QCM : Statistiques descriptives en psychologie — 20 questions

Questions et réponses du QCM

1. Quelle caractéristique distingue une échelle ordinale d’une échelle nominale ?

Elle transforme chaque catégorie en une valeur numérique directement comparable
Elle regroupe des catégories sans ordre et autorise les calculs de moyenne
Elle organise les éléments selon un ordre, sans garantir des intervalles constants
Elle mesure des quantités avec des différences identiques entre les niveaux

Elle organise les éléments selon un ordre, sans garantir des intervalles constants

Explication

Une échelle ordinale organise les éléments selon une relation d’ordre ou de grandeur, mais l’intervalle entre deux éléments n’est pas constant. Une échelle nominale ne fournit pas cette relation d’ordre.

2. Pourquoi le nombre de frères et sœurs est-il classé comme une variable discrète ?

Parce qu’il peut prendre des valeurs intermédiaires comme 3,23{,}2
Parce qu’il varie de façon continue comme le poids corporel
Parce qu’il correspond à un comptage avec des valeurs entières distinctes
Parce qu’il décrit une préférence plutôt qu’une quantité mesurable

Parce qu’il correspond à un comptage avec des valeurs entières distinctes

Explication

Le nombre de frères et sœurs est discret, car il peut prendre des valeurs entières comme 1, 2, 3 ou 4, mais pas des valeurs intermédiaires telles que 3,2. Le poids constitue au contraire un exemple de variable continue.

3. Comment note-t-on conventionnellement les différentes valeurs qu’une variable peut prendre ?

Par des lettres majuscules telles que XX et YY
Par des symboles tels que x1,x2,x3x_1, x_2, x_3 jusqu’à xkx_k
Par des coefficients indiquant le rôle de la variable
Par des pourcentages associés aux individus observés

Par des symboles tels que $$x_1, x_2, x_3$$ jusqu’à $$x_k$$

Explication

Les modalités sont les valeurs possibles d’une variable et sont conventionnellement notées x1,x2,x3x_1, x_2, x_3 jusqu’à xkx_k. Les lettres majuscules servent plutôt à désigner les variables elles-mêmes.

4. Quelle comparaison entre les années et le temps mesuré en secondes est correcte ?

Les années ont un zéro absolu, tandis que les secondes ont un zéro relatif.
Les années ont un zéro relatif, tandis que les secondes ont un zéro absolu.
Les deux échelles possèdent un zéro absolu indiquant une même absence.
Les deux échelles possèdent un zéro relatif établi par convention.

Les années ont un zéro relatif, tandis que les secondes ont un zéro absolu.

Explication

Le zéro des années est conventionnel, alors que zéro seconde correspond à l’absence de temps écoulé ou alloué. Cette différence oppose une échelle d’intervalle à une échelle de rapport.

5. Quelle affirmation distingue correctement les approches statistiques étudiées en psychologie ?

L’approche de détection du signal est enseignée en licence, tandis que les approches fréquentiste et bayésienne servent au diagnostic
L’approche fréquentiste est enseignée en licence, tandis que les approches bayésienne et de détection du signal conviennent à certaines recherches
L’approche bayésienne est enseignée en licence, tandis que l’approche fréquentiste convient à certaines recherches spécialisées
Les trois approches sont enseignées de manière équivalente en licence et s’appliquent aux mêmes situations de recherche

L’approche fréquentiste est enseignée en licence, tandis que les approches bayésienne et de détection du signal conviennent à certaines recherches

Explication

L’approche fréquentiste est celle qui est enseignée en première, deuxième et troisième années de licence, alors que les approches bayésienne et de détection du signal peuvent être choisies selon certaines circonstances de recherche. Confondre l’approche fréquentiste et l’approche bayésienne constitue précisément une confusion à éviter.

6. Quelle distinction caractérise une variable discrète par rapport à une variable continue ?

La variable discrète décrit des catégories, tandis que la continue décrit des nombres
La variable discrète se mesure dans le temps, tandis que la continue se mesure par comptage
La variable discrète prend des valeurs limitées, tandis que la continue admet des valeurs intermédiaires
La variable discrète possède un ordre, tandis que la continue n’en possède pas

La variable discrète prend des valeurs limitées, tandis que la continue admet des valeurs intermédiaires

Explication

Une variable discrète prend un nombre limité de valeurs sans valeurs numériques intermédiaires, alors qu’une variable continue peut en prendre une quasi-infinité. La distinction porte donc sur les valeurs possibles, et non sur l’existence d’un ordre ou sur l’unité de mesure.

7. Que cherchent à déterminer les statistiques inférentielles lorsqu’une différence est observée entre deux groupes ?

Quelle valeur numérique décrit le mieux la série de résultats obtenus
Comment résumer cette différence à l’aide des seules données observées
Comment représenter graphiquement les scores de chaque participant
Avec quelle probabilité cette différence s’applique au-delà des observations recueillies

Avec quelle probabilité cette différence s’applique au-delà des observations recueillies

Explication

Les statistiques inférentielles évaluent dans quelle mesure un phénomène observé peut être généralisé au-delà des données recueillies. Résumer ou représenter les résultats observés relève plutôt des statistiques descriptives.

