Ancien du Bureau Bapson_The_Pea Posted November 12, 2020 Ancien du Bureau Posted November 12, 2020 Salut tout le monde !! Voici le post où vous pourrez discuter des remarques que vous avez pour la colle n°7 en Biostatistiques (N'oubliez pas de préciser de quel QCM/Item vous parlez) La tutobise confinée Quote
jugouaze Posted November 12, 2020 Posted November 12, 2020 Salut, je ne comprend pas la justification de l'item D du QCM 27. Quote
Ancien Responsable Matière Noel_Flantier Posted November 12, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 12, 2020 Coucou @jugouaze ! Pour répondre à cet item, il faut appliquer la formule de la statistique de test : Σ (effectifs observées - effectifs théoriques)2 / effectif théorique Tandis que dans l'item, ce sont les effectifs observés qui apparaissent au dénominateur Donc le calcul est le suivant : (38-30)2 / 30 + (262-270)2 / 270 Est-ce que c'est plus clair ? Quote
jugouaze Posted November 12, 2020 Posted November 12, 2020 il y a 45 minutes, Noel_Flantier a dit : Coucou @jugouaze ! Pour répondre à cet item, il faut appliquer la formule de la statistique de test : Σ (effectifs observées - effectifs théoriques)2 / effectif théorique Tandis que dans l'item, ce sont les effectifs observés qui apparaissent au dénominateur Donc le calcul est le suivant : (38-30)2 / 30 + (262-270)2 / 270 Est-ce que c'est plus clair ? Oui c'est bon, merci beaucoup ! Quote
PASSamycasa Posted November 12, 2020 Posted November 12, 2020 Salut salut, Pour le qcm 24 item E et 28 item E elles sont comptées juste alors que le "au risque alpha de se tromper" n'est pas précisé. Il me semble pourtant que c'était indispensable pour que l'item soit juste ou alors j'ai mal compris... Quelqu'un peut m'éclairer là dessus ? Merci d'avance, Bisouuus Quote
Ancien Responsable Matière Jadilie Posted November 12, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 12, 2020 il y a 25 minutes, Pépinocytose a dit : Salut salut, Pour le qcm 24 item E et 28 item E elles sont comptées juste alors que le "au risque alpha de se tromper" n'est pas précisé. Il me semble pourtant que c'était indispensable pour que l'item soit juste ou alors j'ai mal compris... Quelqu'un peut m'éclairer là dessus ? Merci d'avance, Bisouuus Coucou ! Lorsque tu utilises les termes "rejeter" et "ne pas rejeter", il n'est pas nécessaire de préciser "au risque alpha de se tromper" (même si on peut). En revanche, on ne peut pas affirmer que l'hypothèse nulle est vraie ou fausse, c'est là qu'on peut dire qu'on pense qu'elle l'est, au risque alpha de se tromper. Quote
PASSamycasa Posted November 12, 2020 Posted November 12, 2020 il y a 47 minutes, Jadilie a dit : Coucou ! Lorsque tu utilises les termes "rejeter" et "ne pas rejeter", il n'est pas nécessaire de préciser "au risque alpha de se tromper" (même si on peut). En revanche, on ne peut pas affirmer que l'hypothèse nulle est vraie ou fausse, c'est là qu'on peut dire qu'on pense qu'elle l'est, au risque alpha de se tromper. Aaaaaah d'accord merci beaucoup j'avais pas noté la subtilité ! Quote
Oogway Posted November 12, 2020 Posted November 12, 2020 Coucou!! j'ai une question sur les conditions d'application des test de moyenne: je ne comprends pas pourquoi quand on compare une population a une autre population, on peut utiliser le test de l'ecart reduit: je comprends que ca permette d'affirmer que la distribution de la pop suit une loi normale (si n>30), mais il manque l'égalité des variances non? ou bien on doit le coupler a un test de Student? Et aussi je ne comprends pas pourquoi la 27 E est fausse? Quote
Oogway Posted November 12, 2020 Posted November 12, 2020 Et a la 28 D : ca veut dire que l'effectif d'étudiants etant aller en cours et ayant eu entre 15 et 20 au concours est le même que l'effectif d'étudiants etant restés a la maison et ayant eu entre 15 et 20 au concours? Quote
