Statistiques descriptives et inférentielles

Question 1

Le but de toutes les statistiques descriptives est de

Answer 1

décrire, de façon condensée (parfois un seul nombre), un ensemble de données

Question 2

… la valeur des scores individuels d’un échantillon

Answer 2

on veut rarement savoir

Question 3

les stats descriptives impliquent l’idée de

Answer 3

communication : On s’intéresse à des moyens standardisés de transmettre l’information

Question 4

Rôle du tableau

Answer 4

condense l’info en colonnes et rangées

Question 5

Première rangée identifie

Answer 5

le contenu des colonnes

Question 6

première colonne identifie

Answer 6

le contenu des rangées (optionnel)

Question 7

Important pour les tableaux (5)

Answer 7

Numéros séquentiels (Tableau 1, 2, 3…)
Titre bref et clair
Numéro et titre au dessus, centré, lignes séparées
Seulement trois lignes horizontales(*)
Aucune ligne verticale

Question 8

tableau de distribution d’effectifs simple est idéal pour

Answer 8

variables nominales

Question 9

ordre des rangées dans un tableau de distribution d’effectifs simple

Answer 9

choix perso

Question 10

consignes distribution d’effectifs regroupés
- chaque score est associé à
- le nombre d’intervalles doit
- à utiliser avec des variables ___ ou ___
- intervalles de taille ______
- intervalles __________ aux ________ si besoin

Answer 10

• un (et un seul) intervalle de classe
• condenser l’info sans masquer des détails importants (tension économie-détail)
• intervallerapports
• constante
• ouverts aux extrémités si besoin

Question 11

distribution cumulative d’effectifs regroupés

Answer 11

La fréquence rapportée est celle de l’intervalle de classe courant PLUS celle(s) de l’(des) intervalle(s) précédent(s)

Question 12

distribution relative d’effectifs regroupés

Answer 12

La fréquence rapportée est non pas absolue (i.e., le nombre de scores de la classe) mais relative (i.e., la proportion de scores dans la classe rapportée)

Question 13

Maximum et minimum dans une proportion

Answer 13

1 et 0

Question 14

une proportion est

Answer 14

un nombre de choses particulières divisé par le nombre total de choses incluant les choses particulières (e.g., nombre d’hommes divisé par nombre de personnes = proportion d’hommes)

Question 15

Vous décidez comment organiser vos données

Mais toujours avec le but de

Answer 15

résumer / simplifier l’information

Question 16

données qualitatives : Puisque les scores se distinguent en fonction de leur essence, ils ne peuvent pas (2)

Answer 16

Ils ne peuvent se toucher lorsque représentés le long d’une dimension Ne peuvent pas être liés par des lignes ou autres connecteurs

Question 17

données qualitatives : les scores se distinguent en fonction de leur …

Answer 17

essence

Question 18

vrai ou faux
il y a une manière logique d’ordonner des variables quantitatives sur un continuum

Answer 18

faux

Question 19

vrai ou faux
Il n’y a pas de manière logique d’ordonner des variables qualitatives sur un continuum

Answer 19

vrai

Question 20

Il n’y a pas de manière logique d’ordonner des variables qualitatives sur un continuum (tel l’abscisse d’une figure)

On les met,

Answer 20

au choix, en ordre alphabétique, en ordre d’effectifs, en ordre selon les choix de réponse…

Question 21

À noter sur le graphique à bâtons : (3)

Answer 21

*Pas de cadre autour du graphique (les seules lignes sont celles identifiant les axes)

*Pas de contact entre les bâtons

*Légende à texte aligné à gauche sous le graphique, débutant par Figure #. où # est séquentiel

Question 22

Avec des mesures à intervalles ou à rapports, on n’utilise pas les graphiques

Answer 22

à bâtons ou secteurs, à moins de transformer les scores en mesures nominales ou ordinales

Question 23

Avec des mesures à intervalles ou à rapports, on n’utilise pas les graphiques à bâtons ou secteurs, mais plutôt

Answer 23

des polygones de fréquences ou des histogrammes

Question 24

Caractéristiques des polygones de fréquences

Answer 24

Il y a un point dans l’espace 2D pour chaque intervalle de classe

• Le point est positionné au dessus du centre de l’intervalle le long de l’abscisse : Les étiquettes doivent référer à cette valeur centrale
• La fréquence de l’intervalle de classe est représenté par la position du point selon l’ordonnée - Généralement un intervalle vide à chaque bout (pas d’intervalle ouvert)

Des lignes joignent les points voisins

Question 25

Histogramme

Answer 25

Très semblable aux polygones Plutôt qu’un point, une barre horizontale est placée à la hauteur adéquate au-dessus de chaque intervalle de classe La largeur de la barre correspond à la largeur de l’intervalle Des lignes verticales (une de chaque côté) joignent la barre à l’abscisse

Question 26

Graphiques à bâtons pour groupes

Answer 26

Utiles pour illustrer la relation entre variables indépendantes et dépendantes E.g., score d’anxiété moyen (VD) par sexe et technique de relaxation (VIs) Par convention, VDs représentées par axe y, VIs le long de l’axe des x

