Traduit de l'anglais-
Étude statistique des relations pouvant exister entre deux variables en utilisant des tris croisés.
L'analyse bivariée , comme son nom l'indique, a pour objectif d'analyser le lien qui peut exister entre deux variables.
On regarde les valeurs conjointes entre ces deux variables. Une fois qu'on a ces valeurs conjointes, on pourra expliciter la dépendance ou l'indépendance. Pour ce faire, on avait introduit ce chi-2. C'est une valeur qui explique la différence entre la situation d'indépendance et la situation que j'ai.
L'interprétation des résidus est la suivante : si la valeur du résidu pour une case est inférieure à -2, alors il y a une sous-représentation de cette case dans le tableau : les effectifs sont significativement plus faibles que ceux attendus sous l'hypothèse d'indépendance.
Le coefficient de Pearson permet de mesurer le niveau de corrélation entre les deux variables. Il renvoie une valeur entre -1 et 1. S'il est proche de 1 cela signifie que les variables sont corrélées, proche de 0 que les variables sont décorrélées et proche de -1 qu'elles sont corrélées négativement.
Interpréter des résultats signifie donner du sens aux résultats et nous permettre de verifier si notre hypothèse est vraie ou fausse. Comparer les expériences 2 à 2 : on compare l'expérience témoin avec une autre expérience. Les 2 expériences comparées ne doivent avoir qu'UNE SEULE DIFFERENCE !
Exemples de techniques d'analyse
Les techniques les plus connues en chimie analytique sont la spectroscopie, l'analyse élémentaire, la chromatographie, l'électroanalyse, le titrage, l'analyse gravimétrique, l'analyse radiochimique, etc.
Les principales étapes du processus d'analyse consistent à cerner les sujets d'analyse, à déterminer la disponibilité de données appropriées, à décider des méthodes qu'il y a lieu d'utiliser pour répondre aux questions d'intérêt, à appliquer les méthodes et à évaluer, résumer et communiquer les résultats.
Deux variables quantitatives sont corrélées si elles tendent à varier l'une en fonction de l'autre. On parle de corrélation positive si elles tendent à varier dans le même sens, de corrélation négative si elles tendent à varier en sens contraire.
Analyser des données est un processus consistant à rechercher des régularités dans les données recueillies au cours d'une enquête et à comprendre ce que ces régularités signifient. Interpréter les données est un processus cherchant à expliquer les régularités découvertes.
Il permet d'évaluer la concordance entre 2 variables quantitatives. Il permet de déterminer si la variation des mesures est dû au hasard ou pas.
Étape 1 : Chercher la définition de tous les termes qui vous sont inconnus. Étape 2 : Résumer le texte au fur et à mesure et avec vos propres mots = faire le plan du texte Étape 3 : Dans un texte il y a des moments plus forts que d'autres : les repérez (mots de liaison, alinéas…).
Étude minutieuse, précise faite pour dégager les éléments qui constituent un ensemble, pour l'expliquer, l'éclairer : Faire l'analyse de la situation. 4. Action de résumer un texte en le décomposant en ses éléments essentiels ; résultat de cette action.
Les outils d'analyse nous aident à répondre entièrement ou partiellement à une question que se pose une organisation. Ceux qui participent devraient clairement comprendre les bénéfices et limitations des outils utilisés, et devraient définir à quelle partie de la question globale un outil est destiné.
L'hémogramme
C'est l'examen le plus demandé et le plus complexe pour évaluer l'état de santé général. On analysera les globules rouges (hématies) et blancs (leucocytes) pour déceler une anémie, une infection, un cancer du sang…
Une augmentation d'un paramètre biochimique indique une anomalie de fonctionnement de l'organe visé. Augmentation des transaminases (PAL, ALAT, GPT) : un dysfonctionnement hépatique, Augmentation de la créatinine et de l'urée : dysfonctionnement rénal, Augmentation du glucose : diabète…
La plupart des analyses ne sont pas modifiées après un repas. Cependant, l'ingestion d'aliments peut complètement fausser certains tests, en particulier les glucides et les lipides. D'autres paramètres peuvent fluctuer après un repas, mais le plus souvent de façon moins importante.