cours 03

Question 1

Pourquoi la distribution normale est importante?

Answer 1

1-Elle permet de décrire beaucoup de phénomène en science
2- On connait beaucoup de choses à son sujet pcq elle à été découverte y’a longtemps
3-La plupart des techniques d’analyses repose sur la distribution normale (prennent pour acquis que la plupart des phénomènes sont distribués de manière normale)

Question 2

C’est quoi la définition de la distribution normale? Nommes les 3 critères mathématiques.

Answer 2

1- La distribution est symétrique et n’est pas aplatie (la moyenne, le mode et la médiane de la distribution sont identiques ou presque)
2- La distribution est unimodale
3- La variable est continue, sans jamais atteindre des fréquences de 0

Question 3

Vrai ou Faux? Dans une distribution normale, on peut remplacer le mot mode par moyenne ou médiane.

Answer 3

Vrai )mode=médiane=moyenne)

Question 4

Est ce qu’il y’a un nombre égal d’observations des 2 cotés de la médiane ou moyenne?

Answer 4

Oui

Question 5

L’aplatissement et l’asymétrie sont de combien dans une distribution normale?

Answer 5

Ils sont de 0

Question 6

Vrai ou faux? Une distribution parfaitement normale est une conception réaliste.

Answer 6

Faux. C’est une conception abstraite qui existe juste si on analyse un nombre infini d’observations (quasi impossible)

Question 7

Qu’arrive-t-il si mon n est très petit?

Answer 7

Il se peut que notre distribution ne ressemble pas du tout à une distribution normale, même si le phénomène est distribué normalement dans la population.

Question 8

Qu’arrive-t-il si mon n est grand?

Answer 8

La distribution devrait vraiment ressembler à une distribution normale, si c’est le cas dans la population.

Question 9

En pratique, vu que la distribution normale n’existe pas à 100%, qu’est ce que je peut faire?

Answer 9

Dans nos tests, on va tolérer une certaine déviation de la distribution normale (si j’a une distribution qui ressemble un peu à une distribution normale, je vais considérer que c’est suffisant pour faire des analyses)

Question 10

En pratique, la forme normale apparait relativement rapidement ou lentement si la distribution du phénomène est normale?

Answer 10

En pratique, la forme normale apparait relativement rapidement si la distribution du phénomène est normale

Question 11

C’est quoi la densité des observations dans une distribution normale?

Answer 11

La densité (terme technique) = la proportion des observations qui se trouvent à différentes valeurs de la distribution.

Question 12

La densité des valeurs situées loin de la moyenne est plus grande ou plus petite que la densité des valeurs proches de la moyenne?

Answer 12

Plus petite (moins fréquente, plus rare). Les valeurs autours de la moyennes sont plus fréquentes donc plus probable (plus grande densité)

Question 13

C’est quoi le pourcentage de la densité au dessus et au dessous de la moyenne?

Answer 13

50% supérieur à la moyenne et 50% inférieur à la moyenne

Question 14

Est ce que la densité, la proportion et la probabilité expriment des réalités différentes?

Answer 14

Non, ce sont des synonymes qui expriment la même réalité pour le cours

Question 15

Quelle est la probabilité que si je choisis une observation au hasard, elle soit au dessous de la moyenne?

Answer 15

50%

Question 16

C’est quoi la probabilité que je tire une observation qui se situe dans la pointe de la courbe? (Faible ou forte)

Answer 16

Probabilité faible. Plus je m’éloigne de la moyenne, moins fréquent sont les scores (plus rare).

Question 17

Comment on peut calculer la probabilité d’une valeur?

Answer 17

p= proportion x/ sommes de toutes les proportions
probabilité = proportion de la valeur x divisé par la somme de toutes les proportions

Question 18

exercice: Si des 100 personnes dans l’échantillon, 10 ont 40 ans ou plus, alors la probabilité d’avoir au moins 40 ans est..

Answer 18

p = 0,10. (10/(10 + 90) = 0,10)

Question 19

Exercice: Si des 100 personnes dans l’échantillon, 10 ont 40 ans ou plus, alors la probabilité d’avoir 40 ans ou MOINS est…

Answer 19

90/(10+90) = 0,9.

Question 20

En simplifiant le tout, c’est quoi la formule qu’on peut utiliser pour calculer la probabilité d’une valeur?

Answer 20

n / N

Question 21

La somme des probabilité est toujours égale à combien?

Answer 21

100%

Question 22

Que nous disent les mesures de dispersion?

Answer 22

Ça nous dit si on est proche ou loin de la moyenne notamment grâce a l’écart type

Question 23

Est ce que densité est synonyme de proportion et de probabilité?

Answer 23

oui

Question 24

Que nous permet la distribution normal?

Answer 24

Déterminer la proportion des observations se trouvant à diverses distances de la moyenne (critère pour définir la distance)

Question 25

C'est quoi le critère pour définir la distance?

