COURS 2 Flashcards
quel est l’objectif des normes
Les données normatives (normes) sont des informations provenant d’une population d’intérêt qui établissent une distribution de base des résultats pour cette population particulière.
ex : courir 100m en 24sec est lent pour des etudiants jeunes, mais est un record pour les 95ans et +
les normes sont dérivées de quoi
d’un grand échantillon représentatif de la population concernée. Les opinions sur ce qui constitue une taille d’échantillon acceptable varient en fonction de la question abordée. Toutefois, il est important de noter que plus l’échantillon est petit, plus l’incertitude entourant les estimations est grande.
quest ce que le score brut
correspond aux resultas plus ou mois immediates des responses d’une personne a un test., mais ne donne aucune info sur le contexte
ex : jai eu 10 au test (score brut) -» difficile à interpréter, mais avec le contexte, des scores des autres(ca cest les normes) aide interprétation = score normalisé
quest ce qu’une variable
un facteur dans une expérience scientifique qui peut être sujet à
changement, manipulé ou mesuré dans un façon ou un autre.
quels sont les 3 niveaux de généralités des variables
- construit : quel est le concept qui nous intéresse, comment est-il défini ?
- mesure : Définition opérationnelle, souvent un test
- données brutes : Resultats provenant de mesures
il existe 4 types d’échelles
- nominale : Une échelle nominale décrit une variable avec des catégories qui n’ont pas d’ordre ou de classement naturel.
- ordinale : Une échelle ordinale est une échelle où l’ordre importe mais pas la différence (distance entre les valeurs) entre les valeurs.
- intervalle : Une échelle d’intervalle est une échelle où il y a un ordre et où la différence entre deux valeurs est significative. (mais pas de vrai zéro) (distance, temperature(celsius)
- ratio : échelles avec un vrai zéro (poids, age, temperature (kelvin)
à quoi sert l’organisation des données et comment y arrive-t-on
À la base, l’objectif est de simplifier l’information disponible, les données en les organisant.
La distribution des fréquences (effectifs) / (frequency distribution) permet d’y arriver.
quest ce que la distribution de fréquence permet (2)
permet facilement de voir certaines caractéristiques comme l’étendue des scores et leurs zones ed concentration
la distribution de fréquences est convertit en quoi
en graphique. Les deux formes de graphique les plus utilisées sont l’histogramme de fréquences et le
polygone de fréquences.
que sont les HISTOGRAMMEs DE FRÉQUENCE ET POL YGONE
nous représentons souvent les moyennes et les échantillons de données par cette méthode.
quest ce que la tendance centrale
terme générique pour décrire le centre d’une distribution de fréquences d’observations (données).
C’est aussi la valeur « typique » d’une distribution.
La tendance centrale est mesurée à partir de:(3)
- La moyenne [mean].
- Le mode.
- La médiane [median].
Chaque mesure de tendance centrale décrit la valeur « typique » différemment, en fonction de l’objectif visé.
tendance centrale
quest ce que le mode
Le mode est le score qui est le plus fréquent à travers les données recueillies.
ici 6 est le mode
tendance centrale
quest ce que la mediane
La médiane est l’observation qui partage la distribution / les données en deux groupes égaux. (La médiane n’est pas affectée par les scores extrêmes.)
si vous avez une série de chiffres disposés dans l’ordre, vous pouvez trouver la POSITION de la médiane en utilisant cette formule Md = (n+1)/2
ex : (11+1)/2; 6 (la Md se trouve en 6e position).
tendance centrale
Mais, qu’est qu’on devrait faire lorsque le nombre total d’observation est égal/pair? (mediane)
Md=(n+1)/2;(10+1)/2;5,5 (la Md se trouve en position 5.5, entre deux scores).
* on faut prendre les deux scores concernés et en faire la moyenne.
