Rangueil 2011

[jujulalipoprot]

Bonjouuuur, me revoilà pour de nouvelles incompréhensions en maths...

 

Qcm 6 :

ABDE sont vrais, pourriez-vous m'expliquer B et E ?

 

Qcm 18

AD sont vrais, on est d accord que Y suit une loi binomiale ? Dans ce cas pourquoi l'item C est il faux ?

 

Qcm 27

BDE sont vrais, mais pour moi c'est une etude exposé/non exposé pas cas- témoin...

D'ailleurs, le qcm 28 reprends l'énoncé du qcm 27 et on parle de risque relatif ! (Qui n'est utilisable que pour les études expo/non expo...)

 

Toujours dans le qcm 28

ADE sont vrais. Je suis d'accord que c'est significatif car RR > 1 cependant le RR appartient à l'intervalle de confiance donc pour moi il n'y a pas de relation causale (alors que l item D vrai dit le contraire)

 

Qu'en pensez vous ?

Mercu beaucouuup :D

[JustineLbr]

Alors voilà les explications que j’aurais à t’apporter :

Pour le QCM 6 :

B) Vrai car si z augmente et si T augmente, sachant que z est au numérateur et T au dénominateur alors on ne verra aucune variation

E) je dirais que le raisonnement est le même

 

Pour le QCM 18 :

Y ne suit pas une loi binomiale car elle représente la variable aléatoire donnant le pourcentage d’individus malades dans cet échantillon. Alors que X suit une loi binomiale : 1= malade et 0=pas malade

 

Pour le QCM 27 :

Il s’agit d’une étude cas-témoins car elle est rétrospective, on fait un questionnaire aux femmes enceintes en fin de grossesse et on recherche leur exposition durant leur grossesse, on regarde vers le passé.

 

Pour le QCM 28 :

RR>1 donc il y a une relation causale et 1,5 est compris dans l’intervalle de confiance.

 

Voilà j’espère que ça t´aura aidé

[jujulalipoprot]

Salut ! Merci pour ta reponse mais il me reste quelques incompréhensions tout de même

 

Qcm 6

Ok mais bon vu qu'il y a z d'une part et T^2 d'autre part j'ai l'impression que ça s'équilibre pas...

 

Qcm 18

C'est ok ! (Par contre X suit Bernouilli )

 

Qcm 27

Dans ce cas, pourquoi le Qcm 28 calqué sur le 27 parle de risque relatif alors ce paramètre n'est pas utilisable pour les études cas témoins :/

 

Qcm 28

Là je ne suis pas d'accord, justement il y a association significative car RR > 1 mais pas un lien causal c'est un piège récurent c'est pour ça que je ne comprends vraiment pas ...

[Oga]

Bonsoir,

Désolée de la réponse tardive, je vais essayer d'éclairer les points qui restent sombres pour toi

QCM 6:
B: Alors j'espère qu'on a la même variation relative de P déjà: [latex]\frac{gz}{rT^{2}}\Delta T-\frac{g}{rT}\Delta z[/latex]
Donc une petite augmentation de T revient à [latex]\Delta T>0[/latex] et une petite augmentation de z revient à [latex]\Delta z>0[/latex]
A partir de là, vu que le 2e membre concernant z est négatif et celui de T positif on pourra dire que la variation relative de P est à peu près égale à 0.
En fait tu essayes d'augmenter véritablement tes variables mais ce n'est pas comme ça qu'il faut raisonner!!

L'augmentation ou diminution de la variation (relative ou pas) reviendra seulement à donner son signe (>0 ou <0).

E: Ici [latex]\Delta z=0[/latex] car on considère z comme constante et on a une petite augmentation de T soit [latex]\Delta T>0[/latex]. Donc si z augmente alors [latex]\frac{gz}{rT^{2}}[/latex] augmente avec z.

QCM 18:
Ici X suit une loi de Bernoulli, X~B(1,π). E(X)=n*π=1*π=π
Y ne suit pas une Loi de Bernoulli, elle donne le pourcentage d'individus malades dans cet échantillon. Donc c'est comme si tu faisais la moyenne entre le nombre de malades * 1 et le nombre de pas malades * 0, le tout divisé par l'effectif. Ce qui revient à Y=ΣX / n
Donc après tu fais avec les opérations sur la variance et l’espérance en fonction de l'expression de Y en fonction de X et n.
Ce qui te donne: V(Y)=V(ΣX/n) [latex]=\frac{1}{n^{2}}V(\sum X)=\frac{1}{n^{2}}nV(X)=\frac{V(X)}{n}[/latex]

QCM 27:
En fait le questionnaire est fin en fin de grossesse, c'est à ce moment là qu'on recueille l'exposition qui a été antérieure. 6 ans plus tard on regarde si ils sont malades. C'est une étude cas-témoins donc analytiques et d'observation.

