Demande du marché — définition ?
Capacité à réaliser des analyses statistiques complètes.
Postes liés à data — exemples ?
Data analyst, statisticien, data scientist.
Erreur de type I — définition ?
Rejeter H0 alors qu’elle est vraie.
Faux négatif — erreur de type ?
Ne pas rejeter H0 alors que H1 est vraie.
Puissance d’un test — rôle ?
Probabilité de rejeter H0 quand H1 est vraie.
Test de Student un échantillon — objectif ?
Comparer la moyenne à une valeur hypothétique.
Test de Student deux échantillons — objectif ?
Comparer deux moyennes indépendantes.
Test de Welch — quand l’utiliser ?
Quand variances des groupes sont hétéroscédastiques.
Taille d’effet — mesure ?
Amplitude de la différence entre groupes.
Test Wilcoxon — pour données ?
Données non paramétriques, médiane ou rangs.
Test du chi carré — utilisation ?
Adéquation ou indépendance des variables catégorielles.
V de Cramer — rôle ?
Mesure d’association pour tableaux de contingence.
Demande marché — compétence clé ?
Interprétation, analyse et rédaction selon normes APA.
Poste data — exemple ?
Data analyst, statisticien, chercheur.
Erreur de type I — conséquence pratique ?
Faux positif, effet détecté à tort.
Erreur de type II — conséquence pratique ?
Faux négatif, effet non détecté.
Puissance — influence ?
Plus elle est grande, meilleure détection H1.
Test à un échantillon — statistique clé ?
t=(X̄−valeur hypothéque)/SE.
Test à deux échantillons — formule t ?
(X̄1−X̄2)/√(s1²/n1+s2²/n2).
Welch — avantage ?
Valide avec variances inégales.
Taille d’effet Cohen — formule ?
d=|X̄1−X̄2|/écart-type moyen.
Facteur de Bayes — rôle ?
Compare plausibilité H1 à H0.
Wilcoxon — pour mesures ?
Différences appariées ou rangs groupés.
χ² — pour quoi ?
Test d’adéquation ou d’indépendance.
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1. Quelle capacité illustre le mieux la demande du marché pour les compétences en data et statistiques ?
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