MODULE 5

Question 1

Un histogramme représente quoi?

Answer 1

la distribution d’une variable pour un groupe de participants

Question 2

À l’aide d’un histogramme, comment on peut mesurer l’amplitude de la différence entre les groupes?

Answer 2

En comparant les mesures de tendance centrale des distributions

Question 3

Est-ce qu’on peut obtenir les centiles de façon visuelle à l’aide de l’histogramme?

Answer 3

il est difficile de les obtenir avec précision. (ex: savoir que le 2,5% centile est -11%). on utilise les statistiques descriptives de l’histogramme pour obtenir les centiles avec plus de précision

Question 4

le 97,5% centile d’un ECR avec 1000 participants correspond à quoi?

Answer 4

La valeur X pour laquelle il y a 25 participants qui ont une valeur plus grande ou égale à X
pourquoi 25? (1000-25)/1000 = 97,5%

Question 5

un intervalle de confiance de niveau 95% veut dire quoi en terme d’histogramme?

Answer 5

que 95% des valeurs obtenues se situent entre les bornes de l’intervalle.

Question 6

avec une seule étude, est-il possible de créer un histogramme?

Answer 6

oui, avec les CRP des patients, mais on ne peut faire un histogramme de la réponse obtenue, il faut utiliser le TCL pour cela.

Question 7

le TCL permet quoi dans le cadre d’un ECR?

Answer 7

d’estimer la distribution de la réponse (ex: différence entre 2 tx) à partir d’un seul ECR –> approximation de l’histogramme avec 1 seul ECR

Question 8

qu’est-ce qu’une loi?

Answer 8

une distribution «standard» définie par les statisticiens pour approximer les distributions des différences entre les groupes. (sera pas toujours une loi normale, peut être différent!)

Question 9

quelle est la caractéristque principale de la loi normale?

Answer 9

la somme de toutes les fréquences des colonnes de l’histogramme donne le nombre de patients de l’étude

Question 10

l’aire sous la courbe d’une loi est égale à quoi?

Answer 10

1 (100%) –> permet de calculer des probabilités (centiles)

Question 11

si on obtient une différence de 20% entre les tx expérimental et placebo et que la probabilité d’obtenir une telle différence sous la condition que les tx sont équivalents est de 0,00001, que peut-on conclure?

Answer 11

que la simulation a probablement été effectuée avec des incidences cumulées inégales. tx exp n’est pas égal au tx placebo.

Question 12

la loi normale est définie par quels paramètres?

Answer 12

moyenne et écart-type.

Question 13

la loi normale est de quelle forme?

Answer 13

cloche

Question 14

l’axe des x va de:

Answer 14

-infini à infini. les ailes de la courbe ne touchent jamais l’axe des x

Question 15

quelle est la P(X=y) où y est une valeur de l’axe des x? et X est une variable obtenue d’un ECR

Answer 15

0 (1/infini)

Question 16

qu’est-ce qui caractérise une loi normale centrée et réduite?

Answer 16

la moyenne est de 0 et l’écart-type est de 1

Question 17

une variable X d’une distribution suivant une loi normale peut être centrée et réduite par quelle transformation?

Answer 17

Z= (X-moyenne)/écart-type

*écart-type peut aussi être erreur-type si on parle de la distribution de la réponse

Question 18

en pratique est-ce que la moyenne et l’écart-type de la distribution de la réponse sont connus?

Answer 18

non, on doit les estimer à partir de la moyenne et l’écart-type obtenus dans l’ECR (l’échantillon)

Question 19

nomme moi les centiles d’une loi normale (concentration des observations autour de la moyenne)

Answer 19

68% des observations sont entre moyenne - écart-type et moyenne+ écart type
95% des observations sont entre moyenne - 2x écart-type et moyenne + 2x écart-type
99% des observations sont entre moyenne - 3x écart-type et moyenne + 3 x écart-type

Question 20

nomme moi les centiles d’une loi normale centrée et réduite

Answer 20

68% des observations entre -1 et 1
95% des observations entre -2 et 2
99% des observations entre -3 et 3

Question 21

pour quelle taille d’échantillon la loi de student devient très similaire à la loi normale?