* (93+98)/2=95,5
tendance centrale
quest ce que la moyenne
++ utilisée,
Elle est influencée par les valeurs extrêmes et est sensible aux
changements dans la distribution
* Ne tient pas compte des «sous-groupes»
* Nécessite une mesure de dispersion,
comment calcule-t-on la moyenne
sommation de tout/diviser par la taille d’échantillon
quest ce que la dispersion
La dispersion est liée au concept de tendance centrale et nous renseigne sur la façon dont les scores sont répartis autour de la moyenne.
cest bien beau de savoir que la moyenne est de 56, mais comment les notes sont répartis autour (très éloignées? proches?)
quelles sont les 4 indices de dispersion possibles
- l’étendue (le plus simple) : la différence entre le plus grand score et le plus petit
- l’écart-type (+ utilisé) :
- la variance : écart-type au carré :
- l’intervalle interquartille : distance entre le premier (25e) quartile et le troisième(75e)
quest ce que la variabilité
- Variabilité = quantité de changement que nous voyons.
- Nous examinons la quantité standardisée de changement qui se produit dans la moyenne dans le cadre de l’examen de la tendance centrale. l’indice de dispersion le + utilisé est l’écart-type
comment on calcule l’écart-type
- prendre chaque observation et la soustraire de la moyenne
- prendre le score à la 2
- diviser par le nombre d’observations puis prendre la racine carrée
quest ce que l’asymétrie
L’asymétrie [skew] est la mesure de symétrie d’une distribution de fréquences.
En fonction de la moyenne et de l’écart-type, la forme de la distribution change
◼Si vous avez Asymétrie positive – vous avez plus de scores faibles ◼SivousavesAsymétrienégativevousavez plusdescoresélevés
quest ce que l’applatissement
L’aplatissement [Kurtosis]est la mesure de symétrie d’une distribution de fréquences.
- Distribution leptokurtique (kurtose positive; queues plus minces)
- Platykurtique (kurtose négative; distribution aplatie à la verticale).
quelle est une propriété importante des distribution normale
est symétrique, Cela signifie qu’une valeur de +1 et -1 représente le même emplacement le long de l’axe des X mais existe sur des côtés différents de la moyenne.
une deuxième conséquence de la symétrie est que des quantités très spécifiques d’espace existent entre des points particuliers de la distribution. Notamment, l’écart entre la moyenne et plus ou moins 1ET est de 64%, plus ou moins 2ET est de 95,5% et plus ou moins 3 est de 99,7%.
comment savoir où se situe une observation dans la distribution normale ?
on calcule le score Z
X est un score unique ou un point de donnée, u est la moyenne et ÉT (sigma) est l’écart type.
donne exemple d’un score Z
- Un des 10 étudiants demande à son professeur si elle a bien travaillé en obtenant 80 sur 100 à un test.
- La moyenne était de 70 sur 100
- Cependant, si nous savons que l’ET était de 18, cela change ce que nous savons du test.
- Z = 80-70/18
- Z = 10/18
- Z =0.56
- Ce qui signifie que l’élève a fait mieux
que 71% de la classe à ce test.
faiblesses du rang percentile (2)
- Confusion avec le pourcentage droit (50% =/= 50iem percentile)
- Inégalité des unités dans l’échelle (voir figure 3.10)
Le nombre de points d’un test n’est pas le même pour tous les percentiles. (pg55)
CONVERSION DE Z EN %ILE
donne exemple de comment calculer la conversion
Imaginez que vous postuliez à la faculté de droit de l’Université de Toronto. Ils disent aux candidats qu’ils n’acceptent que les étudiants qui obtiennent une note supérieure au 90e percentile. Si la note moyenne aux examens est de 500 avec un ET de 100, quelle note devez-vous obtenir pour être admis ?
- Z=X–μ/σ
- X=(Z)*σ+μ
Comme 90 se situe entre ces deux valeurs, nous pouvons prendre le score z entre les deux, ce qui donne un score z de 1,285.
- Z=X–μ/σ
- X=(Z)*σ+μ
- X = 1.285*100+500
- X=128.5+500
- X=628.5
Il faut donc un score de 628,5 à l’examen d’entrée pour être admis à la faculté de droit de l’Université de Toronto.
quest ce que les stanines = “STANDARD NINES”
systeme de score pondéré où la Moyenne = 5 ET = ~2 (diff que distribution normale où moyenne=0 et ET=1)
La raison pour laquelle ce nouveau format a été créé est qu’il y a un espace égal entre les intervalles de la distribution normale - sauf aux extrémités. (utilisé dans l’armée)
