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Statistiques
ÉNONCÉS
Chapitre 9 – Statistique descriptive et éléments de métrologie
Exercices
1 Cancer hématologique (chapitre 9)
1.1. De quel type sont les deux variables étudiées ?
1.2. Comment s’appelle ce tableau de résultats ? Complétez le tableau.
1.3. En déduire les fréquences conjointes et marginales du tableau.
1.4. Calculez les fréquences conditionnelles de la réponse au traitement en fonction de l’index pronostique et représentez graphiquement ce résultat.
1.5. Quels indices de position peuvent être utilisés pour ce type de variable ? Déterminez leurs valeurs pour les deux variables.
2 Étude des lymphocytes (chapitre 9)
2.1. Quelle est la nature des variables CD4 et CD8 ?
2.2. Calculez à partir des résultats, les écarts-types et les coefficients de variation des variables CD4 et CD8 sur les valeurs d’origine et après transformation.
2.3. Calculez les coefficients de corrélation de CD4 avec CD8 et de log(CD4) avec log(CD8).
2.4. Que représentent et comment se nomment les différents graphiques ?
2.5. Quelle a été la conséquence de la transformation logarithmique sur les résultats et les représentations graphiques ?
3 Fonction pulmonaire (chapitre 9)
On donne les résultats suivants : et
.1
3.1. Quelle est la nature de la variable FEV ? Combien de filles ont une FEV inférieure ou égale à 2,486 L ?
3.2. Ci-dessous, sont portés le box plot et l’histogramme de cette distribution de mesures.
L’histogramme est-il normalisé ?
3.3. Quelle est la moyenne de X ? Quelle est la médiane de la distribution ?
Quelles sont les estimations de la variance et de l’écart-type de la mesure de ce paramètre ?
1.D’après Tager IB, Weiss ST, Rosner B, Speizer FE. Effect of parental cigarette smoking on pulmonary function in children. American Journal of Epidemiology 1979 ; 110, 15–26.
QCM
1 Déshydratation en pédiatrie (chapitre 9)
1.1 Laquelle (lesquelles) de ces propositions est (sont) vraie(s) ?
A L’unité statistique élémentaire est le dossier
B L’unité statistique élémentaire est l’interne
C Les scores des unités statistiques « dossier » sont a priori indépendants
D L’échantillon de dossiers est représentatif de la population car il provient d’un échantillonnage aléatoire
E Le suivi de la formation définit deux sous-populations d’internes de pédiatrie
1.3 Laquelle (lesquelles) de ces propositions est (sont) vraie(s) ?
A Les premier et troisième quartiles de la série sans suivi sont 4 et 7
B Les premier et troisième quartiles de la série sans suivi sont 4 et 8
C Les premier et troisième quartiles de la série sans suivi sont 5 et 7
D L’intervalle interquartile de la série sans suivi est de 2
E L’intervalle interquartile de la série sans suivi est de 3
2 Étude du LDH (chapitre 9)
2.1 Laquelle (lesquelles) de ces propositions est (sont) vraie(s) ?
A La variable RapLDH est une variable quantitative continue
B La variable RapLDH est une variable quantitative discrète
C La variable RapLDH est une variable qualitative ordonnée
D Les intervalles sont d’amplitudes inégales car les effectifs sont différents
E On peut dire que 14 % des individus présentent un RapLDH compris dans l’intervalle ]4 ; 13]
2.2 Laquelle (lesquelles) de ces propositions est (sont) vraie(s) ?
A La densité de fréquences des quatre classes est égale respectivement à 0,08 ; 0,50 ; 0,28 et 0,14
B La densité de fréquences des quatre classes est égale respectivement à 0,08 ; 0,50 ; 0,1 et 0,02
C La densité de fréquences des classes ]0 ; 2] et ]2 ; 13] est égale respectivement à 0,58 et 0,42
D La densité de fréquences des classes ]0 ; 2] et ]2 ; 13] est égale respectivement à 0,58 et 0,16
E La densité de fréquences des classes ]0 ; 2] et ]2 ; 13] est égale respectivement à 0,29 et 0,038
2.3 Laquelle (lesquelles) de ces propositions est (sont) vraie(s) ?
A Les histogrammes de fréquence et de densité de fréquence donneront tous deux une représentation fidèle de la distribution de cette variable
B La densité de probabilité d’une variable continue peut être vue comme la limite d’un histogramme de densité de fréquence des classes « étroites » de cette variable
C La somme des aires des rectangles de l’histogramme de fréquence prend une valeur quelconque
D La classe modale est la classe ]1 ; 2]
E La représentation graphique adaptée est le diagramme en bâtons
3 Échographie (chapitre 9)
Les résultats de l’étude sont les suivants.
