Correction de l Exercice
|
|
- Dominique Audy
- il y a 7 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Correction de l Exercice Un médecin et un psychologue travaillant dans un centre PMS s intéressent à trois traitements proposés dans la littérature pour aider des enfants d école primaire qui ont des problèmes de concentration à l école. La première méthode (T1) consiste à donner chaque matin à l enfant un médicament proposé par une firme pharmaceutique (risque d effets secondaires), la deuxième (T2) consiste à donner chaque matin à l enfant une gélule à base de produits naturels réputés non-nocifs et la troisième (T3) est basée sur un apprentissage par l enfant de techniques de relaxation. Ces professionnels sont persuadés que les méthodes 2 et 3 donnent chacune de meilleurs résultats que la première et que la troisième méthode est probablement meilleure que la deuxième. Pour confirmer ces hypothèses, ils mettent en place une étude faisant intervenir 15 enfants (5 enfants par méthode). Ils mesurent la concentration sur base d indices repris dans une grille d observations. Plus la mesure est élevée, meilleure est la concentration de l enfant. Voici les résultats obtenus : Enfant T1 T2 T ) Encodez ces données dans SPSS de façon adéquate et mettez des labels pour le rendre lisible. * Define Variable Properties. VARIABLE LABELS Traitement 'Traitement contre les problèmes de concentration'. FORMATS Concentration(F8.0). FORMATS Traitement(F8.0). VALUE LABELS Traitement 1 "Médicament avec risque d'effets secondaires" 2 'Produit naturel non nocif' 3 'Technique de relaxation'. LPSP1306 Exercices d analyse de données avec SPSS Correction 1
2 EXECUTE. 2) Résumez ces données par quelques statistiques descriptives et représentez-les graphiquement de façon à comparer les trois méthodes. Interprétez brièvement. DATASET ACTIVATE DataSet5. SUMMARIZE /TABLES=Concentration BY Traitement /FORMAT=NOLIST TOTAL /TITLE='Case Summaries' /MISSING=VARIABLE /CELLS=COUNT MEAN MEDIAN STDDEV. EXAMINE VARIABLES=Concentration BY Traitement /PLOT=BOXPLOT /STATISTICS=NONE /NOTOTAL. L analyse descriptive tend à montrer de meilleures performances en tendance centrale chez les enfants ayant bénéficié des deux méthodes non pharmaceutiques par rapport à T1 (Médicaments avec risques d effets secondaires). T2 (Produit naturel non nocif) et T3 LPSP1306 Exercices d analyse de données avec SPSS Correction 2
3 (Technique de relaxation) semblent quant à elles assez proches l une de l autre à leur valeur centrale. 3) Vérifiez au moyen d un modèle paramétrique classique l hypothèse du médecin et du psychologue selon laquelle il existe une différence entre les traitements. ONEWAY Concentration BY Traitement /STATISTICS HOMOGENEITY Le modèle à appliquer est une ANOVA I classique. H0 : µ1 = µ2 = µ3 = µ H1 : Au moins une moyenne est différente d une autre Si les conditions d application de l ANOVA I sont vérifiées, nous pourrons conclure de l ANOVA qu au moins un des traitements diffère en moyenne significativement d un autre car la p-valeur est inférieure à 0.05 (p-valeur = 0.038) 4) Testez les hypothèses sous-jacentes d application de la statistique de test utilisée. Les conditions d application de l ANOVA I sont : - Homogénéité des variances - Normalité des observations au sein des traitements / ou des résidus du modèle - Indépendance des observations - Homogénéité des variances - ONEWAY Concentration BY Traitement - /STATISTICS HOMOGENEITY - LPSP1306 Exercices d analyse de données avec SPSS Correction 3
4 30,00 20,00 Residual for score 10,00 0,00-10,00-20,00 30,00 35,00 40,00 45,00 Predicted Value for score 50,00 55,00 Cette condition est respectée. Le test de Levene étant non significatif, nous ne pouvons pas dire que les variances diffèrent significativement entre les groupes de traitement. Nous allons donc partir du principe que les variances ne sont pas différentes. Le graphique va dans ce sens, les variances au sein des groupes ne semblant pas différente - Normalité des observations au sein des traitements / ou des résidus du modèle EXAMINE VARIABLES=Concentration BY Traitement /PLOT BOXPLOT NPPLOT /COMPARE GROUPS /STATISTICS NONE /CINTERVAL 95 /MISSING LISTWISE /NOTOTAL. - ou Normalité des résidus du modèle Normal Q-Q Plot of Residual for score 20 Expected Normal Value Observed Value - Indépendance des observations LPSP1306 Exercices d analyse de données avec SPSS Correction 4
