Statistique 2

Créé par
louiseeeeee
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Dernière actualisation : 1 décembre 2025
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1. Les vrais négatifs sont les sujets déclarés négatifs à raison car non-malades.
Vrai
Faux
2. Le statut vaccinal d’une personne est une variable qualitative mutuellement exclusive.
Vrai
Faux
3. Dans le cadre d’une démarche diagnostique de dépistage (𝑆𝑁𝑂𝑈𝑇), comme à l’émergence du Covid-19, nous opterons pour un test sensible.
Vrai
Faux
4. Si la prévalence augmente, la valeur prédictive positive augmente
Vrai
Faux
5. Une corrélation de −0,85 indique une plus forte relation entre les deux variables qu’une corrélation de +0,5.
Vrai
Faux
6. La mise en classe correspond au fait de passer d’une variable qualitative à une variable quantitative continue.
Vrai
Faux
7. La prévalence est étudiée dans une étude transversale
Vrai
Faux
8. Lors d’une comparaison de petits échantillons, nous privilégions les tests paramétriques
Vrai
Faux
9. La valeur du coefficient de variation varie seulement entre 0 et 1 où 1 correspond à une corrélation maximale.
Vrai
Faux
10. Le test du 𝜒2 de Mac-Nemar permet la comparaison de 2 variables qualitatives
Vrai
Faux
11. Un test non-paramétrique s'appuie sur une loi normale
Vrai
Faux
12. Une des conditions d’application de ce test est l’homoscédasticité.
Vrai
Faux
13. L'incidence est un indicateur dynamique de morbidité
Vrai
Faux
14. Dans le cadre d’une étude cas-témoins, nous calculons un risque relatif
Vrai
Faux
15. Un rho de Spearman élevé signifie qu'il existe un fort lien de causalité entre les variables.
Vrai
Faux
16. Si l’exactitude est élevée, cela signifie que le test classe correctement une grande proportion de sujets
Vrai
Faux
17. Le 𝑝𝐻 d’une solution est une variable quantitative continue.
Vrai
Faux
18. Dans le cas d’intervalles interquartiles, le 2è𝑚𝑒 quartile correspond à la médiane
Vrai
Faux
19. Lors d’une analyse de variance nous disposons d’une variable quantitative et d’une variable qualitative nominale.
Vrai
Faux
20. Un test non-paramétrique est basé sur les valeurs et non sur les rangs des données.
Vrai
Faux
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