8. Quelle propriété définit une échelle nominale ?

Elle associe chaque catégorie à une valeur numérique intermédiaire
Elle classe des catégories selon un ordre avec des écarts réguliers
Elle mesure des quantités dont les différences sont constantes
Elle regroupe des éléments non quantitatifs sans relation d’ordre

Elle regroupe des éléments non quantitatifs sans relation d’ordre

Explication

Une échelle nominale regroupe des éléments non quantitatifs qui ne possèdent pas de rapport d’ordre entre eux. Une organisation selon un ordre correspond plutôt à une échelle ordinale.

9. Que recouvre le terme « statistiques » dans son sens général ?

Un ensemble de graphiques servant à présenter visuellement les résultats d’une enquête
Une technique d’échantillonnage permettant de sélectionner des participants représentatifs
Des méthodes de calcul destinées à comparer des moyennes entre plusieurs groupes observés
Des données recueillies ainsi que les activités de recueil, de traitement, d’interprétation et de compte rendu

Des données recueillies ainsi que les activités de recueil, de traitement, d’interprétation et de compte rendu

Explication

Les statistiques désignent à la fois les données recueillies et le processus qui consiste à les recueillir, les traiter, les interpréter et les communiquer. La comparaison de moyennes ne constitue qu’une application particulière, et non la définition générale des statistiques.

10. Comment l’âge peut-il être classé selon la manière dont il est exprimé ?

Il est ordinal en nombre d’années et nominal en catégories.
Il est nominal en nombre d’années et ordinal en catégories.
Il est quantitatif en nombre d’années et qualitatif en catégories.
Il est qualitatif en nombre d’années et quantitatif en catégories.

Il est quantitatif en nombre d’années et qualitatif en catégories.

Explication

L’âge exprimé par un nombre d’années est une variable quantitative, tandis que des catégories comme « jeune » ou « vieux » en font une variable qualitative. Le regroupement remplace la mesure numérique par des catégories.

11. Quelle distinction entre population et échantillon est correcte dans une étude psychologique ?

La population est le groupe observé directement, tandis que l’échantillon désigne l’ensemble ciblé par l’étude
La population est l’ensemble ciblé par l’étude, tandis que l’échantillon n’en représente qu’une partie observée
La population correspond aux résultats recueillis, tandis que l’échantillon désigne les conclusions généralisées
La population est un sous-groupe sélectionné, tandis que l’échantillon rassemble toutes les observations pertinentes

La population est l’ensemble ciblé par l’étude, tandis que l’échantillon n’en représente qu’une partie observée

Explication

La population regroupe l’ensemble des individus ou observations auxquels l’étude s’intéresse, alors que l’échantillon en constitue une partie observée. Inverser ces deux notions conduit à confondre l’ensemble ciblé avec le groupe effectivement étudié.

12. Dans quelle situation les statistiques jouent-elles un rôle d’aide à la décision en psychologie ?

Décrire les symptômes d’un patient sans estimer leur lien avec un trouble
Évaluer si une thérapie produit de meilleurs résultats qu’une absence de thérapie
Choisir une méthode de traitement sans comparer les résultats obtenus
Remplacer le jugement clinique par une décision identique pour chaque patient

Évaluer si une thérapie produit de meilleurs résultats qu’une absence de thérapie

Explication

Les statistiques peuvent aider à déterminer si une thérapie est plus efficace qu’une absence de thérapie, ainsi qu’à diagnostiquer ou à estimer la probabilité d’un trouble. Elles éclairent donc la décision à partir de données, sans se substituer automatiquement au raisonnement clinique.

13. Dans quelle situation l’interprétation « deux fois plus » est-elle valide ?

L’année 2020 représente deux fois l’année 1010.
20 années représentent deux fois 10 années.
20 secondes représentent deux fois 10 secondes.
L’année 2000 représente deux fois l’année 1000.

20 secondes représentent deux fois 10 secondes.

Explication

Sur une échelle de rapport, le zéro absolu permet de comparer les rapports entre quantités : 20 secondes valent donc deux fois 10 secondes. Les années ont un zéro relatif, ce qui ne permet pas cette interprétation multiplicative.

14. Quelle suite de transformations respecte les possibilités offertes par les échelles de mesure ?

Des données nominales vers des données numériques, puis ordinales.
Des données numériques vers des données ordinales, puis nominales.
Des données nominales vers des données ordinales, puis numériques.
Des données ordinales vers des données numériques, puis nominales.

Des données numériques vers des données ordinales, puis nominales.

Explication

Une échelle numérique peut être transformée en échelle ordinale, puis en échelle nominale, et une échelle ordinale peut aussi devenir nominale. L’inverse ne peut pas être reconstruit à partir de catégories moins informatives.

