stats inférentielles : principaux test

Question 1

Qu’est-ce qu’un test d’hypothèse

Answer 1

choisir avec un risque d’erreur entre deux hypothèse

hypothèse nulle (Ho)
hypothèse alternative ou hypothèse de recherche (h1)

Question 2

nommer les 6 étapes du test d’hypothèse

Answer 2

1. formulation des hypothèse
2. choix du seuil de signification (erreur de type 1)
3. puissance su test (erreur de type 2)
4. calcul du test statistique
5. Déterminant de la valeur critique
6. Définition de la règle de décision
7. Application de la règle de décision

Question 3

Qu’est ce que la vérification empirique des hypothèses

Answer 3

vérifier, au moyen de tests statistiques, des hypothèses au sujet des relations entres variables (tests de liaison) ou de différences entre les groupes (test de comparaison)

Question 4

Que postule l’hypothèse nulle

Answer 4

qu’il n’y a pas de relation entre les variables ou qu’il n’y a pas de différences entre les groupes

Question 5

Que postule l’hypothèse de recherche

Answer 5

indique les résultats attendus par le chercheur

elle contredit l’hypothèse nulle

Question 6

Quelle hypothèse fait l’objet du test statistique

Answer 6

seule l’hypothèse nulle (Ho)

Question 7

À quoi mène la vérification des hypothèses

Answer 7

aboutit toujours à une prise de décision : rejeter ou pas Ho

Question 8

qu’est-ce qu’implique rejeter Ho

Answer 8

accepter H1

Question 9

Pourquoi l’erreur de type 1 est la plus importante

rejeter Ho quand Ho est vraie

Answer 9

on conclut à tort en faveur de l’hypothèse de recherche

Question 10

Quel seuil est universellement admis

Answer 10

p<0,05 (5%)

Question 11

qu’est-ce qu’implique un seuil de 5%

Answer 11

on accepte de faire une erreur dans 5% des cas

Question 12

Que représente l’erreur de type 2

Answer 12

il représente la vraisemblance de ne pas obtenir une différence significative, donc un effet

Question 13

Quel autre nom donne-t-on à l’erreur de type 2

Answer 13

manque de puissance

Question 14

Quel est le complément à la probabilité d’erreur de type 2

Answer 14

la puissance statistique

Question 15

que représente la puissance statistique d’un test

Answer 15

la capacité à détecter une différence significative qui existe réellement
(ce qui revient à la probabilité de rejeter correctement H0)

Question 16

Quel est la norme de puissance statistique

Answer 16

puissance statistique de 80% (erreur de type 2 = 20%)

Question 17

facteur affectant la puissance statistique

Answer 17

1. importance de la différence
2. ecart type
3. taille de l’échantillon
4. niveau alpha

Question 18

qu’est-ce qui influent sur l’efficacité d’une étude ?

Answer 18

la magnitude de la différence réelle
l,écart type
la taille de l’échantillon

Question 19

DÉfinir test bilatéral

Answer 19

on rejette Ho s’il y a une différence, qu’elle soit positive ou négative

on ne précise pas la direction de H1

Question 20

qu’est-ce qu’une valeur critique

Answer 20

valeurs au delà desquelles on rejette Ho

Question 21

Définir test unilatéral

Answer 21

on rejette Ho en précisant la direction anticipée de la différence

Question 22

Quel est le plus puissant , test unilatéral ou bilatéral ?

Answer 22

unilatéral est plus puissant et favorise le rejet de Ho

plus de capacité d’anticiper un effet

Question 23

Quelles sont les 2 grandes classes de tests statistiques

Answer 23

tests paramétriques

tests non paramétrique

Question 24

Définir tests paramétrique

Answer 24

tests basés sur un certain nombre de postulats concernant la distribution des données

données doivent suivre une distribution normale

permettent de déceler plus facilement des différences ou des relations ; ils sont plus puissants

Question 25

Définir test non paramétrique

Answer 25

ne sont pas basés sur des postulats concernant la distribution de données

• utilisés pour des données ne satisfaisant pas aux postulats de normalité
• utiles pour des données nominales ou ordinales
• utilisés avec des échantillons de petite taille (<20)
• sont plus robustes que les test paramétrique

Question 26

V/F les test paramétriques ont souvent des test non paramétriques équivalents?

