Glossaire - Historique des versions

Admin : /* Degré(s) de liberté */

2026-03-18T09:08:12Z

Degré(s) de liberté

← Version précédente		Version du 18 mars 2026 à 11:08
Ligne 89 :		Ligne 89 :

	Elle se calcule avec: <math>\gamma_1 = \frac{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\mu)^3}{\left(\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\mu)^2}\right)^3}</math>		Elle se calcule avec: <math>\gamma_1 = \frac{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\mu)^3}{\left(\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\mu)^2}\right)^3}</math>

			=== Corrélation ===
			Elle représente la force du lien entre deux variables (e.g. X, Y). Le coefficient de corrélation est compris entre -1 et 1. On le calcule en divisant la [[Glossaire#Covariance\|covariance]] par le produit de leurs [[Glossaire#Écart-type\|écarts-types]].
			<math>r = \frac{\text{Cov}(X,Y)}{s_x s_y}</math>
			=== Covariance ===
			Elle permet de déterminer la variabilité conjointe de deux variables. On la calcule via la la moyenne des produits des écarts de chaque variable par rapport à sa propre moyenne. C'est à dire :

			<math>\text{Cov}(X, Y) = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})</math>

			Elle est utilisée pour le calcul des [[Glossaire#Corrélation\|coefficients de corrélation]] entre deux variables ainsi que pour le calcul des paramètres des régressions linéaires.

			La covariance d'une variable avec elle-même est la variance de la variable (Cov(X, X) = Var(X)

	=== Degré(s) de liberté ===		=== Degré(s) de liberté ===

Admin : /* Taille d'effet */

2026-03-16T09:57:02Z

Taille d'effet

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 11:57
Ligne 212 :		Ligne 212 :
	* si η²<sub>partiel</sub>'' entre .06 et .09, on le considère comme "moyen"		* si η²<sub>partiel</sub>'' entre .06 et .09, on le considère comme "moyen"
	* si η²<sub>partiel</sub>'' entre .16 et .25, on le considère comme "petit"		* si η²<sub>partiel</sub>'' entre .16 et .25, on le considère comme "petit"

			On peut l'utiliser pour réaliser des [[Calculs de puissance\|calculs de puissance]] et trouver des tailles d'échantillon.

	=== Test de Student ===		=== Test de Student ===

Admin : /* Intervalle de confiance */

2026-03-16T09:56:09Z

Intervalle de confiance

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 11:56
Ligne 157 :		Ligne 157 :

	=== Intervalle de confiance ===		=== Intervalle de confiance ===
	L'intervalle de confiance (parfois à 90%, souvent à 95%) est un intervalle qu'on obtient à partir du calcul de l'[[[[Glossaire#Erreur-type\|erreur-type]].		L'intervalle de confiance (parfois à 90%, souvent à 95%) est un intervalle qu'on obtient à partir du calcul de l'[[Glossaire#Erreur-type\|erreur-type]].

	<math>CI_{95\%} = \bar{X} \pm 1,96 \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}</math>, où <math>\bar{X}</math> correspond à la moyenne de l'échantillon, et <math>\frac{\sigma}{\sqrt{n}}</math> correspond à l'[[[[Glossaire#Erreur-type\|erreur-type]]		<math>CI_{95\%} = \bar{X} \pm 1,96 \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}</math>, où <math>\bar{X}</math> correspond à la moyenne de l'échantillon, et <math>\frac{\sigma}{\sqrt{n}}</math> correspond à l'[[Glossaire#Erreur-type\|erreur-type]]

	On interprète cette valeur avec l'idée que, si nous répétions l’expérience à maintes reprises et calculions un intervalle de confiance de 95 % à chaque fois, alors 95 % de ces intervalles contiendraient la vraie moyenne. De façon plus générale, 95 % de tous les intervalles de confiance construits à l’aide de cette procédure devraient contenir la moyenne réelle de la population.		On interprète cette valeur avec l'idée que, si nous répétions l’expérience à maintes reprises et calculions un intervalle de confiance de 95 % à chaque fois, alors 95 % de ces intervalles contiendraient la vraie moyenne. De façon plus générale, 95 % de tous les intervalles de confiance construits à l’aide de cette procédure devraient contenir la moyenne réelle de la population.

Admin le 16 mars 2026 à 09:55

2026-03-16T09:55:38Z

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 11:55
Ligne 240 :		Ligne 240 :

	Erdemli, A., Audrin, C., & Sander, D. (2025). An Integrative Appraisal Model of Epistemic Curiosity. Affective Science, 1-12. https://doi.org/10.1007/s42761-025-00328-7		Erdemli, A., Audrin, C., & Sander, D. (2025). An Integrative Appraisal Model of Epistemic Curiosity. Affective Science, 1-12. https://doi.org/10.1007/s42761-025-00328-7

			[[Catégorie: ANOVA]]
			[[Catégorie: Méthode]]

Admin : /* Taille d'effet */

2026-03-16T08:57:48Z

Taille d'effet

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 10:57
Ligne 207 :		Ligne 207 :
	=== Taille d'effet ===		=== Taille d'effet ===
	On peut simplifier le concept par "la distance moyenne entre deux distributions"		On peut simplifier le concept par "la distance moyenne entre deux distributions"

			Pour l'[[Glossaire#ANOVA\|ANOVA]], on mesure la taille d'effet avec l'''η²<sub>partiel</sub>''.
			* si η²<sub>partiel</sub>'' < .01, on considère l'effet comme "petit"
			* si η²<sub>partiel</sub>'' entre .06 et .09, on le considère comme "moyen"
			* si η²<sub>partiel</sub>'' entre .16 et .25, on le considère comme "petit"