Answer 21

n>30

Question 22

dans quel contexte on utilise la loi de Student?

Answer 22

quand n<30

Question 23

qu’est-ce qu’un théorème?

Answer 23

un énoncé mathématique dont on peut démontrer l’exactitude en utilisant les présupposés du théorème

Question 24

lorsqu’on calcule une probabilité à partir d’un seul ECR’ quelle valeur utilise-t-on comme moyenne?

Answer 24

la valeur obtenue à partir de la condition spécifiée dans la probabilité (ex: Ce - Cp =0 –> moyenne = 0)

Question 25

quels sont les 3 présupposés du TCL?

Answer 25

1. Indépendance
   le résultat d’un participant ne donne aucune info sur le résultat d’un autre participant
2. identiquement distribué
   la variable X a la même distribution pour tous les patients de l’étude (ex: normale, binomiale, etc)
3. n grand
   la distribution de X sera très loin d’une loi normale si n est trop petit. on veut n>100. dans la majorité des ECRs, cette condition est remplie de base (bcp de patients)

Question 26

la différence ou la somme de 2 lois normales indépendantes est quoi?

Answer 26

une loi normale

Question 27

si X1 suit une distribution N(moyenne1, variance1) et que X2 suit une distribution N(moyenne2, variance2), la distribution de X1-X2 suit une loi normale comment?

Answer 27

N(moyenne1-moyenne2, variance1 + variance2): les variances s’additionnent!!

Question 28

une proportion est une moyenne où les valeurs possibles sont quoi?

Answer 28

0 et 1

Question 29

quelle est la différence entre l’écart-type et l’erreur-type?

Answer 29

l’écart-type est la dispersion d’une variable X dans un échantillon (un seul ECR) alors que l’erreur type est la dispersion d’une moyenne (réponse) dans un ensemble d’échantillons

Question 30

si n est très grand, quelle sera la valeur de l’erreur-type?

Answer 30

presque 0 (SE/racine de n)
logique: si on fait une étude sur l'ensemble de la population, bcp moins de risques d'avoir une erreur aléatoire!!!

Question 31

quelle est la formule exacte de l’erreur-type?

Answer 31

bruh je vais pas écrire tout ca écris la et check les notes de cours

Question 32

comment se nomme le terme ajouté dans la formule exacte de l’erreur-type?

Answer 32

le facteur de correction pour population finie.

Question 33

si n = N, quelle est l’erreur-type?

Answer 33

0

Question 34

si n «<

Answer 34

environ 1

Question 35

est-ce qu’on tient compte de la correction dans les ECRs?

Answer 35

non, car elle est environ égale à 1

Question 36

avec le paradigme fréquentiste, est-ce que la moyenne et l’écart-type ont une distribution?

Answer 36

non, ils sont fixes

Question 37

sous le paradigme bayésien, est-ce que la moyenne et l’écart-type ont une distribution?

Answer 37

oui puisqu’ils ne sont pas fixes

Question 38

quelle est la probabilité d’un évènement pour un paradigme fréquentiste?

Answer 38

sa fréquence relative d’occurence en répétant l’expérience un grand nombre de fois avec les mêmes paramètres fixes!

Question 39

quelle est la probabilité d’un évènement pour un paradigme bayésien?

Answer 39

on assigne à priori une mesure du degré de croyance à un évènement basée sur l’information que nous avons sur le phénomène étudié. ex: selon la forme, le poids et les caractéristiques de la pièce de monnaie, c’est quoi les chances qu’elle soit honnête. puis, on fait l’ECR et avec les résultats qu’on a, on ajoute ces infos à celles qu’on a déjà et on détermine les chances que la pièce soit en effet honnête

Question 40

si on fait un intervalle de confiance, la vraie réponse est fixe et est soit à l’intérieur de l’intervalle, soit à l’extérieur. les probabilités sont sont 1 ou 0 qu’elle soit à l’intérieur de l’IC. Paradigme?

Answer 40

Fréquentiste

Question 41

il n’y a pas de «vraie réponse»fixe, cette réponse a une distribution et donc les probabilités d’obtenir un estimé de la réponse dans l’intervalle de confiance sont complexes à calculer. paradigme?

Answer 41

Bayésien