Phase analytique : principe de base en stats Flashcards

(53 cards)

1
Q

Définir statistique descriptives

A

Décrire et résumer les données

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Définir statistiques inférentielles

A

Estimer les paramètres d’une population et vérifier les hypothèses u moyen de test statistiques appropriés

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Définir présentation des résultats

A

figures et tableaux

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Définir interprétation des résultats

A

faire ressortir la signification des résultats et indiquer s’ils confirment ou non l’hypothèse

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

V/F une variable peut prendre un valeur différente selon les individus

A

vrai

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Définir variable qualitative (catégorielle)

A

variable que l’on OBSERVE
qualités reparties en classes
Pas de valeurs numériques (mais peuvent être recordées)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Définir variable quantitative

A

Variable que l’on MESURE

valeurs numériques

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Quelles sont les sous-types de variables qualitative

A

nominale et ordinale

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Quelles sont les sous-types de variables quantitatives

A

discrète et continue

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Définir variable qualitative nominale

A

classe nommées
pas de hiérarchie
Binaires : 2 classes

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Définir variable qualitative ordinale

A

classe ordonnée selon une échelle de valeurs

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Définir variable quantitative discrète

A

discontinue

résultat d’un dénombrement

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Définir variable quantitative continue

A

peut prendre toute valeur numérique

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Les statistique servent à décrire : comment décrire les résultats

A
  1. tableau brut des données
  2. tableau de fréquence
  3. histogramme (distribution de fréquence
  4. polygone de fréquence
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

À quoi servent les mesures en statistiques

A

Décrire et résumer les données afin de les exprimer et de les comparer

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Quelles sont les 2 types de mesures pour résumer les données

A

mesures de tendance centrale (moyenne)

mesures de dispersion

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Définir mesures de tendance centrale

A

résume la position dans un distribution en fonction des valeurs possibles de la variables étudiée

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Définir mesures de dispersion

A

résume l’étalement de la dispersion, ex. la dispersion des valeurs autour de la valeur centrale

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

V/F l’utilisation des mesures de tendance centrale et de dispersion incluent toutes les valeurs

A

Faux, se fait toujours au détriment d’une perte d’information

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Définir la moyenne

A
  • mesure la plus couramment utilisée
  • influencée pas la valeur de toutes les observations et est donc très sensibles à la présence des données extrêmes
  • peut devenir non représentative de l’échantillon si la distribution est fortement asymétrique( valeurs tirent vers le haut ou le bas)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Définir médiane

A

valeur qui occupe la place du milieu

  • environ 50% des observations se trouvent de chaque côté
  • déterminé par le nombre d’observations et non par la valeur de celles-ci
  • rôle purement descriptif
  • pour données sur échelle ordinale
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Dans une distribution parfaitement symétrique comment la moyenne et la médiane intéragissent

A

la médiane sera égale à la moyenne

23
Q

Définir mode

A

valeur la plus fréquente d’une série d’observation (pic de la distribution)

peu utilisée
purement descriptif (pour définir l'allure de la distribution , unimodale ou bimodale

pour données sur échelle nominale

24
Q

Quelles mesures de tendance centrale seront égales lors d’une distribution parfaitement symétrique

A

médiane, moyenne et mode

25
Quel type de mesure résume en un seul nombre la distribution des données
mesure de tendance centrale
26
Qu'est-il nécessaire de savoir pour évaluer une mesure par rapport à la moyenne
savoir comment elle s'écarte de la moyenne
27
Que permettent les mesures de dispersion
d'évaluer le degré d'étalement des scores autour de la moyenne
28
Quelles sont les 4 mesures principales de dispersion
étendue variance écart-type coefficient de variation
29
quelle est la mesure de dispersion la plus utilisée
écart-type
30
Définir étendue
différence entre la valeur al plus grande et la valeur la plus petite d'une série d'observations
31
Définir variance
- mesure de l'étendue des scores basée sur la déviation de chacun de ceux-ci par rapport à la moyenne - somme des carrés des écarts à la moyenne divisé par le nombre d'observation -1 (moyenne des carrés des écart à la moyenne) - représente la valeur globale de dispersion des scores par rapport à la moyenne
32
Plus la variance est grande, plus la distribution sera :
étallée
33
Quel inconvénient à la variance
s'exprime pas une valeur élevée au carré, donc par une unité différente de valeurs de la distribution
34
Définit écart-type
écart-type de l'échantillon est un bon estimé de l'écart-type de la population - on peut l'interpréter comme une mesure linéaire de la variabilité au sein d'une distribution - s'exprime dans les mêmes unités que la moyenne - Dans distribution normale, mesure très importante en raison de la relation existante entre celui-ci et la moyenne
35
Définir erreur-type de la moyenne
donne une idée de la précision avec laquelle la moyenne de l'échantillon est représentative de la moyenne de la population Toujours plus petite que l'écart-type
36
Quelle valeur est plus petite entre l'erreur type de la moyenne et l'écart type
toujours l'erreur-type de la moyenne
37
Quel autre nom donne-t-on à l'erreur-type de la moyenne
écart-type de la moyenne
38
Définir coefficient de variation
c'est le rapport entre l'écart-type sur la moyenne indépendant des unités de mesure (écart-type exprimé en % de la moyenne) exprime le degré de dispersion d'une distribution autour de la moyenne utilise pour comparer la dispersion de deux variable différentes (unités différentes)
39
Comment définir la plus grande dispersion entre deux variables différentes ?
calculer le coefficient de variation
40
comment calculer le coefficient de variation
S/X x100 écart-type / moyenne x100
41
De quoi doit tenir compte l'évaluation d'une mesure
de la moyenne et de la dispersion des scores
42
Que permet les mesures de position
de situer une donnée par rapport aux autres dans un distribution
43
Définir score percentile
situer une donnée p/r aux autres dans une distribution indique le rang d'un score en donnant le pourcentage d'observations se situant au dessous de ce score
44
Qu'indique un score percentile P90
90% des sujets de la population ont un score inférieur
45
Qu'indique un score percentile P50
milieu de la distribution (médiane)
46
Qu'est-ce qu'un quartile
classement en 4 groupes 0-25% (Faible) 25-50%(bon) 50-75%(très bon) 75-100%(excellent)
47
Définir score standardisé
exprime un score en fonction de son écart-type p/r à la moyenne score dont l'écart par rapport à la moyenne s'exprime en unités d'écart-type (-3 à 3) permet de comparer des scores qui n'ont pas le même point de référence (pas lié à des unités)
48
Qu'est-ce que l'inférence statistique
utilise les données de l'échantillon pour estimer les paramètres de la population et vérifier les hypothèses de recherche
49
Qu'est-ce que faire une estimation
tenter de définir les paramètres d'une population à partir des données d'un échantillon
50
Qu'est-ce qu'on suppose en faisant une estimation
- que la valeur observée a peu de chance d'être exactement celle de la population - que cette valeur est néanmoins assez proche si l'échantillon est représentatif - que répétant l'échantillon on trouverait d'autres valeurs relativement proches de la valeur inconnue
51
Qu'est-ce que l'estimation ponctuelle
estimation de la valeur d'un paramètre d'une population faite à partir de la statistique mesurée auprès de l'échantillon
52
Qu'est-ce que l'estimation par intervalle de confiance
estimer un intervalle dans lequel la moyenne inconnue a la plus grande probabilité -s'effectue à partir de la distribution théorique de la courbe normale et du théorème de la limite centrale
53
Qu'est-ce que l'intervalle de confiance
gamme de valeurs dans laquelle devrait se trouver le paramètre de la population