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MQ2
Méthodes quantitatives cours 1à5 JOIE
| Question | Answer |
|---|---|
| Pourquoi les statistiques ? (vrai réponse, contient ta haine Laurie) | Donner un sens à nos données en les décrivant de façon précise, les interprétant et en diffusant les résultats Étape crucial processus recherche psycho Jugement critique |
| Quelles sont les étapes de la recherche? | 1.Poser question recherche 2.Formuler hypothèses de recherche 4.Réaliser la recherche 5.Analyser la recherche 6.Conclusion et diffusion |
| Quelles sont les étapes de la démarche inférentielle en 5 étapes? | 1.Identifier hypothèses stats 2.Spécifier le seuil de signif alpha 3.Préciser modèle stats utilisé 4.Décision stats 5.Conclusion selon le contexte |
| Que comprend l'étape 3 (modèle statistique utilisé)? | Choix du test statistique Conditions d'utilisation du test Distribution d'échantillonnage utilisée Effectuer le test |
| De quelle façon doit être opérationnaliser une hypothèse? | Opérationnalisée en concept mesurable Opérationnalisée sous forme statistique (hypothèse nulle-hypothèse alternative) |
| Qu'est-ce qu'une distribution d'échantillonnage? | Distribution théorique de toutes les valeurs stats calculées à partir d'un nb infini d'échantillons de même grandeur provenant d'une même popul. |
| Qu'est-ce que la fluctuation d'échantillonnage? | Les valeurs calculées varient d'un échantillon à l'autre |
| À quoi correspond l'erreur alpha? | Probabilité rejeter H0 alors que H0 est vraie, conclure qu'il y a un effet alors qu'il n'en a pas (1-5%) |
| À quoi correspond l'erreur bêta? | Probabilité d'accepter H0 lorsque H0 est fausse, conclure l'absence d'effet alors qu'il y en a un, niv bêta souhaité=20% |
| Qu'est-ce que la convergence statistique? | Repose sur la réplication des résultats, les résultats erronées ou dus au hasard pas répliqués. On s'assure donc de dévl une connaissance car les conclusions fausses ne sont pas constamment répété. |
| Quels sont les facteurs à considérer pour le choix d'un test statistique? | Hypothèses testées (? de recherche), caractéristiques de la popul, type d'échelle de mesure, puissance statistique. |
| Qu'est-ce que le but d'un test inférentiel sur une moyenne? | Vérifier si la moyenne observée sur échantillon est identique ou différente de la moyenne connue ou supposé de la population. Comme comparer donnée distribution avec moyenne distribution (scoreZ). Réalisé sur 2 moy: popul et échanti |
| Quand utilise t'on test t? | Si l'écart-type est inconnu, sinon on fait un test Z |
| Que peut-on affirmer sur le Test T? | Génère valeur T dans table T de Student. Existe une infinité de distribution T variant selon les dl. Possède caract de la distribution normale, sen rapproche avec aug du n. |
| Quels sont les conditions d'utilisation du test T? | Indépendance observations, distribution normale des données dans la popul, homogénéité des variances, VD sur échelle intervalle ou ratio, deux échantillons dépendant/indépendants |
| Quel est le but de l'ANOVA? | Vérifier si les différences observées et les moyennes des échantillons correspondent à des différences réelles dans la popul ou si elles sont attribuable au hasard. Vérifier si au moins une diff sign entre les deux niveaux de Tx |
| Quand concluons nous quil n'y a pas d'effet significatif du Tx/diff significative entre les moyennes? | Si l'estimé de variance affecté par le Tx n'est pas plus élevé que celui qui ne l'est pas en se basant sur la variabilité due au traitement sur la variabilité du à l'erreur=F. |
| Qu'est-ce que les estimés de variance dans l'ANOVa et comment sont-ils calculés? | Estimé de variance inter appelé les carrés moyens et calculés à partir de sommes de carrés divisées par les dl. |
| Quelles sont les conditions d'utilisation d'un ANOVA à plan simple? | Distribution normale des données dans la popul, homogénéité des variance (ANOVA, test de Levine pour vérifier), VD sur échelle intervalle ou ratio |
| Est-ce que la distribution du F est une distribution normale ? | NON, mais elle s'en rapproche plus l'échantillon est grand |
| Quelles sont les deux autres approches permettant de faire des comparaisons multiples sur les moyennes? | 1.Comparaisons a priori décidés avant la collecte de données (analyse confirmatoire, ensemble restreint comparaisons pr éviter l'inflation) 2.comparaisons a posteriori effectuées après un test F significatif (analyse exploratoire, Tukey, Scheffé etc.) |
| Quelles sont les deux possibilités pour faire des comparaisons a priori? | 1.Test T multiples (Simple mais erreurs alpha s'additionnent, correction de Bonferroni) 2.Contrastes linéaires (comparaison 2 moy, ramène test à une comparaison entre 2 groupes de moyenne) |
| À quoi correspond cette démarche: 1.Combinaison linéaire de moyennes, Au moins un a=pas 0 & Somme des a =0 (conditions), choix des coefficients de contraste détermine les moyennes ou groupes de moyennes a comparer | Contrastes linéaires F= CM contraste/CM erreur |
