Postulats ANOVA Flashcards
Quels sont les postulats devant être respectés afin que l’on puisse tirer des conclusions valides à la suite d’une ANOVA?
Normalité de distribution, homogénéité des variances et homogénéité des covariances pour les mesures répétées.
Où se trouvent le mode, la médiane et la moyenne sur une courbe normale?
Au centre.
Combien de modes la distribution normale possède-t-elle?
Un seul (unimodale).
Par quoi s’expriment les extrémités positives et négatives de la courbe normale?
L’infini.
Que représente l’abscisse (X) et l’ordonnée (Y) sur une courbe normale?
Abscisse (horizontal) : les différentes valeurs que peuvent prendre la variable X.
Ordonnée (vertical) : densité de la courbe, laquelle est reliée à la probabilité d’obtenir une valeur x donnée.
À quoi sert une table standardisée?
À évaluer le pourcentage de données d’une distribution normale qui sépare deux points de cette même distribution (probabilité d’obtenir une valeur donnée).
Quelle est la moyenne et l’écart-type d’une distribution normale standard et quels scores lui sont attribués?
Moyenne (mu) : 0
Écart-type (sigma) : 1
Scores z.
Quels sont les deux principes sur lesquels s’appuie la transformation en scores standards?
- La soustraction d’une constante (ex. moyenne) à toutes les valeurs d’un ensemble de données réduit la moyenne de cet ensemble de données par la valeur de la constante. Ex. Soustraire toutes les valeurs par la moyenne nous donne une nouvelle moyenne de 0.
- La division de chacun des nouveaux scores par l’écart-type donne un nouvel écart-type de 1.
Bref, ça donne une distribution normale standard.
Quelle est l’équation de transformation des scores z en scores standards?
z = X - mu/ET (sigma)
Qu’indique une valeur de 0.0344 trouvée dans la table de scores z?
Que 3.44 % des personnes mesurent 190.5 cm et plus dans la population (en référence à l’exemple précédent).
La forme de la distribution et les relations entretenues par les données demeurent-elles les mêmes après la transformation en scores z?
Oui.
Que permet la transformation de scores z en ce qui concerne la comparaison de scores provenant de différentes distributions (ex. scores de QI à l’échelle Weschler vs. Standford-Binet)?
Permet de conclure qu’un individu a obtenu un score inférieur ou supérieur à l’autre sur une échelle différente.
En fonction du théorème de la limite centrale : Plus la grandeur des échantillons ______, plus la distribution des moyennes aura tendance à être ______.
augmente; normale.
Selon le théorème de la limite centrale, que peut-on dire de la variance des scores?
La variance des scores est égale à n (nombre de scores) fois la variance des moyennes.
Combien de scores sont inclus dans un groupe de scores suffisamment grand?
Environ 30.
Que suppose-t-on lorsqu’on travaille avec des échantillons suffisamment grands et sélectionnés aléatoirement en ce qui concerne la moyenne de l’échantillon?
Que celle-ci est semblable à celle de la population.
Est-ce que le fait que les distributions ne soient pas parfaitement normales affecte la puissance du F et le niveau de signification?
Non, du moins pas sérieusement.
Comment peut-on vérifier la normalité d’une distribution de données?
Deux indices : symétrie et aplatissement.
Que signifie une distribution symétrique des scores?
Elle indique que la moyenne et la médiane sont au centre de la distribution et que la forme de la distribution est la même à la gauche et à la droite de ces mesures de tendance centrale.
Comment peut-on s’apercevoir qu’il y a un problème d’aplatissement?
Lorsqu’il y a beaucoup trop de données de la même fréquence au centre (leptokurtique) ou dans les extrémités (platykurtique).
Lorsque la distribution est normale, qu’en est-il des degrés de symétrie et d’aplatissement?
Ils sont tous deux de 0.
Qu’est-ce qu’une asymétrie positive?
Plusieurs données sont regroupées à gauche de la distribution.
Qu’est-ce qu’une asymétrie négative?
Plusieurs données sont regroupées à droite de la distribution.
Que signifie une valeur d’aplatissement positive vs. négative?
Positive = leptokurtique; négative = platykurtique
À l’aide de quelle distribution s’effectue l’évaluation de la signification du degré de symétrie?
scores z; il est possible de transformer la valeur du degré de symétrie à l’adéquat de la distribution des scores standardisés.
Qu’est-il nécessaire de connaitre pour faire le test du degré de symétrie?
Valeur du degré de symétrie (sk), moyenne du degré de symétrie (mus) et un estimé de l’erreur standard de la symétrie (ss). Moyenne est toujours égale à 0.
