Cours 2

Question 1

Quel est le test utilisé pour comparé des moyennes ?

Answer 1

Le test T

Question 2

Vrai ou Faux - Est-ce que le test T peut être utilisé avec un seul échantillon ?

Answer 2

Oui

Question 3

Quels sont les trois types de test T

Answer 3

Test T à un seul échantillon, échantillons appariés, deux échantillons indépendants

Question 4

Quels type d’analyse peut répondre à des questions de recherches pour des modèles impliquant deux moyennes ou plus ?

Answer 4

Analyse de variance

Question 5

Quel est le test utilisé pour s’assurer de la distribution normale de l’échantillon (2 réponses)

Answer 5

• Kolmogorov Smirnov (KS) avec la corretion de Lellie Force
• Chapiro-Wilk (CW)

Question 6

Le test t est un type d’analyse statistique couramment utilisé en psychologie, particulièrement lorsque_______________, que les variance entre les groupes sont_______________________ et que les observations sont _________, comparer les ______________________ en ___________ groupes et déterminer si les différences observer sont ______________

Answer 6

Les données respectent l’hypothèse de normalité de la distribution, que les variance entre les groupes sont homogènes et que les observation sont indépendante, pour comparer les moyennes en deux groupes et déterminer si les différences observer sont statistiquement significatives

Question 7

Le seuil du p est une convention - Vrai ou Faux

Answer 7

Vrai

Question 8

Des méthodes statistiques actuelles comme le _______ sont appliquées lorsque la distribution des données n’est pas normale

Answer 8

bootstrap

Question 9

À quoi sert le bootstrap ?

Answer 9

D’augmenter le N afin de pouvoir avoir une distribution normale.

Question 10

Comment fonctionne le bootstrap ?

Answer 10

Il rééchantillonne les données d’origine

Question 11

Qu’est-ce que offre le bootstrap comme alternative ?

Answer 11

offrant ainsi une alternative robuste aux tests paramétriques qui supposent la normalité.

Question 12

Que veux dire l’abréviation Statistique T

Answer 12

Statistique de test d’hypothèse ?

Question 13

Qui est Gosset ?

Answer 13

Student

Question 14

Comment est communément appel le test t à un échantillon ?

Answer 14

Test à échantillon unique ?

Question 14

À quoi servait au départ le Test T

Answer 14

Méthode économique pour contrôler la qualité de la bière

Question 15

Un test t à un échantillon (également appelé “test à échantillon unique”) permet _____________ de notre échantillon diffère d’une ________________, souvent désignée comme la “__________________”.

Answer 15

D’évaluer si la moyenne
Valeur constante connue
Valeur test

Question 16

La valeur test fait référence à : (3 éléments)

Answer 16

Un point médian dans le distribution de la variable test
Une valeur moyenne de la variable test sur la base de recherches précédentes;
Le niveau de chance de performance pour la variable test.

Question 17

Quels sont les prérequis avant d’effectuer un test T à un échantillon ?

Answer 17

• La distribution des données doit être normale
• Homogénéité de la variance
• Indépendance des données
• Puissance et distribution non normale

Question 18

Pour avoir une valeur de p relativement précise, il faut avoir exactement une distribution normale - Vrai ou Faux

Answer 18

Faux, il peut avoir une légère violation de la normalité

Question 19

Quels sont nos options lorsque la distribution n’est pas normale

Answer 19

Agrandir la taille de l’échantillon pour rendre la distribution normale
Ou utiliser des analyses non paramétriques

Question 20

Quel est la limite du N pour l’utilisation du Chapiro-Wilk ?

Answer 20

50

Question 21

Si plusieurs groupes sont comparés, il est important que les _________ entre les groupes soient similaires. Une violation de cette hypothèse ______________________________.

Answer 21

variances
influencer les résultats du test t.

Question 22

Pour les test t à un échantillon : Les observations doivent être ______________ les unes des autres. Une ___________ entre les observations pourrait biaiser les résultats et rendre les conclusions du test __________.

Answer 22

indépendantes
dépendance
incorrectes

Question 23

Pour le test T à un échantillon : La puissance de ce test peut être réduite si la distribution de la population présente _________________ par rapport à la normalité, notamment en cas de problèmes de kurtosis (distribution ____________ ou _____________) ou ______________ marquée.

Answer 23

une forte déviation
platikurtique
leptokurtique
d’asymétrie

Question 24

Quel est le test utiliser pour tester l'homogénéité

Answer 24

L'analyse de Levene

Question 25

La puissance est un concept basé sur le _________ et permet de dire la _________ des résultats

Answer 25

Pourcentage Certitude

Question 26

Quel est pourcentage acceptable en terme de puissance ?