| Quelles sont les types de comparaisons a posteriori? | Grande variété de tests a posteriori varie selon puissance/type de procédure/capacité à gérer les n inégaux ou les variance inégales. Procédure à étape unique ou procédure à étapes multiples |
| Qu'est-ce qu'une procédure à étape unique? | On calcule une seule valeur critique que l'on compare à tout les contrastes testés. |
| Qu'est-ce qu'une procédure à étapes multiples? | On calcule deux valeurs critiques ou plus auxquelles les contrastes sont comparés. La procédure peut être ascendante (step-up) ou descendante (step-down) |
| Qu'est-ce qu'implique l'ANOVA a mesures répétés qui est diff de l'ANOVA à plan simple? | Implique que chaque participants fournit une mesure pour les différents niveaux un ou plusieurs facteurs, la mesure est répétée plusieurs fois par participant, mêmes participants fournissent données pour les diff cellules de ce plan |
| Donnez des exemples de situations pour lesquels on utiliserait un ANOVA à mesures répétés? | Plan expérience prétest-postest, mesure du temps de réaction avec différentes tailles de stimuli, mesure de rendement scolaire avant et après la mise en place d'une nouvelle méthode pédago, comparaison 2 échelles test perso |
| Quelles sont les conditions d'un ANOVA à mesures répétées ? | Échantillons dépendants, distribution normale, homogénéité des variances, homogénéité des covariances, VD sur échelle intervalle ou ratio. |
| Qu'est-ce que le but du test de sphéricité de Mauchly? | Permet de vérifier le postulat d'homogénéité de la structure des variances-covariances |
| Quels sont les avantage de l'ANOVA à mesures répétées? | Permet de diminuer l'estimé de variances erreur en éliminant la source de variabilité associée aux sujets. Nécessite moins de participants |
| Vrai ou faux. L'ANOVA est basée sur le modèle linéaire général? | Vrai |
| Quelle est la différence entre le calcul du score d'un individu pour l'ANOVA simple et ANOVA a mesures répétés? | Ajout de pi variabilité due effet spécifique du sujet (i) |
| Vrai ou Faux. ANOVA a plan factoriel implique 2 variables ou plus? | VRAI |
| Quels sont les avantages de l'ANOVA à plan factoriel? | Généralisation population plus large et tests d'interaction entre les facteurs. VI=facteurs ou traitements |
| Si SC additionnés=SC totaux, si dl additionnés=dl totaux, est que la somme de tous les carrés moyens=CM totaux? | Non, impossible de faire ça pour les CM |
| Que permet l'analyse des effets simples? | Permet d'examiner l'effet d'un facteur à des niveaux spécifiques d'un autre facteur. Voir ou se situe la diff entre un facteur au effet d'un autre facteur. Effet d'un facteur spécifique sur un autre. |
| Que signifie un effet significatif dans l'ANOVA à plan factoriel? | Indique qu'il faut nuancer l'interprétation des effets principaux. |
| Comment calcul-t-on la correction de Bonferroni? | Divisé le a global par le nombre de niveaux par facteurs. |
| Sur quoi repose les tests paramétriques? | 1.Estimation un ou de plusieurs paramètres de la distribution des données dans la population ou proviennent les données à l'étude. 2.La forme(normale) de cette distribution |
| Quels sont les limites des tests non-paramétriques? | Non systématiques, non spécifiques, comparaisons simples (pas complexe), permettent pas tester effet interaction, moins puissant, perte d'info. |
| Quels sont les avantages des tests non-paramétriques? | Tester hypothèses similaires Test T/ANOVA sans remplir conditions, plus sensibles aux médianes qu'aux moyennes (pas affectés valeurs extrêmes), petits échantillons, calculs simples. |
| Qu'est-ce qu'on compare généralement lors des tests non-para pour vérifier une diff entre les groupes? | Somme des rangs |
| Qui est l'équivalent non-para pour les tests T à échantillons dépendants (test sur 2 groupes)? | Le test de Wilcoxon pr échantillons indépendants ! |
| Quel est le test équivalent à Wilcoxon? | U de Mann-Withney la différence est qu'il transforme de Ws en score Z ! |
| Dans un tableau SPSS de Wilcoxon, que faut-il prendre le sig bilatéral ou unilatéral? | Bilatéral puisqu'il est corrigé |
| Quelle est la procédure pour calculer un test de Wilcoxon pour échantillons pairés? | Calculer A-B pour chacune des paires de données, attribuer un rang a chacune diff en valeur absolue, calcul T+, calcul T-, statistique T=plus petite valeur entre T+ et T- |
| Quels sont les conditions d'utilisation pour les tests non-para a plusieurs groupes? | Sélection aléatoire de l'échantillon, indépendance des observations, échelle ordinale (minimalement) |
| Quel est l'équivalent non-para de l'ANOVA a mesures répétées? | Test de Friedman |
| Quel est l'équivalent non-para de l'ANOVA a plan simple? | Test de Krustal-Wallis |
| Quand est-ce qu'il faut utiliser la table du H pour le test de Krustal-Wallis? | Lorsque k=3 et que tous les n<5 |
| Sinon quelle table utilise-t-on? | Table de khi carré |
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