Conférence 5 Flashcards
(37 cards)
Quels sont les 4 grandes familles des statistique descriptive?
Mesures de fréquence
Mesures de tendance centrale
Mesures de dispersion
Mesures de position
Quel est le but des statistiques inférentielles?
Permet d’effectuer une généralisation, à partir d’un échantillon, vers une population ou sous-population.
Que signifie le péché mortel des statistique?
Utiliser des statistiques descriptives pour établir une relation de causalité
comment sont écrit les mesures de fréquence?
-en absolue ou relatif
-en forme de tableau ou graphique
- si données en continue= histogramme
-si données sont discrète= diagramme à bâtons
que signifie une mesure de tendance centrale?
distribution normale/courbe normale
définition de la médiane?
la valeur du milieu
définition du mode?
celui qui revient le plus souvent
qu’est que le SKEW?
coefficient d’asymétrie
que signifie coefficient positif p/r au Skew?
Le skew mesure l’asymétrie d’une distribution de données par rapport à une distribution symétrique. Un coefficient positif indique que la distribution est asymétrique à droite, ce qui signifie que :
1) la queue à droite plus longue
2) moyenne > médiane
Imagine que tu étudies les revenus mensuels d’un groupe de personnes :
La plupart des gens gagnent entre 1000 $ et 3000 $.
Mais il y a quelques individus qui gagnent 10 000 $, 20 000 $, ou même 50 000 $. Cela crée une distribution asymétrique vers la droite (skew positif).
La moyenne (la somme de tous les revenus divisée par le nombre de personnes) est élevée, à cause des très riches. (La moyenne finit par être plus élevée que ce que gagne vraiment la plupart des gens.)
La médiane (le revenu au milieu si tu ranges tout dans l’ordre) est plus basse, car la majorité gagne beaucoup moins.
dans quel cas peut être pertinent d’utiliser la mesure de position?
pour les distributions asymétriques
Les mesures de position (comme la médiane, le quartile, ou encore les percentiles) sont particulièrement pertinentes pour les distributions asymétriques car elles permettent de décrire la position des données de manière plus robuste que les mesures comme la moyenne, qui peuvent être fortement influencées par les valeurs extrêmes (outliers).
que signifie kurtose?
la courbe est étiré
que signifie l’étendue de la distribution?
distance entre la plus petite mesure et la plus grande mesure
Étendue large : Si l’étendue est grande, cela signifie que les données sont très dispersées entre la valeur la plus basse et la plus haute.
Étendue petite : Si l’étendue est petite, cela signifie que les données sont concentrées dans une plage étroite autour de la valeur minimale et maximale.
que signifie la variance de la distribution?
somme des écarts par rapport à la moyenne au carré/ nombre d’observation–> sert à calculer l’écart type
Résumé :
La variance est une mesure qui décrit à quel point les données sont dispersées autour de leur moyenne. Elle nous indique si les valeurs sont proches de la moyenne ou, au contraire, très éloignées les unes des autres.
Imagine que tu as un groupe d’élèves et leurs notes :
Si tout le monde a des notes proches, comme 10, 11, 12, les données sont peu dispersées et la variance sera faible.
Si les notes sont très différentes, comme 2, 10, 18, les données sont très dispersées et la variance sera grande.
quel est la différence entre l’écart-type et l’Erreur-type?
écart type: mesure de dispersion
erreur-type: mesure de précision de vos observation
différence entre erreur-type 1 et 2?
1: faux positif
2: faux négatif
que signifie l’hypothèse nul?
absence de la pathologie
que signifie la valeur P?
probabilité de commettre une erreur de type 1
est ce que la valeur P donne de l’information sur la pertinence clinique des résultats?
NON
À quoi sert la valeur P?
La valeur p indique UNIQUEMENT que la probabilité de commettre une erreur de type 1 était INFÉRIEURE au seuil de signification statistique préalablement déterminé par les auteurs de l’étude.
Exemple :
* Tu fais un test pour savoir si un nouveau médicament est plus efficace qu’un placebo.
* Hypothèse nulle (H0) : Le médicament n’est pas plus efficace que le placebo.
* Tu obtiens une valeur p=0,03
o Cela signifie qu’il y a seulement 3 % de chances d’obtenir un tel résultat si le médicament n’avait en réalité aucun effet.
o Puisque p<0,05 on rejette l’hypothèse nulle et on conclut que le médicament est significativement efficace.
nommez des exemples d’effets non-spécifique?
▪ Guérison naturelle
▪ Régression vers la moyenne (Par exemple, si un étudiant obtient une note très élevée à un examen, il est probable que sa note suivante soit plus proche de sa moyenne habituelle)
-Exemple du joueur de hockey
▪ Effet Hawthorne (changement comportement sujets étudiés parce qu’ils sont observés/évalués)
▪ Phénomène de Rogers (une situation où une comparaison entre deux groupes peut donner des résultats contradictoires lorsqu’ils sont examinés globalement par rapport à lorsqu’ils sont divisés en sous-groupes)
▪ Paradoxe de Simpson (données montrent une tendance dans chaque groupe séparé, mais que cette tendance disparaît ou s’inverse quand on regarde les données ensemble, souvent à cause d’un facteur caché.)
▪ “Vrai” effet placebo
Qu’est qu’une intervalle de confiance?
estimation de l’intervalle pouvant contenir la valeur réelle d’un paramètre recherché
que signifie la taille d’effet?
mesure de la magnitude d’un effet
Vrai ou faux
la taille d’effet est une mesure comparative de la magnitude d’un effet
VRAI
que signifie l’analyse par intention-to-treat?
▪ Notion d’attrition non-aléatoire.
▪ Induit un biais d’attrition.
Attrition = un participant arrête de participer ou ne suit pas les consignes de l’étude avant que celle-ci se termine
Même si un patient arrête de participer, on prend en compte son suivi et son évolution.
