1 - intro et defs Flashcards
(21 cards)
caractéristique du matériel biologique
très variable -> process déterministes et stochastiques
process déterministe
1 cause = tjs même effet
process stochastique
1 cause donnée = grande variété des effets
est-ce que une seule observation suffit à tirer des ccl générales ?
non
méthode étude de variabilité stochastique
répétition d’1 expce dans même conditions
méthode étude de loi déterministe
en faisant varier conditions d’expce
limite pratique de la statistique
pas possible de manipuler expérimentalement tous cas existants
pourquoi doit-on travailler sur un échantillon de cas ?
pour généraliser les résultats à la pop
def élément
unité dont l’(e) compose une pop (ex: une souris des champs)
def pop cible (2)
- (e) des éléments visés par 1 problématique scientifique
- généralement trop grand pour étude dans son intégralité
def pop statistique
(e) des éléments avec au moins 1 caractéristique commune et exclusive (pas ambiguïté)
def échantillon
fraction de la pop statistique sur laquelle on réalise les mesures
à partir de quoi se fait l’échantillonnage ?
de la pop statistique
sur quoi portent les ccl statistiques ?
sur l’(e) des éléments de la pop statistique
méthode déf° de pop statistique (2)
- avec précision, avant de faire échantillonnage
- chacun des éléments de pop statistique = potentiellement sélectionable pour étude
que peut être la pop statistique (2)
- finie = (e) des brochets d’1 lac précis en 2019
- virtuellement infinie = rats de labo Winstar en 2019
limites pratiques de la pop statistique (2)
- expce conduite sur 1 échantillon prélevé ds pop statistique
- AUCUN résultat statistique ne peut être appliqué avec 1 marge d’erreur mesurable à 1 (e) + grand que pop statistique
échantillon représentatif (3)
- doit refléter fidèlement complexité et compo de pop statistique
- sélection selon protocole -> neutralité, indépendance du choix
- procédure aléatoire pour sélection
2 types de variables
- contrôlées = fixées à l’avance
- aléatoires
types mathématiques de variables (3)
- qualitatives -> nominales (qualifier) OU ordinales (classer)
- binaires
- quantitatives -> discrètes (compter) OU continues (mesurer) / zéro vrai ou arbitraire
def paramètre
valeur unique qui résume info d’une variable = impce donné à 1 variable ds 1 modèle