5 L indépendance entre les observations semble respectée, sur base de l énoncé : on parle de 15 enfants différents qui ont participé à l étude. 5) Tenant compte du nombre d hypothèses a priori que le médecin et le psychologue veulent tester, testez séparément si les méthodes 2 et 3 donnent chacune de meilleurs résultats que la première méthode et si la troisième est aussi plus performante que la deuxième. Interprétez. ONEWAY Concentration BY Traitement /STATISTICS HOMOGENEITY /MISSING ANALYSIS /POSTHOC=BONFERRONI ALPHA(0.05). Comme ici nous comparons les traitements 1-2, 1-3 et 2-3, nous comparons tous les traitements possibles, ce qui représente 3 comparaisons. Pour garder un taux global d erreur de type I de 0.05, la procédure appropriée est d utiliser une correction telle que celle proposée par Bonferroni. Lorsque l on applique la correction de Bonferroni dans SPSS, SPSS corrige en considérant le nombre maximal de comparaisons : ici, 3, ce qui est tout à fait bien. Les p-valeurs présentées par SPSS sont les p-valeurs des tests individuels multipliées par la correction de Bonferroni de sorte à conserver 0.05 comme seuil de décision. Cette démarche est tout-à-fait appropriée, mais il faut encore prendre en compte une particularité. Les hypothèses du médecin et du psychologue sont unilatérales (ils indiquent dans quel sens devrait aller l effet) alors qu SPSS réalise des tests bilatéraux. SPSS est donc trop strict. Pour connaître la vraie pvaleur associée à chaque test, lorsque le test est unilatéral, il suffit de diviser la pvaleur par 2. La pvaleur de la comparaison entre T1 et T2 devient donc plus petite que Il nous faut vérifier que cette différence est dans le sens attendu (T1 a un score moyen plus faible en concentration, 32.4, que T2, 52.8). Nous pouvons donc affirmer, avec un risque d erreur de 5%, que T2, le traitement à base de produits naturels, donne en moyenne des résultats significativement meilleurs au niveau de la concentration de jeunes enfants que T1, le médicament pharmaceutique (p = 0.054/2=0.027). Les autres hypothèses du médecin et du psychologue ne peuvent être confirmées. 6) Comparez les méthodes 2 et 3 (en un bloc) à la méthode 1 (sans tenir compte du fait que vous avez déjà réalisé des comparaisons multiples à la question précédente). Interprétez dans le contexte de la recherche. LPSP1306 Exercices d analyse de données avec SPSS Correction 5
6 ONEWAY Concentration BY Traitement /CONTRAST= /STATISTICS HOMOGENEITY Par ce test de contraste, on montre que les méthodes non pharmaceutiques considérées ensemble sont globalement plus efficaces que le traitement médicamenteux, avec un risque d erreur de 5%. 7) Confirmez les résultats de la question 3) en utilisant l outil non-paramétrique adéquat et interprétez à nouveau les résultats. NPAR TESTS /K-W=Concentration BY Traitement(1 3) Le test à utiliser est le test non-paramétrique de Kruskal-Wallis. Il s agit de l équivalent nonparamétrique de l ANOVA I classique. Ce test aurait pu être utilisé d emblée, étant donné le faible nombre d observations dans l étude. Ce test aboutit aux mêmes résultats globaux que l ANOVA I, à savoir, nous pouvons affirmer, avec un risque d erreur de 5%, qu il y a au moins un traitement qui diffère d un autre, au niveau de sa tendance centrale. Sur base des données descriptives, il semble que le rang moyen soit plus faible dans le cas du traitement médicamenteux, par rapport aux autres traitements. Ce résultat devrait néanmoins être confirmé par l application de comparaisons multiples, en utilisant par exemple un test de Wicoxon, et en corrigeant les pvaleurs pour tenir compte que 3 comparaisons sont réalisées. LPSP1306 Exercices d analyse de données avec SPSS Correction 6
7 Si nous voulions aller jusqu au bout, nous réaliserions les tests suivants pour voir où se situent les différences. Les tests réalisés ne tiennent pas compte d éventuelles hypothèses unilatérales. Ils sont réalisés en considérant le nombre de tests pratiqués au total. NPAR TESTS /M-W= Concentration BY Traitement(1 2) NPAR TESTS /M-W= Concentration BY Traitement(1 3) NPAR TESTS /M-W= Concentration BY Traitement(2 3) Médoc / Produit Naturel Medoc / Relaxation Produit naturel / Relaxation LPSP1306 Exercices d analyse de données avec SPSS Correction 7
8 Les pvaleurs de ces 3 tests sont respectivement de 0.016, et La correction de Bonferroni consiste à multiplier par 3 ces valeurs (car 3 comparaisons) sans dépasser la valeur de 1 (une probabilité se situe toujours entre 0 et 1), et de vérifier les pvaleurs qui seraient encore inférieures ou égales à Seule la première comparaison (médicament versus produit naturel) est dans ce cas (0.016*3=0.048). Sur base de ces tests, nous pouvons affirmer, avec un risque global d erreur de 5%, que le produit naturel donne des résultats significativement différents, au niveau de la tendance centrale, des résultats obtenus avec les médicaments. Cette différence, au niveau de la concentration des enfants, est en faveur du produit naturel. LPSP1306 Exercices d analyse de données avec SPSS Correction 8
Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R
Introduction aux Statistiques et à l utilisation du logiciel R Christophe Lalanne Christophe Pallier 1 Introduction 2 Comparaisons de deux moyennes 2.1 Objet de l étude On a mesuré le temps de sommeil
Plus en détailAnalyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes
Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes Biostatistique Pr. Nicolas MEYER Laboratoire de Biostatistique et Informatique Médicale Fac. de Médecine de Strasbourg Mars 2011 Plan 1 Introduction
Plus en détailCours (7) de statistiques à distance, élaboré par Zarrouk Fayçal, ISSEP Ksar-Said, 2011-2012 LES STATISTIQUES INFERENTIELLES
LES STATISTIQUES INFERENTIELLES (test de Student) L inférence statistique est la partie des statistiques qui, contrairement à la statistique descriptive, ne se contente pas de décrire des observations,
Plus en détaildistribution quelconque Signe 1 échantillon non Wilcoxon gaussienne distribution symétrique Student gaussienne position
Arbre de NESI distribution quelconque Signe 1 échantillon distribution symétrique non gaussienne Wilcoxon gaussienne Student position appariés 1 échantillon sur la différence avec référence=0 2 échantillons
Plus en détailAnalyse de variance à deux facteurs (plan inter-sujets à deux facteurs) TP9
Analyse de variance à deux facteurs (plan inter-sujets à deux facteurs) TP9 L analyse de variance à un facteur permet de vérifier, moyennant certaines hypothèses, si un facteur (un critère de classification,
Plus en détailTests de comparaison de moyennes. Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique»
Tests de comparaison de moyennes Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique» Test de Z ou de l écart réduit Le test de Z : comparer des paramètres en testant leurs différences
Plus en détailLire ; Compter ; Tester... avec R
Lire ; Compter ; Tester... avec R Préparation des données / Analyse univariée / Analyse bivariée Christophe Genolini 2 Table des matières 1 Rappels théoriques 5 1.1 Vocabulaire....................................
Plus en détailLa méthode de régression par discontinuité et l évaluation des politiques de l emploi
La méthode de régression par discontinuité et l évaluation des politiques de l emploi Thomas Lemieux University of British Columbia Le 24 novembre 2009 Plan de la présentation La méthode de régression
Plus en détailChapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE
UE4 : Biostatistiques Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés. Plan I. Introduction
Plus en détailPrincipe d un test statistique
Biostatistiques Principe d un test statistique Professeur Jean-Luc BOSSON PCEM2 - Année universitaire 2012/2013 Faculté de Médecine de Grenoble (UJF) - Tous droits réservés. Objectifs pédagogiques Comprendre
Plus en détailDidacticiel - Études de cas. Description de quelques fonctions du logiciel PSPP, comparaison des résultats avec ceux de Tanagra, R et OpenStat.
1 Objectif Description de quelques fonctions du logiciel PSPP, comparaison des résultats avec ceux de Tanagra, R et OpenStat. Tout le monde l aura compris, je passe énormément de temps à analyser les logiciels
Plus en détailTests paramétriques de comparaison de 2 moyennes Exercices commentés José LABARERE
Chapitre 5 UE4 : Biostatistiques Tests paramétriques de comparaison de 2 moyennes Exercices commentés José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés.
Plus en détailDocument d orientation sur les allégations issues d essais de non-infériorité
Document d orientation sur les allégations issues d essais de non-infériorité Février 2013 1 Liste de contrôle des essais de non-infériorité N o Liste de contrôle (les clients peuvent se servir de cette
Plus en détailIntroduction à SPSS. Guy Mélard, U.L.B. Mars 2006 (gmelard@ulb.ac.be) Guy Mélard, ULB 1. Introduction à SPSS. Objectif de la leçon.
à SPSS Objectif de la leçon à SPSS Elle a pour but de fournir une introduction à ce logiciel statistique de manière à faciliter son utilisation en complément de SAS, avec l illustration sur des exemples
Plus en détailPratique de l analyse de données SPSS appliqué à l enquête «Identités et Capital social en Wallonie»
Centre de recherche en démographie et sociétés UCL/IACCHOS/DEMO Pratique de l analyse de données SPSS appliqué à l enquête «Identités et Capital social en Wallonie» 1 2 3+ analyses univariées Type de variables
Plus en détailQUALITÉ DE L APPRENTISSAGE DE L INTUBATION ORO-TRACHÉALE EN LABORATOIRE DE SIMULATION, SON INTÉRÊT POUR LES PATIENTS.
