Échantillonnage stratifiévignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.
Solvant protiquevignette|Bécher de 50mL empli d'eau. Exemple de l'eau en tant que solvant protique. Un solvant protique est un solvant polaire possédant au moins un hydrogène susceptible d'intervenir dans des liaisons hydrogène. Ceci se rencontre lorsqu'un hydrogène est lié à un hétéroatome. Il s'agit de l'eau, du méthanol ou de l'acide acétique. Ce type de solvant est alors donneur ou accepteur de liaison hydrogène. L'UICPA recommande d'employer le terme solvant protogène plutôt que solvant protique et le définit comme un solvant capable d'agir comme donneur de proton, pris au sens acide de Brönsted.
Nombre de sujets nécessairesEn statistique, la détermination du nombre de sujets nécessaires est l'acte de choisir le nombre d'observations ou de répétitions à inclure dans un échantillon statistique. Ce choix est très important pour pouvoir faire de l'inférence sur une population. En pratique, la taille de l'échantillon utilisé dans une étude est déterminée en fonction du coût de la collecte des données et de la nécessité d'avoir une puissance statistique suffisante.
Sampling errorIn statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. It can produced biased results. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.
Simple random sampleIn statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.
MicrotomeUn microtome est un appareil utilisé pour l'étude par coupe histologique des cellules. Il permet de créer de fines tranches de 2 μm à 25 μm du tissu étudié fixé et coloré, obtenues grâce à un solvant (le plus souvent, du formaldéhyde). Le tissu passe par une longue phase de colorations des cellules différenciées par différents produits. Ensuite, il est déshydraté (remplacement de l'eau par de la paraffine) pour obtenir une solidité qui lui permet d'être découpé en tranches fines déposées à chaud sur la lame de verre de l'observation microscopique.
Échantillon biaiséEn statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.
Qualité logicielleEn informatique et en particulier en génie logiciel, la qualité logicielle est une appréciation globale d'un logiciel, basée sur de nombreux indicateurs. La complétude des fonctionnalités, la correction et précision des résultats, la fiabilité, la tolérance de pannes, la facilité et la flexibilité de son utilisation, la simplicité, l'extensibilité, la compatibilité et la portabilité, la facilité de correction et de transformation, la performance, la cohérence et l'intégrité des informations qu'il contient sont tous des facteurs de qualité.
Convenience samplingConvenience sampling (also known as grab sampling, accidental sampling, or opportunity sampling) is a type of non-probability sampling that involves the sample being drawn from that part of the population that is close to hand. This type of sampling is most useful for pilot testing. Convenience sampling is not often recommended for research due to the possibility of sampling error and lack of representation of the population. But it can be handy depending on the situation. In some situations, convenience sampling is the only possible option.
Qualité totaleLa qualité totale (management par la qualité totale, MQT en français ou management par la qualité et total quality management TQM en anglais) est une démarche de gestion de la qualité dont l'objectif est l'obtention d'une très large mobilisation et implication de toute l'entreprise pour parvenir à une qualité parfaite en réduisant au minimum les gaspillages et en améliorant en permanence les éléments de sortie (outputs). Cette démarche repose sur ISO 9004, norme qui sert de document explicatif à la norme ISO 9001.
Matériau compositevignette|Multicouche, un exemple de matériau composite. Un matériau composite est un assemblage ou un mélange hétérogène d'au moins deux composants, non miscibles mais ayant une forte capacité d'interpénétration et d'adhésion, dont les propriétés mécaniques se complètent. Le nouveau matériau ainsi constitué possède des propriétés avantageuses que les composants seuls ne possèdent pas. Bien que le terme composite soit moderne, de tels matériaux ont été inventés et abondamment utilisés bien avant l'Antiquité, comme les torchis pour la construction de bâtiments.
Science des matériauxLa science des matériaux repose sur la relation entre les propriétés, la morphologie structurale et la mise en œuvre des matériaux qui constituent les objets qui nous entourent (métaux, polymères, semi-conducteurs, céramiques, composites, etc.). Elle se focalise sur l'étude des principales caractéristiques des matériaux, ainsi que leurs propriétés mécaniques, chimiques, électriques, thermiques, optiques et magnétiques. La science des matériaux est au cœur de beaucoup des grandes révolutions techniques.
