Séance 2 Flashcards
(35 cards)
Pourquoi est-il important de comprendre les types de variables dans une analyse expérimentale ?
Pour appliquer les outils d’analyse adéquats en fonction du type de variable.
Quelles sont les deux grandes catégories de variables ?
Variables qualitatives et variables quantitatives.
Que rapportent les variables qualitatives ?
Elles rapportent une information de nature descriptive, même si elles sont codées numériquement.
Donne un exemple de variable qualitative.
Le type d’appareil utilisé pour consulter un site web (ordinateur, téléphone, tablette).
Quelles sont les deux sous-catégories des variables qualitatives ?
Variables ordinales et variables nominales.
Qu’est-ce qu’une variable qualitative ordinale ?
Une variable où il existe un ordre naturel des catégories, comme le niveau de familiarité (Débutant, Intermédiaire, Avancé).
Qu’est-ce qu’une variable qualitative nominale ?
Une variable qui est une simple étiquette sans notion d’ordre, comme le type d’appareil.
Comment sont mesurées les variables quantitatives ?
Elles sont mesurées sur une échelle ayant une signification intrinsèque, comme le temps en secondes.
Quelles sont les deux sous-catégories des variables quantitatives ?
Variables discrètes et variables continues.
Qu’est-ce qu’une variable quantitative discrète ?
Une variable qui prend des valeurs isolées, comme le nombre de clics sur un site web.
Qu’est-ce qu’une variable quantitative continue ?
Une variable qui prend ses valeurs dans un intervalle, comme le temps de complétion d’une tâche en minutes.
Qu’est-ce que la “zone grise” des variables ?
Certaines variables peuvent être classées différemment selon la méthode de mesure, par exemple, le temps de complétion d’une tâche peut être quantitatif continu, discret ou qualitatif ordinal selon la façon dont il est mesuré.
Donne un exemple de variable discrète souvent traitée comme continue.
Le chiffre d’affaires d’une entreprise est une variable quantitative discrète, mais avec un grand nombre de valeurs possibles, il est généralement traité comme une variable continue.
Quel est l’objectif de la capsule sur les variables indicatrices ?
Introduire le concept de variable indicatrice, une forme de variable qualitative couramment rencontrée.
Qu’est-ce qu’une variable indicatrice ?
Une variable qui indique, par un « 1 » ou un « 0 », si une propriété est satisfaite.
X = 1 si la propriété est satisfaite
X = 0 sinon
Quelles sont les caractéristiques des variables indicatrices ?
Ce sont des variables binaires, comportant uniquement deux valeurs possibles (1 ou 0).
Donnez un exemple de variable indicatrice.
Si un utilisateur a accompli une tâche :
Résultat = 1 si la tâche est réussie
Résultat = 0 sinon
Comment coder une variable indicatrice ?
Il est fréquent de devoir coder des variables indicatrices lors de l’analyse de données.
Exemple pour cinq sujets d’étude :
N° d’utilisateur Issue de la tâche Résultat
01 Réussite 1
02 Échec 0
03 Échec 0
04 Réussite 1
05 Réussite 1
Quelle fonction les logiciels possèdent-ils pour le codage de variables indicatrices ?
Tous les logiciels possèdent une fonction SI pour faciliter le codage.
Q: Peut-on définir une variable indicatrice à partir d’une variable non binaire ?
Oui, il est souvent pertinent de définir une variable indicatrice à partir d’une variable non binaire.
Exemple :
Variable : 1 si le temps de complétion ≥ 120 secondes, sinon 0.
Pourquoi utilise-t-on le code 0-1 pour les variables indicatrices ?
Le code 0-1 facilite certaines analyses statistiques et l’interprétation des résultats obtenus.
Exemple : Proportion de réussite = 3/5 = 60%.
Q: Quelle est la moyenne des variables indicatrices ?
A: La moyenne des valeurs de la variable indicatrice est la proportion d’observations avec la propriété satisfaite.
Formule : Moyenne des valeurs de X = Proportion d’observations avec propriété satisfaite.
Qu’est-ce que les représentations graphiques et quelle est leur signification ?
Les représentations graphiques sont des outils puissants pour décrire et communiquer les caractéristiques des données, couramment utilisés en statistiques descriptives.
Que mesure l’étude dans l’exemple fourni ?
L’étude mesure les émotions des sujets à l’aide d’un logiciel qui reconnaît les expressions faciales pendant qu’ils visionnent une publicité, mesurant l’intensité émotionnelle sur une échelle de 0 à 100 %.
