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Méthodes de recherches II > Cours11_examen2 > Flashcards

Cours11_examen2 Flashcards

(76 cards)

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1
Q

Le but de toutes les statistiques descriptives est de

A

écrire, de façon condensée (parfois un seul nombre), un ensemble de données

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Q

Stats descriptives : vrai ou faux : On veut rarement savoir la valeur des scores individuels d’un échantillon ?

A

vrai

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3
Q

Stats descriptives : Implique l’idée de …
On s’intéresse à des moyens … de transmettre l’information

A

communication
standardisés

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4
Q

Stats descriptives : but des tableaux

A

Condensent l’information en colonnes et rangées

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Q

Stats descriptives
Les tableaux
La première rangée identifie …
La première colonne identifie …

A

le contenu des colonnes
le contenu des rangées

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6
Q

Tableaux : aspects importants ? (4)

A

Numéros séquentiels (Tableau 1, 2, 3…)
Titre bref et clair
Numéro et titre au dessus, centré, lignes séparées Seulement trois lignes horizontales(*)
Aucune ligne verticale

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7
Q

Vrai ou faux : dans un même tableau, les différentes variables peuvent être mesurées sur différentes échelles ?

A

vrai

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8
Q

tableau de distribution d’effectifs simple : aspects importants ?

A

*Chaque score avec sa fréquence d’effectifs *Score sans effectif peut être omis
*Idéal pour variables nominales
*Ordre des rangées = choix personnel

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9
Q

tableau de distribution d’effectifs regroupés : aspects importants ?

A

*Chaque score est associé à un (et un seul) intervalle de classe
*Le nombre d’intervalle doit condenser l’info sans masquer des détails importants (tension économie-détail)
*À utiliser avec variables intervalle- rapports
*Intervalles de taille constante
*Intervalles ouverts aux extrémités si besoin

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10
Q

Comment faire le tableau de distribution cumulative d’effectifs regroupés ?

A

La fréquence rapportée est celle de l’intervalle de classe courant PLUS celle(s) de l’(des) intervalle(s) précédent(s)

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11
Q

Tableau de distribution relative d’effectifs regroupés

A

La fréquence rapportée est non pas absolue (i.e., le nombre de scores de la classe) mais relative (i.e., la proportion de scores dans la classe rapportée)

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12
Q

Qu’est-ce qu’une proportion ?

A

une proportion est un nombre de choses particulières divisé par le nombre total de choses incluant les choses particulières (e.g., nombre d’hommes divisé par nombre de personnes = proportion d’hommes)

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13
Q

Vrai ou faux : Le tableau est très flexible

A

VRAI

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14
Q

Vrai ou faux : Vous pouvez combiner fréquences absolues ou relatives dans un schème cumulatif

A

VRAI

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15
Q

Vrai ou faux : Vous décidez comment organiser vos données

A

VRAI

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16
Q

But tableaux ?

A

résumer / simplifier l’information

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17
Q

Figure de base ?

A

graphique x et y 2D

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18
Q

Figures : Il n’y a pas de manière logique d’ordonner des variables qualitatives sur un continuum

A
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19
Q

Figure données qualitatives : Puisque les scores se distinguent en fonction de leur essence … (2)

A
  • Ils ne peuvent se toucher lorsque représentés le long d’une dimension
  • Ne peuvent pas être liés par des lignes ou autres connecteurs
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20
Q

Figure données qualitatives : exemples ?

A

le graphique à bâtons
le graphique à secteurs (ou pointes de tarte)

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21
Q

Vrai ou faux : le graphique à secteurs (ou pointes de tarte) est fréquent en psychologie ?

A

FAUX

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22
Q

le graphique à bâtons : aspects importants (3) ?

A

*Pas de cadre autour du graphique (les seules lignes sont celles identifiant les axes)
*Pas de contact entre les bâtons
*Légende à texte aligné à gauche sous le graphique, débutant par Figure #. où # est séquentiel

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23
Q

Graphiques font partis des figures ou tableaux ?

A

figures

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24
Q

Vrai ou faux : on peut utiliser les graphiques à bâtons ou secteurs avec données quantitatives ? À moins de ?

