mielpops Posted October 31, 2020 Posted October 31, 2020 HolĂ Â Voici quelques items que je ne comprends pas :  QCM 2 : https://zupimages.net/viewer.php?id=20/44/gr7p.png Si âđ„ est lâincertitude absolue sur la variable đ„ autour de la valeur đ„. pour tout đ„. â R, alors đ(đ„. + âđ„) est lâincertitude absolue sur đ â comptĂ© faux Je n'ai rien compris Ă cet item, j'ai l'impression de ne pas parler cette langue. Comment doit-on rĂ©flĂ©chir ?  QCM 5 : B. Si on dose trente fois cette variable biologique Z dans un tube issu dâun seul prĂ©lĂšvement sanguin, les valeurs obtenues diffĂšrent Ă cause de la variabilitĂ© analytique â comptĂ© vrai Cet item m'a perturbĂ©e car on ne prĂ©cise pas de quelle variable analytique il s'agit. Est-ce que quand on ne prĂ©cise pas, ça veut dire qu'on parle des deux ?  QCM 9 : D. Il est possible de dĂ©terminer la mĂ©diane dans le cas dâune variable qualitative ordinale â comptĂ© vrai Est-ce que vous auriez un petit exemple pour pouvoir l'imager ? Je ne comprends pas comment c'est possible  QCM 15 Un mĂ©decin relĂšve lâĂąge dâun Ă©chantillon alĂ©atoire de 100 patients (50 femmes et 50 hommes) parmi ses patients. Il observe une moyenne dâĂąge m = 50 ans et un Ă©cart type s = 10 ans. Indiquez si les propositions suivantes sont vraies ou fausses.  C. Lâintervalle de confiance Ă 95% du pourcentage de patients de sexe masculin de lâĂ©chantillon est [40 % ; 60 %] â comptĂ© vrai Dans l'Ă©chantillon, on sait dĂ©jĂ qu'on a 50 femmes et 50 hommes, donc pas besoin d'intervalle puisque ce sont des faits... Pour moi ça n'a aucun sens. En plus, ce QCM Ă©tait dĂ©jĂ une annale et dans mes souvenirs, c'Ă©tait bien comptĂ© faux D. ll y a 95% de chances pour que lâintervalle [40% ; 60%] contienne le "vrai" pourcentage dâhommes de la population source â comptĂ© vrai Je ne sais pas comment faire pour trouver ce rĂ©sultat  Merci pour vos rĂ©ponses et prenez soin de vous !! Quote
Solution Jujugulaire Posted October 31, 2020 Solution Posted October 31, 2020 (edited) Salut @mielpops !  Il y a 4 heures, mielpops a dit : QCM 2 : https://zupimages.net/viewer.php?id=20/44/gr7p.png Si âđ„ est lâincertitude absolue sur la variable đ„ autour de la valeur đ„. pour tout đ„. â R, alors đ(đ„. + âđ„) est lâincertitude absolue sur đ â comptĂ© faux Je n'ai rien compris Ă cet item, j'ai l'impression de ne pas parler cette langue. Comment doit-on rĂ©flĂ©chir ?  Pour celle-lĂ je te renvoies vers ce post :  Il y a 4 heures, mielpops a dit : QCM 5 : B. Si on dose trente fois cette variable biologique Z dans un tube issu dâun seul prĂ©lĂšvement sanguin, les valeurs obtenues diffĂšrent Ă cause de la variabilitĂ© analytique â comptĂ© vrai Cet item m'a perturbĂ©e car on ne prĂ©cise pas de quelle variable analytique il s'agit. Est-ce que quand on ne prĂ©cise pas, ça veut dire qu'on parle des deux ? Je te remets ici la dĂ©finition du cours "Il s'agit de la variabilitĂ© liĂ©e aux incertitudes des instruments diagnostiques." Ici, on rĂ©pĂšte 30 fois la mesure avec un mĂȘme instrument de mesure, donc il y a forcĂ©ment une variation entre les valeurs qu'on obtient, dĂ» Ă cette variabilitĂ© intrinsĂšque Ă l'instrument de mesure.  