[PDF] quelques Rep`eres en STATISTIQUES pour Doctorants





Previous PDF Next PDF



quelques Rep`eres en STATISTIQUES pour Doctorants

suivant que l'effectif est petit (n < 30) ou grand on utilise une loi normale. (test Z) ou une loi de Student `a n ? 1 ddl (test t).



Méthodologie des essais cliniques de petits effectifs

Mots clés : essais de petits effectifs méthodes statistiques



Chapitre 3. Statistiques descriptives : Présentation de données

Mathématiques et statistiques appliquées 1 Vocabulaire des Statistiques Descriptives ... pour ne pas avoir beaucoup de tous petits effectifs. A éviter :.



Analyses statistiques principes de base. Cours DESAR

22 mai 2017 Tests statistiques servent à démontrer scientifiquement des ... Pour échantillons de petits effectifs et/ou quand distribution irrégulière ...



Statistiques pour statophobes

nouveau l'opportunité d'enseigner les biostatistiques de base cette fois à des Les effectifs sont très petits mais la taille dans l'espèce humaine est ...



Tests statistiques élémentaires

Sont autant de questions auxquels des tests statistiques La loi de H est tabulée pour de petits effectifs et pour des effectifs plus.



26 petits exercices de statistiques 3eme pour sentrainer.pdf

des notes obtenues par les élèves de 3eB lors du dernier devoir en classe. 1) Quel est l'effectif de la classe de 3eB ? 2) Calculer la note moyenne de ce devoir 



UE4 : BIOSTATISTIQUES PIFO FICHE N°4 : TESTS STATISTIQUES

FICHE N°4 : TESTS STATISTIQUES Petit échantillon : n < 30. Loi normale ... Pour contourner cette difficulté des petits effectifs on peut utiliser.



Repères et références statistiques édition 2021 - Chapitre 6

Les plus petites de métropole celles de Corse



Rappels concernant le Test du Khi2 Choix du risque derreur.(?

?Effectifs théoriques : Le calcul des ces effectifs se fait de la manière ... seule cellule dont l'effectif théorique est plus petit que 5 le.

GillesHUNAULT2005

quelquesReperes enSTATISTIQUES pourDoctorants

Universited'Angers

c gilles.hunault@univ-angers.fr http://www.info.univ-angers.fr/pub/gh/ 3 conclusion(negative)s^ure. ii

Tabledesmatieres

1.Introduction1

2.Statistiquesdescriptives3

3.Statistiquesinferentiellesettests15

iii iv v

Chapitre1.

Introduction

1.1Deschiresetdeslettres

enjeuxdeuxdomainesdecompetence: quellesellesaboutissent, rechercheoupourlegrandpublic. exion... 1

Chapitre1.Introduction

1.2Contenudumanuel

equationsdecesfonctionsderepartition). d'experimentationetalaredaction.

EnLigneetquicorrespondal'URL

2

Chapitre2.

Statistiquesdescriptives

2.1Donnees,variablesetcalculs

devariables. 3

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

suivant. calcul,avons-nousecrit,paslare exionpasplusquel'interpretationetla redaction. 4

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

2.2Analyseseparee(univariee)

empririquedelavariable. 5

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

incomprehensiblesque

V103%16%230%321%439%

V2035%165%

lesm^emesresultatsqueletableauprecedent:

SEXEHomme65%|Femme35%|

ETUDESSup.39%|Bepc30%|Bac.21%...

distanceinterquartile]. la"bonne"denitiondelamoyennemest:nm=xi. 6

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

A10101010101010101010

B911911911911911

C999991111111111

D218218218218218

serieBqui,elle,varieautantquelaserieC. 7

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

D10g8.0080%

B10g1.0010%

C10g1.0010%

A10g0.00NaN

n5102050100500

Ilyamalheureusementtouteune"

oppee"d'autresparametresstatistiques agesde10a12semaines([cf:G.JOHNSON]). 8

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

nmmed=m d'untableaupluscompletlesvaleurs ...NamemeanSEM... ...Heart(g)1.30.1...

