STATISTIQUES : cours 4 Flashcards
étude de corrélation indique …
la force et direction du lien entre deux variables dépendantes quantitatives continues
étude de corrélation représentée par …
un diagramme de dispersion
étude de corrélation exprimé par …
un coefficient de corrélation
peut être positif, négatif ou nul
permet de voir a quel point les 2 variables sont liées l’une à l’autre
2 tests de corrélation :
test de Pearson : paramétrique
test de Spearman : paramétrique et nonparamétrique
corrélation positive : entre … et …, lien entre les 2 variables?
r entre 0 et 1
valeur de x augmente = valeurs de y augmente aussi
corrélation négative : entre … et …, lien entre les 2 variables?
r entre -1 et 0
valeurs de x augmente = valeurs de y diminue
corrélation nulle : entre … et …, lien entre les 2 variables?
r=0
pas de lien entre les variables, les points du diagramme de dispersion vont dans tous les sens
4 niveaux de corrélation :
0 < r< 0,24 : corrélation faible / nulle
0,25 < r< 0,49 : faible à modérée
0,5 < r< 0,74 : modérée
0,75 < r< 1 : forte
l’étude de corrélation indique le lien entre 2 variables et leur influence mutuelle mais n’indique PAS …
l’étude de corrélation indique le lien entre 2 variables et leur influence mutuelle mais n’indique PAS nécessairement une relation de cause à effet
ex : les symptômes anxieux et dépressifs peuvent s’influencer mutuellement, mais l’un n’est pas nécessairement la cause de l’autre
régression linéaire indique …
une relation de cause (x) à effet (y) entre 2 variables quantitatives (continue ou discrète)
régression linéaire représentée par …
un diagramme de dispersion dans lequel on trace et calcule une droite
la formule de la droite permet de…
répondre à des questions et prédire des phénomènes
la pente indique l’importance du lien cause à effet
corrélation VS régression
corrélation : voir sil y a un lien, étudie la présence d’une relation entre 2 variable
régression : voir l’importance du lien de cause effet entre 2 variables
régression linéaire : formule de la droite et ses composantes
y = b0 +b1x
b0 : point d’origine
b1 : pente
régression : si pente = 0 ….
aucun lien entre x et y
régression : si pente positive ….
quand x augmente, y augmente
régression : si pente négative ….
quand x augmente, y diminue
intervalle de confiance : 2 caractéristiques
- représente la marge d’erreur ou la précision des résultats de l’Étude
- est l’intervalle qui devrait contenir, avec un certain degrés d’incertitude, la vraie valeur
les bornes de l’intervalle de confiance sont désignées par le terme…
limites de confiance
intervalle de confiance : valeur nulle c’est quoi
valeur nulle d’une différence = 0
avec 0 inclut dans l’intervalle de confiance à 95% il y a donc des chances qu’il ny ai pas de différence entre les 2 groupes
si la valeur nulle n’est pas dans l’intervalle de confiance à 95% d’une mesure, cette mesure est …
statistiquement significative
intervalle de confiance donné avec …
la moyenne d’un ensemble d’observations
valeur nulle incluse dans l’intervalle de confiance, donc …
différence non statistiquement significative
valeur nulle non incluse dans l’intervalle de confiance, donc …
différence statistiquement significative
puissance présente…
la capacité d’un test de déceler un effet ou une différence statistiquement significative
facteurs qui influencent la puissance :
- seuil de signification statistique
- dispersion des données
- nombre de variables d’ajustement ou de sous-groupe à comparer
- taille de l’échantillon (LE PLUS CONTRÔLABLE)
une taille d’échantillon plus grand permet …
- meilleure précision
- augmente les chances d’avoir une distribution normale
- réduit l’intervalle de confiance
- augmente la puissance
l’effet de taille / taille de l’effet c’est quoi
quantifie l’ordre de grandeur de la différence de moyenne
l’effet de taille / taille de l’effet : catégories d’ampleur
0-0,2 : effet nul
0,2 - 0,5 : effet faible
0,5 - 0,8 : effet modéré
0,8 - infini : effet élevé
