Cours 7

Question 1

Qu’est-ce que l’anova?

Answer 1

C’est une technique inférentielle qui permet de comparer des moyennes obtenues auprès de plusieurs échantillons

Question 2

Qu’est-ce qui diffère l’ANOVA du test T?

Answer 2

Il y a toujours une seule variable indépendante, mais celle-ci possède plus de deux niveaux de traitement

Question 3

Quel est le but de l’ANOVA?

Answer 3

L’anova tente de vérifier si les différences observées entre les moyennes des échantillons correspondent à des différences réelles ou si elles sont attribuables au hasard

Question 4

L’anova permet de vérifier s’il y a … différence significative

Answer 4

L’anova permet de vérifier s’il y a au moins une différence significative

Question 5

Pourquoi n’est-il pas recommandé de faire une série de tests t lorsqu’il y a plus de 2 groupe?

Answer 5

Parce que l’erreur alpha augmenterait!

Si je compare 2 groupes, je ne le fait qu’une seule fois `Comparer A à B. Donc mon erreur alpha est de 0.05

Cependant, si je compare 3 groupe, je dois comparer A et B, B et C et C et A. Je viens de faire 3 test t. Chaque fois, mon erreur alpha s’aditionne, donc la probabilité de faire au moins 1 erreur alpha dans l’ensemble des tests est de 0.15! Ce qui est beaucoup trop gros comme marge d’erreur

Question 6

Sur quel modèle est basé l’ANOVA?

Answer 6

Le modèle linéaire général

Question 7

Comment peut-être décomposé un score?

Answer 7

Le score de l’individu i dans le niveau j = (moyenne de la population) + (variabilité due à l’effet spécifique du niveau j) + (variabilité individuelle –> aussi appelé erreur)

Question 8

Vrai ou faux

La variable erreur est une constante

Answer 8

FAUX

La variable erreur est différente pour tout le monde

Question 9

Vrai ou Faux

L’anova permet d’identifier où se trouve les différences significatives

Answer 9

Faux

Elle permet de savoir s’il y a AU MOINS UNE différence entre les moyennes. Mais elle ne permet pas de savoir où ce situe ses différences

Question 10

Que signifie ANOVA?

Answer 10

ANalysis Of VAriance

Question 11

Qu’est-ce que le rapport F?

Answer 11

1. Le rapport F utilise un numérateur et un dénominateur. On va parler de :
   Variabilité de traitement + variabilité d’erreur / variabilité d’erreur

=
Variance intergroupe / variance intragroupe

2. Ce sont deux estimation de variance qui vont être calculé ensemble
3. Si cela s’approche de 1, ça veut dire qu’il n’y a pas une grande variabilité de traitement. En d’autre mot, le traitement n’est pas efficace/n’est pas mieux qu’un autre

Question 12

Dans l’ANOVA à plan simple, on estime la variance des scores de la population à partir de deux sources de variabilité. Lesquelles?

Answer 12

1. Une estimation à partir des scores intragroupe affectés par l’erreur. Estimation de variance intra groupe
2. Une estimation à partir des moyennes affectées par l’erreur et par le traitement. Estimation de variance intergroupe

Question 13

Comment se fait la comparaison des deux estimations de variance?

Answer 13

À partir d’un ratio : Le rapport F

Question 14

Si les différences de moyennes sont dues au traitement, quelle est la valeur de F?

Answer 14

F > 1

Question 15

Qu’estime-t-on avec la distribution d’échantillonnage du F de Fisher?

Answer 15

On estime la probabilité d’obtenir la valeur de F observée sir la seule source de variabilité est l’erreur (c-à-d Ho est vraie)

Question 16

Dans l’ANOVA’ comment sont appeler les estimations de variances et comment les calcule-t-on?

Answer 16

Dans l’ANOVA, les estimations de variance sont appelées carrés moyens et sont calculées à partir de sommes de carré divisées par les dl

Question 17

Le CMinter est une bonne estimation de quoi?

Answer 17

Le CM inter est une bonne estimation de la variabilité des score dans la population seulenent si Ho est vrai (i.e. que les moyennes d’échantillons proviennent de la même population)

Question 18

Que signifie le fait qu’il n’y a pas au moins 1 différences significative?

Answer 18

Cela signifie que les scores proviennent de la même population/distribution d’échantillonnage

Question 19

Que stipule le théorême de la limite centrale avec l’ANOVA?

Answer 19

Que la variance des scores dans la population est égales à n fois la variance des moyennes dans la distribution d’échantillonnage

Question 20

Le CMintra fourni une estimation de quoi?

Answer 20

Le CM intra donne une estimation des scores de la population peu importe si Ho est vraie ou fausses, car la variance est calculée à partie de la variabilité à l’intérieur des groupes

Question 21

Comment calculer le dl des SC totale?

Answer 21

dl = N-1

où N = nb total de participants

Question 22

Comment calculer le dl des SC inter?

Answer 22

dl = k - 1

Question 23

Comment calculer le dl des SC intra?

Answer 23

dl = k(n-1) ou 9N-k)

où N = nb total de participants

et

n = nb de participants par groupe

Question 24

Quelles sont les conditions d’utilisation de l’ANOVA à plan simple?

Answer 24

1. On a des échantillons indépendants
2. Distribution normale des scores autour de la moyenne
3. Homogénéité des variances
4. VD sur une échelle intervalle ou ratio

Question 25

Que fait-on si la question est unilatéral avec ANOVA?

Answer 25

Il n’est pas question d’unilatéral ou de bilatéral avec ANOVA

Question 26

Écriver l’étape 3 de l’ANOVA à plan simple.

Answer 26

a) Choix du test: ANOVA à plan simple
b) Condition d’utilisation
c) Distribution d’échantillonnage de Fisher avec dl inter (k-1) au numérateur et dlintra (k(n-1)) au dénominateur
d) Calculs

Question 27

Vrai ou faux?

Avec la distribution d’échantillonnage de Fisher, il existe une table pour chacun des dl.

Answer 27

Faux

Il existe une table pour chacun des niveau alpha

Question 28

Avec la table F, il n’y a jamais de …

Answer 28

… valeur négative

Question 29

Pour quelle raison rejet-on Ho dans une ANOVA?

Answer 29

Ho est automatiquement rejetée si Fobs > ou = F critique

Question 30

Avec l’ANOVA, on doit vérifier l’homogénéité des variances, comme avec le test t pour échantillon indépendants. Comment fait-on?

Answer 30

SPSS fait automatiquement le tes de Levene. si sig > 0.05, les variances ne diffèrent pas et la condition est respectée

Question 31

Que fait-on si c’est écrit 0.000 en dessous de sig dans SPSS?

Answer 31

Cela signifie que la probabilité est de 0.00000…1 dans ce cas, on écrit p < 0.001

Question 32

Qu’est-ce qui diffère une ANOVA à plan simple d’une ANOVA à mesures répétés?

Answer 32

La première est réalisée sur des échantillons indépendants et la seconde sur des échantillons dépendants

Question 33

Quels sont les avantages des mesures répétées?

Answer 33

1. Plus puissants au plan statistique (ne possède pas de différencesindividuelles)

Nécessitent moins de sujet

Question 34

Que signifie la puissance statistique?

Answer 34

Qu’il est plus facile de rejeter Ho

En d’autre mots, il est plus facile de détecter des différences significatives au plan statistique

Question 35

Quels sont les inconvénients des mesures répétées?

Answer 35

1. Peut y avoir un effet de persistance et d’apprentissage