IndicateurValeur

Nbrdevaleursutilisees6

Nbrdevaleursignorees0

Nbrdeval.min.1

%deval.min.16,67

Minimum1,04

1erquartile1,12

Mediane1,20

3emequartile1,44

Maximum1,62

Etendue0,58

Total7,61

Moyenne1,27

Moyennegeometrique1,25

Moyenneharmonique1,24

Aplatissement(Pearson)-1,68

Asymetrie(Pearson)0,45

Aplatissement-0,69

Asymetrie0,80

CV(ecart-type/moyenne)0,18

Varianced'echantillon0,04

Varianceestimee0,05

Ecart-typed'echantillon0,20

Ecart-typeestime0,22

Ecartabsolumoyen0,18

Ecart-typedelamoyenne0,09

9

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

TheSASSystem

TheUNIVARIATEProcedure

Moments

N6SumWeights6

Mean1.26783333SumObservations7.607

StdDeviation0.22403698Variance0.05019257

Skewness0.80198676Kurtosis-0.689441

BasicStatisticalMeasures

LocationVariability

Mean1.267833StdDeviation0.22404

Median1.196500Variance0.05019

Mode.Range0.58100

InterquartileRange0.32500

TestsforLocation:Mu0=0

Test-Statistic------pValue------

Student'stt13.86175Pr>|t|<.0001

SignM3Pr>=|M|0.0313

SignedRankS10.5Pr>=|S|0.0313

10

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

2.3Analyseconjointe(bivariee)

systematiquement:

UI(PresenceofUterineIrritability)

HT(HistoryofHypertension)

|No|Yes|Total

FrequencyNo|149|12|161

Percent|78.84|6.35|85.19

RowPct|92.55|7.45|

ColPct|84.18|100.00|

Yes|28|0|28

|14.81|0.00|14.81 |100.00|0.00| |15.82|0.00|

Total|177|12|189

|93.65|6.35|100.00 11

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

re categoriesdevinscibleesur8pays:

BELGNEDERFAITALUKSUISUSACANA

BELG1,00

NEDE0,871,00

RFA0,870,581,00

ITAL0,590,290,701,00

UK0,940,700,970,691,00

SUIS0,340,520,200,310,251,00

USA0,870,680,850,720,890,471,00

CANA0,810,460,950,660,93-0,020,751,00

RFAUK0,9693|0,9693:RFA=1,831*UK-5921,349

BELGUK0,9416|

UKUSA0,8935|CANA=0,185*RFA-932,386

BELGNEDE0,8702|

BELGRFA0,8692|UK=2,225*BELG-2322,591

RFAUSA0,8477|

USACANA0,7469|CANA=0,341*UK-2064,845

ITALUSA0,7172|

RFAITAL0,6998|

RFASUIS0,1984|

SUISCANA-0,0246|

12

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

d'etude, sensdeliaisondel'uneal'autre. faut,touslescasde"liaison". ation". plusilpleut"! 13

Chapitre2.Statistiquesdescriptives

plusdepagesderesume! variables. 14

Chapitre3.

Statistiquesinferentielleset

tests

3.1Estimationetintervallesdeconance

m pop=mechetVpop=Vechn=n1 generalementenpourcent. -selonquenestpetitougrand. 15 centreereduite(toujoursauseuil=2). "LmUm

17.22462151.635166.085

5

4.96515153.895163.825

10

4.00387154.856162.864

pourn=9 "LmUm

12.21845156.642161.078

5

1.68803157.172160.548

10

1.41664157.443160.277

pourn=50 moyenneoudupourcentage. n(precis)n(arrondi)

1%97.749598

5%

56.594857

10%

39.859840

16 alternative"). quedansledeuxiemeelleslesontauseuil=2.

TypeNompour

parametriques analysedelavarianceplusdedeuxmoyennes testFdeFisherdeuxvariances testdeBartlettplusdedeuxvariances non-parametriques inferieureaurisquedepremiereespece. 17 autrementceresultat. decomparaison, tests, averier, etnonpasbinaires("onrefuse"). dudomaine. avecletestestdel'appliquer

90080050pourconnaitrelescasextr^emes.

18

3.2Testsparametriques

(testZ)ouuneloideStudentan1ddl(testt). utiliseessontenndemanuel.

