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Stats, examen 1 Flashcards

(106 cards)

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1
Q

Qu’est-ce qu’un Test value? (3)

A
  1. Il peut représenter le point central dans une échelle de réponse (par exemple dans une échelle de 0 à 10, le chiffre 5 serait le test value puisqu’il s’agit du point central.
  2. La valeur moyenne d’une variable (basée sur des recherches précédentes).
  3. Il peut représenter le niveau de chance.
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2
Q

Quand utilise-t-on un test t pour un échantillon?

A

Pour évaluer si la moyenne d’une variable est significativement différente d’une valeur constante, appelé ‘‘test value’’ par SPSS.

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3
Q

Quels sont les prérequis pour effectuer un test t pour un échantillon? (2)

A
  1. La distribution doit être normale.

2. Les données (scores) doivent être indépendantes.

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4
Q

Nommez le ou les graphique(s) les plus pertinents pour l’analyse d’un test t sur un échantillon.

A

Histogramme

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5
Q

Quand utilise-t-on un test t pour échantillons appariés?

A

Il s’agit d’un test qui utilise des données auxquelles chaque cas a des scores en deux variables.

Ce test évalue si la moyenne de la différence entre ces deux variables est significativement différente de zéro. C’est une statistique utilisée à des designs de mesures répétées.

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6
Q

Quelles sont les applications du test t pour échantillons appariés?

A

Les designs de mesures répétées peuvent être avec intervention (ex: mesurer satisfaction au travail avant et après l’instauration d’un programme) et sans intervention (ex: déterminer si les employés sont plus préoccupés par le salaire ou la sécurité au travail).

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7
Q

Quels sont les pré-requis du test t pour échantillons appariés? (2)

A
  1. La différence des scores doit être normalement distribuée (vérifier à l’aide du test S-W ou K-S avec correction Lilliefors)
    - Avec des échantillons moyens ou larges, les valeurs de p peuvent être considérés valides (n>= 30).
  2. Indépendance entre les scores.
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8
Q

Quels sont les graphiques pertinents pour un test t pour échantillons appariés?

A

L’histogramme, la boite à moustache et le error bar.

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9
Q

Pourquoi la boite à moustache est-il un graphique particulièrement pertinent dans le test t pour échantillons appariés?

A

Il permet de voir graphiquement la distribution des deux variables, notamment la médiane.

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10
Q

Pourquoi l’Error Bar est-il un graphique particulièrement intéressant dans le test t pour échantillons appariés?

A

Il permet de voir graphiquement la position de la moyenne et des écarts-types, en considérant l’ensemble des variables à l’étude, notamment la dispersion des variables.

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11
Q

Quelle est la notation d’un test t (pour tous les test t)?

A

t(df en petit) = t; p<0,05

t(df en petit) = t; p<0,01

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12
Q

Quand utilise-t-on un test t pour échantillons indépendants?

A

Lorsqu’on veut évaluer la présence d’une différence significative entre les moyennes de deux groupes différents.

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13
Q

Vrai ou Faux. Avec le test t pour échantillons appariés, chaque cas doit avoir des scores pour deux variables (variable groupe et test).

A

Faux. Le test t pour échantillons indépendants nécessite que chaque cas aient des scores pour deux variables: la variable groupe et la variable test.

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14
Q

Quelles sont les deux types de variables que chaque score doit avoir dans un test t pour échantillon indépendant?

A

La variable groupe et la variable test.

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15
Q

Dans un test t pour échantillon indépendant, laquelle des deux variables (groupe ou test) doit comporter deux catégories? Exemple?

A

Variable groupe.

Ex: Hommes et femmes

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16
Q

Qu’est-ce que la variable test des scores d’un test t pour échantillons indépendants?

A

Il s’agit d’une dimension quantitative.

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17
Q

Quelle variable est la variable dépendante dans les scores d’un test t pour échantillons indépendants?

A

La variable test.

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18
Q

Quels sont les pré-requis d’un test t pour échantillons indépendants (3)?

