Statistiques I Flashcards
qu’est ce qu’est un mode
la valeur la plus fréquente dans une distribution de fréquences
qu’est ce qu’est une médiane
valeur de la variable mesurée pour laquelle le nombre d’observations supérieures et inférieures est égal.
quel est l’avantage d’utiliser une médiane vs une moyenne
moins influencée par les valeurs extremes
qu’est ce qu’est l’étendue
range: valeur la plus grande et la plus petite de l’échantillon
pourquoi est-ce que l’étendue est biaisée?
elle sous-estime la valeur de la population
quel pourcentage de l’échantillon est contenu par la moyenne + - un écart type?
68% dans une distribution normale
dans une distribution normale, quel pourcentage de l’échantillon est contenu par la moyenne + - deux écarts types
95%
decrivez les conditions d’un test paramétrique
distibution normale, sujets choisis aléatoirement
homogeneité de la variance
quel test paramétrique utilise-t’on pour trouver la différence entre deux groupes ?
t-test
quel test paramétrique utilise-t’on pour trouver la différence entre plus que deux groupes
ANOVA (analyse de la variance)
quel test paramétrique utilise-t’on pour examiner les relations entre deux variables
pearson’s correlation
quel test paramétrique utilise-t’on pour prédire la valeur d’un résultat
régression
quelles sont les caractéristiques d’un test non-paramétrique?
utilisation d’information sur les rangs et les fréquences (au lieu de moyennes comme dans un test paramétrique)
pour un niveau de mesure nominale ou ordinale quel genre de test utiliserons nous
non-paramétrique
pour un niveau de mesure de proportion ou intervalle quel genre de test utiliserons nous
paramétrique
quelle est la différence entre échantillon indépendant et dépendant
indépendant: valeurs dans un echantillon donnent pas d’information sur les valeurs de l’autre echantillon (sujets differents)
dependant: mesures repetées chez les memes sujets
quel test non-paramétrique utilise-t’on pour trouver la différence entre 2 groupes
test U de Mann-Whitney ou le test du khi deux (chi square)
quel test non-paramétrique utilise-t’on pour trouver la différence entre plus que deux groupes
Kruskal-Wallis par rang
quel test non-paramétrique utilise-t’on pour examiner les relations entre deux variables
Spearman’s rho correlation
Test de Wilcoxon par rang
dans le test de Wilcoxon a quoi correspond H0 et H1
H0 la différence entre les médianes de la population est 0
H1 la différence entre les médianes des populations n’est pas 0
qu’est ce qu’est l’hypothese nulle ?
celle qu’on cherche à refuter (H0)
elle est vraie tant qu’on a pas trouvé le contraire
qu’est ce qu’est une erreur de type alpha?
on trouve une différence statistiquement significative alors que il n’y en a pas (on trouve H1 alors qu’elle n’est pas vraie)
quel seuil de signification utilise-t’on pour prévenir les erreurs de type I et pourquoi
95%, il faut etre plus conservateur car il y a plus de risque si on reconnait une signifiance statistique
qu’est ce qu’une erreur de type 2 (beta)
on ne met pas en évidence une différence statistiquement significative alors qu’elle existe (on ne rejette pas H0 alors que H1 est vraie)
quel seuil est utilisé d’habitude pour juger une erreur de type B
80%
qu’est ce qu’est la puissance statistique?
aptitude à mettre en évidence une différence lorsqu’elle existe
on calcule le nombre de sujets necessaires pour obtenir une puissance donnée
vrai ou faux: un résultat de p<0.009 est plus significatif que un de p<0.04
faux! c’est soit significatif soit non
qu’est ce qu’est le degré de signification (p)
quantifie le désaccord entre H0 et H1
plus il est faible, plus on est convaincu que H0 n’est pas en cohérence avec H1
vrai ou faux: un résultat significatif indique une pertinence clinique
faux
un Tx peut etre plus efficace (p=0.009) avec une différence d’efficacité de 2.5% entre placebo et Tx- cela vaut-il vraiment la peine de le recommander avec les couts associés, les risques, etc?
de quoi depend la valeur de p?
la différence observée entre les deux groupes
la taille de l’échantillon
vrai ou faux: si il existe une différence réelle, no matter how small, entre deux groupes, des lors que le nombre de sujets étudiés sera important le test statistique trouvera p inférieur a 0.05
vrai
quelles sont deux raisons pour un résultat non statistiquement significatif
- puissance statistique insuffisante
- H0 est vraie
qu’est ce qu’est la taille de l’effet
elle quantifie la différence entre deux groupes en exprimant la difference de moyennes en nombre d’écart types.