	=== Test de Student ===		=== Test de Student ===

Admin : /* Puissance */

2026-03-16T08:51:39Z

Puissance

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 10:51
Ligne 200 :		Ligne 200 :
	* de la [[Glossaire#Taille d'effet\|taille d'effet]] (i.e. la distance moyenne entre les distributions sous H<sub>0</sub> et H<sub>1</sub>		* de la [[Glossaire#Taille d'effet\|taille d'effet]] (i.e. la distance moyenne entre les distributions sous H<sub>0</sub> et H<sub>1</sub>
	* de la taille d'échantillon: plus n est élevé, plus les distributions sont étroites (cf [[Glossaire#Théorème_central_limite\|théorème central limite]])		* de la taille d'échantillon: plus n est élevé, plus les distributions sont étroites (cf [[Glossaire#Théorème_central_limite\|théorème central limite]])
	* de α: plus α est grand, plus la puissance augmente. Mais, plus α est grand, plus on augmente les risques d'erreur de Type II (i.e. rejeter H<sub>0</sub> à tort)		* de α: plus α est grand, plus la puissance augmente. Mais, plus α est grand, plus on augmente les risques d'erreur de Type I (i.e. rejeter H<sub>0</sub> à tort)

	=== Skew ===		=== Skew ===

Admin : /* Erreur */

2026-03-16T08:51:21Z

Erreur

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 10:51
Ligne 105 :		Ligne 105 :
	En statistique, on relève deux types d'erreurs principales: l'erreur de type I et l'erreur de type II:		En statistique, on relève deux types d'erreurs principales: l'erreur de type I et l'erreur de type II:
	* l'erreur de type I (ou faux positif) correspond au rejet de H<sub>0</sub> à tort		* l'erreur de type I (ou faux positif) correspond au rejet de H<sub>0</sub> à tort
	* l'erreur de type II (ou faux négatif) correspond à la conservation de H0 à tort		* l'erreur de type II (ou faux négatif) correspond à la conservation de H<sub>0</sub> à tort

	{\| class="wikitable"		{\| class="wikitable"

Admin : /* Erreur */

2026-03-16T08:51:05Z

Erreur

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 10:51
Ligne 104 :		Ligne 104 :
	=== Erreur ===		=== Erreur ===
	En statistique, on relève deux types d'erreurs principales: l'erreur de type I et l'erreur de type II:		En statistique, on relève deux types d'erreurs principales: l'erreur de type I et l'erreur de type II:
	* l'erreur de type I (ou faux positif) correspond au rejet de H0 à tort		* l'erreur de type I (ou faux positif) correspond au rejet de H<sub>0</sub> à tort
	* l'erreur de type II (ou faux négatif) correspond à la conservation de H0 à tort		* l'erreur de type II (ou faux négatif) correspond à la conservation de H0 à tort

Ligne 110 :		Ligne 110 :
	\|+ Tableau de décision		\|+ Tableau de décision
	\|-		\|-
	\| \|\| '''H0 est vraie''' \|\| '''H0 est fausse'''		\| \|\| '''H<sub>0</sub> est vraie''' \|\| '''H<sub>0</sub> est fausse'''
	\|-		\|-
	\| '''Rejet de H0''' \|\| Erreur de type I		\| '''Rejet de H<sub>0</sub>''' \|\| Erreur de type I
	Pr = α		Pr = α
	\| (Sensibilité, ou Puissance)		\| (Sensibilité, ou Puissance)
Ligne 118 :		Ligne 118 :
	Pr = 1 - β		Pr = 1 - β
	\|-		\|-
	\| '''Garder H0''' \|\| Non-rejet correct (spécificité)		\| '''Garder H<sub>0</sub>''' \|\| Non-rejet correct (spécificité)
	Pr = 1 - α		Pr = 1 - α
	\| Erreur de type II		\| Erreur de type II

Admin : /* Puissance */

2026-03-16T08:49:33Z

Puissance

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 10:49
Ligne 199 :		Ligne 199 :
	En général, la puissance dépend:		En général, la puissance dépend:
	* de la [[Glossaire#Taille d'effet\|taille d'effet]] (i.e. la distance moyenne entre les distributions sous H<sub>0</sub> et H<sub>1</sub>		* de la [[Glossaire#Taille d'effet\|taille d'effet]] (i.e. la distance moyenne entre les distributions sous H<sub>0</sub> et H<sub>1</sub>
	* de la taille d'échantillon: plus n est élevé, plus les distributions sont étroites (cf [[Glossaire#Théorème_central_limite\|théorème central limite]]		* de la taille d'échantillon: plus n est élevé, plus les distributions sont étroites (cf [[Glossaire#Théorème_central_limite\|théorème central limite]])
	* de α: plus α est grand, plus la puissance augmente. Mais, plus α est grand, plus on augmente les risques d'erreur de Type II (i.e. rejeter H<sub>0</sub> à tort)		* de α: plus α est grand, plus la puissance augmente. Mais, plus α est grand, plus on augmente les risques d'erreur de Type II (i.e. rejeter H<sub>0</sub> à tort)

Admin : /* P-valeur */

2026-03-16T08:49:04Z

P-valeur

← Version précédente		Version du 16 mars 2026 à 10:49
Ligne 188 :		Ligne 188 :

	=== P-valeur ===		=== P-valeur ===
	Ce n'est pas la probabilité que H0 soit vraie.		Ce n'est pas la probabilité que H<sub>0</sub> soit vraie.

	C'est :		C'est :

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