Révision partie 2 Flashcards
En stats, c’est quoi un paramêtre ?
Le terme « paramètre » (« parameters ») est utilisé pour décrire les caractéristiques de la distribution de la population.
En stats, c’est quoi une statistique ?
Le terme « statistique » est utilisé pour décrire les caractéristiques d’un échantillon OU de la distribution de la population, par l’intermédiaire d’une inférence.
Quelles sont les caractéristique d’un échantillon aléatoire ?
Critère de chance égale
Taille
Critère d’indépendance des réponses
Quels sont les types d’échantillons aléatoires ?
Aléatoire simple
Aléatoire stratifié
Par grappe
C’est quoi l’hypothèse alternative (H1) ?
La prédiction que la manipulation ou expérimentation aura un effet (lien, différence entre les variables, prédiction, etc.).
Une conséquence observable qui sera vraie si la théorie est juste.
C’est quoi l’hypothèse nulle (H0) ?
La théorie ou prédiction est erronée
Quels sont les 4 principaux concepts d’inférence ?
Si H0 est rejetée (fausse), H1 est nécessairement vraie.
Si H0 n’est pas rejetée (n’est pas fausse), il n’y a pas de preuve confirmant H1 mais H1 n’est pas nécessairement fausse.
Nous ne pouvons jamais prouver qu’une H1 est fausse (que le phénomène n’existe pas) à partir d’un échantillon.
Pour prouver que quelque chose n’existe pas, il faut examiner la population complète, ce qui est généralement irréalisable.
C’est quoi l’erreur d’échantillonnage ?
La fluctuation naturelle entre les échantillons tirés de la même population.
C’est quoi l’erreur type de la moyenne ?
La fluctuation naturelle entre les X̄ des échantillons tirés de la même population.
C’est quoi une erreur de type I (alpha)?
Conclure qu’un phénomène existe alors qu’il n’existe pas
- Conclure à tort au rejet de H0.
- Il s’agit d’un « faux positif ».
Comment on peu réduire l’erreur alpha ?
Il faut accroitre les bornes de l’IC.
Comment on peu réduire l’erreur bêta ?
Il faut réduire les bornes de l’IC.
C’est quoi une erreur de type II (bêta)?
Conclure qu’un phénomène n’existe pas alors qu’il existe
- Conclure à tort au non-rejet de H0.
- Il s’agit d’un « faux négatif ».
Quels sont les limites pour le calcul de r de Pearson ?
Seulement 2 variables à la fois
Chaque X à un Y et vice-versa
Indique la relation entre les variables et non la relations entres les observations
Minimum 3 observations pour le calculer (n de 30 est souhaitable)
Qu’est-ce qui influence la taille des rxy (Pearson) ?
Le degré de relation entre x et y qui existe en réalité (est-ce pertinent ?).
La « linéarité » de la relation x et y.
Le niveau de variance de x et de y (homogénéité des variances ou variances homogènes VS variance restreinte).
Les observations situées loin de X̄x et/ou X̄y (valeurs extrêmes ou « outlier »): normalité.