QUALITÉ DE L APPRENTISSAGE DE L INTUBATION ORO-TRACHÉALE EN LABORATOIRE DE SIMULATION, SON INTÉRÊT POUR LES PATIENTS. Mémoire de D.E.S.C. de Médecine d Urgence Olivier Vuillot Matériel et Méthode : Design
Plus en détail23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement
23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement 23.1. Critères de jugement binaires Plusieurs mesures (indices) sont utilisables pour quantifier l effet traitement lors de l utilisation d
Plus en détailELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012
ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012 Pour faciliter la correction et la surveillance, merci de répondre aux 3 questions sur des feuilles différentes et d'écrire immédiatement votre nom sur toutes
Plus en détailBiostatistiques : Petits effectifs
Biostatistiques : Petits effectifs Master Recherche Biologie et Santé P. Devos DRCI CHRU de Lille EA2694 patrick.devos@univ-lille2.fr Plan Données Générales : Définition des statistiques Principe de l
Plus en détailMABioVis. Bio-informatique et la
MABioVis Modèles et Algorithmes pour la Bio-informatique et la Visualisation Visite ENS Cachan 5 janvier 2011 MABioVis G GUY MELANÇON (PR UFR Maths Info / EPI GRAVITE) (là, maintenant) - MABioVis DAVID
Plus en détail1 Objectifs. Traitement statistique des données d enquête avec introduction à SPSS. Plan
1 Objectifs Traitement statistique des données d enquête avec introduction à SPSS Gilbert Ritschard Département d économétrie, Université de Genève gilbert.ritschard@themes.unige.ch Bamako, 7-11 octobre
Plus en détailUtilisation du Logiciel de statistique SPSS 8.0
Utilisation du Logiciel de statistique SPSS 8.0 1 Introduction Etude épidémiologique transversale en population générale dans 4 pays d Afrique pour comprendre les différences de prévalence du VIH. 2000
Plus en détailUne introduction. Lionel RIOU FRANÇA. Septembre 2008
Une introduction INSERM U669 Septembre 2008 Sommaire 1 Effets Fixes Effets Aléatoires 2 Analyse Classique Effets aléatoires Efficacité homogène Efficacité hétérogène 3 Estimation du modèle Inférence 4
Plus en détailAnnexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles
Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles Quantiles En statistique, pour toute série numérique de données à valeurs dans un intervalle I, on définit la fonction quantile Q, de [,1] dans
Plus en détailExploiter les statistiques d utilisation de SQL Server 2008 R2 Reporting Services
Exploiter les statistiques d utilisation de SQL Server 2008 R2 Reporting Services Nous verrons dans cet article comment exploiter simplement les données de Log de SQL Server 2008 R2 Reporting Services
Plus en détailExemple PLS avec SAS
Exemple PLS avec SAS This example, from Umetrics (1995), demonstrates different ways to examine a PLS model. The data come from the field of drug discovery. New drugs are developed from chemicals that
Plus en détailprogression premiere et terminale
progression premiere et terminale s.2 s.3 valette SEQUENCE Séance Objectif Contenu du cours Compétences Savoirs 1 1. Le bilan comportemental Identifier les objectifs de la connaissance de soi Utiliser
Plus en détailPROGRAMME (Susceptible de modifications)
Page 1 sur 8 PROGRAMME (Susceptible de modifications) Partie 1 : Méthodes des revues systématiques Mercredi 29 mai 2013 Introduction, présentation du cours et des participants Rappel des principes et des
Plus en détailTP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options
Université de Lorraine Modélisation Stochastique Master 2 IMOI 2014-2015 TP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options 1 Les options Le but de ce
Plus en détailExercices M1 SES 2014-2015 Ana Fermin (http:// fermin.perso.math.cnrs.fr/ ) 14 Avril 2015
Exercices M1 SES 214-215 Ana Fermin (http:// fermin.perso.math.cnrs.fr/ ) 14 Avril 215 Les exemples numériques présentés dans ce document d exercices ont été traités sur le logiciel R, téléchargeable par
Plus en détailItem 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve
Item 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve COFER, Collège Français des Enseignants en Rhumatologie Date de création du document 2010-2011 Table des matières ENC :...3 SPECIFIQUE :...3 I Différentes
Plus en détailVI. Tests non paramétriques sur un échantillon
VI. Tests non paramétriques sur un échantillon Le modèle n est pas un modèle paramétrique «TESTS du CHI-DEUX» : VI.1. Test d ajustement à une loi donnée VI.. Test d indépendance de deux facteurs 96 Différentes
Plus en détailInventaire Symptomatique de la Dépression et du Trouble Affectif Saisonnier Auto-évaluation (IDTAS-AE)
Inventaire Symptomatique de la Dépression et du Trouble Affectif Saisonnier Auto-évaluation (IDTAS-AE) Ce questionnaire vous aidera à juger si vous devez consulter un clinicien pour votre dépression, si
Plus en détailBureau : 238 Tel : 04 76 82 58 90 Email : dominique.muller@upmf-grenoble.fr
Dominique Muller Laboratoire Inter-universitaire de Psychologie Bureau : 238 Tel : 04 76 82 58 90 Email : dominique.muller@upmf-grenoble.fr Supports de cours : webcom.upmf-grenoble.fr/lip/perso/dmuller/m2r/acm/
Plus en détailTable des matières. Avant-propos. Chapitre 2 L actualisation... 21. Chapitre 1 L intérêt... 1. Chapitre 3 Les annuités... 33 III. Entraînement...
