UE4 R2013/14

Iniesta · December 13, 2019

Bonjour à tous

concernant l’annale de rangueil 2013/2014 j’ai pas mal d’item que je n’ai pas réussi: (je ne trouve pas la correction détaillée)

lien de l’annale: https://tutoweb.org/tat_librairie/Rangueil/Annales de Concours/2013-2014/Rangueil S1 janvier 2014 - SUJETS.pdf

lien de la correction non détaillée: https://tutoweb.org/tat_librairie/Rangueil/Annales de Concours/2013-2014/Rangueil janvier 2014- CORRECTIONS.pdf

QCM 1, 2, 3, 4: j’ai réussi a répondre à quelques items mais globalement c’est pas fantastique

QCM 9: je ne comprends pas pourquoi cet item est faux, car si S et M sont indépendantes: P(S) x P(M) ?

QCM 15: La valeur seuil dépend de quoi ?

QCM 16: je ne sais pas comment faire!

QCM 19: Idem besoin d’une explication

Merci beaucoup d’avance à la personne qui prendra le temps de répondre

Lénouillette · December 13, 2019

Coucou @Iniesta ! Tu me pardonneras, mais je n'ai pas trop le temps de te faire l'analyse en ce moment

Il y a 22 heures, Iniesta a dit :

QCM 9: je ne comprends pas pourquoi cet item est faux, car si S et M sont indépendantes: P(S) x P(M) ?

J'imagine que tu parles de l'item A ? On te parle de la probabilité du signe chez les malades. Quand il y a "chez" dans un item, cela fait référence à une probabilité conditionnelle, donc à p(S|M), et non à p(S ∩ M).

Il y a 22 heures, Iniesta a dit :

QCM 15: La valeur seuil dépend de quoi ?

Des degrés de liberté aussi (tu la choisis dans les tables selon α et selon le ddl)

Il y a 22 heures, Iniesta a dit :

QCM 16: je ne sais pas comment faire!

Alors, dans un QCM de tests statistiques :

1. On regarde s'il s'agit d'une comparaison de moyennes ( $\rightarrow$ écart-réduit ou Student) ou de fréquences ( $\rightarrow$ $\chi ^{2}$ ) : ici, on compare la durée de sommeil, donc des moyennes.

2. On regarde l'effectif : n₁ = 10 et n₂ = 10. Les conditions pour appliquer un test de l'écart-réduit sont n₁ ≥ 30 et n₂ ≥ 30. Ici, les deux sont inférieurs à 30, donc on ne va pas utiliser un test de l'écart-réduit (l'item A est faux). On va utiliser un test de Student à condition qu'il y ait une normalité de la distribution, et une égalité des variances dans les deux populations (c'est bien dans les populations et non pas dans les échantillons, donc l'item D est faux) : ce qui est respecté d'après l'énoncé.

3. On fait le calcul de la statistique de test : ici, on est dans le cas de comparaisons de deux moyennes sur des échantillons indépendants avec un test de Student, donc $t_{0}=\frac{m_{1}-m_{2}}{\sqrt{s^{2}(\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2}})}$

Donc le numérateur vaut |m₁ - m₂| = |3,1 - 6,0| = |- 2,9| = 2,9. L'item B est vrai.

4. On calcule le nombre de degrés de liberté, j'ai tout résumé dans un post :

Ici, n₁ + n₂ - 2 = 10 + 10 - 2 = 18 ddl. L'item C est vrai.

5. On conclut :

soit on compare la valeur seuil (t_α/2) à la valeur de la statistique de test (t₀). Ici, t₀ > t_α/2, donc on rejette l'hypothèse nulle (mais on ne dit pas qu'elle est fausse !). Il y a bien une différence significative au risque 5% (car l'hypothèse nulle se présente sous forme d'une absence de différence), l'item E est vrai.
soit on compare p à α

Il y a 22 heures, Iniesta a dit :

QCM 19: Idem besoin d’une explication

On regarde de quel type d'étude il s'agit : ici, on nous dit qu'on mesure une incidence, donc il s'agit d'un suivi prospectif (au cours du temps). Il s'agit ainsi d'une étude exposés / non-exposés : l'item A est faux.

Pour les autres items :

Item B. 400 / 2000 = 20%. L'item B est vrai.

Items C et D. Un taux d'incidence s'exprime de la façon suivante :

L'item C est faux parce qu'il n'y a pas la bonne unité, il faudrait des nouveaux cas par nombre de personnes et par unité de temps.

Pour l'item D : $TI =\frac{400}{2000 *6}\approx 0,033\approx 3,3$ % (= pour 100 patients) et par jour. L'item D est vrai.

Item E. Pour calculer la durée d'exposition on additionne :

le nombre de patients n'ayant pas développé d'infection multiplié par le nombre de jours total de l'étude
le nombre de patients ayant développé une infection multiplié par le nombre de jours avant le développement de l'infection

Donc 400 x 6 serait seulement si aucun patient n'avait été infecté : l'item E est faux.

J'espère que c'est clair !

Iniesta · December 14, 2019

MERCIIIIII BEAUCOUP pour réponse J'ai super bien compris

UE4 R2013/14

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