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Analyse multivariée
Contribué par: Marchal
  • 1. L'analyse multivariée est une technique statistique utilisée pour analyser des ensembles de données contenant des observations sur plusieurs variables. Elle permet aux chercheurs de comprendre les relations entre ces variables et de découvrir des modèles ou des tendances qui peuvent ne pas être apparents lors de l'analyse de chaque variable individuellement. En examinant plusieurs variables simultanément, l'analyse multivariée fournit une compréhension plus complète et holistique des données, ce qui permet aux chercheurs de prendre des décisions plus éclairées et de tirer des conclusions fiables. Les méthodes courantes d'analyse multivariée comprennent l'analyse en composantes principales, l'analyse factorielle, l'analyse en grappes et la régression multivariée. Ces techniques sont largement utilisées dans divers domaines tels que l'économie, la psychologie, la biologie et le marketing afin d'explorer des relations complexes et d'extraire des informations significatives des données.

    Qu'est-ce que l'analyse multivariée ?
A) Analyse simultanée de plusieurs variables
B) Analyse de deux variables
C) Analyse d'une seule variable
D) Analyse des variables continues uniquement
  • 2. Quelle technique statistique est couramment utilisée dans les analyses multivariées ?
A) Analyse en composantes principales
B) ANOVA
C) Test T
D) Test du chi carré
  • 3. Quelle analyse est utilisée dans l'analyse multivariée pour regrouper les variables en fonction de leurs similitudes ?
A) Analyse de régression
B) Analyse en grappes
C) Analyse de corrélation
D) ANOVA
  • 4. Quel est l'objectif de l'analyse discriminante dans l'analyse multivariée ?
A) Déterminer les statistiques descriptives
B) Pour déterminer les valeurs aberrantes
C) Déterminer les variables qui permettent d'établir une discrimination entre deux ou plusieurs groupes.
D) Pour déterminer les coefficients de corrélation
  • 5. Quelle est l'utilité d'un scree plot dans le cadre d'une analyse multivariée ?
A) Pour identifier les valeurs aberrantes
B) Pour tracer des points de données
C) Déterminer le nombre de facteurs à retenir dans l'analyse factorielle
D) Pour montrer les coefficients de corrélation
  • 6. Quel est l'objectif de l'analyse de corrélation canonique ?
A) Pour déterminer les valeurs aberrantes
B) Effectuer des tests d'hypothèse
C) Déterminer la relation entre deux ensembles de variables
D) Pour déterminer les charges factorielles
  • 7. Que permet l'analyse discriminante aux chercheurs ?
A) Effectuer une analyse factorielle
B) Déterminer les variables qui prédisent le mieux l'appartenance à un groupe
C) Identifier les valeurs aberrantes dans les données
D) Test de corrélation
  • 8. À quoi sert l'analyse de la fonction discriminante dans l'analyse multivariée ?
A) Pour effectuer une analyse en grappes
B) Pour trouver des valeurs aberrantes
C) Prédire l'appartenance à un groupe sur la base de variables prédictives
D) Déterminer les corrélations
  • 9. À quoi sert l'analyse de corrélation canonique dans l'analyse multivariée ?
A) Pour trouver une corrélation entre une variable et elle-même
B) Pour effectuer une analyse de régression
C) Examiner les relations entre deux ensembles de variables
D) Tester les hypothèses
  • 10. Quand la matrice de covariance doit-elle être utilisée dans une analyse multivariée ?
A) Pour déterminer la taille de l'échantillon
B) Pour tester les valeurs aberrantes
C) Comprendre les relations et les variations entre plusieurs variables
D) Pour effectuer une analyse factorielle
  • 11. Quel est l'objectif de l'analyse en grappes dans le cadre d'une analyse multivariée ?
A) Regroupement d'observations similaires en grappes
B) Test de différences entre les groupes
C) Représentation graphique de données à deux variables
D) Réalisation d'une analyse factorielle
  • 12. Qu'est-ce qu'un test d'ébauche aide à déterminer dans l'analyse factorielle ?
A) L'importance des variables
B) Le nombre de facteurs à retenir
C) L'écart-type des variables
D) La corrélation entre les variables
  • 13. En quoi la MANOVA diffère-t-elle de l'ANOVA dans l'analyse multivariée ?
A) L'ANOVA est adaptée aux échantillons de petite taille, tandis que la MANOVA est adaptée aux échantillons de grande taille.
B) La MANOVA prend en compte plusieurs variables dépendantes simultanément, alors que l'ANOVA se concentre sur une seule variable dépendante.
C) La MANOVA est utilisée pour l'analyse des données catégorielles, tandis que l'ANOVA est utilisée pour l'analyse des données continues.
D) L'ANOVA utilise des modèles à effets mixtes, tandis que la MANOVA utilise des modèles à effets fixes.
  • 14. Quand l'analyse en composantes principales peut-elle être utilisée de manière appropriée dans le cadre d'une analyse multivariée ?
A) En présence de valeurs aberrantes
B) Lorsqu'il s'agit de données catégorielles uniquement
C) Lorsque les variables sont indépendantes
D) Lorsque les variables sont fortement corrélées
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