cours 1 et 2

Question 1

À quoi sert les statistiques?

Answer 1

• Recenser l’information déjà disponible
• Élaborer des hypothèses (et des prédictions) par rapport à nos questions.
• Faire le choix d’un devis et d’une méthodologie.
• Obtenir des données (collecte) et analyser les variables mesurées.
• Les comparer avec les données recensées

Question 2

Qu’est ce qu’une variable de rapport?

Answer 2

C’est une variable qui indique une différence absolue entre chaque valeur (A est deux fois plus grand que B) puis un point zéro absolue (qui indique l’absence de l’entité mesurée), donc pas de valeurs négatives.

Question 3

Quelle est la différence entre les statistiques descriptives et inférentielles?

Answer 3

Les statistiques descriptives font le sommaire et simplifient l’information dans le but de la clarifier

Les statistiques inférentielles sont une série de procédures qui se servent des descriptions pour tirer des conclusions plus générales

Question 4

Quelles synonymes sont possible pour les variables dépendantes et indépendantes?

Answer 4

Variable dépendante : variable d’intérêt
Variable indépendante : facteur

Question 5

Quelles sont les 4 mesures de variable qui existent?

Answer 5

1. variable nominale
2. variable ordinale
3. variable à intervalle
4. variable de rapport

Question 6

Qu’est ce qu’une variable à intervalle?

Answer 6

Lorsque l’ordre et la différence relative entre les valeurs est connu (différence entre A et B égale à la différence entre B et C) et qu’il n’y a pas de point zéro absolue qui indiquerait l’absence totale de l’entité mesurée, par exemple la température (en °C), QI, etc. Il est aussi impossible d’indiquer une différence absolue.

Question 7

Qu’est ce qu’une variable nominale?

Answer 7

Une variable de type catégorielle, sans ordre hiérarchique, par exemple le sexe, genre, lieu de naissance etc.

Question 8

Qu’est ce qu’une variable ordinale?

Answer 8

Lorsque l’ordre est connu, mais pas la taille des différences, par exemple la course de chevaux, rang des universités etc.

Question 9

Qu’est ce que l’échelle de likert?

Answer 9

C’est une échelle ordinale où l’ordre (ou la hiérarchie) des réponses est connu mais la taille de la différence n’est pas connue, par exemple,
1. très insatisfait
2. insatisfait
3. ni satisfait ni insatisfait
4. satisfait
5. très satisfait
on peut mesurer la motivation, l’intelligence etc.

Question 10

Qu’est ce que l’unité d’analyse / unité d’observation?

Answer 10

c’est l’entité qui fournit l’information sur les variables, exemple les individus, les groupes, les régions etc.

Question 11

Quoi faire lorsque la distribution des fréquences comprend un grand nombre de valeurs différentes?

Answer 11

On créer des catégories reliées à la théorie :
âges regroupés en générations (boomers, gen X, etc.) ou des catégories « intuitives » ou pertinentes pour l’interprétation : ancienneté (moins d’un an; 1 à 4 ans, 5 à 10 ans; 11 à 14 ans…).

Question 12

À quoi sert une distribution des données?

Answer 12

À avoir un portrait global de la base de données à l’étude.

Question 13

Comment distinguer les différentes distributions de données?

Answer 13

• Par leurs tendances centrales
• Par leur forme (symétrie et aplatissement)
• Par leur étendue

Question 14

Qu’est ce qu’une valeur étendue?

Answer 14

C’est la différence entre la valeur minimale et la valeur maximale d’une distribution.

Question 15

Qu’est ce qu’une mesure de tendance centrale?

Answer 15

C’est une valeur typique que l’on assume lorsque nous ne connaissons pas la valeur obtenue par une personne spécifique sur une variable. On se sert donc des mesures de tendance centrale de la distribution pour estimer sa valeur. Exemple :

Tiana a quel âge?
Tiana vient d’obtenir son diplôme baccalauréat
Âge moyen au moment de l’obtention du diplôme baccalauréat : 26 ans

Question 16

Nomme 3 mesures de tendance centrale.

