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Psychologie: Semestre 1 > Statistiques > Flashcards

Statistiques Flashcards

Tran Thi Lan

1
Q

Biais de confirmation

A

Recherche d’informations correspondant à ses convictions tout en rejetant les preuves contraires.

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2
Q

Biais de non-confirmation/infirmation

A

Tendance à réfuter ou à ignorer les informations qui contredisent ses convictions.

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3
Q

Variabilité intra-individuelle

A

Variations au sein d’une même personne au fil du temps (par exemple, un garçon obtenant des résultats différents selon les jours).

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4
Q

Variabilité inter-sujets

A

Variations entre différents individus (par exemple, différentes filles ayant des scores différents).

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5
Q

Erreur d’échantillonnage

A

Choix d’un échantillon incorrect ou non représentatif.

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6
Q

Erreur de mesure

A

Erreurs survenant lors de la collecte de données.

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7
Q

Statistiques

A

Branche des mathématiques traitant de la collecte, de l’analyse, de l’interprétation et de la présentation de données.

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8
Q

Preuve anecdotique

A

Preuve non scientifique basée sur des histoires personnelles ou des exemples isolés.

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9
Q

Méthode scientifique

A

Processus d’enquête systématique impliquant la formulation d’hypothèses, la collecte de données et l’analyse pour parvenir à des conclusions fiables.

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10
Q

Variable ordinale

A

Type de variable catégorielle où les catégories ont un ordre significatif (par exemple, un classement).

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11
Q

Variable numérique

A

Variable représentant un nombre ou une mesure.

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12
Q

Variable discrète

A

Type de variable numérique qui ne peut prendre que des valeurs spécifiques (par exemple, des nombres entiers).

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13
Q

Variable continue

A

Variable numérique pouvant prendre n’importe quelle valeur dans une plage.

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14
Q

Variable dichotomique

A

Variable ayant deux catégories possibles.

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15
Q

Statistiques descriptives

A

Se concentre sur la synthèse de l’échantillon lui-même, sans tirer de conclusions plus larges.

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16
Q

Statistiques inférentielles

A

Généralisation des résultats d’un échantillon à une population plus large.

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17
Q

Effectif (taille de l’échantillon)

A

Nombre d’individus dans l’échantillon.

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18
Q

Quelles sont les trois types de variables?

A

-Univarié:une variable.
-Bivarié:deux variables.
-Multivarié:plus de deux variables.

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19
Q

Variable nominale

A

Catégories sans ordre spécifique (par exemple, genre: homme, femme).

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20
Q

Variable ordinale

A

Catégories avec un ordre clair (par exemple, niveau d’études : Lycée, Licence, Master).

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21
Q

Quelles sont les deux valeurs observées dans une variable?

A

-Exhaustive: Inclut toutes les catégories possibles.
-Incompatible : Chaque individu ne rentre dans qu’une seule catégorie.

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22
Q

Tri à plat

A

Détermine la manière dont les individus sont répartis entre les catégories.

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23
Q

Comment sont les barres des graphiques pour les variables?

A

-Variables nominales: les barres ne sont pas ordonnées.
-Variables ordinales: les barres sont classées par ordre croissant ou décroissant.

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24
Q

Mode

A

Catégorie avec la fréquence la plus élevée.

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25
Q

Distribution unimodale

A

Distribution avec un seul mode.

26
Q

Distribution bimodale

A

Distribution à deux modes.

27
Q

Abscisse (axe X)

A

Représente les types de variables (nominale, ordinale).

28
Q

Ordonnée (axe Y

A

Représente les fréquences ou les comptes.

29
Q

Distribution marginale

A

Distribution d’une seule variable dans le tableau de contingence.

30
Q

Distribution conjointe

A

Examine la fréquence des catégories combinées (par exemple, les hommes ayant fait des études secondaires).

31
Q

Distribution unimodale/bimodale/uniforme

A

Décrit la forme de la distribution de fréquence (un pic, deux pics, pas de pic).

32
Q

Protocole statistique

A

Ensemble d’étapes pour décrire et mener une étude statistique. Il répond à trois questions clés :
-Qui : Les sujets (individus) de l’étude.
-Quoi : Les variables étudiées.
-Comment: Les modalités ou catégories observables pour chaque variable.