III Table des matières Avant-propos Remerciements................................. Les auteurs..................................... Chapitre 1 L intérêt............................. 1 1. Mise en situation...........................
Plus en détail1 Modélisation d être mauvais payeur
1 Modélisation d être mauvais payeur 1.1 Description Cet exercice est très largement inspiré d un document que M. Grégoire de Lassence de la société SAS m a transmis. Il est intitulé Guide de démarrage
Plus en détailTABLE DES MATIERES. C Exercices complémentaires 42
TABLE DES MATIERES Chapitre I : Echantillonnage A - Rappels de cours 1. Lois de probabilités de base rencontrées en statistique 1 1.1 Définitions et caractérisations 1 1.2 Les propriétés de convergence
Plus en détailBurkina Faso Profil pays EPT 2014
Burkina Faso Profil pays EPT 14 Contexte général Situé au cœur de l Afrique occidentale, dans la boucle du Niger, le Burkina Faso est l un pays des pays les plus peuplés de la sous-région Ouest-africaine
Plus en détailPolitique d exécution des ordres
Politique d exécution des ordres 01/07/2015 Document public La Banque Postale Asset Management 02/07/2015 Sommaire 1. Informations générales définitions obligations 3 1.1. Contexte 3 1.2. Rappel des textes
Plus en détailIBM SPSS Statistics Base 20
IBM SPSS Statistics Base 20 Remarque : Avant d utiliser ces informations et le produit qu elles concernent, lisez les informations générales sous Remarques sur p. 316. Cette version s applique à IBM SPSS
Plus en détailValidation probabiliste d un Système de Prévision d Ensemble
Validation probabiliste d un Système de Prévision d Ensemble Guillem Candille, janvier 2006 Système de Prévision d Ensemble (EPS) (ECMWF Newsletter 90, 2001) Plan 1 Critères de validation probabiliste
Plus en détailIBM SPSS Regression 21
IBM SPSS Regression 21 Remarque : Avant d utiliser ces informations et le produit qu elles concernent, lisez les informations générales sous Remarques sur p. 46. Cette version s applique à IBM SPSS Statistics
Plus en détailà moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq
e élevé Risque faible Risq à moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq L e s I n d i c e s F u n d a t a é Risque Les Indices de faible risque
Plus en détailComprendre le financement des placements par emprunt. Prêts placement
Comprendre le financement des placements par emprunt Prêts placement Comprendre le financement des placements par emprunt Le financement des placements par emprunt consiste simplement à emprunter pour
Plus en détailExemples d application
AgroParisTech Exemples d application du modèle linéaire E Lebarbier, S Robin Table des matières 1 Introduction 4 11 Avertissement 4 12 Notations 4 2 Régression linéaire simple 7 21 Présentation 7 211 Objectif
Plus en détailAnalyse de donnés sur les ménages à l aide de SPSS pour Windows
Analyse de donnés sur les ménages à l aide de SPSS pour Windows Manuel accompagnant le cours "Statistique pour la Politique Sociale, 1999" assemblé par Klaus Röder - octobre 1999 Table de Matière 1. INTRODUCTION...1
Plus en détailEvaluation de la variabilité d'un système de mesure
Evaluation de la variabilité d'un système de mesure Exemple 1: Diamètres des injecteurs de carburant Problème Un fabricant d'injecteurs de carburant installe un nouveau système de mesure numérique. Les
Plus en détailLes Conditions aux limites
Chapitre 5 Les Conditions aux limites Lorsque nous désirons appliquer les équations de base de l EM à des problèmes d exploration géophysique, il est essentiel, pour pouvoir résoudre les équations différentielles,
Plus en détailL approche de régression par discontinuité. Thomas Lemieux, UBC Atelier de formation du Congrès de l ASDEQ Le 18 mai 2011
L approche de régression par discontinuité Thomas Lemieux, UBC Atelier de formation du Congrès de l ASDEQ Le 18 mai 2011 Plan de la présentation L approche de régression par discontinuité (RD) Historique
Plus en détailTESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple
TESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple Un examinateur doit faire passer une épreuve type QCM à des étudiants. Ce QCM est constitué de 20 questions indépendantes. Pour chaque question, il y a trois réponses
Plus en détailChapitre 1 : Évolution COURS
Chapitre 1 : Évolution COURS OBJECTIFS DU CHAPITRE Savoir déterminer le taux d évolution, le coefficient multiplicateur et l indice en base d une évolution. Connaître les liens entre ces notions et savoir
