Module 3 Flashcards

1
Q

Quels sont les 3 façons de représenter le contenu d’une variable?

A

1- Par distribution de fréquence
2-Par des indicateurs de tendance centrale
3- Par des indicateurs de dispersion

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Q

Quelle est la différence entre la fréquence absolue et la fréquence relative?

A

La fréquence absolue est le nombre de fois qu’un score apparaît dans une distribution de fréquence tandis que la fréquence relative correspond au pourcentage d’observations (participant) qui ont obtenu ce score

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3
Q

Vrai ou faux?

les tableaux de fréquence sont très complet c’est pourquoi ils sont très utilisés.

A

faux

ils sont peu utilisés parce qu’ils prennent trop de place avec de gros échantillons

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4
Q

Quel est le désavantage d’une distribution de fréquence groupée?

A

Certaines informations sont présentes avec moins de précision

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5
Q

Vrai ou faux?

Lorsque le nombre de participant est élevé il est avantageux d’utiliser un histogramme

A

vrai

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6
Q

Quelles sont les 4 méthodes utilisées pour représenter les données?

A

1- Tableaux
2-Histogramme
3-Diagramme en feuille
4-Diagramme en boîte

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7
Q

Que représente les 5 courtes lignes sur le diagramme en boîte?

A

représente la valeur des quatre quartiles (exprimés en rang centile)

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8
Q

Quels sont les avantages du diagramme en boîte?

A
  • Donne une vue d’ensemble peu importe le nombre de score
  • Puisqu’il utilise les rangs centiles à titre de points de démarcation, on sait que la proportion des scores inclus entre 2 points est de 25%
  • il y a 50% des scores à l’intérieur de la boîte
  • il y a toujours 50% des scores au-dessus et en-dessous de la ligne médiane
  • des valeurs extrêmement éloignées des valeurs attendues sont illustrées par des cercles ou des étoiles
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9
Q

Quand est-il utile d’utiliser des indicateurs de tendances centrale et de dispersion?

A

lorsqu’on veut décrire la distribution avec des indices mathématiques

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10
Q

Vrai ou faux?

Lorsqu’une distribution est parfaitement normale, la moyenne, le mode et la médiane ont la même valeur?

A

vrai

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11
Q

En général, est ce qu’on préfère utiliser la médiane ou la moyenne?

A

la moyenne

cependant elle est très sensible aux valeurs extrêmes

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12
Q

Quelles sont les 3 mesures de dispersion?

A
  • étendue
  • variance
  • écrat-type
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13
Q

Vrai ou faux?

La distribution normale théorique est en forme de pente linéaire?

A

faux

elle est en forme de cloche

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14
Q

On retrouve combien de pourcentage des scores avec un écart type en dessous de la moyenne?

A

68%

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15
Q

On retrouve combien de pourcentage des scores avec 2 écarts types en dessous de la moyenne?

A

96%

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16
Q

On retrouve combien de pourcentage des scores avec 3 écart type en dessous de la moyenne?

A

99%

17
Q

Qu’est ce que la distribution d’échantillonnage?

A

Elle représente la distribution des moyennes de plusieurs échantillons tirés d’une même population

18
Q

Quelle est la mesure de dispersion de la distribution d’échantillonage?

A

c’est l’erreur standardisée de la moyenne (SEM)

19
Q

Qu’est-ce que l’intervalle de confiance?

A

C’est l’intervalle dans lequel la moyenne de la population a une probabilité de se trouver.
Normalement, la valeur de P est de 95%
utilise la moyenne, l’écart-type et le nombre de participant de l’échantillon pour trouver l’intervalle dans lequel la moyenne de la population devrait se trouver

20
Q

Qu’est ce que le concept d’erreur significative?

A

C’est la vérification que la différence entre les moyennes de 2 échantillons est statistiquement significative

21
Q

Qu’est-ce que le niveau alpha?

A

C’est la probabilité de conclure que les moyennes sont différentes alors qu’elles sont équivalentes.
Elle est généralement de 5%
il y a donc seulement 5% de chance que la différence entre les moyennes soit due à une erreur d’échantillonnage et pas une vraie différence

22
Q

Quelles sont les conditions pour utiliser les tests paramétriques?

A
  • utilisent la moyenne, l’écart-type et la variance
  • Doit avoir ses prémisses:
    1. Distribution normale de la variable
    2. Homogénéité des variances (écart-type)
    3. Indépendance et dépendance
23
Q

Quels sont les facteurs influençant les tests paramétriques?

A

1) écart entre les moyennes d’échantillons comparées
2) la taille des échantillons
3) la dispersion des données
* les deux derniers points ont une influence sur l’erreur standardisée de la moyenne*

24
Q

quand utilise t-on les tests non-paramétriques?

A

Lorsque les prémisses ne sont pas respectées ou utilisés avec les échelles de mesure nominale/ordinale
Par exemple, lorsque le nombre de participant est petit

25
Q

Quels sont les 4 critères de sélection pour choisir le tests statistiques pour l’analyse des différences?

A
  1. respect des prémisses de base
  2. types d’échelles de mesure
  3. nombre d’échantillon
  4. types d’échantillons (dépendants ou indépendant)
26
Q

Quel test est utilisé si on compare les moyennes de 2 échantillons différents indépendant ?

A

Le test-t données indépendantes

27
Q

Quel test est utilisé si on compare les moyennes de 2 échantillons indépendants différents mais que les prémisses ne sont pas respectées?

A

Le test mann-whitney

28
Q

Quel test est utilisé en présence de plus de 2 échantillons indépendants qui respectent les prémisses?

A

test analyse de la variance (ANOVA)

29
Q

Quel test utilisé en présence de plus de 2 échantillons indépendants qui ne respectent pas les prémisses?

A

test Kruskal-Wallis

30
Q

Quel test est utilisé si la variable d’intérêt est mesurée à partir d’une échelle de mesure nominale dichotomique ?

A

Chi-carré

pour analyse échantillon de 2 échantillon ou plus

31
Q

Quel test utilisé lorsque le même groupe de participant est mesuré 2 fois (la première mesure est utilisée comme contrôle de la deuxième)?

A

Le test-t pour échantillon dépendant

32
Q

Quel test est utilisé si les prémisses ne sont pas respectées en présence de 2 échantillons dépendant et qui se base sur la différence entre les 2 observations d’un même participant?

A

le wilcoxon signed rank test

33
Q

Quel test est utilisé lors d’une expérimentation a plus de 2 temps de mesure et dont les prémisses sont respectées?
L’analyse est basée sur les différences entre les temps de mesure

A

l’analyse de la variance à mesure répétée (ANOVA à mesure répétées)

34
Q

Quel test est utilisé lorsque les prémisses ne sont pas respectées et que le test est basé sur le rang des observations plutôt que sur leurs valeurs?

A

Test ANOVA de Friedman

35
Q

À quoi sert un coefficient de corrélation?

A

Il permet de déterminer la direction et la force de relation entre 2 variables et si elle est statistiquement significative

36
Q

Vrai ou faux?

Le coefficient de Pearson est utilisé pour des variables ayant une échelle nominale ou ordinale?

A

Faux

Entre deux variables ayant des échelles par intervalle ou proportionnelle

37
Q

Est-il possible de calculer un coefficient de corrélation si le graphique de la corrélation semble curviligne?

A

Non, il faut que la relation soit linéaire

38
Q

Quand utilise t-on un coefficient de corrélation de Spearman?

A

Si une des deux échelles est de type ordinal