Question 27

Graphiques à dispersion

Answer 27

Représentent le score sur deux variables pour chaque membre de l’échantillon Une variable est assignée à x, l’autre à y Pour chaque participant, un point représente son score sur les deux variables

Question 28

Par mesure ou tendance centrale, on réfère à

Answer 28

un nombre qu’on prétend typique ou représentatif d’un ensemble de scores

Question 29

Mode

Answer 29

Le mode est le score qu’on observe le plus souvent Votre meilleure prédiction pour une personne inconnue si vous ne savez rien d’autre - Une distribution peut avoir deux modes ou plus, en quel cas, on dit qu’elle est bimodale ou multimodale, respectivement - Pas approprié pour des intervalles de classe : le score modal n’est pas nécessairement dans l’intervalle modal

Question 30

Mode et intervalles de classe

Answer 30

Pas approprié pour des intervalles de classe : le score modal n’est pas nécessairement dans l’intervalle modal

Question 31

Une distribution peut avoir deux modes ou plus En quel cas, on dit qu’elle est

Answer 31

bimodale ou multimodale, respectivement

Question 32

Médiane

Answer 32

La médiane est le score au milieu d’une distribution ordonnée La moitié des scores en dessous, la moitié au dessus Quoiqu’une proportion de scores peuvent être égaux à la médiane Pour calculer: Mettre les scores en ordre de grandeur Calculer (n + 1) / 2 Si le résultat est un nombre entier, il vous donne la position de la médiane Si le résultat est une fraction (e.g., 19.5), il vous dit entre quels scores trouver la médiane (i.e., les 19 e et 20 e scores) Si ces deux scores diffèrent, on prend leur moyenne Pas approprié pour des intervalles de classe L’intervalle médian ne crée pas nécessairement deux moitiés égales

Question 33

Pour calculer la médiane

Answer 33

Mettre les scores en ordre de grandeur Calculer (n + 1) / 2 Si le résultat est un nombre entier, il vous donne la position de la médiane Si le résultat est une fraction (e.g., 19.5), il vous dit entre quels scores trouver la médiane (i.e., les 19 e et 20 e scores) Si ces deux scores diffèrent, on prend leur moyenne

Question 34

Médiane et intervalles de classe

Answer 34

Pas approprié pour des intervalles de classe L’intervalle médian ne crée pas nécessairement deux moitiés égales

Question 35

Moyenne

Answer 35

La moyenne est la somme de tous les scores, divisée par le nombre de scores. Elle a des propriétés importantes La somme des déviations est égale à zéro Minimise les déviations carrées Comparé aux autres mesures centrales Représente la quantité que tout le monde aurait si la caractéristique était distribuée équitablement Changer un score change la moyenne Le même changement pourrait laisser le mode et/ou la médiane inchangés Degrés de liberté illustrés

Question 36

moyenne : La somme des déviations est égale à

Answer 36

zéro

Question 37

moyenne : ... est égale à zéro

Answer 37

La somme des déviations

Question 38

la moyenne minimise

Answer 38

les déviations carrées comparé aux autres mesures centrales

Question 39

Changer un score a quelle influence sur les 3 tendances centrales

Answer 39

change la moyenne mais les 2 autres pourraient rester inchangés

Question 40

Quelle tendance choisir pour données nominales

Answer 40

mode

Question 41

Autre échelles: dépend! Plus représentatif?

Answer 41

mode

Question 42

Milieu?

Answer 42

médiane

Question 43

Sensibilité à tous les scores?

Answer 43

moyenne

Question 44

... peu utiles avec distribution bimodale

Answer 44

moyenne et médiane

Question 45

... peu utiles avec distribution bimodale

Answer 45

mode et médiane

Question 46

Pourquoi la dispersion?

Answer 46

Puisque les scores varient, combien représentative est une mesure de tendance centrale? Connaître l’étendue des données est un élément d’information important La dispersion est une mesure de la variabilité entre les scores

Question 47

L’étendue

Answer 47

distance entre le score le plus élevé et le score le plus bas

Question 48

Problèmes avec l’étendue

Answer 48

Basée sur seulement deux mesures Et pas n’importe lesquelles: les plus extrêmes! Augmente avec la taille de l’échantillon De nouveaux scores ne feront jamais réduire l’étendue Par contre, un nouveau score qui change le minimum ou le maximum augmente l’étendue

Question 49

Étendue interquartile

Answer 49

Corrige certains problèmes de l’étendue Utilise les 25 e et 75 e centiles pour son calcul Peu sensible aux scores extrêmes Plus stable en fonction de la taille de l’échantillon Devrait diminuer quand l’échantillon grossit si la variable a une distribution “normale” dans la population Rarement utilisée, sauf dans les graphiques boîte-etmoustaches Permettent d’identifier visuellement les valeurs aberrantes / extrêmes

Question 50

L’écart-type

Answer 50

L’écart-type (s dans la population, s dans un échantillon) est la racine carrée de la déviation carrée moyenne Les formules diffèrent pour population et échantillon

Question 51

Variance

Answer 51

Un indicateur de dispersion très commun, utilisé dans une variété de procédures (non la moindre: analyse de la variance) Est le carré de l’écart-type

Question 52

apprendre symboles