A
  1. La distribution doit être normale
  2. Vérifier l’égalité de la variance (pour savoir quelle valeur de p il faut retenir)
  3. Les scores de la variable test doivent être indépendants. Par exemple, si qql intègre un groupe, il ne peut pas intégrer l’autre.
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19
Q

Est-il possible de violer le préalable indiquant que la distribution doit être normale pour effectuer un test t pour échantillon indépendant? Le cas échéant, précisez les conditions.

A

Oui, Selon Field (2005), avoir un échantillon modéré (n >= 15 par groupe) ou large (n >= 30 par groupe).

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20
Q

Quels sont les graphiques pertinents à l’analyse du test t pour échantillon indépendants?

A

Error Bar.

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21
Q

Pourquoi le ‘‘Error Bar’’ est-il le graphique le plus pertinent pour l’analyse d’un test t pour échantillon indépendants?

A

Il présente les moyennes et les écarts-types pour chaque groupe.

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22
Q

Que faut-il observer dans un histogramme afin de l’interpréter?

A

Le niveau d’aplatissement et le niveau de symétrie.

Hauteur du sommet? Ecq ça ressemble à une courbe normale? Les deux queues sont-elles éloignées de la courbe normale? Y a-t-il des données abberrantes?

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23
Q

Quel est l’objectif principal d’un test T pour échantillon unique?

A

Comparer la moyenne de notre échantillon à une autre moyenne (test-value).

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24
Q

Comment calcule-t-on le degré de liberté?

