On veut comparer la distribution des 4 groupes sanguins, A, B, AB et O, parmi cinq 5 populations vivant isolément sur des îles du Pacifique sud. On sélectionne un échantillon de 100 sujets sur chaque île. Quels tests statistiques pourra-t-on utiliser ? (Plusieurs réponses possible)
test de chi2 d'indépendance
test de chi2 d'homogénéité
test de chi2 de tendance
test de chi2 de McNemar
test exact de Fisher
On veut comparer la distribution des 4 groupes sanguins, A, B, AB et O, parmi cinq 5 populations vivant isolément sur des îles du Pacifique sud. Quelle est l'hypothèse nulle du test de chi2 d'indépendance ? (Plusieurs réponses possibles)
Les populations des 5 îles se répartissent également selon les groupes sanguins.
Les groupes sanguins se distribuent de façon identique dans les cinq îles
Il existe une liaison entre certains groupes sanguins et certaines îles
Les distributions des groupes sanguins sont indépendantes des origines iliennes
Il n'existe pas de liaison entre la distribution des groupes sanguins et l'origine îlienne
On veut comparer la fréquence des effets secondaires survenus parmi trois groupes de patients traités par un médicament à dose faible, à dose moyenne et à dose élevée. Quel test statistique doit-on utiliser ?
Test de chi2 d'indépendance
Test de chi2 d'homogénéité
Test de chi2 de tendance
Test exact de Fisher
Test de corrélation
On veut comparer la fréquence des effets secondaires survenus parmi trois groupes de patients traités par un médicament à dose faible, à dose moyenne et à dose élevée. Quelle serait votre hypothèse alternative ? (Plusieurs réponses possibles)
La fréquence des effets secondaires n'est pas liée à la dose
La fréquence des effets secondaires est différente entre doses
La fréquence des effets secondaires augmente avec le niveau des doses
Les doses administrées sont liées aux effets secondaires observés
La fréquence des effets secondaires est liée à la dose administrée
Quelle méthode utiliser pour vérifier s'il existe une correspondance entre les résultats (quantitatifs) de 2 techniques de laboratoire appliquées sur une série de 100 sérums. (Plusieurs réponses possibles)
Corrélation
Régression linéaire
Comparaison des moyennes par un test T de Student pour séries appariées
Test chi2 de tendance
Test de corrélation des rangs de Spearman
Quel test utiliser pour étudier le lien entre le poids des nouveaux-nés et la durée de la gestation ? (Plusieurs réponses possibles)
test de chi2 de tendance
test du coefficient de corrélation
test de la pente d'une droite de régression
test de chi2
Test de corrélation des rangs de Spearman
On veut tester s'il existe une liaison entre le nombre d'heures passées quotidiennement devant la télévision et le poids d'une série de 200 sujets. Quel test doit-on utiliser?
test de chi2 de tendance
test du coefficient de corrélation
test de la pente d'une droite de régression
test de chi2
Test de corrélation des rangs de Spearman
On veut tester la liaison entre le taux de cholesterol et la dose d'un médicament calculée en mg/kg. Pour chaque dose administrée, la distribution des taux de cholestérol montre de nombreuses valeurs agglutinées autour d'un pic proche de la valeur normale et un étalement vers les valeurs élevées. La courbe globale des taux de cholestérol est très dissymétrique vers la droite. Quel test choisir pour étudier cette liaison ?
test de corrélation des rangs de Spearman
test du coefficient de corrélation
test de la pente de la droite de régression
test de chi2 d'indépendance
test de chi2 de tendance
Parmi les propositions suivantes, lesquelles sont vraies? Le coefficient de corrélation...
est un indicateur de la force de la liaison
peut être un nombre négatif
ne dépasse jamais en valeur absolue le nombre 1
ne peut jamais être nul
indique une liaison forte lorsqu'il est proche de 1
Quelle est la valeur de l'hypothèse nulle d'un coefficient de corrélation?
On veut étudier deux variables X et Y par une étude de corrélation. Parmi les propositions suivantes, lesquelles correspondent à l'hypothèse nulle
Il n'y a aucune liaison entre X et Y
Les variables X et Y sont indépendantes
Les variables X et Y sont liées
Les valeurs de la variable Y dépendent des valeurs de la variable X
Les valeurs de X sont identiques à celles de Y
Certaines propositions concernant le coefficient de corrélation sont vraies. Lesquelles ?
Il mesure la liaison entre deux variables quantitatives
Il se teste par un test T de Student
Il est mathématiquement équivalent à la pente de la droite de corrélation
Il s'utilise lorsque les deux variables jouent un rôle symétrique
C'est une variable aléatoire dont on peut calculer l'écart type
Certaines propositions concernant la pente d'une droite de régression sont vraies. Lesquelles ?
elle mesure la liaison entre deux variables quantitatives
elle se teste par un test T de Student
elle est mathématiquement équivalente au coefficient de corrélation
elle s'utilise lorsque les deux variables jouent un rôle symétrique
c'est une variable aléatoire dont on peut calculer l'écart type
En étudiant le lien entre les résultats de 2 techniques de laboratoire, on a trouvé un coefficient de corrélation de 0,82. Calculer le coefficient de détermination. Exprimer le résultat avec 2 décimales, par exemple 0,43
Parmi les propositions suivantes, lesquelles sont vraies ? Le coefficient de détermination ...
est égal au carré du coefficient de corrélation
a une signification analogue au coefficient de corrélation
représente la part de la dispersion des valeurs due à la corrélation
s'exprime en pourcentage
peut prendre toute sortes de valeurs entre 0 et 1
En étudiant le lien entre les résultats de 2 techniques de laboratoire, on a trouvé un coeffcient de détermination de 0,67 Quelles en est la signification ?
La part de la dispersion des valeurs due à la corrélation est de 67%
La part de la dispersion des valeurs due aux aléas est de 33 %
La part de la dispersion des valeurs due à la corrélation est de 33 %
La part de la dispersion des valeurs due aux aléas est de 67 %
Le vrai coefficient de corrélation est de 0,67
Après avoir observé l'existence d'une corrélation entre deux variables X et Y, on peut affirmer un lien de causalité en s'appuyant sur...
un coefficient r proche de 1
une covariance élevée
un résultat du test t de corrélation très significatif
un coefficient de détermination élevé
aucune des propositions
En étudiant le lien entre le nombre d'heures passées quotidiennement devant la télévision et le poids d'une série de 200 sujets, on a trouvé un coeffcient r=0,78 (p=0,02). Quelles conclusions peut-on en inférer ?
Le temps passé devant la TV favorise la prise de poids
Les sujets en surcharge pondérale ont tendance à regarder la TV plus longtemps
Il existe un lien significatif entre poids et temps passé devant la TV
Aucune conclusion
Il existe peut-être un facteur intermédiaire explicatif lui-même corrélé au poids et au temps-TV