Ancien Responsable Matière Noel_Flantier Posted November 12, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 12, 2020 Coucou @manoncrtt ! Pour les conditions d'application aux tests : Test de l'écart réduit : n>30 Test de Student : égalité des variances et normalité des distributions pour n<30 // égalité des variances pour n>30 27E : on te donne dans l'item la valeur seuil pour un risque alpha de 5%, on compare cette valeur seuil à la valeur observée (donnée dans l'énoncé) --> comme 2,37 (valeur observée) < 3,84 (valeur seuil) alors on ne rejette pas l'hypothèse nulle donc pas de différence significative 28D : oui tu as tout à fait raison, les effectifs attendus sont identiques : à savoir (19x100)/200 = 9,5 Est-ce que c'est plus clair ? HgggggJg 1 Quote
Daphnécrose Posted November 13, 2020 Posted November 13, 2020 Il y a 20 heures, Noel_Flantier a dit : (19x100)/200 = 9,5 @Noel_Flantier Excuse moi, est-ce que tu pourrais m'expliquer comment tu trouves ça car je ne comprends pas d'où ça vient... Quote
Funk_Cor-Noel Posted November 13, 2020 Posted November 13, 2020 (edited) Bonjour je ne comprends pas pourquoi à la 25 le test statistique est une comparaison de deux distributions (à la C vous trouvez 28ddl et pas 1ddl) et pas une comparaison de deux fréquences pourtant on nous donne la moyenne de femme enceinte qui pour moi correspond à une fréquence plus qu'à une distribution. du coup je voulais savoir comment faire la diff entre deux fréquence et deux distributions quand la limite dans le cas de ce qcm Edited November 13, 2020 by Funk_Corleone Quote
Ancien Responsable Matière Jadilie Posted November 13, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 13, 2020 il y a 57 minutes, Plumette a dit : @Noel_Flantier Excuse moi, est-ce que tu pourrais m'expliquer comment tu trouves ça car je ne comprends pas d'où ça vient.. On fait le total des étudiant qui on eu entre 15 et 20, multiplié par le total de étudiants qui sont allés en cours, divisé par le nombre total d'étudiants. On a 15+4 = 19 étudiants qui ont eu entre 15 et 20. 100 étudiants sont allés en cours, et il y a 2*100=200 étudiants en tout. On obtient donc 19*100/200. Daphnécrose 1 Quote
Daphnécrose Posted November 13, 2020 Posted November 13, 2020 il y a 1 minute, Jadilie a dit : On fait le total des étudiant qui on eu entre 15 et 20, multiplié par le total de étudiants qui sont allés en cours, divisé par le nombre total d'étudiants. On a 15+4 = 19 étudiants qui ont eu entre 15 et 20. 100 étudiants sont allés en cours, et il y a 2*100=200 étudiants en tout. On obtient donc 19*100/200. Ah ben oui ok c'était tout con ! (je crois que la fatigue est présente !) Merci beaucoup !! Quote
Ancien Responsable Matière Jadilie Posted November 13, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 13, 2020 il y a une heure, Funk_Corleone a dit : Bonjour je ne comprends pas pourquoi à la 25 le test statistique est une comparaison de deux distributions (à la C vous trouvez 28ddl et pas 1ddl) et pas une comparaison de deux fréquences pourtant on nous donne la moyenne de femme enceinte qui pour moi correspond à une fréquence plus qu'à une distribution. du coup je voulais savoir comment faire la diff entre deux fréquence et deux distributions quand la limite dans le cas de ce qcm Coucou ! Ici on compte le nombre de grossesses. On pourrait imaginer que la partenaire d'un des hommes tombe plusieurs fois enceinte, ou qu'un même homme entraîne une grossesse chez plusieurs femmes (même si en 2 ans les deux sont peu probables). Ce qu'il fallait voir c'est le mot nombre dans l'énoncé, et le fait qu'on te donne des moyennes, notées m, et pas des fréquences. Funk_Cor-Noel 1 Quote