3.1 Laquelle (lesquelles) de ces propositions est (sont) vraie(s) ?
A On fait ici une étude d’étude de calibration de la mesure d’une longueur
B La répétition des examens par le même opérateur permet d’explorer la reproductibilité
C Les biais de mesure absolus et relatifs s’expriment tous en mm et sont positifs
D Les coefficients de variation sous condition de reproductibilité sont plus élevés que sous condition de répétabilité
E Les résultats de cette étude peuvent s’appliquer directement à une utilisation réelle de cet examen en pratique clinique
Chapitre 10 – Estimation
1 Volumes d’ampoules (chapitre 10)
1.1. Dans ces calculs de sommes intermédiaires, quelle est la contribution de la classe [1,94 ; 1,98[ ?
1.2. Calculer le volume vm moyen des ampoules dans l’échantillon.
1.3. Calculer une estimation ponctuelle s de l’écart-type σ.
1.4. En déduire une estimation par intervalle de confiance (IC) au risque 10 % de μ.
1.5. Quelle taille d’échantillon fallait-il prendre, pour que, cette estimation soit donnée, pour ce risque 10 %, avec une précision (c’est la demi-largeur de l’IC) de 0,003 mL. (On supposera que les estimations ponctuelles de μ et de σ seront inchangées dans ce nouvel échantillon.)
1.6. Un autre prélèvement sur un échantillon de seize ampoules donne une réalisation de vm = 1,98 mL et une estimation de σ égale à 0,06 mL. Quelle serait dans ces conditions l’estimation par IC au risque 5 % de μ ?(Faites l’hypothèse nécessaire à la construction de cet IC.)
1.7. À partir de l’échantillon de la question 1.6 peut-on dire au risque 5 % que la production est conforme à la norme du volume de 2 mL de soluté ?
2 Insecticide (chapitre 10)
2.1. Quelle est l’estimation ponctuelle de l’activité moyenne μ ?
2.2. En supposant que la variance de l’activité est égale à σ2 = 185 000 (mU/mL)2 quel est l’intervalle de confiance de μ au risque α = 5 % ?
2.3. Maintenant on essaie d’estimer la variance σ2. Donnez l’estimateur ponctuel sans biais s2 de σ2, ainsi que l’intervalle de confiance au risque α = 5 %.
2.4. En utilisant la valeur estimée s2 de la question 2.3, recalculez l’intervalle de confiance de μ au risque α = 5 %.
2.5. On considère comme anormalement basses les valeurs de l’activité de cholinestérase inférieures à la valeur de référence de 8 200 mU/mL. Donnez une estimation ponctuelle et par intervalle de confiance (toujours au risque α = 5 %) de la proportion d’agriculteurs présentant une activité anormalement basse.
3 Intervalles de confiance (chapitre 10)
3.1. Rappelez la formule de l’intervalle de confiance d’une espérance, lorsque l’écart-type est inconnu, en admettant une distribution gaussienne des valeurs – on note m la moyenne (l’estimation ponctuelle de l’espérance μ), s l’estimation ponctuelle de l’écart-type et n la taille de l’échantillon.
3.2. Montrez que est un intervalle de confiance de μ au risque α, avec tp le quantile d’ordre p d’une loi de Student à n – 1 degrés de liberté. Quelle est la largeur de cet intervalle ?
3.3. Exprimez cette largeur en fonction de la fonction de répartition d’une loi de Student à n – 1 degrés de liberté. En déduire son expression en fonction de la réciproque de cette fonction de répartition et de f.
