Population — définition ?
Ensemble d’individus visé par l’étude.
Paramètres — rôle ?
Décrivent la population, inconnus à estimer.
Échantillon — définition ?
Sous-ensemble observé de la population.
Statistique — rôle ?
Valeur calculée pour estimer un paramètre.
Inférence statistique — objectif ?
Tirer des conclusions sur la population.
Variable qualitative — caractéristique ?
Classe les individus en catégories.
Variable quantitative — caractéristique ?
Mesure une grandeur numérique.
Distribution — but ?
Représenter la répartition des valeurs.
Description variable — outils ?
Tableaux, graphiques, mesures numériques.
Échelle nominale — type ?
Catégories sans ordre.
Échelle ordinale — différence ?
Catégories ordonnées, sans valeur numérique précise.
Échelle intervalle/ratio — caractéristique ?
Mesures numériques avec propriétés distinctes.
Interpréter un cas — étape clé ?
Comparer au groupe de référence.
Groupe de référence — rôle ?
Situé le cas par rapport à la population.
Contraste d’hypothèse — but ?
Décider si H0 peut être rejetée.
Hypothèse nulle — symbole ?
H0, affirmation de départ.
Hypothèse alternative — symbole ?
H1, proposition en cas de rejet de H0.
Règle de décision — principe ?
Rejeter H0 si p < α.
Contraste bilatéral — test ?
Différence non précise dans les deux sens.
Contraste unilatéral — test ?
Différence dans une seule direction.
Erreur de type I — définition ?
Rejeter H0 alors qu’elle est vraie.
Erreur de type II — définition ?
Ne pas rejeter H0 alors qu’elle est fausse.
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1. Que désigne la population dans le cadre des relations entre données et conclusion statistique ?
2. Quel enchaînement résume le schéma général de l’inférence statistique ?
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