Individu — définition ?
Unité statistique étudiée, personne ou objet.
Population mère — définition ?
Ensemble complet des individus d’étude.
Échantillon — définition ?
Fraction de la population pour généraliser.
Inférence statistique — rôle ?
Généraliser résultats de l’échantillon à la population.
Échantillonnage probabiliste — principe ?
Choix avec probabilité connue, tirage aléatoire.
Échantillonnage non probabiliste — principe ?
Choix arbitraire ou empirique, sans probabilité connue.
Condition échantillon aléatoire — n ?
n > 30 et n/N < 1/7.
Taille minimale n — formule ?
n = (t² pq) / e².
Taille finie — correction ?
n = N n₀ / (N + n₀ - 1).
Variable qualitative — types ?
Nominale ou ordinale.
Variable quantitative — types ?
Discrète ou continue.
Variable nominale — caractéristique ?
Sans ordre, modalités non classables.
Variable ordinale — caractéristique ?
Avec ordre, modalités classées.
Statistique de position — exemples ?
Moyenne, médiane, quartiles.
Statistique de dispersion — exemples ?
Écart-type, étendue, variance.
Hypothèse scientifique — rôle ?
Proposer une relation à tester.
Hypothèse nulle H0 — rôle ?
Absence d’effet, point de référence.
Test t — objectif ?
Comparer deux moyennes.
ANOVA — objectif ?
Comparer plusieurs moyennes.
Khi-deux — objectif ?
Analyser relation entre variables qualitatives.
Coefficient de Pearson — rôle ?
Mesurer lien entre deux variables métriques.
Régression linéaire simple — modèle ?
Y = aX + b + ε.
Régression linéaire multiple — différence ?
Plusieurs X pour prédire Y.
Analyse factorielle — but ?
Réduire variables en facteurs.
Teste tes connaissances avec un QCM de 24 questions sur Introduction à l'Analyse Statistique.
1. Quel principe caractérise un échantillonnage probabiliste ?
2. Quelle statistique sert à évaluer la significativité des coefficients dans une régression logistique ?
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