[ERRATA Poly de l'Avent UE4 Biostats]

[totov31]

Salut !  @zoe_hrd

Il ne s'agit effectivement pas d'un errata, on formule bien H1 qu-'une fois qu'H0 a été rejeter normalement ! 

Edited November 29, 2022 by totov31

[simon.dhuique-mayer]

il y a 6 minutes, zoe_hrd a dit :

Bonjour  

j’ai une questionnn pas obligatoirement un errata en fait je sais pas.

Par rapport au Qcm 33 dans les qcms supplémentaires : il est compté faux et la correction dit que H1 n’est formule qu’en cas de rejet de H0. 

cependant dans mon cours j’ai marqué que les deux sont formulées à priori du test. 

ma question : Quand est-ce qu’on formule H1 ? 

Ce n'est pas une erreur dans le QCM. On commence effectivement par formuler une hypothèse nulle H0, et c'est seulement si elle est fausse qu'on formule une hypothèse H1.

Pour te faire une petite piqûre de rappel, voici les 4 étapes dans ce genre de tests:

1°) Formulation d'un hypothèse nulle H0 

-> et si elle est fausse, formuler une hypothèse alternative H1

2°) En déduire ce que devraient être les résultats si H0 était vraie

3°) Vérifier si les observations faites sont contradictoires ou conformes à ce qu'on attend 

4°) Conclure quant au rejet ou non-rejet de l'hypothèse nulle

Si c'est pas clair n'hésite pas à poser d'autres questions. 

Courage à toi :)

[Movgde]

Heu je suis pas d'accord avec vous @totov31 et @simon.dhuique-mayer

Pour moi y'a un une erreur dans la justification en effet les deux hypothèses sont formulées à priori du test.

D'après le cours on a ça

 

Et juste après l'énonciation de H0, on a H1

La bonne bonne justification devrait être : la formulation de l'hypothèse alternative ne dépend pas du rejet/non rejet de H0, elle est formulée à priori du test. Donc l'item reste faux mais sa justification devrait changer !

T'en penses quoi @Flèche

 

[Flèche]

Coucou @zoe_hrd, @totov31, @simon.dhuique-mayer et @Movgde !

 

il y a 32 minutes, zoe_hrd a dit :

Par rapport au Qcm 33 dans les qcms supplémentaires : il est compté faux et la correction dit que H1 n’est formule qu’en cas de rejet de H0. 

cependant dans mon cours j’ai marqué que les deux sont formulées à priori du test. 

ma question : Quand est-ce qu’on formule H1 ? 

Je reconnais que le cours n'est pas très clair sur ce point-là car effectivement comme tu l'as souligné dans le cours @zoe_hrd il est dit que "H0 et H1 sont toujours formulées avant examen des données afin de contrôler les risques d'erreur". 

 

il y a 11 minutes, Movgde a dit :

La bonne bonne justification devrait être : la formulation de l'hypothèse alternative ne dépend pas du rejet/non rejet de H0, elle est formulée à priori du test. Donc l'item reste faux mais sa justification devrait changer !

T'en penses quoi @Flèche

Je trouve ça un peu ambiguë perso parce qu'avec cette justification (avec laquelle je suis totalement d'accord au passage) j'aurais tendance à mettre l'item vrai plutôt, parce que du coup techniquement elle est formulée même si on ne rejette pas H₀ puisque ça ne dépend pas du rejet/non rejet de H₀. Jsp si tu vois ce que je veux dire @Movgde ?

Sinon on modifie l'item pour enlever l'ambiguïté ?