A

n-1

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25
La barre d'erreur (''Error Bar'') nous renseigne sur quoi?
1. La répartition des données autour de la moyenne (ecq les données sont regroupées autour de la moyenne ou non). Si les barres sont très petites, bonne moyenne. Sinon, non. 2. La moyenne est-elle représentative de l'ensemble des données? 3. La probabilité d'une différence est-elle significative entre les scores?
26
Dans quel test évalue-t-on la variance?
Test T pour échantillons indépendants.
27
Comment analyser la variance dans un tableau pour le test t pour échantillon indépendant?
On veut que les variances soient similaires. Si le ''sig'' n'est pas significatif, on peut assumer que c'est pareil. Alors, on prend la première ligne du tableau pour procéder à l'interprétation.
28
Que mesure le d de Cohen?
Il évalue la magnitude d'un effet dans une population. (ampleur de la différence)
29
Quel d de Cohen indique un effet fort?
0,8
30
effet de 0,2 d de Cohen?
Effet faible
31
Effet de 0,5 d de Cohen?
Effet moyen.
32
Dans quelles situations peut-on faire de l'inférence dans la barre d'erreur?
On ne peut JAMAIS faire d'inférence avec la Barre d'erreur!! C'est une façon d'exposer les données.
33
Que peut-on analyser dans une barre d'erreur?
1. Chevauchement ex: elles se chevauchent, mais pas parfaitement. La longueur des barres n'est pas égale. 2. Données rapprochées ou non de la moyenne. 3. Pas une statistique inférentielle, même s'il y a chevauchement.
34
Qui sont les auteurs significatifs au 17e siècle?
Le chevalier de Méré Blaise Pascal Pierre Fermat Christian Huygens
35
Qui a élaboré le problème des parties?
le chevalier de MÉRÉ
36
Qu'est-ce que le problème des parties?
par exemple, quand deux personnes jouent à un jeu et et que l'un gagne la partie, mais qu'ils doivent l'interrompre, comment séparer les gains et déterminer le gagnant? La valeur de l'argent se modifie en fonction des probabilités. Mais de MÉRÉ n'a jamais réussi à comprendre cela.
37
Quelle est la contribution de Blaise Pascale et en quoi cela consiste-t-il?
Le triangle de Pascal (ou arithmétique) : expliquer qu'il y a quelque chose d'exponentiel dans les chiffres. Permet entre autres de résoudre le problème des parties. Il a également contribué à résoudre le problème des parties.
38
Quelle est la contribution de Pierre Fermat?
Aide à résoudre le problème des parties.
39
Qui est le premier à avoir écrit un traité sur le calcul du hasard et le calcul de l'espérance?
Christian HUYGENS
40
Qu'est-ce que le calcul de l'espérance, établie par qui?
Le pourcentage de chance que quelque chose se produise. Christian HUYGENS
41
Qui a établi la loi des grands nombres?
Jacob Bernouilli
42
Qu'est-ce que la loi des grands nombres?
Plus la taille de l'échantillon, plus les caractéristiques statistiques de l'échantillon se rapprochent de celles de la population. Ex du lancer: plus on effectuer de lancers, plus on se rapproche du 50-50 pile ou face. Donc la taille de l'échantillon est un élément central dans cette loi!
43
Qui a posé les bases et les propriétés de la loi normale?
Abraham de MOIVRE
44
Qui a énoncé le théorème central limite?
Abraham de MOIVRE
45
Qu'est-ce que le théorème central limite?
Tout sommes de variables aléatoires indépendantes tend vers une variable aléatoire. La convergence en loi de la somme d'une suite de variables aléatoires vers la loi normale. 1ere version de MOIVRE : toutes les variables en général aléatoires devraient se situer habituellement sur la courbe normale.
46
Qu'est-ce que Abraham de MOIVRE a établi comme principe de la loi normale, plus précisément?
La cloche symétrique; permet de savoir où certains individus se situent par rapport à d'autres. Tendance d'une plus grande fréquence vers le centre de la distribution.
47
Qui a précisé les principes de la théorie des probabilités et en quoi cela consiste-t-il?
Abraham de MOIVRE Premières observations systématiques du hasard et de l'incertitude dans les jeux ou dans les phénomènes climatiques.
48
Quelle est la contribution de Simon de LAPLACE?
Il a effectué la démonstration du théorème central limite en se basant sur la théorie des grands nombres.
49
Quelle est la définition d'une probabilité selon LAPLACE?
Fraction dont le numérateur est le nombre de cas favorable et dont le dénominateur est le nombre de cas possibles.
50
Est-ce que la définition de LAPLACE par rapport aux probabilités est adéquate?
Non, car les données n'ont pas toutes les mêmes valeurs. (exemple: questions d'examen)
51
Quelle est la contribution de GAUSS?
1. Il apporte un fondement plus rigoureux à la loi normale. (par exemple, ''Le traitement du signal'' ; lorsqu'un signal est transmis, une perte d'information apparait à cause du moyen de transmission ou du décodage du signal). 2. Élaboration de la méthode des moindres carrés (permet d'étudier et de comparer des données expérimentales) 3. Inclut la notion d'erreur de mesure dans la théorie de la loi normale. (notamment, le fait que plusieurs choses peuvent influencer les réponses, les données). Il y a possibilité de biais.