3.4. En utilisant la formule donnant la dérivée d’une fonction réciproque (voir chapitre 1), calculez la dérivée de la largeur de l’intervalle en fonction de f.
3.5. On rappelle que la densité de probabilité d’une loi de Student est une fonction paire et que sa fonction de répartition vérifie F(– x) = 1 – F(x), du fait de la symétrie de cette loi (voir chapitre 7). Pour quelle valeur de f la largeur est-elle minimale ? En déduire que l’intervalle de largeur minimale est celui vu en cours.
4 Aires sous la courbe (chapitre 10)
Lorsque l’on étudie les propriétés d’un médicament, un paramètre important est l’aire sous la courbe (AUC), définie comme l’aire sous la courbe donnant les concentrations plasmatiques C(t) du médicament en fonction du temps (AUC =C(t) dt ; voir aussi chapitre 1). Nous allons nous intéresser dans cet exercice à l’estimation de l’aire sous la courbe moyenne à partir des valeurs estimées sur n patients
L’expérience montre qu’en général, le logarithme des aires sous la courbe suit une loi normale, de paramètres μ et σ.
4.2. Donnez l’estimation de μ, ponctuelle puis par intervalle de confiance (avec une confiance de 99 %) – vous rappellerez, et commenterez au besoin, les conditions d’applications des formules que vous utiliserez.
4.3. En déduire une estimation ponctuelle puis par intervalle de confiance (toujours avec une confiance de 99 %) de eμ.
4.4. Que proposez-vous comme intervalle de confiance de l’aire sous la courbe dans la population ? Peut-on, au sens strict, parler d’aire sous la courbe moyenne dans ce cas ?
4.5. Montrez que si μ est estimé par la moyenne arithmétique des logarithmes, alors eμ peut être estimé par la moyenne géométrique des valeurs. Ce résultat vous amène-t-il à nuancer votre précédente réponse ?
QCM
1 Cancer de la gorge (chapitre 10)
A La variable aléatoire « Nombre d’individus qui présentent un cancer de la gorge » suit toujours une loi binomiale
B La variable aléatoire « Nombre d’individus qui présentent un cancer de la gorge » suit une loi binomiale si les enquêtes pour tous les individus sont menées de façon identique et indépendante
C Les paramètres estimés de cette loi binomiale sont (1 000 et 0,05)
D On peut approximer cette loi binomiale par une loi normale
E L’intervalle de confiance (IC) au risque 5 % pour la proportion de cancers de la gorge dans la population française vaut : [0,032 ; 0,058] (on arrondira à 3 chiffres après la virgule)
A La proportion de cancers du pharynx est supérieure à celle de cancers du larynx
B Les estimations ponctuelles des proportions d’individus qui présentent un cancer du larynx et du pharynx sont respectivement de 0,02 et 0,025
C Dans la population française la proportion de cancers du pharynx est supérieure à celle de cancers du larynx
D Les estimations par IC à 5 % pour les cancers du larynx et du pharynx sont respectivement [0,256 ; 0,544] et [0,456 ; 0,744] (on arrondira à 3 chiffres après la virgule)
E Les estimations par IC à 10 % conduiront à des intervalles plus étroits
2 Obésité (chapitre 10)
Dans un échantillon de 100 personnes examinées, seize étaient obèses
B C’est un intervalle de confiance
C On a 99 % de chances de trouver dans cet intervalle la probabilité qu’un individu soit obèse
D On a 95 % de chances de trouver dans cet intervalle la proportion de personnes obèses dans l’ensemble de la population
E On a 95 % de chances de trouver dans cet intervalle la proportion d’individus obèses dans un autre échantillon de 100 personnes
3 Vaccin contre la grippe (chapitre 10)
A [0,21 ; 0,72], en arrondissant à deux décimales vers le nombre le plus proche
B L’approximation est satisfaisante, car les conditions en sont vérifiées
C [0,60 ; 1,00], en arrondissant à deux décimales vers le nombre le plus proche
D Les conditions ne sont pas vérifiées : l’intervalle est à prendre avec précaution
E [0 ; 1] puisqu’une probabilité est forcément comprise entre 0 et 1
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