[Movgde]

Je pense voir ce que tu veux dire mais je trouve que l'item insinue que l'on choisi H1 après le rejet ou non rejet de H0, ce qui n'est pas possible car sans H1 on ne peut pas calculer la valeur seuil/p-value et pour conclure a ce dit rejet, on a besoin de ces valeurs donc y'aurai contradiction. Non ? @Flèche

[Flèche]

il y a 1 minute, Movgde a dit :

Je pense voir ce que tu veux dire mais je trouve que l'item insinue que l'on choisi H1 après le rejet ou non rejet de H0, ce qui n'est pas possible car sans H1 on ne peut pas calculer la valeur seuil/p-value et pour conclure a ce dit rejet, on a besoin de ces valeurs donc y'aurai contradiction. Non ? @Flèche

Oui je suis d'accord c'est pour ça que je trouvais l'item ambiguë perso... @Movgde on le modifie du coup ?

On peut changer par un truc du genre : "L'hypothèse alternative H₁ est formulée en fonction du rejet ou non de H₀" avec comme correction ce que tu avais proposé plus haut, t'en penses quoi ? 

[simon.dhuique-mayer]

il y a 2 minutes, Movgde a dit :

Je pense voir ce que tu veux dire mais je trouve que l'item insinue que l'on choisi H1 après le rejet ou non rejet de H0, ce qui n'est pas possible car sans H1 on ne peut pas calculer la valeur seuil/p-value et pour conclure a ce dit rejet, on a besoin de ces valeurs donc y'aurai contradiction. Non ? @Flèche

L'année dernière j'avais tendance à prendre les cours au mot pour mot et j'y ai marqué que l'hypothèse H1 était exprimée si H0 était fausse. Cependant je me rappelle avoir trouvé cela étrange aussi, je dois avouer que je doute qu'il y ait des questions à ce niveau de fourberie à l'examen cela dit...

[Protozoaire]

Merci beaucoup pour vos réponses … et j’ai encore un autre questions (ça ne s’arrête plus désolée) 

Alors cette fois-ci qcm60 item D, je suis d’accord avec l’item seulement peut on avec le seul calcul du RR sans IC déterminer le facteur risque ou protection. Car avec un RR disons sup à 1 et un IC qui comprends 0 on ne pourrait pas déduire d’une différence significative, si? 

je sais pas si je suis vraiment claire…

Merci pour votre aide

[Flèche]

Il y a 2 heures, zoe_hrd a dit :

Alors cette fois-ci qcm60 item D, je suis d’accord avec l’item seulement peut on avec le seul calcul du RR sans IC déterminer le facteur risque ou protection. Car avec un RR disons sup à 1 et un IC qui comprends 0 on ne pourrait pas déduire d’une différence significative, si? 

je sais pas si je suis vraiment claire…

Je vois ce que tu veux dire et je pense que oui tu peux le dire si tu n'as pas d'autres informations. Par contre si on te donne un IC il faut bien vérifier avec les bornes effectivement. Ici ct juste pour vous rappeler la formule du risque relatif et ensuite vous souvenir des caractéristiques d'un facteur de risque ou protecteur. 

A mon avis dans tous les cas vous ne serez pas piégés là-dessus ne t'inquiète pas.

 

N'hésite pas si tu as des questions !

[Lulu_le_Fou]

Salut,

Sujet type 2 QCM 14 :

Item C compté vrai :Il me semblait que la catégorie de référence était toujours la non exposée

Item E QCM 14 compté faux : pourquoi c'est faux on est dans une étude cas témoins, or c'est bien l'avantage de ce genre d'étude

Merci d'avance ! 

[Flèche]

Coucou @Lulu_le_fou ! 

 

il y a 19 minutes, Lulu_le_fou a dit :

Sujet type 2 QCM 14 :

Item C compté vrai :Il me semblait que la catégorie de référence était toujours la non exposée

La catégorie de référence est celle présentant le risque le plus faible, or ici ceux qui pratiquaient une activité sportive sont ceux qui ont le risque le plus faible. En effet si tu regardes la probabilité d'être atteint d'arthrose : elle est de 100/140 = 0,7 chez ceux n'ayant pas du tout pratiqué d'activité sportive, elle est de 80/190 = 0,4 chez ceux ayant pratiqué une activité sportive 1 fois par semaine et elle est de 20/70 = 0,3 chez ceux ayant pratiqué une activité sportive plus de deux fois par semaine. Ainsi la catégorie la moins à risque (et donc de référence) est bien celle donnée dans l'item. 