A

faux,
à moins de transformer les scores en mesures nominales or ordinales

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25
Données quantitatives : exemples de figures ?
Polygones de fréquences Histogramme
26
Polygones de fréquences : 3 aspects importants ?
- Il y a un point dans l’espace 2D pour chaque intervalle de classe (ou rang) - Des lignes joignent les points voisins - Généralement un intervalle vide à chaque bout (pas d’intervalle ouvert)
27
Polygones de fréquences : La fréquence de l’intervalle de classe est représenté par... ?
la position du point selon l’ordonnée
28
Polygones de fréquences : Le point est positionné au dessus du centre de l’intervalle le long de l’abscisse Les étiquettes doivent référer à ...?
cette valeur médiane
29
Histogramme : Très semblable aux ... ?
polygones
30
Comment histogramme ? (2)
- une barre horizontale est placée à la hauteur adéquate au-dessus de chaque intervalle de classe - Des lignes verticales (une de chaque côté) joignent la barre à l’abscisse
31
Histogramme : La largeur de la barre correspond à ...?
la largeur de l’intervalle
32
Graphiques à bâtons pour groupes : utile pour ... ?
illustrer la relation entre variables indépendantes et dépendantes
33
VDs représentées par axe ..., VIs le long de l’axe des ... ?
y = vd x = vi
34
Graphiques à dispersion : Représentent le score sur ... variables pour chaque membre de l’échantillon
deux
35
Graphiques à dispersion : 2 aspects importants ?
- Une variable est assignée à x, l’autre à y - Pour chaque participant, un point représente son score sur les deux variables
36
Comment biaiser perception sur graphique (2)
- grandir l'échelle - grossir le bonhomme largeur ET longueur (x2 est finalement x4)
37
Mesures centrales : c'est quoi?
Par mesure ou tendance centrale, on réfère à un nombre qu’on prétend typique ou représentatif d’un ensemble de scores
38
Mesures centrales : Les trois mesures plus communes en psychologie ?
Mode Médiane Moyenne
39
Mode ?
Le mode est le score qu’on observe le plus souvent
40
Le chiffre le plus fréquent est 3, donc le mode est ?
3
41
Une distribution peut avoir deux modes ou plus En quel cas, on dit qu’elle est ... ou ..., respectivement
bimodale multimodale
42
Mode : Pas approprié pour des intervalles de classe car ?
Le score modal n’est pas nécessairement dans l’intervalle modal
43
Médiane ?
La médiane est le score au milieu d’une distribution ordonnée
44
Synonyme de 50e centile ?
médiane
45
Médiane : Pour calculer ?
Mettre les scores en ordre de grandeur Calculer (n + 1) / 2 Si le résultat est un nombre entier, il vous donne la position de la médiane Si le résultat est une fraction (e.g., 19.5), il vous dit entre quels scores trouver la médiane (i.e., les 19e et 20e scores) Si ces deux scores diffèrent, on prend leur moyenne
46
Médiane : approprié pour des intervalles de classe ? pourquoi ?
non, L’intervalle médian ne crée pas nécessairement deux moitiés égales
47
Moyenne ?
La moyenne est la somme de tous les scores, divisée par le nombre de scores.
48
Moyenne : propriétés importantes ? (4)
La somme des déviations est égale à zéro Minimise les déviations carrées (Comparé aux autres mesures centrales) Représente la quantité que tout le monde aurait si la caractéristique était distribuée équitablement Changer un seul score change la moyenne (Le même changement pourrait laisser le mode et/ou la médiane inchangés)
49
la moyenne, la médiane et le mode : lequel choisir avec données nominales ?
mode
50
la moyenne, la médiane et le mode : lequel choisir, Plus représentatif?
Mode
51
la moyenne, la médiane et le mode : lequel choisir, Milieu?
médiane
52
la moyenne, la médiane et le mode : Sensibilité à tous les scores?
moyenne
53
... peu utiles avec distribution bimodale
La moyenne et la médiane
54
Mode et médiane plus représentatives avec données ...
biaisées
55
Pourquoi la dispersion?
Puisque les scores varient
56
C'est quoi dispersion ?
La dispersion est une mesure de la variabilité entre les scores
57
L’étendue ?
L’étendue est la distance entre le score le plus élevé et le score le plus bas
58
calcul étendue
Étendue = maximum – minimum
59
Problèmes avec l’étendue (2)
Basée sur les 2 mesures extrêmes Augmente avec la taille de l’échantillon
60
Vrai ou faux : De nouveaux scores ne feront jamais réduire l’étendue
vrai
61
Étendue interquartile : Utilise les ..e et ..e centiles pour son calcul
25 et 75
62
les ... de scores du milieu servent à évaluer l’étendue interquartile
50%
63
Étendue interquartile : sensible aux scores extrêmes ?
peu
64
Étendue interquartile : stable en fonction de la taille de l’échantillon ?
oui
65
Étendue interquartile : Devrait ... quand l’échantillon grossit si la variable à une distribution ... dans la population
diminuer “normale”
66
Étendue interquartile : Rarement utilisée, sauf dans les graphiques ...
boîte-et-moustaches
67
graphiques boîte-et- moustaches Permettent d’identifier visuellement les : ?
valeurs aberrantes et extrêmes
68
L’écart-type ?
est la racine carrée de la déviation carrée moyenne
69
Vrai ou faux : Les formules d'écart-type diffèrent pour population et échantillon ?
vrai
70
Variance ?
Un indicateur de dispersion très commun, utilisé dans une variété de procédures (analyse de variance)
71
Variance formule ?
Est le carré de l’écart-type
72
Degrés de liberté ?
??? n-2 ?
73
Statistiques inférentielles ?
Méthodes qui vous permettent d’évaluer la probabilité que ce que vous observez dans votre échantillon est vrai dans la population
74
Testent l’hypothèse nulle H0 et vous donnent la probabilité qu’elle soit vraie selon vos résultats, quelle stats ?
inférentielles
75
Stats = ?
outils
76
La question “mais quel test utiliser?” est tjrs solutionnée par deux simple contraintes ? (2)
1. La nature des scores (nominal, ordinal...) 2. Ce qu’on veut savoir des données (différence ou relation...) en lien avec le plan de recherche 3.*forme de la distribution pour s’assurer qu’un test non paramétrique n’est pas plus indiqué

Méthodes de recherches II (4 decks)

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