Plus en détailFrench Lease Events Etude sur le comportement des locataires de bureaux en France
French Lease Events Etude sur le comportement des locataires de bureaux en France Immobilier Janvier 2011 Préambule Les échéances triennales et l expiration du bail commercial constituent des fenêtres
Plus en détailÉvaluation de la régression bornée
Thierry Foucart UMR 6086, Université de Poitiers, S P 2 M I, bd 3 téléport 2 BP 179, 86960 Futuroscope, Cedex FRANCE Résumé. le modèle linéaire est très fréquemment utilisé en statistique et particulièrement
Plus en détailLimites finies en un point
8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,
Plus en détailEFFICACITÉ ET INNOCUITÉ D UN MÉDICAMENT CONTRE LA MPOC COMPARATIVEMENT À UN CONTRÔLE
MICHÈLE PICARD FLIBOTTE EFFICACITÉ ET INNOCUITÉ D UN MÉDICAMENT CONTRE LA MPOC COMPARATIVEMENT À UN CONTRÔLE Essai-stage présenté à la Faculté des études supérieures de l Université Laval dans le cadre
Plus en détailPackage TestsFaciles
Package TestsFaciles March 26, 2007 Type Package Title Facilite le calcul d intervalles de confiance et de tests de comparaison avec prise en compte du plan d échantillonnage. Version 1.0 Date 2007-03-26
Plus en détailMinistère des affaires sociales et de la santé. Ministère de l'économie et des finances. Ministère de l agriculture, l agroalimentaire et de la forêt
Direction de la sécurité sociale Sous-direction du financement de la sécurité sociale Bureau du recouvrement (5C) Ministère des affaires sociales et de la santé Ministère de l'économie et des finances
Plus en détailRestauration Scolaire Lycée Français Josué-Hoffet. Cahier des Charges et Contrat 2014
Restauration Scolaire Lycée Français Josué-Hoffet Cahier des Charges et Contrat 2014 Siglaisons et troncation : APE : Association des Parents d Élèves COGES : Comité de Gestion CHSCT : Commission Hygiène
Plus en détailExemples d Analyses de Variance avec R
Exemples d Analyses de Variance avec R Christophe Pallier 5 août 00 Résumé R est un logiciel d analyse statistique qui fournit toutes les procédures usuelles (t-tests, anova, tests non paramétriques...)
Plus en détailSoit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée.
ANALYSE 5 points Exercice 1 : Léonie souhaite acheter un lecteur MP3. Le prix affiché (49 ) dépasse largement la somme dont elle dispose. Elle décide donc d économiser régulièrement. Elle a relevé qu elle
Plus en détailModèle de troncature gauche : Comparaison par simulation sur données indépendantes et dépendantes
de troncature gauche : Comparaison par simulation sur données indépendantes et dépendantes Zohra Guessoum 1 & Farida Hamrani 2 1 Lab. MSTD, Faculté de mathématique, USTHB, BP n 32, El Alia, Alger, Algérie,zguessoum@usthb.dz
Plus en détailCOMPTE RENDU. Atelier-débat avec les futurs clients éligibles. 25 septembre 2002
Paris, le 17 octobre 2002 COMPTE RENDU Atelier-débat avec les futurs clients éligibles 25 septembre 2002 *** I La fourniture d électricité... 2 Les clients éligibles peuvent-ils acheter leur électricité
Plus en détailUtilisation du module «Geostatistical Analyst» d ARCVIEW dans le cadre de la qualité de l air
Etude n 10 Assistance en modélisation (Rapport 3/3) Utilisation du module «Geostatistical Analyst» d ARCVIEW dans le cadre de la qualité de l air Novembre 2004 Convention : 04000087 Giovanni CARDENAS Utilisation
Plus en détailAnalyse Financière Les ratios
Analyse Financière Les ratios Présenté par ACSBE Traduit de l anglais par André Chamberland andre.cham@sympatico.ca L analyse financière Les grandes lignes Qu est-ce que l analyse financière? Que peuvent
Plus en détailQUESTIONS RELATIVES À LA SIGNALISATION DES DANGERS. Étiquetage des très petits emballages
NATIONS UNIES ST Secrétariat Distr. GÉNÉRALE ST/SG/AC.10/C.4/2006/12 25 avril 2006 COMITÉ D EXPERTS DU TRANSPORT DES MARCHANDISES DANGEREUSES ET DU SYSTÈME GÉNÉRAL HARMONISÉ DE CLASSIFICATION ET D ÉTIQUETAGE
Plus en détailModèles pour données répétées
Résumé Les données répétées, ou données longitudinales, constituent un domaine à la fois important et assez particulier de la statistique. On entend par données répétées des données telles que, pour chaque
Plus en détailQuelle place pour l'adaptation et le financement dans l'accord post 2020? Alpha Oumar Kaloga Chargé de Mission CC &Development 14.04.