 

il y a 25 minutes, Lulu_le_fou a dit :

Item E QCM 14 compté faux : pourquoi c'est faux on est dans une étude cas témoins, or c'est bien l'avantage de ce genre d'étude

Ici effectivement on est dans une étude cas-témoin. Son avantage est donc de pouvoir étudier plusieurs facteurs de risque effectivement mais pour cette même maladie (et pas une autre attention). Imagine que tu t'intéresses à l'arthrose comme dans l'énoncé : à partir de cette étude tu ne peux pas savoir les effets du sport sur un trouble urinaire par exemple psk tu n'auras pas sélectionné les sujets de l'étude suivant ce critère (trouble urinaire ou non). Tu pourrais par contre étudier l'impact d'un régime alimentaire (une autre exposition) sur l'arthrose (même maladie que celle de l'étude).

Dans le cas d'une étude exposés/non exposés, l'avantage est d'étudier le rôle de ton/tes facteur(s) de risque (ça dépend de l'étude) sur plusieurs maladies. En effet, ici tu sélectionnes ton échantillon en fonction de l'exposition à tel facteur et ensuite tu regardes ce qui se passe. Donc tu peux le regarder pour plusieurs maladies sans soucis et par conséquent une autre que celle étudiée.  

 

N'hésite pas si tu as des questions !

[Lulu_le_Fou]

Super @Flèche merci, enfaite autant pour moi j’avais fait une confusion dans mon cours, promis avant de vous poser la question, je revérifie sur mon cours

[Flèche]

à l’instant, Lulu_le_fou a dit :

Super @Flèche merci, enfaite autant pour moi j’avais fait une confusion dans mon cours, promis avant de vous poser la question, je revérifie sur mon cours

Haha pas de soucis tkt ! En plus ça fait jamais de mal une petite piqure de rappel.

 

Bref n'hésite pas si tu as d'autres questions tkt !

[PicasSodium]

Bonsoir, je pense que c'est tout bête mais je bégaye à chaque fois: comment on sait quoi utilisé entre un test de Student et un test de  l'écart réduit?

 

[Movgde]

Bonsoir @PicasSodium!

Alors ça dépend juste des conditions d’application des tests. 
Pour l’écart-réduit, il faut juste que tes échantillons soient supérieurs à 30. 
Par contre pour ce qui est des test de Student, c’est un poil plus subtil, y’a 3 situations :

    -moyenne observée/théorique : alors il faut juste que la variable soit répartie normalement dans la population. 
    -2 moyennes indépendantes : variables réparties normalement + variances vraies égales dans les populations

    -2 moyennes appariées : si un échantillon est inférieur à 30 alors il faut que les différences soient distribuées normalement.
 

Si jamais t’as besoin de plus de détails hésite pas !

[PicasSodium]

il y a 5 minutes, Movgde a dit :

Bonsoir @PicasSodium!

Alors ça dépend juste des conditions d’application des tests. 
Pour l’écart-réduit, il faut juste que tes échantillons soient supérieurs à 30. 
Par contre pour ce qui est des test de Student, c’est un poil plus subtil, y’a 3 situations :

    -moyenne observée/théorique : alors il faut juste que la variable soit répartie normalement dans la population. 
    -2 moyennes indépendantes : variables réparties normalement + variances vraies égales dans les populations

    -2 moyennes appariées : si un échantillon est inférieur à 30 alors il faut que les différences soient distribuées normalement.
 

Si jamais t’as besoin de plus de détails hésite pas !

OK mais un test de Student peut quand même marché si n>30? et dans ce cas-là pas besoin que les différences soient distribuées normalement?

[Movgde]

Yes mais le fait que ton n soit supérieur à 30 implique que ta variable soit distribuée normalement donc ça revient au même !

