Quiz sur les statistiques

Que signifie une p-value ?

• La taille de l’effet observé

• La probabilité d’observer un résultat au moins aussi extrême si l’hypothèse nulle est vraie

• La force de la corrélation

• Le pourcentage de variance expliquée

Answer explanation

La p-value représente la probabilité d'obtenir un résultat aussi extrême que celui observé, sous l'hypothèse que l'hypothèse nulle est vraie. Cela aide à évaluer la significativité statistique des résultats.

Dans mon mémoire, que signifie p < 0,05 ?

• L’effet est forcément important

• L’effet est statistiquement significatif au seuil de 5 %

• L’effet est causal

• L’effet est nul

Answer explanation

Le p < 0,05 indique que l'effet observé est statistiquement significatif au seuil de 5 %, ce qui signifie qu'il y a moins de 5 % de chances que cet effet soit dû au hasard.

Que signifie un résultat p = 0,130 ?

• Il est significatif

• Il est marginalement significatif

• Il n’est pas statistiquement significatif au seuil de 5 %

• Il prouve l’absence d’effet

Answer explanation

Un p-value de 0,130 indique que le résultat n'est pas significatif au seuil de 5 %, car il est supérieur à 0,05. Cela signifie que nous n'avons pas suffisamment de preuves pour rejeter l'hypothèse nulle.

Que signifie p < 0,001 ?

• Le résultat est très significatif statistiquement

• L’effet est forcément très fort

• Le test est invalide

• La variable est mal mesurée

Answer explanation

Un p < 0,001 indique que la probabilité d'obtenir un résultat aussi extrême par hasard est très faible, ce qui signifie que le résultat est très significatif statistiquement.

Quelle différence entre significativité statistique et importance pratique ?

• Aucune différence

• La significativité dit si l’effet est détectable statistiquement, l’importance pratique dit si l’effet est substantiel

• L’importance pratique remplace la p-value

• La significativité prouve toujours un grand effet

Answer explanation

La significativité statistique indique si un effet est détectable par des tests statistiques, tandis que l'importance pratique évalue si cet effet a une réelle signification ou impact dans un contexte concret.

Que signifie ns dans un tableau de résultats ?

• Non standardisé

• Non significatif

• Nouvelle statistique

• Normalité satisfaisante

Answer explanation

Dans un tableau de résultats, 'ns' signifie 'non significatif', indiquant que les résultats ne montrent pas de différence statistiquement significative. Les autres options ne correspondent pas à cette abréviation.

Que mesure le coefficient r ?

• La différence entre trois moyennes

• La corrélation linéaire entre deux variables

• La fiabilité d’une échelle

• La variance expliquée par le modèle

Answer explanation

Le coefficient r mesure la force et la direction de la corrélation linéaire entre deux variables. Il varie de -1 à 1, où 1 indique une corrélation positive parfaite, -1 une corrélation négative parfaite, et 0 aucune corrélation.

Si r est positif, que cela signifie-t-il ?

• Quand une variable augmente, l’autre tend aussi à augmenter

• Quand une variable augmente, l’autre diminue

• Les deux variables sont indépendantes

• Le résultat est causal

Answer explanation

Si r est positif, cela indique une relation directe entre les variables : lorsque l'une augmente, l'autre a tendance à augmenter également. C'est pourquoi la bonne réponse est que quand une variable augmente, l’autre tend aussi à augmenter.

Si r est négatif, que cela signifie-t-il ?

• Les deux variables augmentent ensemble

• Quand une variable augmente, l’autre tend à diminuer

• Le résultat est non significatif

• L’échelle est invalide

Answer explanation

Si r est négatif, cela indique une relation inverse entre les variables : quand l'une augmente, l'autre tend à diminuer. C'est pourquoi la bonne réponse est que quand une variable augmente, l’autre tend à diminuer.

Dans mon étude, que signifie une corrélation positive entre confiance et intention d’achat ?

• La confiance cause forcément l’achat

• Les répondants qui font davantage confiance à la marque déclarent une intention d’achat plus élevée

• Le disclosure est efficace

• L’échantillon est biaisé

Answer explanation

Une corrélation positive indique que plus les répondants font confiance à la marque, plus leur intention d'achat augmente. Cela ne signifie pas que la confiance cause l'achat, mais qu'il y a un lien entre les deux.