À quoi les statistiques sont-elles utiles en psychologie ?
Elles permettent de lire les publications scientifiques.
Comment les statistiques compensent-elles une limite de l’intuition en psychologie ?
Elles compensent les limites de l’intuition en probabilités.
Quel esprit les statistiques aident-elles à développer en psychologie ?
L’esprit critique.
Quelles étapes suit le cycle de recherche présenté ?
Question, hypothèse théorique, opérationnalisation, recueil des données, statistiques inférentielles et conclusion.
Comment le bonheur est-il mesuré dans l’étude selon le sexe ?
Par un score sur une échelle de 11 points.
Quel rôle joue le sexe dans l’étude du bonheur ?
C’est une variable indépendante catégorielle à deux modalités : homme ou femme.
Que pose l’hypothèse nulle sur les deux moyennes de bonheur dans la population parente ?
Elles sont égales.
Que mesure un test inférentiel lorsque l’hypothèse nulle est vraie ?
La probabilité d’obtenir les données observées.
Que permet une p-value inférieure à 0,05 au seuil de 0,05 ?
Rejeter l’hypothèse nulle et conclure à un effet statistiquement significatif.
Que conclut-on si la p-value n’est pas inférieure à 0,05 ?
L’effet significatif n’a pas été mis en évidence.
Quelle mesure faut-il rapporter en plus de la p-value pour décrire l’importance d’un résultat ?
La taille d’effet, qui exprime notamment la différence entre les moyennes comparées.
Que mesure le coefficient de corrélation de Bravais-Pearson ?
L’intensité d’une relation linéaire entre deux variables numériques, sur une échelle standardisée.
Entre quelles valeurs varie le coefficient de corrélation de Bravais-Pearson ?
De −1 à +1.
Que révèle le signe du coefficient de corrélation de Bravais-Pearson ?
Le sens de la relation.
Quelle forme doit avoir la relation entre X et Y pour calculer le coefficient de Bravais-Pearson ?
Elle doit être linéaire.
Que démontre une corrélation entre deux variables ?
Elle ne démontre pas une causalité.
Quelles explications peuvent rendre compte d’une relation observée entre X et Y ?
Une causalité de X sur Y ou de Y sur X, une cause commune, une causalité partielle ou une coïncidence.
Quand apparaît le paradoxe de Simpson ?
Quand une relation observée dans plusieurs groupes s’inverse après leur combinaison.
Que modélise la régression linéaire simple ?
Une variable numérique Y à partir d’une variable numérique X au moyen d’un modèle linéaire.
Quels sont les autres noms de Y en régression simple ?
Critère, réponse ou variable dépendante.
Comment s’écrit la droite de régression simple ?
Que prédit une hausse de 1 cm de taille dans l’exemple ?
Une hausse de 0,9 kg du poids.
Que mesure le coefficient de détermination ?
La proportion de variabilité de Y expliquée par X.
Dans l’exemple taille-poids, quelle proportion de la variabilité du poids la taille explique-t-elle ?
28 %.
Quelle hypothèse nulle teste le test F de significativité du modèle de régression ?
dans la population parente est égal à zéro.
Qu’est-ce qu’une variable numérique ?
Une variable qui exprime une mesure numérique.
Qu’est-ce qui distingue un plan intersujets d’un plan intrasujets ?
Le plan intersujets compare des personnes différentes, tandis que le plan intrasujets compare des mesures liées aux mêmes personnes.
Que prévoit l’hypothèse opérationnelle sur le score de bonheur ?
Il diffère entre les hommes et les femmes.
Quels résultats le test t de Student donne-t-il pour les deux groupes indépendants sur le bonheur ?
et .
Quelle p-value est indiquée pour 2 piles et 48 faces ?
.
Comment le modèle linéaire général représente-t-il les données ?
.
Quelle covariance taille-poids obtient-on avec la taille en centimètres ?
76.
Quelle est la valeur de r dans l’exemple taille-poids ?
0,53.
Quelle distribution l’échantillon doit-il suivre pour le test de significativité de la corrélation ?
Une distribution normale bivariée.
Quelle représentation montre la relation entre deux variables numériques ?
Un nuage de points.
Quelle démarche est nécessaire pour établir une relation de cause à effet ?
Une démarche expérimentale.
Qu’est-ce qu’un point atypique ?
Un point qui ne suit pas la distribution caractéristique du reste des données.
Quel effet un point atypique peut-il avoir sur une corrélation ?
Il peut influencer la corrélation.
Qu’est-ce qu’un résidu en régression linéaire ?
L’écart entre la valeur observée de Y et sa valeur prédite par la droite de régression.
Que minimise la méthode des moindres carrés ?
La somme des carrés des résidus.
Quand l’interprétation de l’ordonnée à l’origine a-t-elle du sens ?
Lorsque la valeur nulle de X est pertinente.
Comment s’écrit la valeur prédite de Y ?
Comment se décompose la somme des carrés totale en régression ?
Quel résultat rapporte le test du modèle dans l’exemple taille-poids ?
F(1, 1579) = 627, p < .001.
En régression linéaire simple, que produit le test de significativité du modèle par rapport à celui de ?
La même p-value.
À quoi sert la régression linéaire ?
À résumer des données, tester des théories et faire des prédictions.
Selon le modèle Poids = −76 + (0,9 × Taille), quel poids est prédit pour 185 cm ?
90,5 kg.
Teste tes connaissances avec un QCM de 14 questions sur Statistiques descriptives et modèles linéaires.
1. Concernant l’utilité des statistiques en psychologie :
2. Une psychologue prépare une étude et souhaite renforcer sa démarche scientifique ; quelles contributions des statistiques peut-elle mobiliser ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Statistiques descriptives et modèles linéaires.
Voir la fiche →Importe ton cours et l'IA génère des flashcards en 30 secondes.
Générateur de flashcards