Answer 26

vrai

Question 27

À quoi sert le test de liaison

Answer 27

permet de vérifier s’il y a une association entre une ou plusieurs variables

Question 28

Quand est-ce que deux variables sont liées ?

Answer 28

quand la variation de l’une entraîne une variation de l’autre

Question 29

Est-ce que la présence d’une association entre deux variables implique une relation de causalité ?

Answer 29

en aucun cas

Question 30

À quoi sert le test du chi-carré

Answer 30

vérifier s’il y a un lien entre les variables catégorielles

Question 31

À quoi sert le test de corrélation de Pearson

Answer 31

mesurer l’association entre deux variables quantitatives

vérifie s’il y a une association
quantifie la force de l’association (valeur du coefficient de corrélation)
indique la direction de l’association (signe)

Question 32

À quoi correspond le coefficient de détermination

Answer 32

coefficient de corrélation élevé au carré

sa valeur x100 = pourcentage de variance commune entre les deux variables

Question 33

Quelles sont le 3 fonctions de la régression

Answer 33

• vérifier l’existence d’une association dépendante (Y) et d’une variable indépendante (X)
• décrire comment Y est lié à X
• Prédire Y à parir de X

Question 34

Régression linéaire simple

Answer 34

Y=a+bx
Y= variable dépendante
X=variable indépendante
a=point d'intersection avec axe Y
b= coefficient de régression bêta

Question 35

À quoi sert le coefficient de régression bêta

Answer 35

donne la direction et la force de la relation entre X et Y

Question 36

Dans le cas de la régression linaire, est-ce que le choix de variable sur les axes est important ?

Answer 36

oui contrairement au test de Pearson

Question 37

Comment différencier la régression linéaire simple de la régression linéaire multiple

Answer 37

plusieurs variables en jeu

Question 38

En régression linéaire il est important d’utiliser le plus de variable possible ?

Answer 38

pas trop pour rien, utiliser seulement les plus importante

plus j’utilise de prédicteur, plus je peux fournir une meilleure variance de la variable dépendante

Question 39

Quel type de test de régression prédit la valeur d’une variable dépendante en se fondant sur la valeur d’une variable indépendante

Answer 39

régression linaire simple

Question 40

Quel type de test de régression prédit la valeur d’une variable dépendante d’après les valeurs de plusieurs variables indépendantes

Answer 40

régression linéaire multiple

Question 41

Quel type de régression linéaire à comme variable dépendante un variable nominale

Answer 41

régression logistique

Question 42

À quoi sert le test t de student

Answer 42

sert à comparer les moyennes de deux populations

-moyenne d’un échantillon à une moyenne théorique
-moyennes de deux échantillons indépendants
-moyennes de deux échantillons appariées (paires t-test)
les données viennent des mêmes sujets (devis avant et après groupe unique)

Question 43

Quel est le principe du test t de student

Answer 43

le test conssite à estimer l’écart-type de la différence entre les moyennes, à calculer la valeur t0 et à comparer cette valeur à la distribution théorique de la loi T de student

Question 44

Quels sont les postulats du test t de student

Answer 44

• la VD doit avoir une distribution normale
• les deux groupes doivent avoir les mêmes variance : homogénéité des variance
• similaire au test z pour des effectifs >30

Question 45

Quel est le principe de l’analyse de la variance : ANOVA

Answer 45

• comparer les différences entre 3 groupes et plus
• scinder la variation totale (SECt) en deux temps

variation entre les groupe (SCEb)
variation à l’intérieur des groupes (SCEw)

Question 46

que signifie SCEt (variance totale)

Answer 46

l’écart de chacune des infirmations p/r à la moyenne générale

Question 47

combien de facteur à ANOVA

Answer 47

2

Question 48

à quoi ressemblera la courbe ANOVA s’il n’y a aucune interaction

Answer 48

parfaitement parallèle

Question 49

ANCOVA : effet de covariance

Answer 49

effet associer à différents facteurs

on tient compte de la variance associer à une covariable