est un test de fidélité.

Question 16

Quelle différence faites-vous entre le test t de Student et le Khi carré?

Answer 16

Le test t de Student se réalise avec des variables continues tandis que le Khi carré se réalise avec des variables discrètes.

Question 17

Quelle différence faites-vous entre le test t de Student et l’ANOVA?

Answer 17

Le test t de Student compare des moyennes entre deux groupes. Tandis que l’ANOVA compare des moyennes entre plus de deux groupes.

Question 18

Nommer moi deux tests de validité.

Answer 18

La validité de contenu et de critère.

Question 19

Nommer moi deux tests de fidélité.

Answer 19

La consistance ou cohérence interne (l’alpha de Cronbach) et la stabilité temporelle (le test-retest).

Question 20

Quelle est la valeur idéale pour un alpha de Cronbach?

Answer 20

Entre 0,7 et 0,9

Question 21

Comment interprétez-vous le r du test-retest?

Answer 21

S’il est plus grand ou égal à 0,7, il est satisfaisant.

Question 22

Quel est l’intervalle idéal entre le test et le retest?

Answer 22

2 à 4 semaines.

Question 23

Quelle différence faites-vous entre un test-retest et un test concomittant?

Answer 23

Un test-retest (fidélité) compare les résultats d’une même échelle à intervalle de 2 à 4 semaines, tandis que le test concomittant (validité) compare, en même temps, les résultats de deux échelles différentes mesurant le même concept.