Statistiques I Flashcards

1
Q

qu’est ce qu’est un mode

A

la valeur la plus fréquente dans une distribution de fréquences

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2
Q

qu’est ce qu’est une médiane

A

valeur de la variable mesurée pour laquelle le nombre d’observations supérieures et inférieures est égal.

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3
Q

quel est l’avantage d’utiliser une médiane vs une moyenne

A

moins influencée par les valeurs extremes

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4
Q

qu’est ce qu’est l’étendue

A

range: valeur la plus grande et la plus petite de l’échantillon

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5
Q

pourquoi est-ce que l’étendue est biaisée?

A

elle sous-estime la valeur de la population

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6
Q

quel pourcentage de l’échantillon est contenu par la moyenne + - un écart type?

A

68% dans une distribution normale

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7
Q

dans une distribution normale, quel pourcentage de l’échantillon est contenu par la moyenne + - deux écarts types

A

95%

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8
Q

decrivez les conditions d’un test paramétrique

A

distibution normale, sujets choisis aléatoirement

homogeneité de la variance

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9
Q

quel test paramétrique utilise-t’on pour trouver la différence entre deux groupes ?

A

t-test

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10
Q

quel test paramétrique utilise-t’on pour trouver la différence entre plus que deux groupes

A

ANOVA (analyse de la variance)

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11
Q

quel test paramétrique utilise-t’on pour examiner les relations entre deux variables

A

pearson’s correlation

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12
Q

quel test paramétrique utilise-t’on pour prédire la valeur d’un résultat

A

régression

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13
Q

quelles sont les caractéristiques d’un test non-paramétrique?

A

utilisation d’information sur les rangs et les fréquences (au lieu de moyennes comme dans un test paramétrique)

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14
Q

pour un niveau de mesure nominale ou ordinale quel genre de test utiliserons nous

A

non-paramétrique

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15
Q

pour un niveau de mesure de proportion ou intervalle quel genre de test utiliserons nous

A

paramétrique

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16
Q

quelle est la différence entre échantillon indépendant et dépendant

A

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

17
Q

quel test non-paramétrique utilise-t’on pour trouver la différence entre 2 groupes

A

test U de Mann-Whitney ou le test du khi deux (chi square)

18
Q

quel test non-paramétrique utilise-t’on pour trouver la différence entre plus que deux groupes

A

Kruskal-Wallis par rang

19
Q

quel test non-paramétrique utilise-t’on pour examiner les relations entre deux variables

A

Spearman’s rho correlation

Test de Wilcoxon par rang

20
Q

dans le test de Wilcoxon a quoi correspond H0 et H1

A

H0 la différence entre les médianes de la population est 0

H1 la différence entre les médianes des populations n’est pas 0

21
Q

qu’est ce qu’est l’hypothese nulle ?

A

celle qu’on cherche à refuter (H0)

elle est vraie tant qu’on a pas trouvé le contraire

22
Q

qu’est ce qu’est une erreur de type alpha?

A

on trouve une différence statistiquement significative alors que il n’y en a pas (on trouve H1 alors qu’elle n’est pas vraie)

23
Q

quel seuil de signification utilise-t’on pour prévenir les erreurs de type I et pourquoi

A

95%, il faut etre plus conservateur car il y a plus de risque si on reconnait une signifiance statistique

24
Q

qu’est ce qu’une erreur de type 2 (beta)

A

on ne met pas en évidence une différence statistiquement significative alors qu’elle existe (on ne rejette pas H0 alors que H1 est vraie)

25
quel seuil est utilisé d'habitude pour juger une erreur de type B
80%
26
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
27
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
28
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
29
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?
30
de quoi depend la valeur de p?
la différence observée entre les deux groupes | la taille de l'échantillon
31
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
32
quelles sont deux raisons pour un résultat non statistiquement significatif
- puissance statistique insuffisante | - H0 est vraie
33
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.