Méthode permettant lors d'un test de mémorisation de mesurer le nombre d'individus ayant vu un certain message publicitaire.
Le score T est en fait le score Z multiplié par 10, auquel on ajoute 50. Ainsi, lorsqu'elle est transformée en score T, la moyenne d'une distribution normale prend la valeur de 50, alors que l'écart-type a une valeur de 10. La valeur de T se calcule donc à partir de la valeur Z préalablement calculée.
La transformation d'un score brut en score Z (ou score standard) est simplement l'équivalent de sa distance à la moyenne exprimée en écart-type. Lorsqu'une échelle de mesure d'un score est transformée en score Z, la moyenne est toujours de 0 et l'écart type est toujours égal à 1.
Plus le score est élevé, plus la probabilité de défaillance est faible. Un score supérieur à 2,9 est très bon (2,6 pour les non-manufacturières). Un score inférieur à 1,23 (1,1 pour les non-manufacturières) indique une probabilité de défaillance très élevée.
Le score est calculé en divisant cette somme des poids par le score maximum possible pour chaque composante et en exprimant le résultat en pourcentage. Ce score correspond à toutes les questions de la partie 1. Les poids des questions 1 à 8 sont additionnés.
La procédure de l'analyse du test t apparié est la suivante: Calculer la différence (d) entre chaque paire de valeur. Calculer la moyenne (m) et l'écart-type (s) de d. Comparer la différence moyenne à 0.
Un centile est calculé en tant que 100-quantile. Le p-ième centile de n valeurs classées par ordre croissant est la valeur de rang k égal à p(n+1)/100, arrondi à l'entier le plus proche de la valeur correspondant à ce rang.
Si la statistique-t est supérieure à la valeur critique, alors la différence est significative. Si la statistique-t est inférieure, il n'est pas possible de différencier les deux nombres d'un point de vue statistique.
S'il génère une valeur p inférieure ou égale au niveau de signification, le résultat est considéré comme statistiquement significatif (et permet de rejeter l'hypothèse nulle). Cela est généralement écrit sous la forme suivante : p≤0,05.
La significativité statistique, ou seuil de signification, désigne le seuil à partir duquel les résultats d'un test sont jugés fiables. Autrement dit, ce seuil détermine la confiance dans la corrélation entre un test effectué et les résultats obtenus.
Lorsque les données sont collectées, la valeur-p est calculée et la décision suivante est prise : si elle est inférieure à α, on rejette l'hypothèse nulle au profit de l'hypothèse alternative ; si elle est supérieure à α, on rejette l'hypothèse alternative au profit de l'hypothèse nulle.
En statistique descriptive, le quatre-vingt-quinzième centile (ou nonante-cinquième centile) est la valeur telle que 95 % des valeurs mesurées sont en dessous et 5 % sont au-dessus. La mesure du 95e centile est utilisée par les opérateurs sur Internet pour facturer la consommation de bande passante à leurs clients.
Un centile ou un percentile est un concept de statistique qui permet de déterminer la position d'une personne par rapport à un groupe donné. Le groupe est divisé en 99 parts, chacune correspondant à un centile, c'est-à-dire à 1/100 du groupe: le 1er centile, le 2ème centile, le 3ème centile (…)
En simplifiant un peu, disons que le percentile 90 (ou 90e centile) est une valeur au-dessous de laquelle se situent au moins 90% des données, en l'occurrence, des mesures de teneurs en nitrate, réalisées au cours de la campagne annuelle de surveillance, et au-dessus de laquelle se situent au moins 10 % de ces mesures.
L'hypothèse selon laquelle on fixe à priori un paramètre de la population à une valeur particulière s'appelle l'hypothèse nulle et est notée H0. N'importe quelle autre hypothèse qui diffère de l'hypothèse H0 s'appelle l'hypothèse alternative (ou contre-hypothèse) et est notée H1.
Une valeur-p de 0,05 signifie qu'il y a une chance sur 20 qu'une hypothèse correcte soit rejetée plusieurs fois lors d'une multitude de tests (et n'indique pas, comme on le croit souvent, que la probabilité d'erreur sur un test unique est de 5 %).
Le test-t de Student est un test statistique permettant de comparer les moyennes de deux groupes d'échantillons. Il s'agit donc de savoir si les moyennes des deux groupes sont significativement différentes au point de vue statistique.
La mesure de la tête de façon horizontale : cette mesure est effectuée d'un os pariétal à l'autre, sur les faces latérales de la tête du fœtus. Cette prise permet de mesurer le diamètre bipariétal (BIP) et le périmètre crânien (PC).
C'est la 30ème semaine de grossesse, soit le 7ème mois de grossesse. Le poids du bébé à 32 SA est d'1,5 kg et il mesure 37 cm. Durant ce 7ème mois de gestation, il a pris 500 g.
entier : 30 jours × 24 heures. × 12 périodes = 8 640 valeurs. Le 95 e centile (En statistique descriptive, un centile est chacune des 99 valeurs qui divisent les données triées...) est la 8 640 × 0,95 = 8208 e plus grande mesure.
Le centile P est la valeur du kième élément avec k = P* n / 100 (la valeur de k est arrondie au nombre entier supérieur le plus proche). La méthode recommandée par le National Institute of Standards and Technology (NIST). 1. Le rang k est calculé de la façon suivante : k = P*(n+1)/100.
Le rang centile représente le pourcentage des observations de l'échantillon normatif ayant un score égal ou inférieur au score à interpréter. Par exemple, un individu ayant un score se positionnant au 78e rang centile a obtenu un score supérieur (ou égal) à 78 % des scores de l'échantillon normatif.
Il n'est pas possible de peser le fœtus in utéro. C'est donc par la biométrie, c'est-à-dire la mesure du fœtus à l'échographie, que l'on peut avoir une estimation du poids fœtus. Celle-ci est faite lors de la seconde échographie (vers 22 SA) et de la troisième échographie (vers 32 SA).
L'Intervalle de Confiance à 95% est l'intervalle de valeur qui a 95% de chance de contenir la vraie valeur du paramètre estimé. Le seuil de 95% signifie qu'on admet un risque d'erreur de 5%: on peut réduire ce risque (par exemple à 1%), mais alors l'Intervalle de Confiance sera plus large, donc moins précis.
Faire le test dans un logiciel de statistiques généraliste vous permet de le voir directement (on peut demander le détail du khi-deux par case du tableau) ; avec biostatgv, il faut passer par un recodage, ce qui est de toute façon intéressant en soi.