Quiz sur les statistiques à deux variables

Qu'est-ce que la corrélation entre deux variables dans une étude statistique?

• Une mesure de la température dans une étude statistique

• Un type de graphique utilisé dans une étude statistique

• Mesure de la relation entre deux variables dans une étude statistique

• La moyenne des deux variables dans une étude statistique

Quelle est la différence entre la corrélation positive et la corrélation négative?

• La corrélation positive est utilisée en statistiques, tandis que la corrélation négative est utilisée en économie

• La corrélation positive est une corrélation faible, tandis que la corrélation négative est une corrélation forte

• La corrélation positive indique une relation directe où les variables évoluent dans le même sens, tandis que la corrélation négative indique une relation inverse où les variables évoluent dans des sens opposés.

• La corrélation positive concerne les variables qualitatives, tandis que la corrélation négative concerne les variables quantitatives

Comment calcule-t-on le coefficient de corrélation de Pearson?

• En multipliant la covariance des deux variables par le produit de leurs écarts-types.

• En divisant la covariance des deux variables par le produit de leurs écarts-types.

• En additionnant la covariance des deux variables par le produit de leurs écarts-types.

• En soustrayant la covariance des deux variables par le produit de leurs écarts-types.

Qu'est-ce qu'un nuage de points dans un graphique statistique à deux variables?

• Une liste de contrôle pour les deux variables

• Un ensemble de données pour une seule variable

• Une représentation visuelle des valeurs des deux variables

• Une représentation textuelle des valeurs des deux variables

Quelle est l'importance de la régression linéaire dans l'analyse statistique à deux variables?

• Elle est inutile dans l'analyse statistique à deux variables.

• Elle permet de modéliser la relation entre deux variables en trouvant la meilleure ligne de régression qui représente au mieux les données.

• Elle ne peut être utilisée que pour des données catégorielles.

• Elle permet de modéliser la relation entre trois variables en trouvant la meilleure ligne de régression qui représente au mieux les données.

Qu'est-ce que la droite de régression dans un graphique statistique à deux variables?

• La droite de régression est la ligne qui représente le mieux la relation entre les deux variables dans un graphique statistique.

• La droite de régression est la ligne qui indique la médiane des deux variables dans le graphique.

• La droite de régression est la ligne qui représente la moyenne des deux variables dans le graphique.

• La droite de régression est la ligne qui divise le graphique en deux parties égales.

Comment interpréter le coefficient de corrélation de Pearson?

• Il mesure la médiane des données

• Il mesure la fréquence des données

• Il mesure la variance des données

• Il mesure la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables continues.

Quelles sont les étapes pour réaliser une analyse statistique à deux variables?

• Data analysis, data visualization, data interpretation

• Data sampling, data presentation, data conclusion

• Data hypothesis, data experiment, data conclusion

• Data collection, data cleaning, choosing the appropriate statistical test, conducting the analysis, and interpreting the results

Qu'est-ce que la covariance entre deux variables dans une étude statistique?

• La covariance mesure la relation linéaire entre deux variables aléatoires.

• La covariance mesure la moyenne des deux variables aléatoires.

• La covariance mesure la différence entre deux variables aléatoires.

• La covariance mesure la relation non linéaire entre deux variables aléatoires.

Quelle est l'importance de la dispersion des points dans un nuage de points?

• Elle n'a aucune importance

• Elle permet de visualiser la variabilité des données et d'identifier les tendances ou les relations entre les variables.

• Elle ne permet pas d'identifier les tendances

• Elle rend les données moins lisibles