Qu'étudie un test statistique ?
Une ou plusieurs populations à partir d’échantillons représentatifs.
Quel est l'objectif d'un test statistique ?
Répondre à une question posée sur les populations étudiées.
Que peut chercher à déterminer un test statistique en santé ?
S'il existe une association entre la tension artérielle systolique et l’indice de masse corporelle chez les hommes adultes.
Quelle est la première étape de la démarche d'un test statistique ?
Extraire des échantillons représentatifs d’une ou plusieurs populations.
Que fait-on après avoir extrait les échantillons dans un test statistique ?
Répondre à la question étudiée à partir des observations recueillies.
Qu'est-ce que l'hypothèse nulle H0 dans un test statistique ?
C'est l'hypothèse que le test cherche à évaluer.
Que représente l'hypothèse nulle H0 dans un exemple ?
L'égalité entre les populations.
Qu'est-ce que l'hypothèse alternative H1 ?
C'est l'hypothèse retenue lorsque H0 est fausse.
Que représente l'hypothèse alternative H1 dans un exemple ?
Une différence entre les populations.
Quel est le seuil de signification α généralement fixé ?
Il est généralement fixé à 5 %.
Que représente le seuil de signification α ?
Le risque maximal autorisé pour rejeter H0.
Que nécessite la définition du paramètre en statistique ?
Trouver la loi de probabilité correspondante.
Quel critère est utilisé pour choisir un paramètre en statistique ?
La différence observée mise en jeu par le paramètre.
De quoi dépend le choix du paramètre en statistique ?
Du nombre et du type de variables, de la taille de l’échantillon et des conditions des tests.
Que faut-il déterminer pour choisir la loi de probabilité ?
Si les variables sont qualitatives ou quantitatives.
Quel autre critère est nécessaire pour choisir la loi de probabilité ?
Si les échantillons sont petits ou grands.
Qu'est-ce que la région critique en test d'hypothèse ?
C'est la région contenant α chances la valeur du paramètre si H0 est vraie.
Comment détermine-t-on la région critique ?
Elle est déterminée à partir de la table de la loi de probabilité utilisée.
Quelle table est notamment utilisée pour déterminer la région critique ?
La table de l’écart réduit pour la loi normale.
Que fait-on avec le paramètre calculé à partir de l’échantillon ?
On le compare à la région critique.
Que signifie que le paramètre appartient à la région critique ?
H0 est rejetée avec un risque d’erreur de première espèce ≤ α.
Quelle conclusion tire-t-on si H0 est rejetée ?
La différence observée est déclarée significative.
Que conclut-on si le paramètre n’appartient pas à la région critique ?
H0 ne peut pas être rejetée au risque α.
Que signifie que la différence observée n’est pas significative à ce seuil ?
La différence n’est pas significative au risque α.
Qu'est-ce que l'erreur de première espèce en test statistique ?
Rejeter H0 alors qu'elle est vraie.
Qu'est-ce que l'erreur de seconde espèce en test statistique ?
Accepter H0 alors qu'elle est fausse.
Comment se note le risque d'erreur de première espèce ?
Il se note α.
Comment se note le risque d'erreur de seconde espèce ?
Il se note β.
Quel est l'effet de la taille de l'échantillon sur le risque β ?
Plus l'échantillon est petit, plus le risque β est grand.
Que se passe-t-il avec le risque β quand la taille de l'échantillon augmente ?
Le risque β diminue.
Que représente la p-value en test statistique ?
La probabilité d'obtenir au moins la différence observée si H0 est vraie.
Que signifie rejeter H0 si p ≤ 5 % ?
La probabilité d'observer cette différence est inférieure ou égale à 5 %.
Quelle hypothèse nulle pose-t-on pour évaluer la représentativité d'un échantillon ?
H0 : l’échantillon est représentatif de la population pour la maladie.
Que signifie ne pas rejeter H0 dans un test de représentativité ?
L’échantillon est considéré représentatif de la population pour la maladie.
Quelle est la principale condition pour approximer une loi connue ?
La taille des échantillons doit être grande.
Que permet un grand nombre de variables aléatoires indépendantes sommées ?
Une approximation par une loi normale.
Quand peut-on utiliser la loi normale pour l’étude des moyennes ?
Lorsque l’effectif est N ≥ 30.
Quelles conditions permettent d’utiliser la loi normale pour l’étude des proportions ?
N ≥ 30, np ≥ 5 et n(1-p) ≥ 5.
Quelle condition impose la loi du χ² pour tester l’indépendance de deux variables qualitatives ?
Les effectifs théoriques doivent être tous ≥ 5.
Quand utilise-t-on des tests non paramétriques ?
Quand la loi de probabilité du paramètre n’est pas connue.
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1. Quel est l’objectif principal d’un test statistique ?
2. Pourquoi utilise-t-on un échantillon représentatif dans une démarche de test statistique ?
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