Answer 25

L'écart type est la distance typique entre la moyenne de la distributions et de ses observations.

Question 26

Si l'observation x se trouve à la moyenne, elle se situe a combien d'écart type d'elle?

Answer 26

elle se situe a 0 écart type de la moyenne

Question 27

Si l'observation x se trouve à "une distance typique" par rapport à la moyenne, elle se situe a combien d'écart type de la moyenne?

Answer 27

Elle se situe a 1 d'écart type de la moyenne.

Question 28

Si l'observation x se trouve à "deux fois la distance typique" par rapport à la moyenne, elle se situe a combien d'écart type de la moyenne?

Answer 28

elle se situe à 2 écart type de la moyenne

Question 29

Si une observation s'écarte de la normale est ce qu'elle est mauvaise? Est ce que l'anormalité est un problème?

Answer 29

Ça dépende des questions qu'on va étudier. Mais en tant normal, lorsqu'on dit c'est un score anormale, ça veut juste dire qu'il est peu fréquent (pas péjoratif)

Question 30

Est ce qu'on intervient en psychologie si une personne est anormale, mais ne présente aucune détresse?

Answer 30

Non, la déviance va être traité seulement si ça cause de la détresse psychologique à l'individu.

Question 31

Pourquoi est ce qu'on utilise le score z pour calculer la densité/ probabilité de la distribution normale?

Answer 31

car elle combine la meilleure mesure de tendance centrale (la moyenne) et le meilleur indice de positionnement (écart type). Donc on combine nos deux meilleurs mesures.

Question 32

Résume moi le tout sur la distribution normale. Qu'est ce qu'on présumer?

Answer 32

1-Plus d'observations se trouvent près de la moyenne que loin de la moyenne 2-Il y'a donc de moins en moins d'observations quand on s'éloigne de la moyenne (densité se réduit) 3- Il est donc plus probable d'obtenir une valeur près de la moyenne qu'une loin de la moyenne

Question 33

Est ce possible alors de connaitre ces densités (proportions) et ces probabilités avec plus d'exactitude?

Answer 33

Oui, grâce au score z on peut estimer avec beaucoup d'exactitude la densité (tableau de la densité des observations de la distribution normale)

Question 34

Entre +1 et -1 d'écart type de la moyenne, il y'a combien de pourcent d'observations?

Answer 34

Il y'a 68% des observations (plus de 2 tiers, la majorité, des observations se trouvent à plus ou moins de 1 d'écart type par rapport à la moyenne)

Question 35

C'est quoi la probabilité qu'une personne choisie aléatoirement ait une performance égale ou inférieur de la moyenne?

Answer 35

50% des observations de situent à la moyenne ou moins p= 0,50

Question 36

C'est quoi la probabilité qu'une personne choisie aléatoirement ait une performance égale ou inférieur à 1 écart type?

Answer 36

84% (p=0,84) (p=0,16 de se situer à 1 ou plus d'écart type de la moyenne)

Question 37

C'est quoi la probabilité qu'une personne choisie aléatoirement ait une performance égale ou inférieur à 2 d'écart type?

Answer 37

97,72% (50% + 34,13% + 13,59%)

Question 38

C'est quoi la relation entre le percentile et la densité dans une distribution normale?

Answer 38

La densité va être égale au percentile dans une distribution normale.

Question 39

Qu'est ce qu'on peut déterminer lorsque la distribution des valeurs d'une variable est normale?

Answer 39

1- La proportion des observations situées À DIFFÉRENTES valeurs de la variable (ex. : la proportion des QI ≤ 115). 2- La probabilité qu’une observation SE TROUVE à une valeur particulière (ex. : la probabilité d’avoir un QI ≤ 115). 3- La proportion et la probabilité qu’une observation NE SE TROUVE pas à une valeur particulière (proportion et probabilité d’avoir un QI > 115) 4- La proportion et la probabilité qu’une observation SE TROUVE ENTRE DEUX valeurs (proportion et probabilité d’avoir un QI entre 100 et 115).

Question 40

Comment est ce qu'on peut calculer les densités de score z pas précis (1 ou 2 ou 3)?

Answer 40

Grâce à une formule, mais on utilise un tableau de densité de la courbe normale

Question 41

C'est quoi les étapes pour la déterminer la densité ou la probabilité de n'importe quelle valeur?

Answer 41

1. Calculer la moyenne et l’écart type de la distribution. 2. Trouver la valeur z dans le tableau de la densité. 3. Lire la valeur correspondante immédiatement à droite (« larger portion », dans Field, 2017). Il s’agit de la proportion (et la probabilité) des observations qui sont égales ou inférieures à cette valeur. 4. En soustrayant la proportion de 1,0 (1 – proportion), nous obtenons la proportion (probabilité) des observations qui lui sont supérieures.

Question 42

Est ce qu'on peut utiliser le tableau si la distribution n'est pas normale?

Answer 42

Non