Exemplesdetestsdeconformite

representatifdelapopulation? 19

0,810,840,830,800,850,860,850,830,840,80

pourlepoidsquiest0,83g? suppositionminimaliste"raisonnable"). dard.

Comparaisonaunefrequencetheorique

H

0enmeilleureconnaissancedecause.

20

Exemplesdetestsd'homogeneite

unitesmicrometriques:

Ech.A313257322332302...290(30valeurs)

Ech.B346279228306246...250334(29valeurs)

Lesconditionsd'elevageont-ellesunein

uencesurlalongueurducornicule? uencesur lalongueurducornicule. lis)onmesurelesvalvesgauchesetdroites:

Lesvalvessont-ellessymetriques?

desvalves. 21

Lesvolumesenmm3desembryonssontcommesuit:

Temoin3.363.524.104.024.404.304.363.94

Comparaisondefrequences

papillonsnormauxetmutants:

MutantsNormaux

Janvier30220(p1=0.136)

Juillet12150(p7=0.080)

maisquel'ecart-reduitestmultiplieparp

10.Aveclesdonneesoriginales,cet

3.3Testsnonparametriques

repartitiondelaloinormale. 22
tementDobsauseuilKp (n1+n2)=n1n2oulefacteurdecorrectionKse calculeparp (log(=2)=2. Males

94504173560274168

Femelles3772604918501024920

malesnedierepasdeceluidesfemelles. H 23

ValeurSexeScore

18F0 20F0 37F0
49F0
50F0
60F0
72F0
94M8
102F1
168M9
173M9
274M9
504M9
560M9
estplusetenduqueceluidesfemelles.

Ilexisteaussi:

sondemoyennesnesontpasrespectees. 24
theoriques, tri-croiseou"tabledecontingence". soitsuperieura5... nombrenidefamillesavecxilles: x i

012345

ni20307060155 x i

012345

ti7316262317 respondaunedistributionbinomiale. 25

Decedes673122167528

Survivants

212203118178

Decedes1490

Survivants

711

8853252857062201

leseectifstheoriques(arrondis)

Decedes599220193478

Survivants

28610592228

23%du2).

QLonrechercheuneindependance.

26

Chapitre4.

Graphiques,protocoles,

redactionetlogiciels

4.1Courbesetgraphiques

nents.Celasigniequ'ilfaudrapenser -al'ordred'achagedesresultats, -aunombredechiresapreslavirgule, tableauxetgraphiquesenalternance), donca^etrephotocopiesanscouleur). doitexposerlesresultatsdel'article. 27
jeudedonneessuivant

IDXY1Y2Y3X4Y4

a44.263.105.391912.50 b55.684.745.7386.89 c67.246.136.0885.25 d74.827.266.4287.91 e86.958.146.7785.76 f98.818.777.1188.84 g108.049.147.4686.58 h118.339.267.8188.47 i1210.849.138.1585.56 j137.588.7412.7487.71 k149.968.108.8487.04 commeecart-type. 51015

4681012

x1 y1 51015

4681012

x2 y2 51015

4681012

x3 y3 51015

4681012

quotesdbs_dbs25.pdfusesText_31
[PDF] BioStick, anti - Anciens Et Réunions

[PDF] BIOSWING 780 Qi S

[PDF] BIOSYNERGIE : Bibliographie LIBRAIRIES - Des Bandes Dessinées

[PDF] biosynthèse des hormones steroides - ETH E

[PDF] Biosynthesis of polyhydroxyalkanoates (PHAs) - ETH E - France

[PDF] biotech creatine

[PDF] Biotechnologie

[PDF] biotechnologie dans le domaine agricoles: les ogm

[PDF] Biotechnologie Santé environnement - France

[PDF] BIOTECHNOLOGIE VEGETALE - Culture in vitro de cellules végétales

[PDF] Biotechnologies - Académie de Rennes - Anciens Et Réunions

[PDF] Biotechnologies - Espace Educatif - Rennes

[PDF] Biotechnologies de 4 génération

[PDF] Biotechnologies et ressources marines

[PDF] Biotechnologies Industrielles pour un Développement Durable - De L'Automobile Et Des Véhicules