Ancien Responsable Matière Soleilne Posted November 13, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 13, 2020 Question l'item B du Qcm 26, l'item me rend confuse (L'intitulé c'est à propos des tests de comparaison de moyenne) "On peut former une hypothèse de type unilatérale "µ>µ0" avant d'analyser les résultats obtenus" Ici cette hypothèse, c'est H1? Quote
Ancien Responsable Matière Jadilie Posted November 13, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 13, 2020 il y a une heure, Soleilne a dit : Question l'item B du Qcm 26, l'item me rend confuse (L'intitulé c'est à propos des tests de comparaison de moyenne) "On peut former une hypothèse de type unilatérale "µ>µ0" avant d'analyser les résultats obtenus" Ici cette hypothèse, c'est H1? Oui ! On aurait du mettre "hypothèse alternative unilatérale", mais c'était sous-entendu. Soleilne 1 Quote
Potaaato Posted November 13, 2020 Posted November 13, 2020 Bonsoir, je ne comprend pas comment on trouve le résultat pour le QCM 22B ? Sinon merci beaucoup pour cette colle, c'est un super entrainement ! Quote
Ancien Responsable Matière Jadilie Posted November 13, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 13, 2020 il y a 9 minutes, Maeduin a dit : Bonsoir, je ne comprend pas comment on trouve le résultat pour le QCM 22B ? Sinon merci beaucoup pour cette colle, c'est un super entrainement ! Coucou ! C'est du cours à connaître : la valeur seuil d'un test bilatéral, que l'on note zalpha/2 est de 1,96 pour alpha =5%, soit environ 2. Quote
Potaaato Posted November 13, 2020 Posted November 13, 2020 @Jadilie Ah mais oui bien sur, j'avais pas compris la phrase je crois, merci beaucoup !! Quote
lulacath Posted November 14, 2020 Posted November 14, 2020 hello ! je n'ai pas bien compris dans l'item D du qcm 26 pourquoi on peut affirmer que le numérateur de la statistique de test peut être positif ou négatif, alors qu'il me semble que c'est toujours une valeur absolue et donc positif... en tout cas merci beaucoup pour la colle Quote
Ancien Responsable Matière Noel_Flantier Posted November 14, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 14, 2020 Coucou @lulacath ! Comme tu peux le voir sur cette formule pour calculer t0, il n'y a pas de valeur absolue donc le numérateur peut tout à fait être positif ou négatif https://www.noelshack.com/2020-46-6-1605361024-capture-d-ecran-2020-11-14-a-14-36-36.png C'est bon pour toi ? Quote
lulacath Posted November 14, 2020 Posted November 14, 2020 @Noel_Flantier et mince ! j'avais oublié... mais merci beaucoup !! Quote
Ancien Responsable Matière Noel_Flantier Posted November 14, 2020 Ancien Responsable Matière Posted November 14, 2020 Hello @Candice03 ! J'ai noté que les conditions pour une comparaison de moyenne avec des échantillons indépendants qui est le cas le + souvent retrouvé mais pour faire un bilan des différents cas : - Comparaison d'une moyenne à une valeur théorique : Ecart réduit : n>30 Student : normalité des distributions pour n<30 et n>30 - Comparaison de 2 moyennes : échantillons indépendants Ecart réduit : n>30 Student : égalité des variances et normalité des distributions pour n<30 / égalité des variances pour n>30 (on préfère utiliser le test de l'écart réduit) - Comparaison de 2 moyennes : échantillons appariés Ecart réduit : n>30 Student : n<30 normalité des distributions Ensuite, je crois pas voir ton QCM22 (tu as une image avec des QCMs de physique ) Pour le résumé des ddl, je te renvoie à ce sujet : 27E : ça correspond à la valeur seuil pour test avec un risque alpha de 5% et avec 1 ddl ! Est-ce que ça t'aide ? Quote
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