stat.Module2-complet

Question 1

lors de compilation de données dans un chiffrier (ex: excel), que représentent généralement les lignes vs les colonnes?

Answer 1

Chaque ligne= une observation (e.g. un
individu)
Chaque colonne= une variable (e.g. âge,
malade/sain, date d’échantillonnage…)

Question 2

quel type de description des données suis-je? je suis la première étape et je suis très important. je décris une variable à la fois.

Answer 2

Description univariée

Question 3

que permet la description univariée? (4)

Answer 3

1. le nettoyage des données (données aberrantes, erreurs)
2. se familiariser et décrire les données
3. indique représentations graphiques et tables utiles
4. Indique analyses statistiques appropriée

Question 4

dans un contexte de tri des données, déterminer qui est la variable quantitative vs qualitative;

1. Regroupe les données par catégorie+ Permet de voir certaines erreurs
2. Permet rapidement de voir min, max et données manquantes+ erreurs et données aberrantes

Answer 4

1. qualitative
2. quantitative

Question 5

quelle erreur potentielle observe-t-on ici?

Answer 5

120 kg de lait en 120 jours?
Erreur de frappe?
À corriger ou exclure?

Question 6

quelle erreur potentielle observe-t-on ici?

Answer 6

Lignes 2 à 1926 → 0
Lignes 1927 à 1976 → 1
Ligne 1977 → 2 ??? Erreur?

Question 7

quelle erreur potentielle observe-t-on ici?

Answer 7

Varie de 1 à 298 jours
Donnée semble manquante pour près de 400 vaches?

Question 8

Pour explorer, présenter et même parfois pour analyser les données, que peut on faire avec nos variables quantitatives?
comment s’appelle ce processus?

Answer 8

on transformera parfois une
variable quantitative en créant des catégories
-> discrétisation

Question 9

quel sont les différents types d’échelles qu’on peut choisir lors de la discrétisation?

Answer 9

1. Échelle par amplitude
2. Échelle par fréquence
3. Échelle de convenance

Question 10

qui suis-je? je suis une échelle de discrétisation. lorsqu’on m’utilise, On choisit des intervalles égaux puis on compte le nombre de sujet par intervalles.

Answer 10

échelle par amplitude

Question 11

qui suis-je? je suis une échelle de discrétisation. lorsqu’on m’utilise, mes intervalles sont choisit en fonction de la pertinence des bornes

Answer 11

Échelle de convenance

Question 12

qui suis-je? je suis une échelle de discrétisation. lorsqu’on m’utilise, On divise les observations en groupes égaux, puis les bornes des intervalles sont ensuite délimitées

Answer 12

Échelle par fréquence

Question 13

quelle échelle de fréquence observe-t-on?

Answer 13

Échelle de convenance

Question 14

quelle échelle de fréquence observe-t-on?

Answer 14

Échelle par fréquence

Question 15

quelle échelle de fréquence observe-t-on?

Answer 15

échelle par amplitude

Question 16

quelle échelle de fréquence (discrétisation) utilise-t-on afin de présenter les données aux lecteurs?

Answer 16

l’échelle qui ‘communique’ le mieux l’information

Question 17

quelle échelle de fréquence (discrétisation) utilise-t-on dans les analyses statistiques?

Answer 17

-> Échelle de convenance souvent mieux reliée à la
biologie du phénomène étudié

Question 18

que peut on faire avec des variables quantitative exprimée par des nombres difficiles à manipuler?

Answer 18

On pourra les transformer pour faciliter interprétation

(ex: transformation logarithmique)

Question 19

qui suis-je? je suis une transformation de variables quantitatives très utilisé en biologie et sciences santé qui facilite l’interprétation de plusieurs statistiques lorsque la distribution s’étire de façon exponentielle vers une des extrémités

Answer 19

Transformation logarithmique (naturel ou autre) de x

Question 20

qu’Est ce qu’on utilise pour visualiser et décrire les variables qualitatives? (discrétisation)

Answer 20

Effectifs et fréquences relatives

Question 21

associez
a. effectifs
b. Fréquences relatives
c. Fréquences cumulées

1.Nb de sujets/catégorie
2. On ajoute les fréquences relatives des catégories inférieures
3.Nb de sujets/catégorie / nb total

Answer 21

1. a
2. c
3. b

Question 22

associez 1,2,3 à
effectifs, Fréquences relatives, Fréquences cumulées

Answer 22

1. effectifs,
2. Fréquences relatives,
3. Fréquences cumulées

Question 23

qui suis-je (tableau, graphique, paramètres)?
Précis mais peuvent contenir beaucoup de nombres:
rend plus difficile la visualisation des données et
prend de la place (e.g. dans un article)

Answer 23

tableau

Question 24

qui suis-je (tableau, graphique, paramètres)?
Illustre souvent peu l’image globale et perte d’information
(ex; surf island)

Answer 24

paramètre

Question 25

qui suis-je (tableau, graphique, paramètres)? Illustrent souvent mieux l’image globale, mais parfois perte d’information (rigueur scientifique vs. clarté).