52
Qui a développé la loi de la distribution des événements rares?
Siméon Denis POISSON.
53
Qu'est-ce que la loi de la distribution des événements rares (ou loi de Poisson)?
Il s'agit de quelle façon on peut observer un comportement en fonction de son nombre d'apparitions dans le temps. Quelque chose qui va décrire le comportement, le nombre d'événements qui se produit dans un intervalle de temps fixé, avec fréquence ou moyenne connue.
54
Qui sont les auteurs importants au 19e siècle?
Tchevychev Markov Galton
55
Quelle est la contribution de Tchevychev?
Il présenta une généralisation de la loi des grands nombres.
56
Quelle est la contribution de Markov?
Il a démontré rigoureusement le théorème central limite.
57
Qu'est-ce que la biométrie anglaise et qui l'a développé?
Étude de l'hérédité Galton
58
Quel mathématicien permet de faire un lien entre la psycho et les stats?
Galton
59
Qu'à développé Galton?
1. Biométrie anglaise (étude de l'hérédité) 2. Fondateur de l'eugénisme 3. Fondateur de la psychologie différentielle
60
Qu'est-ce que l'eugénisme?
Idée que l'on peut influencer la sélection naturelle à notre avantage.
61
Quel était un des objectif principal de la psychologie différentielle?
Quantifier les différente caractéristiques physiques et psychologiques des individus
62
Qu'est-ce que le facteur G et qui l'a développé?
L'intelligence est le facteur G Spearman
63
Quelle est la différence entre Spearman et Pearson?
Les corrélations de Spearman n'exigent pas une loi normale afin de pouvoir les effectuer. La loi normale ne constitue pas un prérequis. On peut donc faire des analyse de données non paramétriques.
64
Vrai ou Faux. Les corrélations de Spearman s'appliquent uniquement sur des valeurs continues.
Faux. Corrélations de Spearman s'appliquent sur des valeurs continues et ordinales.
65
Qu'exigent les corrélations de Pearson?
La loi normale est les données paramétriques.
66
Qui a contribué aux corrélations polychoriques et en quoi consistent-elles?
Pearson. Surtout utilisées pour faire des accords inter-juge; permet d'estimer la corrélation qui serait présente sir les traits évalués avaient été conceptualisés sur une échelle continue. Permet de transformer ces réponses en variables continues pour faire des analyses factorielles ensuite.
67
Qui a travaillé sur le test du khi-carré et qu'est-ce que c'est?
Pearson. Permet d'évaluer sur les résultats sont différents de ce qui est du au hasard.
68
Quelle est la contribution de Gosset?
Il a élaboré le test T de Student (comparaison de moyennes- comparé une moyenne à une valeur connue).
69
Quelle est la contribution de Andrei KOLMOGOROV?
Test de normalité (permet d'évaluer si la distribution est normale ou pas) Test non paramétrique (test Kilmogorov-Smirnov)
70
Qu'est-ce que Fisher a démontré?
Que le test t ne couvre pas des échantillons de grande taille. Il a donc apporté des modifications et a travaillé sur l'analyse de la variance (ANOVA) et analyse factorielle
71
On peut décomposer la statistique en cinq étapes. Lesquelles?
1. Identification de la population et du thème à étudier 2. Cueillette de données 3. Regroupement, classification et présentations des données 4. Comparaison avec des modèles théoriques 5. Interprétation, conclusion et prévision
72
Quelle est la définition de la statistique?
La science qui traite des principes et des méthodes servant à recueillir, classe, organiser, synthétiser et présenter des données numériques. Puis, à partir de calculs précis, analyser, interpréter, tirer des conclusions et prendre des décisions à partir de données numériques.
73
Recensement versus échantillonnage?
Recensement: poser les questions à l'ensemble de la population. Échantillonnage: une partie de la population visée
74
Quelle est la définition de statistique descriptive?
L'étude de l'ensemble des méthodes permettant de cueillir, classe, synthétiser, décrire et présenter des données numériques (qualitatives ou quantitatives).
75
Quelle est la définition de statistiques (ou modèles) probabilistes?
L'étude des phénomènes liés au hasard et à l'incertitude.
76
Quelle est la définition des statistiques inférentielles?
L'étude de l'ensemble des méthodes permettant de tirer des conclusions concernant une population déterminée, à partir de données provenant d'un échantillon choisi dans cette population. En gros: ecq on peut généraliser les résultats de l'échantillon à la population?
77
Pourquoi étudier les statistiques?
1. Les données numériques peuvent constituer un matériel de base important à partir duquel on prend des décisions. (en visant à minimiser les effets ou les biais du chercheur) 2. Pour bien chercher, comprendre et interpréter une information. 3. L'étude de la statistique nous rend capable de lire avec un oeil critique l'information chiffrée; nous permet de comprendre et de mener correctement les expériences, les enquêtes et les travaux cliniques de recherche.
