Module 8

Question 1

Nommez deux sourcre de variabilité « aléatoire » ou d’imprécision :

Answer 1

• Variation biologique propre à chaque individu
• Variation entre les individus d’un groupe
• Imprécision de l’instrument de mesure
• Imprécision de l’observateur utilisant l’instrument
• Imprécision du sujet mesuré (si une collaboration est requise)

Question 2

Qu’est-ce qu’une erreur aléatoire ?

Answer 2

Variabilité résiduelle dans les données qu’on ne peut expliquer par la présence de biais.

Question 3

Nommez deux moyens de prévenir l’etteur aléatoire (l’imprécision)

Answer 3

• Utiliser des instruments de mesure fiables et valides.
• Accroître la taille de l’échantillon :
• Plusgrandnombredemesuresparindividu
  -Plusgrandnombred’individus

àPlus les échantillons sont petits, plus les estimations risquent d’être variables et de ne pas refléter l’expérience de la population entière.

• Équilibrer l’échantillon.

Question 4

Comment évalue-t-on le rôle du hasard ?

Answer 4

• En faisant un test d’hypothèse.
  et/ou
• En calculant un intervalle de confiance autour de l’estimé.

Question 5

En quoi consiste un test d’hypothèse

Answer 5

• Le calcul d’une « statistique » à partir du résultat dans les échantillons et de la plausibilité de cette statistique (p-
  value), si on suppose que :
  o L’hypothèse nulle (H0) est vraie et que seul le hasard (fluctuation d’échantillonnage) joue un rôle dans les
  résultats (calcul du p-value).
  § ex : La prévalence est nulle ; l’exposition n’a pas d’effet ; les populations sont semblables ; etc.

Question 6

Si la p-valuue (plausibilité) est grande (plus grande que 0.05) , quelle sera notre conclusion quand à l’hypothèse nulle ?

Answer 6

• Si la plausibilité (p-value) est grande, on conclut que le hasard d’échantillonnage peut, à lui seul, expliquer les
  résultats.

Question 7

Si la p-valuue (plausibilité) est petite (plus petite que 0.05) , quelle sera notre conclusion quand à l’hypothèse nulle ?

Answer 7

• Si le p-value est petit, on conclut que le résultat est peu susceptible d’avoir été obtenu par hasard (rejet de H0).

Question 8

La p value dépend de deux paraamètres particuliers, lesquels ?

Answer 8

magnitude de l’effet ET de la taille de l’étude.

Question 9

Vrai ou faux

Aucun p-value, aussi petit soit-il, ne peut complètement exclure le rôle du hasard ; il y a toujours une
probabilité de commettre une erreur de type 2.

Answer 9

Faux

Aucun p-value, aussi petit soit-il, ne peut complètement exclure le rôle du hasard ; il y a toujours une
probabilité de commettre une erreur de type 1

Question 10

Qu’est-ce qu’un intervalle de confiance

Answer 10

• Représente un intervalle de valeurs qui, à un certain niveau de confiance, est susceptible de contenir la valeur du paramètre estimé dans l’étude.

Question 11

Qu’est-ce que veut dire un IC étroit

Answer 11

indiqueunebonneprécisionetdonc,peud’erreuraléatoire.

Question 12

Qu’est-ce qu’indique un IC large

Answer 12

peu de précisionetdonc,davantagedepossibilitéd’erreuraléatoire.

Question 13

Qu’est-ce qu’indique l’intervalle de confiance (par ses valeurs)

Answer 13

• la magnitude de l’effet (association)
• Reflète le fait que le résultat obtenu dans l’étude peut différer de la vérité en raison de la variabilité
  d’échantillonnage.

Question 14

Vrai ou faux ?

Aucun intervalle de confiance, aussi étroit soit-il, ne peut complètement exclure le rôle du hasard.

Answer 14

Vrai

Question 15

Que signifie une erreur de type 1 (alpha)

Answer 15

• Le hasard peut faire apparaître une différence qui n’existe pas en réalité.

Question 16

Que signifie une erreur de type 2 (beta)

Answer 16

• Le hasard peut annuler une différence qui existe réellement.

Question 17

Vrai ou faux

La probabilité de trouver un effet « statistiquement significatif » simplement par un mauvais hasard (erreur α) diminue avec le nombre de facteurs étudiés (ou de comparaisons effectuées).

Answer 17

Faux

La probabilité de trouver un effet « statistiquement significatif » simplement par un mauvais hasard (erreur α) AUGMENTE avec le nombre de facteurs étudiés (ou de comparaisons effectuées).

Question 18

Nommez moi deux caractéristiques de la signification statistique (i.e. association statistiquement significative)

Answer 18

• N’élimine pas complètement le rôle du hasard, mais signifie qu’il est peu probable.
• N’élimine pas la possibilité que les résultats puissent être la conséquence de biais ou d’effet de confusion.
• Ne signifie pas que la relation entre l’exposition et la maladie en est une de cause à effet.
• Ne signifie pas que les différences observées ont une « signification clinique » ou biologique.
• Doit être interprétée avec prudence quand elle est inattendue (ex : comparaisons multiples).

Question 19

Nommez moi deux caractéristiques de la non-signification statistique (i.e. association non statistiquement significative)

Answer 19

• Ne signifie pas que les résultats sont nécessairement dus au hasard, mais bien que le rôle du hasard ne peut pas être
  écarté.
• Ne signifie pas nécessairement que l’association n’en est pas une de cause à effet.
• Ne signifie pas que l’association n’a aucune signification clinique.
• Peut signifier que la taille d’échantillon était insuffisante.

Question 20

Qu’est-ce qu’une erreur aléatoire ?

Answer 20

Un manque de précision ou un effet du hasard dans l’estimation qui tend à disparaitre quand on augmente la taille de l’étude

SOURCE: préambule

Question 21

Qu’est-ce qu’une erreur systématique ?

Answer 21

On l’appelle aussi “biais”

Ne sera pas affectée par une augmentation de la taille de l’étude et mènera à une conclusion incorrecte

SOURCE: préambule

Question 22

Comment appelle-t-on une étude peu susceptible à l’erreur aléatoire

Answer 22

Une étude précise

Question 23

Comment appelle-t-on une étude peu susceptible à l’erreur systématique

Answer 23

étude valide