Que décrit la statistique descriptive ?
Les données effectivement observées sans généralisation.
Que formule la statistique inductive ?
Des énoncés probabilisés sur une population non observée.
Qu'explicite la statistique inductive dans ses énoncés ?
Le risque d'erreur.
Quelle question répond la statistique descriptive pour 45 étudiants ?
La moyenne d’anxiété observée dans cet échantillon.
Que représente l'estimation de la moyenne de population à 104,2 ?
Une estimation.
Que constitue l'affirmation que la moyenne de population vaut exactement 104,2 ?
Une induction abusive.
Qu'est-ce que la population en statistique ?
L'ensemble cible complet de taille N avec paramètres inconnus et fixes.
Qu'est-ce qu'un échantillon en statistique ?
Un sous-ensemble observé de taille n avec statistiques connues et variables.
Quelle lettre grecque désigne la moyenne de la population ?
La lettre µ désigne la moyenne de la population.
Quelle lettre grecque représente l'écart-type de la population ?
La lettre σ représente l'écart-type de la population.
Quelle lettre grecque est utilisée pour la proportion de la population ?
La lettre π est utilisée pour la proportion de la population.
Dans l'exemple, quelle est la taille totale de la population étudiée ?
La population totale est de 3000 étudiants.
Dans l'exemple, quelle est la taille de l'échantillon tiré ?
L'échantillon tiré compte 150 étudiants.
Dans l'exemple, quel paramètre de population est visé ?
La moyenne inconnue µ de la population est visée.
Qu'impose la déduction dans le raisonnement scientifique ?
La déduction va du général au particulier et garantit l'observation si la théorie est vraie.
Quelle direction suit l'induction dans le raisonnement ?
L'induction va du particulier au général et produit une conclusion probabilisée.
Qu'est-ce que l'inférence statistique ?
Une induction sous contrôle utilisant des calculs déductifs sur tous les échantillons possibles.
Quel est le but des calculs déductifs dans l'inférence statistique ?
Chiffrer le niveau de confiance.
Pourquoi une différence observée entre deux groupes ne prouve-t-elle pas une différence réelle ?
Parce qu'il faut déterminer si elle dépasse la fluctuation attendue.
Qu'impose le tirage aléatoire sur la représentativité d'un échantillon ?
Il ne garantit pas une représentativité parfaite.
Quel avantage principal offre le tirage aléatoire sur les biais ?
Il limite les biais systématiques.
Qu'est-il possible de calculer grâce au tirage aléatoire ?
Les marges d'erreur.
Que nécessite un tirage purement aléatoire ?
Une liste exhaustive de la population comme base de sondage.
Que calcule l'inférence d'abord concernant les échantillons ?
Le comportement de tous les échantillons possibles si la population était connue.
Comment l'inférence utilise-t-elle la distribution des échantillons ?
Pour évaluer l'échantillon observé.
Qu'impose l'échantillonnage aléatoire simple sur la probabilité de tirage ?
Chaque individu a la même probabilité d'être tiré.
Quelle condition est nécessaire pour réaliser un échantillonnage aléatoire simple ?
Une base de sondage complète est nécessaire.
Comment est divisée la population en échantillonnage stratifié proportionnel ?
La population est divisée en strates homogènes.
Quel avantage offre le tirage proportionnel en échantillonnage stratifié ?
Il peut améliorer la précision lorsque la variable diffère entre les strates.
Quelles unités sont tirées dans l'échantillonnage en grappe ?
On tire des unités collectives comme des groupes de TD.
Quel effet l'échantillonnage en grappe a-t-il sur le coût ?
Il réduit le coût.
Comment l'échantillonnage en grappe affecte-t-il la précision ?
Il diminue la précision lorsque les individus d'une grappe se ressemblent.
Qu'est-ce qu'un biais d’échantillonnage ?
Une erreur de méthode orientant systématiquement les résultats.
Quels sont les trois pièges principaux en échantillonnage ?
La convenance, le volontariat et la non-réponse.
Pourquoi ces trois pièges sont-ils problématiques ?
Ils rendent les participants différents de la population cible.
Que désigne le problème WEIRD en recherche ?
Une dépendance à des participants Western, Educated, Industrialized, Rich et Democratic.
Quels participants sont typiquement concernés par le problème WEIRD ?
Les étudiants américains de première année.
Quelle erreur a fait le Literary Digest en 1936 ?
Il a prédit la défaite de Roosevelt avec un échantillon biaisé.
Comment Gallup a-t-il obtenu un meilleur résultat en 1936 ?
Avec 3000 personnes tirées aléatoirement.
Comment se note l'écart entre la moyenne d'échantillon et la moyenne de population ?
Il se note .
Qu'est-ce que la fluctuation d'échantillonnage ?
C'est l'écart inévitable entre une statistique d'échantillon et le paramètre de population.
Comment varie la fluctuation d'échantillonnage avec la taille de l'échantillon ?
Elle décroît lorsque la taille augmente.
Quelle est la nature de la fluctuation d'échantillonnage ?
Elle est aléatoire.
Quelle différence existe-t-il entre biais et fluctuation d'échantillonnage ?
Le biais est une erreur de méthode, la fluctuation est une erreur aléatoire.
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1. Quelle est la fonction propre de la statistique descriptive ?
2. Quel énoncé caractérise le mieux la statistique inductive ?
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