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Analyse Bivariée

Total questions: 81

Worksheet time: 3hrs 8mins

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1.

Les variables “présence de carie dentaire” et “école” sont-ils indépendants ou sont-ils associés?

4 lines
2.

Si les variables “présence de carie dentaire” et “école” sont indépendantes: La prévalence (proportion) d’élèves présentant une carie dentaire ne dépend pas de l’école considérée; La qualité de la santé bucco-dentaire n’est pas (significativement) différente dans les deux écoles.

4 lines
3.

Comment évaluer l’indépendance/association des variables qualitatives (nominales ou ordinales)?

a)

Test statistique (test d'hypothèses)

b)

Test du Chi-carré (Chi-deux)

4.

Choisir un échantillon aléatoire représentatif des étudiants de chaque école Appliquer une méthodologie d'analyse statistique appropriée (test d'hypothèses) Conclure pour les populations considérées (écoles)

4 lines
5.

Résultats Présence de carie?

a)

oui

b)

non

6.

Résultats (Tableau de contingence)

4 lines
7.

Prévalence des caries dentaires (école A) échantillon (n=85) 44,7% Population (N=425) (estimation, pour un niveau de confiance de 95%) 35,2% -54,2%

4 lines
8.

Prévalence des caries dentaires (école B) échantillon (n=104) 66,3% Population (N=520) (estimation, pour un niveau de confiance de 95%) 58,2% -74,4%

4 lines
9.

Le Test du Chi-carré est un test d'hypothèses. Un test d'hypothèses est une méthodologie statistique d'aide à la décision Dans ce cas, décider si les variables sont indépendantes ou non

4 lines
10.

Test du Chi-carré: Un test d'hypothèses... quelles hypothèses?

a)

H0: Les variables sont indépendantes

b)

H1: Les variables ne sont pas indépendantes (sont associées)

11.

Le résultat numérique d’un test d'hypothèses: La valeur de p (p-value) ou signification statistique (sig.): C'est une mesure d'obtention du résultat observé si l'hypothèse nulle (H0) est bien vraie.

4 lines
12.

Test du Chi-carré (Chi-deux): Critère de décision (pour un niveau de confiance de 95%): p>0,05: Les variables sont indépendantes (H0 est acceptée) p<=0,05: Les variables ne sont pas indépendantes (H0 est rejetée)

4 lines
13.

Test du Chi-carré (c2) Il mesure l'écart entre la fréquence des observations dans chaque cellule et la fréquence attendue pour ces cellules, si les lignes et les colonnes ne sont pas reliées (sont indépendants).

4 lines
14.

Quelle est la valeur exacte de p?

4 lines
15.

Les variables sont-elles indépendantes?

a)

Oui

b)

Non

16.

Test d’indépendance: les deux critères de classification des variables sont indépendants?

4 lines
17.

Comment évaluer/quantifier la relation entre deux variables?

4 lines
18.

Coefficient de Corrélation de Spearman (rho) (r)

4 lines
19.

Coefficient de Corrélation linéaire de Pearson (r)

4 lines
20.

Coefficient de Corrélation linéaire de Pearson (r)

4 lines
21.

Covariance (S XY): mesure de la variabilité commune de deux variables numériques (quantitatives)

4 lines
22.

Correlations Pression artérielle s. (mm Hg) Idade (anos)

4 lines
23.

Coef. Pearson vs. Coef. Spearman

4 lines
24.

Intervalles de confiance ESTIMATION DES PARAMÈTRES

4 lines
25.

Estimation des paramètres (population) à partir des statistiques d'échantillon correspondantes: Estimateur: expression mathématique permettant d'obtenir une valeur pour un paramètre statistique à partir d'un échantillon.

4 lines
26.

Distributions (lois) de probabilité: Normale (N), Chi-Carré (c2), Student (t), Snedecor (F)

4 lines
27.

Niveaux de confiance et valeurs critiques

4 lines
28.

Intervalles de confiance pour les paramètres de population: Moyenne Variance Proportion

4 lines
29.

Estimer, pour une variable dichotomique, la proportion de cas (p) dans la population: Intervalle de confiance pour la proportion (avec un niveau de confiance de 1-a)

4 lines
30.

Estimer la moyenne d'une population quand on a la moyenne dans un échantillon: Intervalle de confiance pour la moyenne (estimateur de l'écart-type)

4 lines
31.

Distribution t-Student.

4 lines
32.

Niveau de confiance? 95%, 99%, ... Taille de l'échantillon (n) ?

4 lines
33.

Le fait d’être une femme qui fume a-t-il une influence significative sur le poids de l’enfant à la naissance?

a)

Oui

b)

Non

34.

Il existe une différence (significative) entre les valeurs moyennes des poids.

a)

Vrai

b)

Faux

35.

L’intervalle de confiance d’une proportion de la population n’est pas toujours centré sur la valeur de la proportion de l’échantillon.

a)

Vrai

b)

Faux

36.

L'erreur de précision est le double de l'amplitude d'un intervalle de confiance.

a)

Vrai

b)

Faux

37.

Un intervalle de confiance de 99% a une erreur de précision inférieure à l'intervalle de confiance de 95% correspondant lorsque toutes les autres conditions restent constantes.

a)

Vrai

b)

Faux

38.

À fin de réduire l'erreur d'estimation, la dimension de l'échantillon peut être augmentée ou le niveau de confiance de l'intervalle peut être réduit.

a)

Vrai

b)

Faux

39.

