Euh je suis désolée je n'ai pas tout compris ...Sikoa a écrit :
Alors attention, quand on s'intéresse à la moyenne de l'IMC (items ABC) on utilise l'écart-type de la moyenne soit \(\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\).
On peut alors conclure que la moyenne vraie de l'IMC chez ces 96 enfants à 2,5% de chances d'être au-dessus de l'IC et 2,5% d'être en dessous.
Maintenant si on s'intéresse au pourcentage de sujets (items DE), on utilise l'écart-type de l'IMC (c'est-à-dire 2).
Ainsi 2,5% des sujets ont un IMC inférieur à 16,5 - 1,96 * 2 = 12,58.
Du coup seule la B est vraie !
Message par Halounette »
En fait -si j'ai bien compris- ce qu'il dit c'est que, dans les items A, B et C on s'est interessé à l'échantillon, et dans ce cas l'écart-type de l'énoncé était divisé par racine de n.Mava a écrit :Euh je suis désolée je n'ai pas tout compris ...Sikoa a écrit :
Alors attention, quand on s'intéresse à la moyenne de l'IMC (items ABC) on utilise l'écart-type de la moyenne soit \(\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\).
On peut alors conclure que la moyenne vraie de l'IMC chez ces 96 enfants à 2,5% de chances d'être au-dessus de l'IC et 2,5% d'être en dessous.
Maintenant si on s'intéresse au pourcentage de sujets (items DE), on utilise l'écart-type de l'IMC (c'est-à-dire 2).
Ainsi 2,5% des sujets ont un IMC inférieur à 16,5 - 1,96 * 2 = 12,58.
Du coup seule la B est vraie !
Ca se passe pareil pour \(s\) (écart-type observé) ?Sikoa a écrit :Pour répondre à ta deuxième question, on utilise \(\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\) à la place de \(\sigma\) quand on s'intéresse à la moyenne d'une même variable répétée n fois.
Nous sommes le 29 mars 2024, 10:03
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