QCM 28:
Je n'avais pas pensé à ça aha quand je l'ai faite l'année dernière Mais disons que l'OR reste un IC à 95% et que l'interprétation se fait pareil. Mais rigoureusement tu as raison. Après c'est une vieille annale et on voit bien que le piège est pas sur ça, elle tourne le QCM de façon qu'on voit pas bien que c'est pas le problème!
Ce n'est en aucun cas une étude E+/E- malgré tout car il n'y a aucun suivi et pas de constitution d'échantillons représentatifs ni une vision représentative de la fréquence alors...

Dis moi s'il te reste des doutes et bonne chance

dslll le latex a un peu bugé

[jujulalipoprot]

Bonsoir,Désolée de la réponse tardive, je vais essayer d'éclairer les points qui restent sombres pour toi QCM 6:B: Alors j'espère qu'on a la même variation relative de P déjà: [latex]\frac{gz}{rT^{2}}\Delta T-\frac{g}{rT}\Delta z[/latex]Donc une petite augmentation de T revient à [latex]\Delta T>0[/latex] et une petite augmentation de z revient à [latex]\Delta z>0[/latex]A partir de là, vu que le 2e membre concernant z est négatif et celui de T positif on pourra dire que la variation relative de P est à peu près égale à 0.En fait tu essayes d'augmenter véritablement tes variables mais ce n'est pas comme ça qu'il faut raisonner!!L'augmentation ou diminution de la variation (relative ou pas) reviendra seulement à donner son signe (>0 ou <0).E: Ici [latex]\Delta z=0[/latex] car on considère z comme constante et on a une petite augmentation de T soit [latex]\Delta T>0[/latex]. Donc si z augmente alors [latex]\frac{gz}{rT^{2}}[/latex] augmente avec z.QCM 18:Ici X suit une loi de Bernoulli, X~B(1,π). E(X)=n*π=1*π=πY ne suit pas une Loi de Bernoulli, elle donne le pourcentage d'individus malades dans cet échantillon. Donc c'est comme si tu faisais la moyenne entre le nombre de malades * 1 et le nombre de pas malades * 0, le tout divisé par l'effectif. Ce qui revient à Y=ΣX / nDonc après tu fais avec les opérations sur la variance et l’espérance en fonction de l'expression de Y en fonction de X et n.Ce qui te donne: V(Y)=V(ΣX/n) [latex]=\frac{1}{n^{2}}V(\sum X)=\frac{1}{n^{2}}nV(X)=\frac{V(X)}{n}[/latex]QCM 27:En fait le questionnaire est fin en fin de grossesse, c'est à ce moment là qu'on recueille l'exposition qui a été antérieure. 6 ans plus tard on regarde si ils sont malades. C'est une étude cas-témoins donc analytiques et d'observation.QCM 28:Je n'avais pas pensé à ça aha quand je l'ai faite l'année dernière Mais disons que l'OR reste un IC à 95% et que l'interprétation se fait pareil. Mais rigoureusement tu as raison. Après c'est une vieille annale et on voit bien que le piège est pas sur ça, elle tourne le QCM de façon qu'on voit pas bien que c'est pas le problème!Ce n'est en aucun cas une étude E+/E- malgré tout car il n'y a aucun suivi et pas de constitution d'échantillons représentatifs ni une vision représentative de la fréquence alors...Dis moi s'il te reste des doutes et bonne chance dslll le latex a un peu bugé

Merciii pour ta magnifique réponse !!! Juste avant que je passe le sujet en résolu, tu as une idée pour le facteur causal compté vrai (qcm 28) ?? Après c'est pas la correction officielle mais si cet item est vraiment vrai je trouve ca incohérent avec les autres annales ...

[Oga]

Ça c'est un errata de la part de la prof ça a déjà été remonté dans le forum je me souviens plus dans quel sujet mais on peut pas conclure à un facteur causal (alala les vieilles annales)

[jujulalipoprot]

Voilà qui est rassurant merci beaucoup