177 resultados para statistique Bayesienne
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The French Analytical Questionnaire of diagnostic of the Personality (Q.A.P., 1996), who took over from the characterological questionnaire of Berger (1950), is a interesting one for psychologists and characterologists because this test is based on very coherent theoretical corpus. This questionnaire is divided in two parts, the first one consists of three factor or fundamental scales which allow to determine the characterological type of individuals, the second part is made of nine complementary scales allowing to determine more precisely the personality of the subjects. We have done a structural validation of that questionnaire using a large sample (n=865). Several factor analyses were conducted on both part of the test. We also made a reliability analysis of each scale using the alpha of Cronbach and a homogeneity analysis of each question. Thank to these analyses we were able to evalue that instrument and we were able to set up that the factorial structure of the test corresponds to the theoretical one developped by the french school of characterology. The Analytical Questionnaire of diagnostic of the Personnality is globaly reliable in particullary the fist part which is very consistent. The second part is less reliable, and this is partly on due to the correlations between the scales. We have also done a correlational analysis between the first part of the Q.A.P., the questionnaire of Berger and the Rapid Questionnaire of Diagnostic of the Personnality (Q.R.D.P., 1996). The Q.A.P. might be the more reliable one. Finally we have evaluated the impact of gender, age and profession on the factors of the Analytical Questionnaire of diagnostic of the Personnality.
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Notre étude a eu pour but d'analyser les résultats des analyses ADN effectuées sur les traces relevées sur des scènes de crimes ou sur des objets s'y apparentant. Cette analyse nous a permis d'en identifier les points forts et les points faibles. Les données concernant les résultats ADN des années 2005 à 2008 dans le canton de Vaud ont montré une augmentation significative du nombre de traces envoyées, avec en parallèle un déclin de la qualité des résultats. Suite à cette observation, des solutions ayant pour but de réduire le nombre de ces analyses négatives ont dû être adoptées. Des changements opérationnels ont alors été mis en place dès 2009. Il s'agissait alors, d'une part, d'agir au niveau des traces de contact en tenant compte du type de support sur lequel la trace était prélevée, et, d'autre part, d'agir sur les traces riches (sang, salive, sperme) en mettant en place l'analyse systématique de la nature de la trace à l'aide de tests indicatifs. L'évaluation des conséquences de la mise en place de ces procédures a été possible à l'aide d'une nouvelle analyse statistique. Les résultats montrent qu'un meilleur tri des traces permet une amélioration des résultats.
Resumo:
Cet ouvrage non seulement présente, de façon rigoureuse, les concepts et méthodes statistiques, mais aussi utilise des exemples concrets pour illustrer chaque concept théorique nouvellement introduit. Il présente de façon méticuleuse les notions fondamentales de la théorie des probabilités et de la statistique: bref rappel de l'histoire de la statistique, la statistique descriptive, les distributions discrètes et continues, estimation, tests d'hypothèses, l'analyse de corrélation, l'analyse de régression linéaire simple et multiple, et le modèle d'analyse de variance. Au moyen des exemples et exercices, le lecteur est guidé tout au long de la réalisation du problème. En même temps, l'apprentissage de l'utilisation de Stata se fait progressivement au fil des chapitres. La dernière partie de l'ouvrage propose une introduction à l'utilisation de Stata. Les corrections des exercices figurent à la fin de l'ouvrage, permettant au lecteur de vérifier le niveau de compréhension atteint après chaque étape.
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Statistics has become an indispensable tool in biomedical research. Thanks, in particular, to computer science, the researcher has easy access to elementary "classical" procedures. These are often of a "confirmatory" nature: their aim is to test hypotheses (for example the efficacy of a treatment) prior to experimentation. However, doctors often use them in situations more complex than foreseen, to discover interesting data structures and formulate hypotheses. This inverse process may lead to misuse which increases the number of "statistically proven" results in medical publications. The help of a professional statistician thus becomes necessary. Moreover, good, simple "exploratory" techniques are now available. In addition, medical data contain quite a high percentage of outliers (data that deviate from the majority). With classical methods it is often very difficult (even for a statistician!) to detect them and the reliability of results becomes questionable. New, reliable ("robust") procedures have been the subject of research for the past two decades. Their practical introduction is one of the activities of the Statistics and Data Processing Department of the University of Social and Preventive Medicine, Lausanne.