Indicateurs d’effet — définition ?
Mesures évaluant la magnitude d’une différence ou association.
Différence de moyenne — formule ?
m2 – m1, différence entre deux moyennes.
Différence relative — but ?
Évaluer la pertinence clinique en pourcentage.
Risque relatif — rôle ?
Quantifier l’association entre facteur binaire et événement.
Odds ratio — utilisation ?
Mesurer l’association pour variables binaires.
Corrélation de Pearson — valeur ?
Entre -1 et +1, indique force et direction.
Régression linéaire — modèle ?
Relation linéaire entre variable dépendante et indépendante.
Covariance — définition ?
Mesure la covariation entre deux variables.
Indicateurs d’ampleur — exemples ?
Différence de moyenne, RR, OR.
Test d’hypothèse — objectif ?
Vérifier si données sont compatibles avec hypothèse.
p-value — signification ?
Probabilité d’obtenir résultat extrême si hypothèse nulle vraie.
Seuil de signification — valeur ?
5 %, p-value < 0,05 rejette l’hypothèse nulle.
Fluctuations d’échantillonnage — cause ?
Variations naturelles dues au hasard.
Inférence statistique — but ?
Généraliser résultats à la population.
Différence de moyenne — sens positif ?
Groupe 2 a une moyenne supérieure.
Risque relatif — valeur 1 ?
Pas d’association entre facteur et événement.
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1. Que désigne un indicateur de quantification dans le contexte statistique ?
2. Quel est le nom des auteurs mentionnés dans le contenu comme ayant défini ou utilisé le risque relatif ?
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