Théorie

Question 1

V ou F.

L’analyse statistique inférentielle permet d’estimer les paramètres d’une population et de vérifier les hypothèses.

Answer 1

Vrai

Question 2

V ou F

L’écart type est un indice de tendance centrale pour les variables quantitatives

Answer 2

Faux.

C’est un indice de dispersion

Question 3

V ou F

Le mode est un indice de tendance centrale pour les variables qualitatives

Answer 3

Vrai.

Question 4

V ou F

La notion de variables statistiques regroupe autant les variables discrètes que les variables continues

Answer 4

Vrai.

Question 5

V ou F

Une variable ordinale est une variable qualitative.

Answer 5

Vrai.

Question 6

Dans quelle condition peut-on être amener à conduire un test non paramétrique?

Answer 6

Si la courbe de distribution n’est pas normale et qu’il y a moins de 30 échantillons, on va faire un autre test. Donc celui-ci n’est pas paramétrique

Question 7

Quelle est la principale limite lorsqu’on conduit un test non paramétrique?

Answer 7

On ne peut pas généraliser les résultats obtenus.

Question 8

Qu’est-ce qu’une hypothèse de recherche? (Hypothèse alternative, Ha)

Answer 8

Énoncé prédisant une relation entre deux ou plusieurs variables et impliquant une vérification empirique.

Question 9

Qu’est-ce qu’une hypothèse statistique? (Hypothèse nulle, Ho)

Answer 9

Énoncé concernant les paramètres d’une population qu’on cherche à conserver ou rejeter (égalité, pas de différence). La vérification est connue sous le nom de test d’hypothèses.

Question 10

En statistique, en quoi consiste l’erreur de type 1?

Answer 10

C’est le rejet à tort de Ho.

Question 11

Quel est le seuil de signification utilisé et quel est ce type de science?

Answer 11

< 0,05 et sciences humaines

Question 12

Qu’est-ce qui nous permet de continuer l’analyse si la différence entre les variables d’intérêt n’est pas normalement distribuée?

Answer 12

La loi des grands nombres qui stipule que si nous avons plus de 15 échantillons par groupe, c’est suffisant pour nous garantir des résultats valides.

Question 13

Quelle est la définition de la loi des grands nombres?

Answer 13

Loi selon laquelle les erreurs dues au hasard, tendent à disparaître quand on augmente à l’infini le nombre d’observations.

Question 14

Quelle est l’utilisation de la statistique descriptive?

Answer 14

Lorsque la statistique est utilisée pour étudier dans son exhaustivité un ensemble qui en est lui-même significatif.

Question 15

Quels sont les trois objectifs de la statistique descriptive?

Answer 15

• Obtenir un contrôle des données et éliminer les données aberrantes.
• Résumer les données sous forme graphique ou numérique.
• Étudier les particularités de ces données ce qui permettra éventuellement de choisir des méthodes d’analyse statistique appropriées.

Question 16

Définition de la statistique descriptive?

Answer 16

« Étudier des données se rapportant à une population considérée dans sa totalité. »

Question 17

Définition de la statistique inférentielle?

Answer 17

« Étudier un ÉCHANTILLON dans des conditions permettant de généraliser les résultats obtenus à la population dont est tiré l’échantillon. »

Question 18

Quelle est l’utilisation de la statistique inférentielle?

Answer 18

Lorsque la statistique est utilisée pour étudier les caractéristiques d’une population, à partir d’un sous-ensemble tiré de cette population, appelé lui-même un échantillon,

Question 19

V ou F.

La qualité de l’inférence statistique sera en fonction de la population.

Answer 19

Faux.

Elle sera en fonction de la capacité de l’échantillon à bien représenter la population sous analyse.

Question 20

Quels sont les objectifs de la statistique inférentielle?

Answer 20

• Estimer les paramètres d’une population à partir des statistiques calculées sur un échantillon de celle-ci.
• Vérifier les hypothèses

Question 21

Quelle est la différence entre une hypothèse descriptive et une hypothèse explicative?

Answer 21

H. descriptive: valeur prise par un paramètre dans une population.
H. explicative: relation entretenue par deux ou plus de deux variables dans une population.

Question 22

V ou F

L’analyse statistique univariée sert à décrire la relation entre les variables.

Answer 22

Faux.

Elle ne tient compte que d’une seule variable à la fois et sert à décrire le profil d’une population.

Question 23

V ou F

L’analyse statistique multivariée sert à mettre en évidence les relations entre les variables d’une étude.

Answer 23

Vrai.

Tient compte de plus de deux variables.

Question 24

V ou F

Lorsque l’analyse tient compte de deux variables, elle est dite multiple.

Answer 24

Faux,

Elle est dite bivariée.

Question 25

Met en ordre décroissant les concepts suivants (du plus large, au plus spécifique) : Indicateurs, Dimensions, Variables, Concepts

Answer 25

1. Concepts
2. Dimensions
3. Indicateurs
4. Variables

Question 26

Qu’est-ce qu’une mesure nominale? Et donnez un exemple.

Answer 26

C’est quand les nombres assignés aux catégories n’ont aucune valeur numérique.
Ex: Homme = 0, Femme = 1

Question 27

Qu’est-ce qu’une mesure ordinale? Et donnez un exemple.

Answer 27

C’est quand il existe un rapport d’ordre entre les catégories.
Ex: Primaire = 1, Secondaire = 2, Collégial = 3, Universitaire = 4

Question 28

Qu’est-ce qu’une mesure intervalle? Et donnez un exemple.

Answer 28

C’est quand le niveau de mesure est mesuré sur une échelle intervalle.
Ex: Résultat à un test d’aptitude (54, 81, 108)

Question 29

Qu’est-ce qu’une mesure proportionnelle? Et donnez un exemple.

Answer 29

C’est quand le niveau de mesure est mesuré sur une échelle proportionnelle.
Ex: Âge (10, 20, 25, 26, ..)

Question 30

V ou F.

Une variable intervalle ou proportionnelle ne peut être réduite en une variable ordinale ou nominale.

Answer 30

Faux.

Elles peuvent être réduites sous ces deux formes.

Question 31

Qu’est-ce qu’une variable statistique discrète (discontinue) ?

Answer 31

C’est une variable qui ne peut prendre que des valeurs entières.
Ex: nb de personne à la charge d’un chef de famille

Question 32

Qu’est ce qu’une variable continue?

Answer 32

C’est une variable qui peut prendre toutes les valeurs possibles entre deux entiers consécutifs.
Ex: le temps, le revenu, les dépenses, l’âge.

Question 33

Quels sont les quatre niveaux de mesure?

Answer 33

Nominal
Ordinal
Intervalle
Proportionnelle

Question 34

Quels sont les deux types de variables statistiques?

Answer 34

Quantitative et qualitative.

Question 35

V ou F.

Les variables nominales et ordinales sont considérées comme des attributs ou des caractères

Answer 35

Vrai.

C’est pourquoi ce sont des variables statistiques qualitatives.

Question 36

Quels sont les indices de tendance centrale?

Answer 36

Mode, médiane, moyenne.

Question 37

Quels sont les indices de dispersion?

Answer 37

Étendue, écart-type, variance.

Question 38

Quel test formel de normalité nous devons choisir si nous avons moins de 50 échantillons?

Answer 38

Shapiro-Wilk

Question 39

V ou F.

Si nous avons plus de 50 échantillons, nous devons prendre le test de normalité de Shapiro-Wilk.

Answer 39

Faux.

Nous devons prendre le test de Kolmogorov-Smirnov.