Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Genre (sciences sociales)Le genre désigne les processus et rapports sociaux qui divisent, polarisent et organisent l'humanité en différentes catégories de « sexe », « genre » et de « sexualité » (tel que masculin / féminin, homme / femme, mâle / femelle, cisgenre / transgenre, intersexe / dyadique, homo / hétéro) Initialement introduit par les sciences psycho-médicales dans les années 1950, puis développé sous l'impulsion des sciences sociales à partir des années 1970, le genre servait alors à distinguer ce qui dans la division ent
Nonprobability samplingSampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
Survey samplingIn statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection.
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.
Neutralité du genredroite|vignette|Panneau signalant des toilettes non genrées aux États-Unis en 2016. droite|vignette|Panneau signalant des toilettes non genrées aux États-Unis en 2017. La neutralité de genre est une idée selon laquelle les politiques, le langage et d'autres institutions sociales devraient éviter de distinguer les rôles selon le sexe ou l'identité de genre d'un individu.
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.
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.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Variance de genreLa variance de genre, ou la non-conformité de genre, est le comportement ou l'expression de genre d'un individu qui ne correspond pas aux normes de genre masculines ou féminines. Les personnes qui expriment une variance de genre sont dits de « genre variant », de « genre non conforme », de « genre divers », de « genre atypique » ou genderqueer, et peuvent être transgenres ou d'une autre variance d'identité de genre. Certaines personnes intersexes peuvent aussi exprimer une variance de genre.
Statistical model validationIn statistics, model validation is the task of evaluating whether a chosen statistical model is appropriate or not. Oftentimes in statistical inference, inferences from models that appear to fit their data may be flukes, resulting in a misunderstanding by researchers of the actual relevance of their model. To combat this, model validation is used to test whether a statistical model can hold up to permutations in the data.
Dysphorie de genreDysphorie de genre est une qualification médicale utilisée dans le manuel de l'Association américaine de psychiatrie (APA) pour décrire la détresse d'une personne transgenre face à un sentiment d'inadéquation entre son genre assigné et son identité de genre. Au fur et à mesure des révisions de ce manuel, les expressions transsexualisme, incongruence de genre puis dysphorie de genre ont été successivement utilisées. Depuis 2013, l'APA insiste sur le fait que Ce trouble affecte de 0,005 à 0,014 % des personnes nées de sexe masculin, et de 0,002 à 0,003 % des personnes nées de sexe féminin.
Statistical model specificationIn statistics, model specification is part of the process of building a statistical model: specification consists of selecting an appropriate functional form for the model and choosing which variables to include. For example, given personal income together with years of schooling and on-the-job experience , we might specify a functional relationship as follows: where is the unexplained error term that is supposed to comprise independent and identically distributed Gaussian variables.
Model selectionModel selection is the task of selecting a model from among various candidates on the basis of performance criterion to choose the best one. In the context of learning, this may be the selection of a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection.
Statistical assumptionStatistics, like all mathematical disciplines, does not infer valid conclusions from nothing. Inferring interesting conclusions about real statistical populations almost always requires some background assumptions. Those assumptions must be made carefully, because incorrect assumptions can generate wildly inaccurate conclusions. Here are some examples of statistical assumptions: Independence of observations from each other (this assumption is an especially common error). Independence of observational error from potential confounding effects.
Puissance statistiqueLa puissance statistique d'un test est en statistique la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle (par exemple l'hypothèse selon laquelle les groupes sont identiques au regard d'une variable) sachant que l'hypothèse nulle est incorrecte (en réalité les groupes sont différents). On peut l'exprimer sous la forme 1-β où β est le risque de c'est-à-dire le risque de ne pas démontrer que deux groupes sont différents alors qu'ils le sont dans la réalité.
Analyse de la varianceEn statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).
Études de genreLes études de genre, aussi appelées études genre ou études sur le genre, forment un champ de recherche pluridisciplinaire qui étudie les rapports sociaux entre les sexes. Le genre y est considéré comme une construction sociale et est analysé dans . De manière générale, les études de genre proposent une démarche de réflexion et répertorient ce qui définit le masculin et le féminin dans différents lieux et à différentes époques, et s’interrogent sur la manière dont les normes se reproduisent au point de sembler .
Rôle de genrevignette|Symboles de genre utilisés pour désigner les femmes (à gauche) ou les hommes (à droite) La notion de rôle de genre désigne le fait qu'il existe des attentes sociales particulières envers les individus en fonction de leur genre. Divers facteurs sont à l'origine du développement des rôles de genre, et ils ont une influence sur la vie des individus à différents niveaux. Par ailleurs, les rôles de genre diffèrent selon les cultures et les époques.
