Plan en blocs aléatoires Flashcards

1
Q

Quel est le but du plan ANOVA BA-p?

A

Vérifier si les différences observée entre les moyennes des échantillons (2 ou plus) correspondent à des différences réelles dans la population ou si elles sont attribuables au hasard (fluctuations d’échantillonnage).

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2
Q

Vrai ou faux; au plan statistique, les participants d’un même bloc sont considérés comme étant une seule personne.

A

Vrai.

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3
Q

Qu’est-ce qu’un bloc de participants homogènes et pourquoi est-il employé?

A

Des participants “homogènes” sont répartis aléatoirement dans les différents niveaux de traitement. Souvent employé pour contrôler les variables nuisibles comme : groupe de fumeurs (diviser les participants en fonction du nombre de cigarettes fumées par jour).

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4
Q

En quoi la plan BA-p à mesures répétées est-il mieux sur le plan de la validité interne?

A

Car la variabilité interindividuelle est contrôlée et pas de variable nuisible autre que le niveau de traitement reçu comparativement à bloc homogène dans lequel il peut y avoir d’autres facteurs qui influencent les résultats.

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5
Q

Sur le plan statistique, quelle est l’unique différence entre mesures répétées et bloc homogène?

A

Le nombre de participants. Voir diapos 4 et 5.

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6
Q

Pourquoi utiliser des blocs homogènes si on a besoin de plus de participants et que la procédure de recrutement est plus complexe?

A
  1. Contrôle de l’attrition
  2. Parfois, il est impossible de réutiliser les mêmes participants pour chacun des niveaux de traitement (p.ex. thérapies) ou pour contrôler (p.ex. effets d’apprentissage ou effets de fatigue).ù
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7
Q

Vrai ou faux, la mécanique pour les calculs de l’ANOVA diffère en fonction de la procédure de recrutement employée.

A

Faux, c’est toujours la même mécanique.

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8
Q

Quelle est la procédure de recrutement pour les blocs homogènes?

A

Formation de blocs de participants similaires par rapport à la variable nuisible (p.ex. âge) qui est corrélée avec la VD.

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9
Q

À quoi fait référence le symbole pi suivi de la lettre i dans la formule du Modèle Linéaire Général (GLM)?

A

L’effet spécifique du sujet (bloc) i.

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10
Q

À quoi fait référence le N et le n dans le plan BA-p à mesures répétées et à blocs aléatoires?

A

N : nombre d’observations

n : nombre de participants (ou blocs)

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11
Q

Que comprend la SC intra dans le plan BA-p?

A

La variabilité individuelle et l’erreur de mesure.

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12
Q

Le plan BA-p est-il plus ou moins puissant que le plan CA-p?

A
  1. Plus puissant au niveau statistique car le cm erreur sera plus petit que le CA-p, ce qui donne un F plus grand.
  2. On peut également calculer la variabilité qui est due aux différences individuelles et la retirer de la variabilité erreur (SC intra) puisque ce sont les mêmes personnes qui sont mesurées à plusieurs reprises. SC erreur est donc plus petit que dans CA-p car on enlève ce qui est lié au participant.
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13
Q

Quels sont les avantages du plan BA-p?

A
  1. Contrôle une ou des variables nuisibles reliées aux différences individuelles;
  2. Diminue la variance erreur, ce qui augmente la puissance du test. Toutefois, la diminution des dl erreur augmente la valeur du F critique. Il faut donc que la soustraction de l’effet des sujets (ou l’effet des blocs) diminue vraiment la variance erreur;
  3. Économie de participants (juste mesures répétées).
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14
Q

Quels sont les désavantages du plan BA-p?

A

Possibilité que l’état ou la performance des sujets changent avec le temps sans que ce soit relié au niveau de traitement (carroyer effects).

  • Les sujets deviennent plus ou moins bons avec le temps (apprentissage ou interférence).
  • Changement dans l’attention ou la motivation à la tâche avec le temps.
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15
Q

Quelles sont les solutions possibles afin de pallier aux désavantages du plan BA-p?

A
  1. Présenter les conditions dans un ordre contrebalancé ou aléatoire;
  2. Ajouter des séances de pratique pour que la performance se stabilise avant de débuter la séance expérimentale;
  3. Diviser l’expérience en plusieurs séances expérimentales.
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16
Q

Quelles sont les conditions d’utilisation du plan BA-p?

A
  1. Normalité de la distributions des scores à l’intérieur de chacun des niveaux de traitement (symétrie et aplatissement);
  2. Absence de données extrêmes;
  3. Sphéricité de la matrice variance/covariance (VAR1 - VAR2 = VAR3= VAR4; COV12 = COV13 = COV14 = COV23; test de Mauchly);
  4. Absence d’interaction sujets (ou blocs) x traitement
17
Q

Qu’est-ce que la covariance?

A

Dans quelle mesure les variations d’un niveau de tx sont associées aux variations de l’autre niveau.

18
Q

Qu’est-ce qu’une matrice de type S?

A

Matrice de variances-covariances de type Symétrie composée : condition suffisante, mais non nécessaire pour un plan en blocs aléatoires.

19
Q

Vrai ou faux : Une matrice de variances-covariances proportionnelle est suffisante pour que le rapport F soit valide.

A

Vrai.

20
Q

Qu’est-ce qu’une matrice de type H?

A

Matrice de variances-covariances de type symétrie proportionnelle : L’écart entre les niveaux voisins est le même (ex. 2.5 pour les Covid et 5.0 pour les var).
Une matrice de type H est dite sphérique.

21
Q

Pour que l’analyse soit valide, les variances et covariances d’une matrice de type H doivent-elles être nécessairement égales?

A

Non, il suffit que la matrice soit sphérique.

22
Q

Lorsque le postulat de sphéricité n’est pas rencontré, est-il possible d’appliquer des corrections?

A

Oui, 3 corrections possibles:

  1. Box : on teste l’effet avec 1 dl au numérateur et n-1 dl au dénominateur.
  2. Huynh-Feldt et Greenhouse-Gelsser : On multiplie les dl par un paramètre epsilon, dont la valeur diffère légèrement d’une correction à l’autre.
23
Q

Quelle correction est la plus :

  1. sévère?
  2. populaire?
A
  1. Box

2. G-G

24
Q

H-F est-elle plus ou moins sévère que G-G?

A

moins sévère

25
Q

Existe-t-il un test statistique pour la condition absence d’interaction sujets (blocs) x traitement?

A

Non, on suppose qu’il n’y a pas d’interaction entre les sujets et le tx. S’il y en a une, le terme d’erreur sera plus élevé (l’interaction va s’ajouter à l’erreur résiduelle) et moins de chance de détecter une différence significative.

26
Q

Que faire si on croit que la VI pourrait avoir un effet différent sur les sujets?

A

Inclure la variable comme VI.

27
Q

Comment savoir si le postulat de sphéricité est respecté?

A

Vérifier test de Mauchly SPSS (doit être plus grand que .05 = non significatif).

28
Q

Dans la sortie SPSS, quelle ligne doit être utilisée si le postulat de sphéricité est :

  1. respecté;
  2. pas respecté?
A
  1. Sphéricité supposée

2. Greenhouse-Geisser

29
Q

Vrai ou faux : Un p plus grand que .05 indique un effet significatif de la VI.

A

Faux; il doit être plus petit ou égal.