Fluctuation d’échantillonnage — définition ?
Variabilité due au hasard dans les échantillons
Distribution des moyennes — centrée sur ?
La moyenne réelle de la population
Loi normale — description ?
Distribution en cloche, plus probable près de la moyenne
Compatibilité avec population — but ?
Vérifier si l’échantillon provient d’une population donnée
Hypothèse nulle H0 — rôle ?
Supposer absence d’effet ou d’égalité
Hypothèse alternative H1 — rôle ?
Supposer présence d’un effet ou différence
Risque alpha — définition ?
Probabilité de rejeter H0 quand elle est vraie
p-value — signification ?
Probabilité d’observer un résultat extrême si H0 est vraie
Risque beta — définition ?
Probabilité de ne pas rejeter H0 quand elle est fausse
Tests paramétriques — dépendance à ?
Distribution théorique avec paramètres estimés
Tests non paramétriques — caractéristique ?
Sans supposer de loi précise, basé sur l’ordre
Données censurées — exemple ?
Données incomplètes, comme dans la survie
Test du Chi2 — utilisation ?
Comparer effectifs observés et attendus
Test T de Student — pour ?
Comparer deux moyennes
ANOVA — but ?
Comparer plusieurs moyennes
Recombinaison virale — quand ?
Lors d’une co-infection par deux souches
Réassortiment viral — spécifique à ?
Virus à ARN segmentés comme la grippe
Capside — rôle ?
Protège le génome viral
Тествайте знанията си с 18 въпроса по Introduction à la virologie et aux méthodes statistiques.
1. Dans une population homogène, pourquoi deux échantillons tirés au hasard peuvent-ils donner des moyennes différentes ?
2. Que devient la distribution des mesures quand la taille de l’échantillon augmente beaucoup ?
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