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Questions and Answers
Quel terme décrit le lien de cause à effet entre deux variables?
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Quelle mesure décrit la valeur qui divise un ensemble de données en deux groupes de même effectif?
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Quelle échelle de mesure est définie comme ayant un point zéro déterminé arbitrairement?
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Quel est le coefficient de corrélation linéaire qui indique une forte relation positive?
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Quelle valeur ne doit pas être utilisée pour tester une hypothèse selon la définition de l'hypothèse nulle?
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Quelle est la définition de l'étendue dans un ensemble de données quantitatives?
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Comment est définie la variance dans le contexte des données quantitatives?
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Quel coefficient de corrélation indique une relation faible entre les variables?
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Study Notes
Études Quantitatives
- Un échantillon dans une étude quantitative est un grand nombre de cas représentatifs.
- La collecte de données est structurée, l'analyse est statistique.
- Le résultat permet une ligne d'action définitive.
Variables Quantitatives
- Les modalités ont des valeurs numériques.
- Exemples : température, taille, revenu, nombre d'enfants.
- Variables discrètes : nombre limité de valeurs.
- Variables continues (ou de ratio) : nombre illimité de valeurs. Exemple : l'âge.
Niveaux de Mesure des Variables Quantitatives
- Échelle d'intervalles (ou continue) : représente la différence et l'ordre entre les sujets. Les distances entre les valeurs ont un sens. Le zéro est arbitraire.
Outils Descriptifs pour les Variables Quantitatives
- Moyenne : centre de gravité des valeurs.
- Médiane : valeur qui sépare les groupes en deux effectifs égaux.
- Mode : valeur la plus fréquente.
- Écart-type : racine de la variance.
- Variance : dispersion des valeurs autour de la moyenne.
- Étendue : différence entre les valeurs maximale et minimale.
Corrélation
-
Mesure la relation linéaire entre deux variables.
-
Le coefficient de corrélation linéaire (Pearson) mesure l'intensité de la relation entre deux variables quantitatives.
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Valeur entre -1 et +1.
-
Faible : entre -0,3 et +0,3.
-
Moyenne : entre -0,6 et -0,3 ou +0,3 et +0,6.
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Forte : supérieure à +0,6 ou inférieure à -0,6.
-
Corrélation positive : lorsque les valeurs des deux variables augmentent ensemble, ou si des valeurs plus basses des deux variables tendent à aller ensemble.
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Corrélation négative : lorsque les valeurs des deux variables varient en sens inverse.
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Pas de corrélation : les données sont éparpillées.
-
Pas de causalité entre corrélation et causalité (exemple : pluie et parapluie).
Hypothèses
- Hypothèse nulle (H0) : il n'y a pas de différence entre les groupes.
- Hypothèse alternative (H1) : il y a une différence entre les groupes.
Distributions
- Unimodale, bimodale, plurimodale : descriptif des formes d'effectifs.
Test T et ANOVA
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Test T : utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes.
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ANOVA : utilisé pour comparer les moyennes de plus de deux groupes.
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ANOVA : trois types de variation – totale, intergroupe, intragroupe.
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S'il y a un F supérieur à 1, il indique des écarts intergroupes importants. F=2 signifie deux fois plus d'écarts intergroupe que d'écarts intragroupes.
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Description
Ce quiz porte sur les concepts et méthodes clés des études quantitatives, y compris les échantillons, les types de variables et les niveaux de mesure. Vous explorerez également les outils descriptifs utilisés dans l'analyse des données, comme la moyenne et l'écart-type. Testez vos connaissances sur ces éléments fondamentaux.