Quelle place pour l'adaptation et le financement dans l'accord post 2020? Position du Groupe Africain Alpha Oumar Kaloga Chargé de Mission CC &Development 14.04.2015 Contexte... Emission actuelle nous
Plus en détailVersion définitive 01/08/2003 DES PRODUITS AGRICOLES DE QUALITÉ DANS LES ZONES DE MONTAGNE EUROPÉENNES
QLK5-CT-2002-30276 Projet financé par la Commission européenne dans le cadre du Vème PCRD Version définitive 01/08/2003 INFORMATIONS STRATÉGIQUES POUR LE DÉVELOPPEMENT DES PRODUITS AGRICOLES DE QUALITÉ
Plus en détailExercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part
Eercices Alternatifs Une fonction continue mais dérivable nulle part c 22 Frédéric Le Rou (copleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: applications-continues-non-derivables/. Version
Plus en détailExercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part
Eercices Alternatifs Une fonction continue mais dérivable nulle part c 22 Frédéric Le Rou (copyleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: applications-continues-non-derivables/. Version
Plus en détailEVALUATION DE LA QUALITE DES SONDAGES EN LIGNE : CAS D UN SONDAGE D OPINION AU BURKINA FASO
EVALUATION DE LA QUALITE DES SONDAGES EN LIGNE : CAS D UN SONDAGE D OPINION AU BURKINA FASO Auteur Baguinébié Bazongo 1 Ingénieur Statisticien Economiste Chef de l Unité de recherche à l Institut national
Plus en détailAmélioration de la fiabilité d inspection en CND grâce à la fusion d information : applications en rayons X et ultrasons
Amélioration de la fiabilité d inspection en CND grâce à la fusion d information : applications en rayons X et ultrasons Ahmad OSMAN 1a, Valérie KAFTANDJIAN b, Ulf HASSLER a a Fraunhofer Development Center
Plus en détailModèle de phases FlexWork: Sondage des entreprises et administrations suisses sur la flexibilité géographique et temporelle du travail
Institut de recherche et de développement coopératifs ifk Modèle de phases FlexWork: Sondage des entreprises et administrations suisses sur la flexibilité géographique et temporelle du travail Auteurs/Auteure:
Plus en détailPROGRESSION TIC AU PRIMAIRE. Document de référence. Commission scolaire des Découvreurs
PROGRESSION TIC AU PRIMAIRE Document de référence Commission scolaire des Découvreurs Les tableaux que vous trouverez aux pages suivantes présentent les quatre niveaux des Carnets TIC et leur progression
Plus en détailPrésentation des termes et ratios financiers utilisés
[ annexe 3 Présentation des termes et ratios financiers utilisés Nous présentons et commentons brièvement, dans cette annexe, les différents termes et ratios financiers utilisés aux chapitres 5, 6 et 7.
Plus en détailLa problématique des tests. Cours V. 7 mars 2008. Comment quantifier la performance d un test? Hypothèses simples et composites
La problématique des tests Cours V 7 mars 8 Test d hypothèses [Section 6.1] Soit un modèle statistique P θ ; θ Θ} et des hypothèses H : θ Θ H 1 : θ Θ 1 = Θ \ Θ Un test (pur) est une statistique à valeur
Plus en détailMegaStore Manager ... Simulation de gestion d un hypermarché. Manuel du Participant
MegaStore Manager Simulation de gestion d un hypermarché.......... Manuel du Participant 1. Introduction 1.1. La simulation de gestion Vous allez participer à une simulation de gestion. Cette activité
Plus en détailAnalyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés
Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés Professeur Patrice Francour francour@unice.fr Une grande partie des illustrations viennent
Plus en détailOrganisation Gestion du temps. Participation Notes et résumés Etudes et examens
Organisation Gestion du temps Participation Notes et résumés Etudes et examens Le SIEP de Mons organise des ateliers dynamiques pour t aider à découvrir ta Avec des conseils pratiques, des trucs et astuces!