15. Qu’est-ce qu’un échantillon dans une étude portant sur une population mère ?

La totalité des personnes concernées par le phénomène étudié dans une société
L’ensemble des individus ou observations auquel les conclusions de l’étude pourraient s’appliquer
Une estimation statistique produite après l’analyse des données recueillies
Le groupe d’individus ou d’observations auprès duquel les données sont recueillies

Le groupe d’individus ou d’observations auprès duquel les données sont recueillies

Explication

L’échantillon est le groupe sur lequel les données sont effectivement recueillies, et ses membres proviennent d’une population plus large appelée population mère. La population mère constitue l’ensemble plus vaste auquel l’étude s’intéresse, et non le groupe directement observé.

16. Dans l’approche fréquentiste, comment une valeur p est-elle interprétée par rapport à l’hypothèse nulle ?

Une observation ayant moins de 5 % de chances sous l’hypothèse nulle est généralement considérée comme moins probable sous cette hypothèse
Une valeur p mesure la probabilité qu’une thérapie soit efficace après comparaison avec une absence de traitement
Une observation ayant plus de 5 % de chances sous l’hypothèse nulle est généralement considérée comme incompatible avec cette hypothèse
Une valeur p indique directement la probabilité que l’hypothèse nulle soit vraie dans la population étudiée

Une observation ayant moins de 5 % de chances sous l’hypothèse nulle est généralement considérée comme moins probable sous cette hypothèse

Explication

Dans l’approche fréquentiste, la valeur p est obtenue à partir d’une hypothèse nulle et une observation est généralement jugée moins probable sous cette hypothèse lorsqu’elle a moins de 5 % de chances de survenir. Une valeur p ne donne pas directement la probabilité que l’hypothèse nulle soit vraie.

17. Quel est l’objectif principal des statistiques descriptives ?

Décrire et résumer les données observées, notamment une série de nombres
Tester une hypothèse nulle pour évaluer la rareté d’une observation
Calculer la probabilité conditionnelle d’un trouble en présence de symptômes
Déterminer avec quelle probabilité un résultat se généralise à une population plus large

Décrire et résumer les données observées, notamment une série de nombres

Explication

Les statistiques descriptives servent à organiser, décrire et résumer les données effectivement recueillies. La généralisation à des observations non recueillies relève des statistiques inférentielles, tandis que les autres réponses renvoient à des procédures plus particulières.

18. Dans une étude, que désigne la variable notée XX ou YY ?

Une fréquence calculée à partir des observations
Une caractéristique de la population étudiée
Une valeur particulière observée pour cette caractéristique
Un rôle causal attribué à un participant

Une caractéristique de la population étudiée

Explication

La variable est la caractéristique de la population que l’on souhaite étudier, et elle peut être représentée par une lettre majuscule. Une valeur particulière de cette caractéristique correspond plutôt à une modalité.

19. Quelle propriété distingue une échelle numérique d’une échelle ordinale ?

Elle classe les éléments selon un ordre sans mesurer leurs écarts.
Elle regroupe les éléments selon des catégories dépourvues d’ordre.
Elle attribue à chaque élément un nom sans relation quantitative.
Elle présente des intervalles constants entre ses éléments ordonnés.

Elle présente des intervalles constants entre ses éléments ordonnés.

Explication

Une échelle numérique combine un ordre et des intervalles constants entre ses éléments. Une échelle ordinale établit bien un classement, mais ses écarts ne sont pas mesurés comme constants.

20. Quelles opérations sont adaptées à des données nominales ?

Les ordonner et mesurer l’intervalle entre deux catégories
Les compter et les exprimer en fréquences ou en pourcentages
Les classer et calculer l’écart entre deux catégories
Les additionner et calculer une moyenne entre leurs valeurs

Les compter et les exprimer en fréquences ou en pourcentages

Explication

Avec des données nominales, on peut compter les catégories et présenter leurs fréquences ou leurs pourcentages. Leur absence de relation d’ordre ne permet pas de les classer ni de mesurer un intervalle entre elles.

Révisez avec les flashcards

Mémorisez les réponses avec 48 flashcards sur Statistiques descriptives en psychologie.

Que désignent les statistiques ?

Un ensemble de données et l'activité de leur recueil, traitement, interprétation et compte rendu.

Quel est le rôle principal des statistiques en psychologie ?

Un outil d’aide à la décision pour diagnostiquer et évaluer des troubles et thérapies.

Que mesure la théorie de la détection du signal en psychologie ?

La capacité d’un test à prédire correctement la présence ou l’absence d’un trouble.

Voir les flashcards →

Approfondir avec la fiche

Consultez la fiche de révision complète sur Statistiques descriptives en psychologie.

Voir la fiche →

Cours similaires

Propreté et prévention des biocontaminations

Besoins et rythmes de l’enfant

Fondamentaux des statistiques en psychologie

Psychologie de l’élève et inclusion scolaire

Limites et étude des fonctions

Mathématiques

Bases de données en bioinformatique

Crée tes propres QCM

Importe ton cours et l'IA génère des QCM avec corrections en 30 secondes.

Générateur de QCM