[PicasSodium]

il y a 3 minutes, Movgde a dit :

Yes mais le fait que ton n soit supérieur à 30 implique que ta variable soit distribuée normalement donc ça revient au même !

ah oui effectivement mdr. Merciiiii! 

[Anaëlle2022]

Bonjouuur

 

J'ai une petite question sur le sujet 3

Pour l'item 5B on nous parle de l'estimation de l'échantillon m et pas de la population, du coup on devrait pas avoir racine carrée de s² et n-1 au lieu de sigma² et n ? ¨Ou alors j'ai mal compris l'item, style on nous dit que l'estimation suivra une loi normale par rapport à la vraie variance et du coup c'est ça ?

 

Merci d'avance !

[Flèche]

Coucou @Anaëlle2022 ! 

 

Il y a 8 heures, Anaëlle2022 a dit :

J'ai une petite question sur le sujet 3

Pour l'item 5B on nous parle de l'estimation de l'échantillon m et pas de la population, du coup on devrait pas avoir racine carrée de s² et n-1 au lieu de sigma² et n ? ¨Ou alors j'ai mal compris l'item, style on nous dit que l'estimation suivra une loi normale par rapport à la vraie variance et du coup c'est ça ?

Ici comme on précise la condition n > 30, on peut alors appliquer le théorème central limite (TCL). Ainsi l'estimation de la moyenne m suit une loi normale avec comme espérance E(X) = µ et comme variance Var(X) = σ²/n. 

 

N'hésite pas si tu as des questions !

 

PS : Je suis vrmt dsl pour le méga retard psk on avait nos partiels ajd (et demain aussi accessoirement)...

[Anaëlle2022]

à l’instant, Flèche a dit :

(et demain aussi accessoirement)...

Force à vous !!!!

 

Mais ce que je comprends pas c'est que pour moi quand on faisait les calculs sur les échantillons on devait justement prendre m et s et pas mu et sigma qui sont pour la population...

[Flèche]

il y a 6 minutes, Anaëlle2022 a dit :

Mais ce que je comprends pas c'est que pour moi quand on faisait les calculs sur les échantillons on devait justement prendre m et s et pas mu et sigma qui sont pour la population...

Ici les fameux µ et σ²/n sont les paramètres qui définissent la variable "estimation de la moyenne m" dans le cas de l'application du TCL. De manière générale tu peux faire une estimation ponctuelle de la moyenne et elle aura alors comme formule : m =  Σx_i / n. 

De la même façon tu peux avoir une variable "estimation ponctuelle de la variance s²" dont la formule sera : Σ(x_i-m)²/(n-1). 

 

J'espère que c'est plus clair mais si jamais n'hésite pas à me dire !

[Anaëlle2022]

Ah oui d'accord donc la on définissait pour le TCL donc on utilise mu et sigma, mais on estime à proprement parler avec m et s

Merci @Flèche ! (d'ailleurs ça n'a aucun rapport mais les disney et pixar dont les indestructibles +++ c'est toute ma vie 1er degré voilà )

[Flèche]

En gros, µ et σ²/n sont les paramètres de l'estimation de m. Genre µ c'est la moyenne de l'estimation de la moyenne m (je reconnais qu'on s'y perd à force ).

 

il y a 4 minutes, Anaëlle2022 a dit :

(d'ailleurs ça n'a aucun rapport mais les disney et pixar dont les indestructibles +++ c'est toute ma vie 1er degré voilà )

Aaaaaaaaaah au moins une personne avec du bon sens ! Les Indestructibles c'est le meilleur dessin animé de toute la Terre

[Anaëlle2022]

il y a 3 minutes, Flèche a dit :

, µ et σ²/n sont les paramètres de l'estimation de m.

Donc les paramètres de l'estimation, c'est pas la même chose que pour calculer l'estimation ponctuelle si j'ai bien capté

 

il y a 5 minutes, Flèche a dit :

Aaaaaaaaaah au moins une personne avec du bon sens !

Ah merci ! Les gens me prennent pour un enfant quand je dis ça mais c'est la base !!