Karteikarten: Introduction aux Techniques Statistiques Essentielles — 22 Karten

Analyses statistiques UCBL — objectif ?

Aider à la décision en explorant les données.

Typologies d’analyses — selon ?

Nombre de variables impliquées.

Variable explicative — rôle ?

Variable indépendante qui influence la dépendante.

Contraintes en analyse — exemples ?

Choix technique, interprétation, biais.

Problématique vs hypothèses — différence ?

Question de recherche vs relations à tester.

Intervalle de confiance — but ?

Estimer un paramètre avec niveau de confiance.

Niveau de confiance — signification ?

Probabilité que l’intervalle contienne le vrai paramètre.

Formule générale — de l’intervalle ?

t ± e, avec t valeur mesurée, e erreur.

Analyse univariée — variable concernée ?

Une seule variable, qualitative ou quantitative.

Mesures pour variable qualitative — exemples ?

Fréquences, mode.

Mesures pour variable quantitative — exemples ?

Moyenne, écart-type.

Analyse bivariée — objectif ?

Étudier relation ou dépendance entre deux variables.

Test Khi-2 — utilisation ?

Vérifier indépendance entre variables qualitatives.

Analyse de variance — variable dépendante ?

Variable quantitative, comparant plusieurs groupes.

Régression linéaire simple — relation ?

Relation linéaire entre deux variables quantitatives.

Variable indépendante — rôle ?

Variable qui explique ou prédit la dépendante.

Variables qualitatives — définition ?

Catégories ou qualités, non numériques.

Variables quantitatives — définition ?

Mesures numériques, quantifiables.

Estimation proportion — formule clé ?

p̂ ± z√(p̂(1−p̂)/n) pour grande taille d’échantillon.

Estimation moyenne — formule clé ?

x̄ ± t×(s/√n), avec t de Student.

Interprétation intervalle — pour proportion ou moyenne ?

Fourchette probable avec niveau de confiance.

Régression linéaire — hypothèses ?

Linéarité, normalité, homoscédasticité, indépendance.