Quiz module 8

Question 1

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

Answer 1

La mesure discrète = un nombre limité de valeurs possibles.

La 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 les (3) mesures 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 monte, 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 (2) 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 concomitant?

Answer 23

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

Question 24

Nommer lesquatre échelles ou niveaux de mesure

Answer 24

Nominal, ordinal,à intervalle età proportion.

Question 25

Quelle différence faites vous entre l’échelle nominale et l’échelle ordinale?

Answer 25

Les deux se rapportent à des mesures discrètes, mais l’échelle ordinale indique des rangs.

Question 26

Quelle différence faites vous entre l’échelle à intervalle et l’échelle à proportion?

Answer 26

Les deux échelles se rapportent à des mesures continues.

Le zéro est absolu pour l’échelle àproportion et le zéro est arbitraire pour l’échelle à intervalle.

Question 27

Quelle différence faites vous entre les mesures discrètes et les mesures continues?

Answer 27

Les mesures discrètes ont un nombre limité de valeurs possibles tandis que les mesures continues ont un nombre illimité de valeurs possibles

Question 28

Que signifie le p?

Answer 28

C’est la probabilité que les résultats n’aient pas été obtenus par la chance ou le hasard seulement. Par convention, on se fixe un seuil de probabilité minimal qu’on nomme seuil de signification. Lorsque p < 0,05, nous avons 5 chances sur 100 de se tromper ou95% de chance d’avoir raison qu’il existe une différence significative entre les moyennes

Question 29

À quoi servent les statistiques descriptives?

Answer 29

À présenter les caractéristiques de l’échantillon ou de la population et à répondre aux questions de recherche de type descriptif.

Question 30

À quoi servent les statistiques inférentielles?

Answer 30

À traiter les données d’échantillonnage probabiliste afin de vérifier des hypothèses. Le but étant de vérifier si les données provenant de l’échantillon peuvent s’appliquer à l’ensemble de la population (être généralisées).

Question 31

Nommer les quatre types de statistiques descriptives.

Answer 31

1. Distribution de fréquences
2. mesures de tendance centrale
3. mesures de dispersion
4. mesures d’association.

Question 32

Nommer les deux grandes catégories de statistiques inférentielles.

Answer 32

Les tests paramétriques pour les mesures continues et les échelles à intervalle et à proportion.
Les tests non paramétriques pour les mesures discrètes et les échelles nominales et ordinales

Question 33

Nommer des fréquences.

Answer 33

Des nombres, des pourcentages.

Question 34

Nommer les (3) mesures de tendance centrale.

Answer 34

Le mode etla médiane pour les variables discrètes et la moyenne pour les variables continues.

Question 35

Nommer les (3) mesures de dispersion.

Answer 35

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

Question 36

Les mesures d’association, soit les corrélations,sont réalisées sur quels types de variables?

Answer 36

Les variables à intervalle ou à proportion.

Question 37

Que veut dire le coefficient de corrélation?

Answer 37

Il indique la direction (+ ou -) et la force de la relation entre les variables; varie de -1,00 à +1,00.
Une corrélation positive indique que les variables changent dans la même direction.
Une corrélation négative indique que les variables changent dans des directions opposées.

Question 38

Comment interprétons-nous le coefficient de corrélation r?

Answer 38

Entre ± 0,1 ± 0,3, r est considéré comme faible;
Entre ± 0,3 ± 0,5, r est considéré comme modéré;
Si r > 0,50 , c’est considéré comme une forte corrélation.

Question 39

Nommer les deux plus courants tests paramétriques

Answer 39

Pour les variables continues, le test t de Student pour comparer deux moyennes et l’ANOVA pour comparer plus de deux moyennes

Question 40

Nommer le plus courant test non paramétrique.

Answer 40

Pour les variables discrètes, le chi carré pour comparer des fréquences, pourcentages, proportions de deux groupesou plus.

Question 41

Quelle différence faites vous entre le coefficient de corrélation de Spearman et le coefficient de corrélation de Pearson?

Answer 41

La corrélation de Spearman (r) permet de vérifier le degré de relation entre deux variables discrètes (mesures ordinales).
Tandis que la corrélation de Pearson (r)permetde vérifier le degré de relation entre deux variables continues (mesures à intervalle ou à proportion).

Question 42

Comment peut-on vérifier l’influence d’une variable sur une autre?

Answer 42

Avec le test de Régression (β) ou le Odds Ratio (OR).

Question 43

Quelle différence faites vous entre les analyses quantitatives et les analyses qualitatives?

Answer 43

À la différence de la recherche quantitative, la recherche qualitative consiste à analyser des mots et non des chiffres.

Question 44

Quel type d’analyses retrouve-t-on dans les études qualitatives?

Answer 44

Une analyse de contenu (content analysis), qui viseà dégager la signification des propos et à les regrouper en thèmes, catégories, domaines.

Question 45

En sciences infirmières, Parsea développé quel type d’analyses des données?

Answer 45

Une analyse des données phénoménologiques.

Question 46

En sciences infirmières,Leiningera développé quel type d’analyses des données?

Answer 46

Une analyse des données ethnographiques.

Question 47

Nommer les quatre principaux critères de rigueur scientifique en recherche qualitative.

Answer 47

La crédibilité, la fiabilité, la confirmabilité et la transférabilité.

Question 48

Nommer les deux principaux tests de fidélité.

Answer 48

La stabilité ou fidélité temporelle et la consistance ou cohérence interne.

Question 49

Quel est le principal test de stabilité ou fidélité temporelle?

Answer 49

Le test-retest à intervalle de 2 à 4 semaines. C’est le degré de concordance entre deux mesures du même instrument prélevées à deux moments différents.
Un r ≥ 0,70 indique que les scores ont peu varié d’une mesure à l’autre (les instruments sont fidèles).

Question 50

Quel est le principal test de consistance ou cohérence interne?

Answer 50

L’alpha de Cronbach. C’est le degré d’homogénéité de tous les énoncés d’un instrument mesurant le même concept.
Une valeuralpha entre 0,70 et 0,90 est l’idéal.

Question 51

Nommer les deux principaux tests de validité.

Answer 51

La validité de contenu et la validité de critère.

Question 52

Quelles sont les deux démarches de validité de contenu?

Answer 52

Ladémarche informelle (validité de 1er niveau) avec 3-5 experts, et ladémarche formelle (validité de 2e niveau) avec un consensus de 80% entre les experts.

Question 53

Quels sont les deux types de validité liée au critère?

Answer 53

La validité concomitante, soit établir la corrélation entre deux mesures du même concept, prises en même temps, aux mêmes personnes avec deux procédés différents, l’un validé et l’autre à valider.

La validité prédictive, soit établir la corrélation entre une mesure d’un concept et une autre mesure future liée au même concept - test 1 devrait prédire test 2.