On a mesuré la fréquence d'une maladie X pendant une année dans 3 échantillons de personnes issues de 3 régions A, B et C. On veut savoir si la fréquence de la maladie est différente dans ces trois régions.
On a mesuré la fréquence d'une maladie X pendant une année dans 3 échantillons de personnes issues de 3 régions A, B et C. On veut savoir si la fréquence de la maladie est différente dans ces trois régions.
Quel est le nombre de degrés de liberté du test de chi2
On a mesuré la fréquence d'une maladie X pendant une année dans 3 échantillons de personnes issues de 3 régions A, B et C. On veut savoir si la fréquence de la maladie est différente dans ces trois régions.
Calculer la statistique du test de chi2 (exprimer le résultat avec 2 décimales, par exemple 4,67)
On a mesuré la fréquence d'une maladie X pendant une année dans 3 échantillons de personnes issues de 3 régions A, B et C. On veut savoir si la fréquence de la maladie est différente dans ces trois régions.
Quelle est la valeur du petit p ? (exprimer le résultat avec 2 décimales, par exemple 0,07)
On a mesuré la fréquence d'une maladie X pendant une année dans 3 échantillons de personnes issues de 3 régions A, B et C. On veut savoir si la fréquence de la maladie est différente dans ces trois régions.
Quelle est votre conclusion ?
La fréquence de la maladie est différente entre les régions
La fréquence de la maladie est significativement différente seulement pour une des régions
On ne peut pas conclure car la fréquence de la maladie n'est pas différente entre toutes les régions.
La fréquence de la maladie est plus élevée dans la région B
On veut comparer la fréquence de survenue de complications d'infection post-opératoire (IPO) après deux types d'intervention chirurgicale A ou B. On compare deux échantillons de patients : 122 opérés par la technique A parmi lesquels on a constaté 27 IPO (22,1%) et 162 opérés par la technique B avec 19 IPO (11,7%). Une des 2 techniques étant plus dangereuse que l'autre, les auteurs se fixent un risque d'erreur alpha maximum de 1% . Quel(s) test(s) statistique(s) pourrait-on utiliser ?
Test de chi2 de Mc Nemar
Test de chi2 de tendance
Test de chi2 d'homogénéité
Test Z pour comparaison de deux pourcentages
Test exact de Fisher
On veut comparer la fréquence de survenue de complications d'infection post-opératoire (IPO) après deux types d'intervention chirurgicale A ou B. On compare deux échantillons de patients : 122 opérés par la technique A parmi lesquels on a constaté 27 IPO (22,1%) et 162 opérés par la technique B avec 19 IPO (11,7%). Une des 2 techniques étant plus dangereuse que l'autre, les auteurs se fixent un risque d'erreur alpha maximum de 1% . Calculer la statistique du test Z de comparaison de deux pourcentages. (exprimer le résultat avec 2 décimales, par exemple 4,67)
On veut comparer la fréquence de survenue de complications d'infection post-opératoire (IPO) après deux types d'intervention chirurgicale A ou B. On compare deux échantillons de patients : 122 opérés par la technique A parmi lesquels on a constaté 27 IPO (22,1%) et 162 opérés par la technique B avec 19 IPO (11,7%). Une des 2 techniques étant plus dangereuse que l'autre, les auteurs se fixent un risque d'erreur alpha maximum de 1% . Quel est le petit p? (exprimer le résultat avec 2 décimales, par exemple 0,09)
On veut comparer la fréquence de survenue de complications d'infection post-opératoire (IPO) après deux types d'intervention chirurgicale A ou B. On compare deux échantillons de patients : 122 opérés par la technique A parmi lesquels on a constaté 27 IPO (22,1%) et 162 opérés par la technique B avec 19 IPO (11,7%). Une des 2 techniques étant plus dangereuse que l'autre, les auteurs se fixent un risque d'erreur alpha maximum de 1% . Si on avait fait un test de chi2, quelle valeur du chi2 aurait-on trouvé ? (exprimer le résultat avec 1 décimale, par exemple 4,7) Il n'y a qu'une seule opération très simple à faire.
