Karteikarten: Introduction à l'Analyse Statistique — 24 Karten

Individu — définition ?

Unité statistique étudiée, personne ou objet.

Population mère — définition ?

Ensemble complet des individus d’étude.

Échantillon — définition ?

Fraction de la population pour généraliser.

Inférence statistique — rôle ?

Généraliser résultats de l’échantillon à la population.

Échantillonnage probabiliste — principe ?

Choix avec probabilité connue, tirage aléatoire.

Échantillonnage non probabiliste — principe ?

Choix arbitraire ou empirique, sans probabilité connue.

Condition échantillon aléatoire — n ?

n > 30 et n/N < 1/7.

Taille minimale n — formule ?

n = (t² pq) / e².

Taille finie — correction ?

n = N n₀ / (N + n₀ - 1).

Variable qualitative — types ?

Nominale ou ordinale.

Variable quantitative — types ?

Discrète ou continue.

Variable nominale — caractéristique ?

Sans ordre, modalités non classables.

Variable ordinale — caractéristique ?

Avec ordre, modalités classées.

Statistique de position — exemples ?

Moyenne, médiane, quartiles.

Statistique de dispersion — exemples ?

Écart-type, étendue, variance.

Hypothèse scientifique — rôle ?

Proposer une relation à tester.

Hypothèse nulle H0 — rôle ?

Absence d’effet, point de référence.

Test t — objectif ?

Comparer deux moyennes.

ANOVA — objectif ?

Comparer plusieurs moyennes.

Khi-deux — objectif ?

Analyser relation entre variables qualitatives.

Coefficient de Pearson — rôle ?

Mesurer lien entre deux variables métriques.

Régression linéaire simple — modèle ?

Y = aX + b + ε.

Régression linéaire multiple — différence ?

Plusieurs X pour prédire Y.

Analyse factorielle — but ?

Réduire variables en facteurs.