Answer 25

graphique

Question 26

qu'est ce qui est illustré ici en 1 vs en 2? (permis par la table de fréquence)

Answer 26

on peut représenter la distributions de 2 ou plusieurs variables qualitatives 1: indépendamment 2: entre elles

Question 27

nommez les 5 représentations graphiques les plus importantes

Answer 27

1. Diagramme en barres 2. Diagramme circulaire 3.Histogramme de fréquences 4. Diagramme en boîte 5. Diagramme de dispersion

Question 28

quel type de variable présente-on avec le diagramme en barres?

Answer 28

qualitatives nominales ou ordinales

Question 29

qu'est ce qui est important de surveiller avec de type de graphique?

Answer 29

Quand fréquence relative est présentée, préférable d’avoir un axe des ordonnées complet (i.e. de 0-100%), (axe des effectifs tronqué donne l'impression que la différence entre les groupes est plus importante)

Question 30

quel type de variable présente-on avec le diagramme circulaire?

Answer 30

qualitative seulement (ou quantitative discrétisée)

Question 31

qui suis-je? je ne permet de représenter qu’une seule variable à la fois, et je suis difficile à visualiser lorsqu'il y a beaucoup de catégories. la surface de mes secteurs est proportionnelle à l’effectif des catégories représentées

Answer 31

Diagramme circulaire

Question 32

quel type de variable présente-on avec l'Histogramme de fréquence?

Answer 32

quantitative discrète ou continue

Question 33

quelle est la différence entre un diagramme à barre et un histogramme de fréquence

Answer 33

les catégories du diagramme en barre sont des noms vs les catégories de l'histogramme de fréquence représentent des intervalles sur une échelle de mesure continue

Question 34

quel type de représentation graphique observe-t-on? quelle est la particularité ici?

Answer 34

Histogramme de fréquence présentation des distributions par niveau d’une autre variable (Une variable quantitative et une qualitative sur un même graphique)

Question 35

quelles sont les règles de l'histogramme de fréquence? 1. comment doivent être les intervalles? 2. que fait-on lorsqu'un intervalle est vide? 3. comment divise-t-on les données? 4. une fois les observations réparties, que fait-on?

Answer 35

1. tous être de taille équivalente 2. le vide doit apparaitre sur le graphique 3. en 5 à 15 catégories à intervalles égaux 4. on compte le nombre d’observations par catégorie et on construit l'histogramme.

Question 36

en quoi l'histogramme de fréquence permet-il de décrire la distribution? ( 4)

Answer 36

1. nb de pics 2. symétrie 3. aplatissement 4. similitude avec une distribution théorique (parfois) ex: normale, poisson

Question 37

en terme de nb de pics, comment peut etre la distribution? (histogramme de fréquence)

Answer 37

Unimodale, bimodale, multimodale ( ≥ 2 pics: souvent le résultat d’une caractéristique sous-jacente, voir image)

Question 38

en terme de symétrie, comment peut etre la distribution? (histogramme de fréquence)

Answer 38

(seulement si unimodal) Symétrique vs asymétrique (asymétrique à droite = longue queue à droite)

Question 39

quel type de variable présente-on avec le diagramme en boite?

Answer 39

Variable quantitative (souvent par catégorie d’une variable qualitative)

Question 40

sur ce diagramme en boite (box plot), identifiez les éléments importants (1-7)

Answer 40

1. donnée extrême 2. moustache (ici autre valeur que maximum) 3. Q3 (75% observations) 4. Q2 (50% observations) 5. moyenne 6. Q1 (25% observations) 7. moustache (ici autre valeur que minimum

Question 41

concernant les moustaches du diagramme en boite, quelles sont les différentes facons de faire? (3)

Answer 41

1. valeurs max et min 2. autre percentile (ex: 5 ou 95) 3. autre valeur (voir autre flash card pour formule)

Question 42

lors de l'utilisation d'une autre valeur pour les moustaches du diagramme en boite, quelle est la formule mentionnée dans le ppt?

Answer 42

Q1: valeur à 25% des données Q2: à 50% des données Q3: à 75% des données EIQ: écart interquartile (Q3-Q1)

Question 43

comment le diagramme en boite permet-il de déduire la symétrie de la distribution?

Answer 43

Diviser le diagramme à la médiane, si longueurs égales → symétrie

Question 44

quel type de variable présente-on avec le diagramme de dispersion?

Answer 44

relation entre 2 variables quantitatives

Question 45

que permet d'évaluer le diagramme de dispersion? (image) à quoi doit-on faire attention?

Answer 45

la forme de la relation, Certaines procédures statistiques tentent de tirer une droite: pas toujours une représentation adéquate

Question 46

que nous permet le diagramme de dispersion (illustré ici)

Answer 46

permet de faire apparaitre des points anormaux qu'on ne remarque pas en observant X et Y indépendamment