On veut comparer la fréquence de survenue de complications d'infection post-opératoire (IPO) après deux types d'intervention chirurgicale A ou B. On compare deux échantillons de patients : 122 opérés par la technique A parmi lesquels on a constaté 27 IPO (22,1%) et 162 opérés par la technique B avec 19 IPO (11,7%). Une des 2 techniques étant plus dangereuse que l'autre, les auteurs de fixent un risque d'erreur alpha maximum de 1% . Quel serait votre conclusion?
La technique B présente moins de risque d'IPO que A.
La différence de la fréquence des IPO entre les 2 techniques est significative
On ne peut pas conclure
La différence observée des IPO est non significative
La technique A présente plus de risque d'IPO que B.
On cherche à comparer la fréquence de survenue d'un effet secondaire grave dans le traitement d'une maladie rare par deux traitements A et B. On a observé 5 cas d'effet secondaire parmi 24 malades traités par le produit A et 7 cas parmi 13 malades traités par B. Quel(s) test(s) statistique(s) pourrait-on utiliser ?
Test de chi2 de Mc Nemar
Test de chi2 de tendance
Test de chi2 d'homogénéité
Test de chi2 corrigé de Yates
Test exact de Fisher
On cherche à comparer la fréquence de survenue d'un effet secondaire grave dans le traitement d'une maladie rare par deux traitements A et B. On a observé 5 cas d'effet secondaire parmi 24 malades traités par le produit A et 7 cas parmi 13 malades traités par B. Calculer la valeur du chi2 adapté à cette situation. (avec 2 décimales, par exemple 4,27)
On cherche à comparer la fréquence de survenue d'un effet secondaire grave dans le traitement d'une maladie rare par deux traitements A et B. On a observé 5 cas d'effet secondaire parmi 24 malades traités par le produit A et 7 cas parmi 13 malades traités par B. On décide de se fixer un seul alpha de 5%. Quel est le petit p? (exprimer le résultat avec 2 décimales, par exemple 0,09)
Dans un échantillon de 191 enfants de dix ans tiré au sort dans un département, on observe que 59 d'entre eux présentent des caries dentaires. La fréquence attendue des caries chez les enfants du même âge dans l'ensemble du pays est de 37%. On veut vérifier l'hypothèse que les mesures de prévention dans ce département sont efficaces. On se fixe un risque d'erreur alpha de 5%. Quel(s) test(s) statistique(s) pourrait-on utiliser ?
test de chi2 de conformité
test de chi2 d'homogénéité
test de chi2 de tendance
test de chi2 d'indépendance
test Z
Dans un échantillon de 191 enfants de dix ans tiré au sort dans un département, on observe que 59 d'entre eux présentent des caries dentaires. La fréquence attendue des caries chez les enfants du même âge dans l'ensemble du pays est de 37%. On veut vérifier l'hypothèse que les mesures de prévention dans ce département sont efficaces. On se fixe un risque d'erreur alpha de 5%. Calculer la valeur du test Z (avec 2 décimales, par exemple 2,62)
Dans un échantillon de 191 enfants de dix ans tiré au sort dans un département, on observe que 59 d'entre eux présentent des caries dentaires. La fréquence attendue des caries chez les enfants du même âge dans l'ensemble du pays est de 37%. On veut vérifier l'hypothèse que les mesures de prévention dans ce département sont efficaces. On se fixe un risque d'erreur alpha de 5%. Quelle est la valeur du petit p (avec 2 décimales , par exemple 0,06)
Dans un échantillon de 191 enfants de dix ans tiré au sort dans un département, on observe que 59 d'entre eux présentent des caries dentaires. La fréquence attendue des caries chez les enfants du même âge dans l'ensemble du pays est de 37%. On veut vérifier l'hypothèse que les mesures de prévention dans ce département sont efficaces. On se fixe un risque d'erreur alpha de 5%. Si vous disposez de Excel, calculer le petit p à l'aide de la loi binomiale (avec 3 décimales , par exemple 0,068)
Dans un échantillon de 191 enfants de dix ans tiré au sort dans un département, on observe que 59 d'entre eux présentent des caries dentaires. La fréquence attendue des caries chez les enfants du même âge dans l'ensemble du pays est de 37%. On veut vérifier l'hypothèse que les mesures de prévention dans ce département sont efficaces. On se fixe un risque d'erreur alpha de 5%. Quelle est votre conclusion?