33
Q

Modalités observables

A

Valeurs possibles qu’une variable peut prendre. Celles-ci doivent être:
-Exhaustives: couvrir tous les résultats possibles.
-Mutuellement exclusives: aucun chevauchement entre les modalités.

34
Q

Tableau de données

A

Tableau utilisé pour représenter la distribution des données. Il répertorie les individus et leurs valeurs variables correspondantes.

35
Q

Tri à Plat

A

Méthode pour visualiser la distribution des individus en fonction de variables, y compris le nombre d’individus pour chaque modalité.

36
Q

Calcul de fréquence

A

Conversion des comptes bruts (effectif) en pourcentages pour une interprétation plus facile.

37
Q

Valeur typique

A

Valeur représentative résumant la distribution, déterminée par:
-Mode pour les variables nominales.
-Médiane ou Moyenne pour les variables numériques.

38
Q

Distribution marginale

A

Distribution d’une seule variable dans un tableau.

39
Q

Distribution conjointe

A

Distribution de deux variables ensemble.

40
Q

Groupe indépendant

A

Conception dans laquelle différents groupes sont utilisés pour chaque condition.

41
Q

Mesure répétée

A

Modèle dans lequel les mêmes participants sont mesurés avant et après une condition ou une intervention.

42
Q

VI dichotomique

A

Variable indépendante comportant deux catégories (par exemple, heureux ou malheureux).

43
Q

VD nominale

A

Variable dépendante classée en noms ou en étiquettes plutôt qu’en valeurs numériques.

44
Q

Mode

A

Mesure statistique représentant la valeur la plus fréquente dans un ensemble de données.

45
Q

Distributions conditionnelles

A

Analyser si les groupes sont équilibrés. S’ils sont équilibrés, on peut travailler avec des comptes; sinon, on doit utiliser des fréquences.

46
Q

Risque d’une modalité

A

Fréquence d’une catégorie particulière (par exemple, combien d’enfants développent une myopie dans un groupe).

47
Q

Fréquence conjointe

A

Fréquence d’une catégorie par rapport à l’ensemble du groupe.

48
Q

Fréquence conditionnelle

A

Fréquence d’une catégorie par rapport à un sous-groupe.

49
Q

Échelle Ordinale

A

Utilisée pour classer les observations en fonction d’un ordre défini sans impliquer d’intervalles égaux. Les exemples incluent les échelles de douleur, les échelles d’attitude sociale et les rangs des frères et sœurs.

50
Q

Échelon

A

Chaque niveau ou catégorie au sein d’une échelle ordinale

51
Q

Quels sont les types d’échelons?

A

-Intermédiaire: positionné entre deux autres (par exemple, B entre A et D).
-Voisin : Directement adjacent à un autre.
-Intervalle : Une plage englobant plusieurs niveaux.

52
Q

Mode Absolu

A

Niveau le plus fréquemment observé.

53
Q

Mode Relatif

A

Niveau avec un nombre plus élevé que les niveaux adjacents.

54
Q

Coupure

A

Division binaire (dichotomie) de niveaux en deux groupes équilibrés, par exemple séparant les catégories hautes et basses.

55
Q

Effectif Cumulé

A

Fréquence totale à gauche ou à droite d’une coupure.

56
Q

Fréquence Cumulée

A

Proportion cumulée, aidant à résumer les distributions de données ordinales.

57
Q

Médiane

A

Niveau divisant les observations en deux moitiés équilibrées.

58
Q

Quasi-Médiane

A

Médiane approximative lorsqu’il n’y a pas de niveau central exact.

59
Q

Valeur Typique

A

Identifiée par des tendances centrales (mode, médiane) au sein des données ordinales.

60
Q

Quantile d’ordre q

A

Point où une proportion spécifique d’observations tombe à sa gauche.
Les quantiles courants comprennent les quartiles, les quintiles et les déciles, utilisés pour classer les données en sections égales.

61
Q

Regroupement en Classes

A

Regroupement des données en catégories équilibrées pour une analyse plus gérable (par exemple, élevé, moyen, faible).

Psychologie: Semestre 1 (46 decks)

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