Answer 26

80%

Question 27

Quel est le problème d'un grand N

Answer 27

Chaque petites différences significatifs

Question 28

Quand utiliser le bootstrap

Answer 28

Lorsque la normalité de la distribution est violé ou que la taille de l'échantillon est trop petite pour garantir que le Test T fournira des résultats valides. Lorsque l'homogénéité des variances n'est pas respectée

Question 29

Expliquer le principe du bootstrap ? (comment cela fonctionne)

Answer 29

Le bootstrap est une méthode de rééchantillonnage consistant à tirer de nombreuses sous-échantillons (avec remise) des données observées pour estimer la distribution de la statistique test. Plutôt que de s'appuyer sur des distributions théoriques comme la distribution normale, le bootstrap construit une distribution empirique basée sur les données réelles.

Question 30

Avantage du bootstrap dans un test t à un échantillon ?

Answer 30

- Pas de supposition de normalité : Le bootstrap ne repose pas sur l'hypothèse que les données suivent une distribution normale. - Robustesse aux échantillons de petite taille : Avec des petits échantillons ou des échantillons non représentatifs, le bootstrap peut fournir des estimations fiables. - Puissance accrue : Lorsque les hypothèses de normalité sont violées, l’utilisation du bootstrap peut maintenir une bonne puissance statistique

Question 31

Quels sont les limites de l'utilisation du bootstrap dans un contexte de test t à un échantillon ?

Answer 31

- Temps de calcul : Le bootstrap peut être coûteux en termes de calcul, car il nécessite de nombreuses rééchantillonnages (bien que cela soit de moins en moins problématique avec les outils informatiques modernes). - Dépendance à l'échantillon original : Si l'échantillon original est biaisé ou non représentatif, les résultats bootstrap peuvent également l’être.

Question 32

La taille d'effet est un convention - Vrai ou faux

Answer 32

Faux, c'est un concept

Question 33

Les tailles d'effet conventionnelles pour le test t, telles que proposées par Cohen (1988), sont : 0,2 (______), 0,5 (_______) et 0,8 (_______).

Answer 33

petit effet effet modéré Grand effet

Question 34

Vrai ou Faux : Les résultats ne peuvent pas être significatif si la taille d'effet est petite.

Answer 34

Les résultats peuvent être significatif mais sans importance puisque la taille d’effet serait petit.

Question 35

La taille d'effet (d) peut être appelé :

Answer 35

Le (d) de Cohen

Question 36

Quel est la formule mathématique du d de cohen

Answer 36

La différence de moyenne divisé par l'écart type

Question 37

Interpréter les résultat suivant : N = 30 Mean = 54.63 Std Deviation : 10.327 Std Error Mean : T = 2.457 Df : 29 Sig = 0,020 Mean difference : 4.633 Lower : .78 Upper : 8.49

Answer 37

N = 30 participants Moyenne = 54.63 Écart type = 10.327 T = 2.457 Degré de liberté = 29 Différence de moyenne = 4.633 Intervalle de confiance : .78 à 8.49

Question 38

Une théorie indique - Vrai ou faux

Answer 38

Faux, elle propose

Question 39

Quel est le graphique typique d'un test T

Answer 39

Un histogramme

Question 40

Rapporter les résultat suivant en format APA : N = 30 Mean = 54.63 Std Deviation : 10.327 Std Error Mean : T = 2.457 Df : 29 Sig = 0,020 Mean difference : 4.633 Lower : .78 Upper : 8.49

Answer 40

1. Décrire le test : "Un test t à un échantillon a été effectué pour évaluer si la moyenne des scores de Dépression était significativement différente de 50, la moyenne acceptée pour les adolescents de sexe masculin en général" 2. Indiquez les résultat du test statistique et la statistique de l'ampleur de l'effet : Avec un alpha fixé à 0,05, le test t à un échantillon était significativement différent de 50, t(29) = 2,46, p = 0,02. L'ampleur de l'effet (la taille de l’effet) (d = 0,45) indique un effet moyen". 3. Présentez des statistiques descriptives pertinentes, telles que la moyenne et l'écart-type pour un test t à un échantillon : "les statistiques descriptives peuvent être rapportées dans le texte comme M = 54,63, SD = 10,33." 4. Indiquez un intervalle de confiance lorsque c'est possible. L’intervalle de confiance nous permet de prendre une estimation de l'intervalle du paramètre d'intérêt (par ex.: la moyenne, la différence moyenne ou la corrélation). Par exemple: "L'intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne ÉBD se situe entre 50,78 et 58,49, et l'hypothèse selon laquelle la moyenne ÉBD de la population est de 50 a donc été rejetée au niveau alpha de 0,05". Ou encore : "L'intervalle de confiance à 95 % [50,78 ; 58,49] indique que l'hypothèse selon laquelle la moyenne du ÉBD de la population est de 50 a été rejetée au niveau alpha de 0,05".