La fréquence des caries est significativement inférieure dans ce département que dans la population
La fréquence des caries dans ce département n'est pas significativement différente de celle de la population
On ne peut pas conclure car le petit p est supérieur à 0,05
Les mesures de prévention des caries dans ce département sont efficaces
Le tableau ci-dessous montre la distribution par classe d'âge d'un échantillon de 170 sujets Le tableau suivant montre la distribution des classes d'âge dans la population générale (en %) On se demande si la distribution de l'échantillon diffère de la structure de la population générale Quel test statistique choisirait-on ?
test de chi2 de conformité
test de chi2 de tendance
test de chi2 de liaison
test exact de Fisher
test Z de comparaison de pourcentages
Le tableau ci-dessous montre la distribution par classe d'âge d'un échantillon de 170 sujets Le tableau suivant montre la distribution des classes d'âge dans la population générale (en %) On se demande si la distribution de l'échantillon diffère de la structure de la population générale Calculer le nombre de cas attendus pour la classe d'âge des 0-14 ans (avec 1 décimale, par exemple 24,3)
Le tableau ci-dessous montre la distribution par classe d'âge d'un échantillon de 170 sujets Le tableau suivant montre la distribution des classes d'âge dans la population générale (en %) La dernière ligne du tableau donne le nombre de cas attendus pour chaque classe d'âge Calculer la statistique de chi2 (avec 2 décimales, par exemple 4,82)
Le tableau ci-dessous montre la distribution par classe d'âge d'un échantillon de 170 sujets Le tableau suivant montre la distribution des classes d'âge dans la population générale (en %)
Quelle est la valeur du petit p (avec 2 décimales,par exemple 0,07)
Le tableau ci-dessous montre la distribution par classe d'âge d'un échantillon de 170 sujets Le tableau suivant montre la distribution des classes d'âge dans la population générale (en %)
Quelle serait votre conclusion ? (plusieurs réponses possibles)
La structure d'âge de l'échantillon ne diffère pas significativement de celle de la population
La structure d'âge de l'échantillon est identique à celle de la population
L'échantillon est issu de la population
Il n'existe pas d'argument pour affirmer que l'échantillon ne provient pas de la population
On veut comparer la fréquence d'arrêts-maladie (AM) des professeurs de deux villes voisines A et B. On constitue deux échantillons de 70 professeurs en tirant au sort pour chaque professeur sélectionné dans l'une des villes, un professeur de même âge et de même sexe dans l'autre ville. Pendant une année, on a observé 21,4 % de professeurs ayant eu un AM dans la ville A et 34,3 % dans la ville B. Quel test statistique faut-il utiliser ?
test Z de comparaison de 2 pourcentages
test T de Student pour séries appariées
test de chi2 d'homogénéité
test de chi2 de McNemar
test de chi2 de liaison
On veut comparer la fréquence d'arrêts-maladie (AM) des professeurs de deux villes voisines A et B. On constitue deux échantillons de 70 professeurs en tirant au sort pour chaque professeur sélectionné dans l'une des villes, un professeur de même âge et de même sexe dans l'autre ville. Pendant une année, on a observé 21,4 % de professeurs ayant eu un AM dans la ville A et 34,3 % dans la ville B. Le test exact de Fisher fournit un petit p = 0,13. Quel commentaire faites-vous ?