Plus en détailCours d algorithmique pour la classe de 2nde
Cours d algorithmique pour la classe de 2nde F.Gaudon 10 août 2009 Table des matières 1 Avant la programmation 2 1.1 Qu est ce qu un algorithme?................................. 2 1.2 Qu est ce qu un langage
Plus en détailBest Styles ou comment capturer au mieux les primes de risque sur les marchés d actions
Stratégie Best Styles ou comment capturer au mieux les primes de risque sur les marchés d actions La recherche des primes de risque constitue une stratégie relativement courante sur les marchés obligataires
Plus en détailMéthodologie d Ouverture, de Dépouillement et d Evaluation des Offres Relatives à la Consultation 09 S V.E.De.R
Programme Projet Instrument Européen de Voisinage et de Partenariat - Coopération Transfrontalière Italie- "Valorisation Energétique des Résidus V.E.De.R PS2.3/02" Composante.2 Communication et Diffusion
Plus en détailCONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures)
CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE (durée : cinq heures) Une composition portant sur la statistique. SUJET Cette épreuve est composée d un
Plus en détailComparaison des enjeux énergétiques de la France et de l Allemagne
Comparaison des enjeux énergétiques de la France et de l Allemagne Dans la perspective de la première conférence franco-allemande sur l énergie qui se tiendra le 2 juillet prochain à Paris 1, il paraît
Plus en détailServices Techniques de Boston Scientific - Tél. : 0 800 08 2000
Boston Scientific S.A.S 14, place Georges Pompidou BP 32 78184 Saint Quentin en Yvelines Cedex France Tel 33 (0)1 39 30 49 00 Fax 33 (0)1 39 30 49 01 www.bostonscientific.com Objet : Information sur les
Plus en détailCHAPITRE V SELECTION DES CONSULTANTS ET D AUTRES PRESTATAIRES DE SERVICES
CHAPITRE V SELECTION DES CONSULTANTS ET D AUTRES PRESTATAIRES DE SERVICES Méthode de sélection: les dispositions qui suivent s appliquent lorsqu elles ne sont pas contraires à celles préconisées dans les
Plus en détailUn exemple de régression logistique sous
Fiche TD avec le logiciel : tdr341 Un exemple de régression logistique sous A.B. Dufour & A. Viallefont Etude de l apparition ou non d une maladie cardiaque des coronaires 1 Présentation des données Les
Plus en détailUne variable binaire prédictrice (VI) et une variable binaire observée (VD) (Comparaison de pourcentages sur 2 groupes indépendants)
CIVILITE-SES.doc - 1 - Une variable binaire prédictrice (VI) et une variable binaire observée (VD) (Comparaison de pourcentages sur 2 groupes indépendants) 1 PRÉSENTATION DU DOSSIER CIVILITE On s intéresse
Plus en détailÉquivalence et Non-infériorité
Équivalence et Non-infériorité Éléments d Introduction Lionel RIOU FRANÇA INSERM U669 Mars 2009 Essais cliniques de supériorité Exemple d Introduction Données tirées de Brinkhaus B et al. Arch Intern Med.
Plus en détailLes technologies pour la santé, une discipline transversale pour la pédagogie en EEA : application aux troubles du sommeil
Les technologies pour la santé, une discipline transversale pour la pédagogie en EEA : application aux troubles du sommeil Fabienne Porée et Guy Carrault fabienne.poree@univ-rennes1.fr, guy.carrault@univ-rennes1.fr
Plus en détailMISE EN CONFORMITE DES CONTRATS DE PREVOYANCE, SANTE ET RETRAITE SUPPLEMENTAIRE
MISE EN CONFORMITE DES CONTRATS DE PREVOYANCE, SANTE ET RETRAITE SUPPLEMENTAIRE MISE EN CONFORMITE DES CONTRATS DE PREVOYANCE, SANTE ET RETRAITE SUPPLEMENTAIRE - Sommaire 2 SOMMAIRE PAGES MISE EN CONFORMITE
Plus en détailLa nouvelle planification de l échantillonnage
La nouvelle planification de l échantillonnage Pierre-Arnaud Pendoli Division Sondages Plan de la présentation Rappel sur le Recensement de la population (RP) en continu Description de la base de sondage
Plus en détailcatégorie - développement rh
Mise en œuvre d un outil de développement des compétences 360 Feedback au sein de l Université du Courrier du Groupe La Poste Marion TREMINTIN Diplômée d un DESS Gestion Stratégique des Ressources Humaines
Plus en détailDescription du marché de l interim management
Description du marché de l interim management en Belgique Etude réalisée à la demande de a division of Septembre 2008 Market Probe Europe guy.morre@askbmi.com Sommaire 1. Objectifs de l étude 2. Méthodologie
Plus en détailPrincipe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif
Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif Cécile Durot 1 & Yves Rozenholc 2 1 UFR SEGMI, Université Paris Ouest Nanterre La Défense, France, cecile.durot@gmail.com 2 Université
Plus en détailCoup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones
Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour des problèmes de prévision ou de classification. La représentation la plus populaire est le réseau multicouche
Plus en détailDoes it pay to improve Corporate Governance? An empirical analysis of European Equities
Does it pay to improve Corporate Governance? An empirical analysis of European Equities Joseph GAWER NATIXIS Asset Management Université Paris Dauphine joseph.gawer@am.natixis.com Association Française
Plus en détailPolitique de gestion des risques
Objectif de la politique La gestion efficace des risques vise à assurer la continuité des opérations, le maintien de la qualité des services et la protection des actifs des organisations. Plus formellement,
Plus en détail