Answer 16

1. Le mode(Mo): la valeur la plus fréquente
2. La médiane(Md): la valeur divisant la distribution en deux parties égales
   3.La moyenne (Mx): la somme des valeurs, divisée par le nombre des valeurs
   Chaque mesure de tendance centrale décrit la valeur « typique » différemment, en fonction de l’objectif visé

Question 17

Qu’est ce que le mode?

Answer 17

• La valeur la plus fréquente
• Il est possible d’avoir plusieurs modes (uni, bi, multi)
• Peut-être déterminé par inspection visuelle
• Le mode n’est pas affecté par les scores extrêmes

Question 18

Qu’est ce que la médiane?

Answer 18

• La valeur qui divise la distribution (x) en deux groupes égaux;
• La médiane n’est pas affectée par les scores extrêmes;
• Peut-être déterminé par inspection visuelle
  Médiane : (n+1)/2 et si n pair, faire moyenne des deux scores concernés

Question 19

Qu’est ce que la moyenne?

Answer 19

• Utilise 100% de l’information;
• Très sensible à tout changement
• Se calcule par la somme des observations divisées par le nombre;
• Elle est influencée par les valeurs extrêmes et est sensible aux changements dans la distribution
• mesures de tendances qui fait le moins d’erreurs lorsqu’elle est utilisée pour prédire;

Question 20

Qu’est ce qu’une asymétrie positive, négative et nulle?

Answer 20

L’asymétrie démontre la distorsion de l’interprétation d’une moyenne :

Asymétrie nulle : (Mx= Md): bon estimateur;

Asymétrie positive (Mx > Md):Mx est étiré du côté positif; La moyenne surestime;

Asymétrie négative (Mx < Md): Mx est étirée du côté négatif; La moyenne sous-estime;

Question 21

Quelles sont les 3 différentes caractéristiques d’une distribution?

Answer 21

1. l’asymétrie
2. la modalité
3. l’aplatissement

Question 22

Qu’est ce que l’applatissement?

Answer 22

L’aplatissement est la mesure de symétrie d’une distribution de fréquences. Il y a des distributions leptocurtiques (courbe pointu) et des distribution platykurtiques (courbe platte)

Quand la distribution est platykurtique, la moyenne est moins un estimateur typique

Question 23

Quelles sont les différentes mesures de dispersion?

Answer 23

• L’étendue
• L’étendue interquartile
• La variance
• L’écart type
• Coefficient de variabilité

Question 24

Qu’est ce que l’étendue interquartile?

Answer 24

Au lieu de comparer la valeur la plus grande et la valeur la plus petite de l’échantillon, l’étendue interquartile compare la différence entre deux autres valeurs qui sont plus stables. Donc, on enlève les valeurs inférieurs et supérieures à 25% et on calcule la différence.

• Situe 25 % des données (inférieures)
• La médiane (50%) de la série
• Situe 25 % des données (supérieure)
• Inclus 50% des observations;
• Moins influencée par les scores extrêmes;

Question 25

Qu’est ce que la variance?

Answer 25

Permet de mesurer la dispersion des valeurs qui prenne en considération toutes les valeurs de la distribution. (différence moyenne au carré)
Pour la calculer,
1. Calculer les écarts à la moyenne (déviance);
Pour chaque valeur on calcule l’écart qui le sépare de sa moyenne
2. Faire la somme des différences au carré
3.Somme des réponses au #2 (des carrés des écarts à la moyenne)
4. Diviser cette réponse par n-1

Question 26

Qu’est ce que l’écart-type?

Answer 26

(différence de moyenne) Ell est comme la variance mais plus facile à interpréter.
1. Calculer les écarts à la moyenne (déviance);
Pour chaque valeur on calcule l’écart qui le sépare de sa moyenne
2. Faire la somme des différences au carré
3.Racine carré de la somme des réponses au #2 (des carrés des écarts à la moyenne) diviser par n-1

Question 27

Qu’est ce que le coefficient de variabilité?

Answer 27

Permets la comparaison du niveau de variabilité des variables qui n’ont pas la même moyenne et variance numérique.
La variable ayant le CV le plus grand: plus de différences individuelles entre les observations
CV = SS / Moyenne

Question 28

Qu’est ce qu’un test paramétrique?

Answer 28

Les tests paramétriques présument que les distributions auxquels ils se rapportent sont de forme normale. Si la distribution est anormale = test non-paramétrique.