78
Population versus échantillon?
Tout ensemble sur lequel porte une étude statistique versus tout sous-ensemble d'une population
79
Unité statistique?
Les éléments de tels ensembles.
80
Variable statistique?
Attribut ou caractéristique que possède chacune des unités statistiques.
81
Quel est le chiffre qui revient le plus souvent?
Mode
82
Quel est le chiffre au milieu?
Médiane
83
Qu'est-ce qu'une moyenne?
Une valeur qui représente toutes les données
84
Qu'est-ce qu'une moyenne tronquée ou ajustée?
Une moyenne ou les valeurs extrêmes ont été enlevées.
85
Vrai ou Faux. La médiane constitue une mesure de position, mais plus souvent une mesure de tendance centrale.
Vrai.
86
Quelles sont les mesures de tendance centrale?
Mode, Médiane, Moyenne, Moyenne tronquée ou ajustée
87
Quelles sont les mesures de position (non centrale)?
Quartiles, quintiles, déciles, centiles, (médiane)
88
Décrivez les mesures de dispersion.
Étendue: différence entre la plus grande et la plus petite données Écart moyen: moyennes des distances entre chacune des données et la moyenne Variance: moyenne des carrés des écarts Écart-type: racine carrée de la variance
89
Variable statistique qualitative?
Nominale et ordinale
90
Variable statistique quantitative?
Intervalle et proportion
91
Différence entre variable intervalle et proportion?
Dans une variable proportion, le zéro signifie une absence de la caractéristique alors que le zéro dans une variable intervalle ne signifie pas l'absence de la caractéristique.
92
Que faire lorsque confronté à des données manquantes?
1. Estimation éduquée : insérer nous-même une valeur 2. Average imputation: Regarder l'ensemble des participants et regarder la moyenne à l'item 3, par exemple. Attribuer cette valeur au participant avec la valeur manquante. (par contre, réduit la variabilité ; moins apparent avec grands échantillons) 3. Commun point imputation: Avec échelle, donner la valeur centrale au participant. (échelle de 1 à 5, serait 3). On peut aussi donner le mode. 4. Enlever la donnée (plus facile avec grand échantillon) 5. Contacter le participant (pas recommandé éthiquement) 6. Créer un modèle théorique (modèle de régression) qui nous permet de dire ce qu'aurait été la réponse du participant en se basant sur plusieurs variables.
93
Quels sont les indices à vérifier afin d'établir si on a une courbe normale?
1. Mode, médiane et moyenne similaires? 2. Écart-type plus petit que moyenne (ou moitié de moyenne?) 3. Vérifier score Skewness et Kurtosis (score 0 et 1 ou 0 et -1 est acceptable). Plus le chiffre est élevé, plus c'est révélateur d'un problème. 4. Diviser le score de Skewness par son erreur. Le barème doit être entre -1, 96 et +1,96. 5. Comparaison de moyenne attendue et moyenne observée (si c'est semblable, on a plus de chances de se retrouver dans une courbe normale)
94
Qu'est-ce que la moyenne attendue?
Additionner donnée minimum et maximum et diviser par 2.
95
À l'aide de quel indice évalue-t-on une courbe leptokurtique?
Score de Kurtusis positif.
96
Qu'est-ce qu'un score négatif du Kurtosis révèle?
Une courbe platikurtique.
97
Qu'est-ce qu'un score positif et négatif du Skewness révèlent?
SKEWNESS Positif: Asymétrie vers la gauche Négatif : Asymétrie vers la droite
98
Que mesure le Skewness et le Kurtosis?
Skewness: Symétrie ou asymétrique de la courbe (est-ce que la courbe se déplace plus vers la gauche ou la droite?) Kurtosis: Aplatissement de la courbe (est-ce que la courbe est plus aplatie ou vers le haut?)
99
Comment détermine-t-on si on utilise un test Kolmogorov-Smirnov ou Shapiro-Wilk?
En fonction de la taille d'échantillon. Kolmogorov: n =< 50 (50 à 300 participants) Shapiro-Wilk: n > 50
100
Vrai ou Faux. Le test Kolmogorov-Smirnov est un test paramétrique.
Faux.
101
Vrai ou Faux. Dans le test Kolmogorov-Smirnov, il y a H0 et H1.
Vrai.
102
Comment évaluer une distribution normale pour le test Kolmogorov-Smirnov?
H0 = échantillon provient d'une distribution normale H1: Échantillon ne provient pas d'une distribution normale.
103
Comment évaluer une distribution normale pour le test Shapiro-Wilk?
Si p plus petit que 0,05 = rejet de H0 = distribution pas normale Si p plus grand que 0,05 = rejet de H0 = distribution normale (explication à vérifier)
104
Que représente la boite à moustache?
Données en 4 quartiles.
105
Que permet de voir la boite à moustache?
S'il y a des données aberrantes, notamment. VOIR 1. Est-ce que les moustaches sont égales? 2. Est-ce que la médiane est au milieu? 3. Est-ce qu'il y a des données aberrantes?
106
Qu'examine le test Q-Q?
Test de normalité Les points doivent suivre la ligne. S'ils ne les suivent pas= asymétrie. (Mentionner si un côté dévie plus de la ligne que d'autre) explications : quelques/plusieurs quantiles observés s'éloignent de la ligne….

Stats, exam 1 (1 decks)

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