Méthodes statistiques permettant de déterminer si les réponses observées diffèrent ou non des résultats attendus.

4 lines
40.

Face à une situation donnée, deux hypothèses statistiques sont formulées.

4 lines
41.

Face à une situation donnée, deux hypothèses statistiques sont formulées : Hypothèse nulle (désigné par H0) et Hypothèse alternative (désigné par H1).

4 lines
42.

L'hypothèse nulle (H0) est celle qui est soumise à test.

4 lines
43.

Décision : Rejeter H0 ou Ne pas rejeter H0. H0 vraie Erreur de type I (Prob. a) H0 fausse Erreur de type II (Prob. b).

4 lines
44.

Niveau de signification (α) : Probabilité de commettre une erreur de type I, c'est-à-dire de rejeter l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie.

4 lines
45.

Y a-t-il un test idéal ? Si le niveau de signification = 0 et la puissance = 1...

4 lines
46.

Signification statistique : La valeur p (p-value) : C'est une mesure d'obtention du résultat observé si l'hypothèse nulle (H0) est bien vraie.

4 lines
47.

Test du chi-carré (exemple) p= 0,013 < 0,05 : Rejet de H0.

4 lines
48.

Quelle est la probabilité que la décision prise soit incorrecte ?

4 lines
49.

Comment se forment les groupes?

4 lines
50.

Quel est le paramètre à analyser/comparer?

4 lines
51.

Quel type d'analyse?

4 lines
52.

Combien de groupes comparer?

4 lines
53.

Lors de l'exécution d'un test d'hypothèse, le choix de la statistique de test dépend de la taille de l'échantillon.

a)

Vrai

b)

Faux

54.

Dans un test d'hypothèse, plus le niveau de confiance utilisé est élevé, plus le niveau de signification est élevé.

a)

Vrai

b)

Faux

55.

Avant d'effectuer une étude d'inférence statistique, il est nécessaire de décider combien d'éléments doivent être inclus dans l'échantillon.

a)

Vrai

b)

Faux

56.

Les résultats obtenus avec les tests non paramétriques ont un niveau de confiance inférieur à ceux obtenus avec les tests paramétriques correspondants.

a)

Vrai

b)

Faux

57.

Dans un test d'hypothèse avec alpha=0,01, si la valeur de p=0,04, l'hypothèse nulle doit être rejetée.

a)

Vrai

b)

Faux

58.

Utiliser un seuil de signification de 1% au lieu de 5% réduit la probabilité de commettre une erreur de type I.

a)

Vrai

b)

Faux

59.

Une décision prise sur la base du résultat d'un test d'hypothèse dépend d'un niveau d'erreur maximal utilisé dans le test.

a)

Vrai

b)

Faux

60.

Dans un test d'hypothèse avec alpha=0,05 si la valeur p=0,80 cela signifie que la probabilité d'accepter l'hypothèse nulle et de se tromper dans cette décision est de 80%.

a)

Vrai

b)

Faux

61.

Existe-t-il des différences statistiquement significatives entre les valeurs moyennes des poids des individus anglais et japonais?

4 lines
62.

Existe-t-ildesdifférencesstatistiquementsignificativesentre lesvaleurs moyennesdespoidsdesindividusanglaisetjaponais?

4 lines
63.

Lesdonnéesproviennent-ellesde populationsavecdistributionnormale?

4 lines
64.

Existe-t-ildesdifférencesstatistiquementsignificativesentre lepoidsmoyen desAnglaisetune valeurde référencede 75 kg?

4 lines
65.

Existe-t-ildesdifférencesstatistiquementsignificativesentre lesvaleurs moyennesde poids?

4 lines
66.

Commentcomparerplusdedeuxmoyennes?

4 lines
67.

Pourquoi ne pas utiliser le test t de Student pour comparer plus de deux populations, deux à deux?

4 lines
68.

Pourquoi utiliser l'analysedelavariancequandonveuttester l'égalitédesmoyennes?

a)

L’ANOVA compare la variance au sein des groupes avec la variance entre les groupes.

b)

L’ANOVA ne compare pas les variances.

c)

L’ANOVA est utilisée uniquement pour deux groupes.

d)

L’ANOVA ne peut pas être appliquée à des données non normales.

69.

Existe-t-ildesdifférencesstatistiquementsignificativesentre lesvaleurs moyennesde poids?

a)

Oui

b)

Non

70.

Lesdonnéesproviennent-elles de populations avec distribution normale?

a)

Oui

b)

Non

71.

Parmi quels groupes existe-t-il des différences?

4 lines
72.

Comment analyser les effets de deux variables indépendantes ou plus sur une variable dépendante?

4 lines
73.

Quel est l'effet le plus fort?

4 lines
74.

Y a-t-il un effet d'interaction?

4 lines
75.

Y a-t-il un effet d'interaction significatif?

a)

Oui

b)

Non

76.

Quelles conclusions peut-on tirer de l'étude?

4 lines
77.

Quel est l'effet le plus fort?

4 lines
78.

Quelles conclusions peut-on tirer de l'étude?

4 lines
79.

Quelles conclusions?

4 lines
80.

Quelle est la recommandation pour la pratique clinique? Dosage optimal?

4 lines
81.

Quelle est la conclusion de l'étude?

4 lines

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