Il n'y a pas de différence significative de la fréquence des arrêts-maladie entre les deux villes
Les auteurs n'ont pas utilisé le bon test
La différence aurait peut-être été significative si les effectifs avaient été plus grands
On veut comparer la fréquence d'arrêts-maladie (AM) des professeurs de deux villes voisines A et B. On constitue deux échantillons de 70 professeurs en tirant au sort pour chaque professeur sélectionné dans l'une des villes, un professeur de même âge et de même sexe dans l'autre ville. Pendant une année, on a observé 21,4 % de professeurs ayant eu un AM dans la ville A et 34,3 % dans la ville B. Pour tenir compte de l'appariement on construit le tableau ci-dessous. La case en haut à gauche montre que 10 couples A-B de professeurs de même âge et de même sexe ont eu un AM pendant l'année. Quel est le nombre de couples dont le professeur A a subi un AM et pas celui de B (case Oui-Non en haut à droite ) ?
On veut comparer la fréquence d'arrêts-maladie (AM) des professeurs de deux villes voisines A et B. On constitue deux échantillons de 70 professeurs en tirant au sort pour chaque professeur sélectionné dans l'une des villes, un professeur de même âge et de même sexe dans l'autre ville. Pendant une année, on a observé 21,4 % de professeurs ayant eu un AM dans la ville A et 34,3 % dans la ville B. Quel est le nombre de couples dont le professeur B a subi un AM et pas celui de A (case Non-Oui en bas à gauche ) ?
On veut comparer la fréquence d'arrêts-maladie (AM) des professeurs de deux villes voisines A et B. On constitue deux échantillons de 70 professeurs en tirant au sort pour chaque professeur sélectionné dans l'une des villes, un professeur de même âge et de même sexe dans l'autre ville. Pendant une année, on a observé 21,4 % de professeurs ayant eu un AM dans la ville A et 34,3 % dans la ville B. Quel est le nombre de couples dont aucun individu n'a subi un AM (case Non-Non en bas à droite ) ?
On veut comparer la fréquence d'arrêts-maladie (AM) des professeurs de deux villes voisines A et B. On constitue deux échantillons de 70 professeurs en tirant au sort pour chaque professeur sélectionné dans l'une des villes, un professeur de même âge et de même sexe dans l'autre ville. Pendant une année, on a observé 21,4 % de professeurs ayant eu un AM dans la ville A et 34,3 % dans la ville B. Calculer la statistique du chi2 de McNemar pour séries appariées (avec 1 décimale, par exemple 2,3)
On veut comparer la fréquence d'arrêts-maladie (AM) des professeurs de deux villes voisines A et B. On constitue deux échantillons de 70 professeurs en tirant au sort pour chaque professeur sélectionné dans l'une des villes, un professeur de même âge et de même sexe dans l'autre ville. Pendant une année, on a observé 21,4 % de professeurs ayant eu un AM dans la ville A et 34,3 % dans la ville B. Quelle est la valeur du petit p ? (avec 2 décimales, par exemple 0,08)
On veut comparer la fréquence d'arrêts-maladie (AM) des professeurs de deux villes voisines A et B. On constitue deux échantillons de 70 professeurs en tirant au sort pour chaque professeur sélectionné dans l'une des villes, un professeur de même âge et de même sexe dans l'autre ville. Pendant une année, on a observé 21,4 % de professeurs ayant eu un AM dans la ville A et 34,3 % dans la ville B. Quelle est votre conclusion sachant que le risque d'erreur alpha a été fixé a priori à 5% ?
Il existe une différence significative de la fréquence des AM entre la ville A et B
La fréquence des AM est significativement supérieure chez les professeurs de la ville B
On ne peut pas conclure car les 2 tests Fischer et McNemar donnent des résultats différents.
On ne peut pas conclure car le test exact de Fisher n'est pas significatif