Il y a 4 heures, mielpops a dit : QCM 9 : D. Il est possible de dĂ©terminer la mĂ©diane dans le cas dâune variable qualitative ordinale â comptĂ© vrai Est-ce que vous auriez un petit exemple pour pouvoir l'imager ? Je ne comprends pas comment c'est possible  Si on prend par exemple comme variable qualitative l'intensitĂ© d'un ictĂšre (exemple du cours) : 1. lĂ©ger 2. moyen 3. intense 4. trĂšs intense, et qu'on l'Ă©value sur 20 patients prĂ©sentant un ictĂšre. (J'ai choisi une distribution au hasard)              IntensitĂ© de lâictĂšre Distribution 1.    lĂ©ger 7 2.    moyen 6 3.    intense 3 4.    trĂšs intense 4  On a bien une variable qualitative ordinale, dont la dĂ©finition donnĂ©e en cours est : "valeurs = Ă©chelle de chiffres qui a pour seule propriĂ©tĂ© des nombres rĂ©els celle de la relation dâordre" Tu peux ici dĂ©terminer la mĂ©diane qui est « 2. Moyen »  Il y a 4 heures, mielpops a dit : QCM 15 Un mĂ©decin relĂšve lâĂąge dâun Ă©chantillon alĂ©atoire de 100 patients (50 femmes et 50 hommes) parmi ses patients. Il observe une moyenne dâĂąge m = 50 ans et un Ă©cart type s = 10 ans. Indiquez si les propositions suivantes sont vraies ou fausses.  C. Lâintervalle de confiance Ă 95% du pourcentage de patients de sexe masculin de lâĂ©chantillon est [40 % ; 60 %] â comptĂ© vrai Dans l'Ă©chantillon, on sait dĂ©jĂ qu'on a 50 femmes et 50 hommes, donc pas besoin d'intervalle puisque ce sont des faits... Pour moi ça n'a aucun sens. En plus, ce QCM Ă©tait dĂ©jĂ une annale et dans mes souvenirs, c'Ă©tait bien comptĂ© faux D. ll y a 95% de chances pour que lâintervalle [40% ; 60%] contienne le "vrai" pourcentage dâhommes de la population source â comptĂ© vrai Je ne sais pas comment faire pour trouver ce rĂ©sultat  Je te renvoies vers ce post pour cette question lĂ ! : Sinon, si c'est le calcul que tu n'arrives pas Ă faire, je te montre ici le calcul de la borne infĂ©rieure. On sait qu'il y a 50 hommes sur 100 patients dans l'Ă©chantillon, ce qui donne une proportion de 0,5, on applique ensuite la formule de l'IC :    Est ce que ça rĂ©pond Ă tes question ? N'hĂ©site pas si ce n'est pas clair !  Edited October 31, 2020 by Jujugulaire ambrette 1 Quote
mielpops Posted October 31, 2020 Author Posted October 31, 2020 Merci beaucoup pour cette réponse plus que complÚte !!  C'est vraiment plus clair Bonne journée ! Jujugulaire 1 Quote
Rita Posted November 1, 2020 Posted November 1, 2020 (edited) Slt,@Jujugulaire DĂ©solĂ©e de te resolliciter, mais j'ai du mal avec cette formule de proportion avec le n tout prĂ©cisĂ©ment. Parfois, on met le n le nbs TOTAL de personne dans l'Ă©chantillon et parfois on met seulement une partie de la population par ex dans l'exemple citĂ© ci dessus 15C  on a mis n est Ă©gal Ă 100 (ça voulait dire on a pris le pourcentage des deux genres masculin et fĂ©minin). Or dans l'item on nous dit le pourcentage du genre masculin, on aurait pas plutĂŽt du mettre n est Ă©gal Ă 50 au dĂ©nominateur. Je viens de tomber sur un item similaire mais lĂ on a pas mis 100 le nbs total des