PSYC 2212 ? Deuxième examen intra

PSYC 2050 - Examen final
24 avril 2013
Nom:___________________________ Matricule étudiant : __A_________________ Questions (12,5 points) 1.- Distingue coefficient de corrélation (r) et proportion de réduction
de l'erreur de prédiction (RPE) en définissant chacun et en expliquant
comment l'un se distingue de l'autre.
(3 points au total : 1 point par définition et 1 point pour la qualité
de la distinction ) ________________________________________________________________
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________________________________________________________________ 2.- Explique comment on peut dire que la corrélation entre 2 variables
est un estimé biaisé de l'association entre ces 2 variables dans la
population.
(1 point)
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3.- Pourquoi dit-on quand un poids de régression est multiple qu'il est
en même temps partiel ?
(1 point)
4.- Décris une étude mettant en jeu une régression multiple hiérarchique.
Pour ce faire, décris l'étude en question (cueillette de données) et
la procédure d'analyse. Si tu es en manque d'inspiration, tu peux penser à étendre (faire une
étude différente, et non pas répliquer) l'une des études décrites dans
le projet de session, dans les devoirs, dans l'examen de pratique et
cet examen.
(3 points au total)
[pic] 5.- Le graphique ci-dessus représente les résultats de la régression pas-
à-pas de votre travail de session.
(A) Définis ce que l'homoscédasticité en régression.
(B) Explique s'il y a ou non homoscédasticité dans ces données.
(1,5 points : 1 point pour la définition, et 0,5 point pour la
qualité de l'explication) 6.- Qu'est-ce que l'indépendance des observations signifie dans le cas du
test chi-carré (?2) ? (1 point). 7.- Dans la terminologie de Myers et Hansen (2007), nous avons recueilli
les données du projet de session par voie de questionnaires auto-
administrés. Identifie deux autres procédures (parmi les 3 autres
considérées par Myers et Hansen, 2007) que nous aurions pu utiliser
pour distribuer les questionnaires. (1 point). 8.- Décris ce que vérifie un coefficient de consistance interne comme l'?
(alpha) de Cronbach dans une échelle de mesure comme le NÉO-FFI que
nous avons utilisé dans notre projet de semestre. (1 point). Calculs (17 points) 9.- On enregistre dans plusieurs pays du monde la consommation moyenne
hebdomadaire d'alcool en excluant de ce total l'alcool pris dans les
beuveries et parties afin de voir l'impact de cette variable de
prédiction (indépendante, X) sur l'espérance de vie (variable
dépendante, Y) dans ces mêmes pays.
Voici les données
|Pays |X |Y |Alcool2 |Vie2 |AxV |
| |Alcool |Espérance | | | |
| | |de vie | | | |
|Nigéria |2 |36 |4 |1296 |72 |
|Brésil |5 |48 |25 |2304 |240 |
|Chine |6 |51 |36 |2601 |306 |
|Japon |9 |80 |81 |6400 | |
|États-Unis |15 |78 |225 |6084 |1170 |
|France |16 |75 | |5625 |1200 |
|Italie |15 |74 |225 | |1110 |
|Soudan |1 |30 |1 |900 |30 |
|Angleterre |18 |79 |324 |6241 | |
|Uruguay |6 |40 |36 |1600 |240 |
|Allemagne |14 |75 |196 |5625 |1050 |
|Suède |13 |76 |169 |5776 |988 |
|Somme | |742 |1578 | | | A) Complète le tableau ci-dessus puis procède aux calculs
nécessaires pour trouver la régression de l'espérance de vie (Y) en
fonction de l'alcool (X). (5 points)
B) ESPACE POUR TES CALCULS |Somme | |742 |1578 | | | B) Interprète la droite de régression obtenue à la page précédente.
(1 point) C) Formule l'hypothèse nulle concernant la RPE. (0.25 point)
D) Formule l'hypothèse alternative concernant la RPE. (0.25
point)
E) Identifie la valeur critique du test F à p < .05
. (0.5 point) F) Calcule la valeur du test F. (1.5 points) G) Interprète le résultat du test F (Que penser de la force de la
RPE?).
(0.5 point)
H) Suppose maintenant que nous ajoutons 1 variable identifiant la
culture industrielle.
Pays |X2
Euro industrie |X1
Alcool |Y
Espérance
de vie |Alcool2 |Vie2 |AxV |I2 |IxEV |IxA | |Nigéria |0 |2 |36 |4 |1296
|72 |0 |0 |0 | |Brésil |0 |5 |48 |25 |2304 |240 |0 |0 |0 | |Chine |0 |6 |51
|36 |2601 |306 |0 |0 |0 | |Japon |1 |9 |80 |81 |6400 | |1 |80 |9 | |États-
Unis |1 |15 |78 |225 |6084 |1170 |1 |78 |15 | |France |1 |16 |75 | |5625
|1200 |1 |75 |16 | |Italie |1 |15 |74 |225 | |1110 |1 |74 |15 | |Soudan |0
|1 |30 |1 |900 |30 |0 |0 |0 | |Angleterre |1 |18 |79 |324 |6241 | |1 |79
|18 | |Uruguay |0 |6 |40 |36 |1600 |240 |0 |0 |0 | |Allemagne |1 |14 |75
|196 |5625 |1050 |1 |75 |14 | |Suède |1 |13 |76 |169 |5776 |988 |1 |76
|13 | |Somme |7 | |742 |1578 | | | |537 |100 | |
ESPACE SUPPLÉMENTAIRE
Calcule le nouveau (et seulement celui-ci) poids de régression
Formules (page 1 de 5) 1) La corrélation
[pic] où [pic] vu que [pic][pic] ou [pic] donc [pic] 3) le coefficient de corrélation ajusté [pic] 4) le test t pour savoir si [pic] = 0 Formules (page 2 de 5) 5) la droite de régression simple [pic] où b = [pic] et a = [pic] où [pic] sont définis ci-haut [pic] RPE = [pic] ou [pic]
pour toute situation où il n'y a qu'un X pour savoir si RPE = 0 voir test pour [pic] = 0
[pic] = [pic] 6) la RPE en régression multiple RPE = [pic] =[pic] =[pic]
Formules (page 3 de 5)
7) le test F pour savoir si RPE = 0 étant donné k variables de
prédiction
a. la droite de régression double
Formules (page 4 de 5) 9) le calcul de la droite de régression double
1) le test F pour savoir si l'augmentation de RPE d'un modèle plus
petit (r) à un modèle plus grand (f) = 0 étant donné deux
modèles inclusifs avec f et r variables de prédiction (incluant
l'ordonnée)
2) Formule du ?2 Tableaux à 1 critère de classification
[pic][pic] où dl = k-1 Tableaux à 2 critères de classification
[pic][pic] où dl = k-1 ou (L-1)(C-1) où Ei = piN pour les situations à un groupe
et Eij = [pic] pour les situations à deux groupes -----------------------
Note /35 avec N-2 comme dl [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] ( [pic] [pic] [pic] ( ( [pic] ( ( [pic] [pic]