patients hospitalisĂ© et non hospitalisĂ©s mais bien on a mis SEULEMENT le nbs des patients sans hospitalisation ?? Alors je vois pas pourquoi dans mon exemple on a mis seulement les non hospitalisĂ© comme l'item l'indique alors que dans l'exemple de mielpopos on a mis le n correspondant Ă toute la population de l'Ă©chantillon. je sais pas si j'Ă©tais claire sinon je me reĂ©xplique âŠ. http://image.noelshack.com/fichiers/2020/44/7/1604266985-maths-n.jpg voilĂ mon exemple item E @mielpops je m'incruste tjs dans tes sujets vivement dĂ©solĂ©e Edited November 1, 2020 by Rita Quote
Jujugulaire Posted November 1, 2020 Posted November 1, 2020 Coucou @Rita ! Alors je vais essayer de t'expliquer : dans notre item 15 C, on nous parle du pourcentage de patients de sexe masculin, ce qui, dans notre Ă©chantillon se calcule en divisant le nb d'hommes de l'Ă©chantillon par le nb de patients total dans l'Ă©chantillon (50 hommes +50 femmes = 100). On a donc bien 50% de patients de sexe masculin dans notre Ă©chantillon, soit 0,5, ce qui va nous permettre de calculer par la suite notre intervalle de confiance. On prend bien n = 100 car tu as calculĂ© ton pourcentage d'hommes au sein de ton Ă©chantillon de 100 patients hommes et femmes, donc tu dois prendre la mĂȘme valeur de n qui t'a servie pour calculer ton pourcentage de patients hommes au sein de l'Ă©chantillon (0,5) que dans ta formule pour calculer l'IC. Dans ces cas lĂ il faut en effet bien dĂ©terminer dĂšs le dĂ©part par rapport Ă quelle population/Ă©chantillon on calcule notre pourcentage initial, et ici c'est bien par rapport aux 100 patients de l'Ă©chantillon (=n)  Dans ton exemple item E, on cherche Ă calculer l'intervalle de confiance Ă 95% (on part de l'Ă©chantillon et par mĂ©thode inductive, on remonte Ă la population) du pourcentage de patients sans hospitalisations passĂ©es. On doit donc dans un premier temps dĂ©terminer ce pourcentage dans notre Ă©chantillon. Il y a 50 patients sans hospitalisations passĂ©es parmi 100 patients au total. Ce qui donne p= 50/100 = 0,5, pourcentage de patients sans hospitalisations passĂ©es dans notre Ă©chantillon. Dans la formule de l'IC, on utilisera donc n = 100.  Au final, dans nos 2 exemples on a exactement les mĂȘmes valeurs de p et n pour calculer l'IC, c'est pour cela qu'on obtient le mĂȘme rĂ©sultat.  Dans la correction proposĂ©e, dans ton exemple, je pense qu'il y a une erreur de frappe : il faut remplacer le 50 au dĂ©nominateur par 100. D'ailleurs, si tu essaies de faire le calcul de l'IC avec 50 comme marquĂ© dans la correction, tu n'obtiens pas les bornes donnĂ©es dans l'item (qui sont justes)  Est-ce que ça rĂ©pond Ă ta question ?  N'hĂ©site pas si ce n'est pas le cas Rita 1 Quote
Rita Posted November 2, 2020 Posted November 2, 2020 Bonjour @Jujugulaire, Impeccable, ça répond parfaitement à ma question merciii infiniment d'avoir pris le temps pour me le détailler Bon début de la semaine ! Quote
Jujugulaire Posted November 2, 2020 Posted November 2, 2020 Avec plaisir @Rita Bon courage ! Rita 1 Quote
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