- Selon le théorème de limite centrale, la somme de distributions (i) normale, (ii) de student, (iv) de Fischer et enfin (v) uniforme tend vers une distribution normale1. Vrai2. Faux
- La relation d'identité est symétrique1. Vrai2. Faux
- La mesure d'un changement auprès d'un individu donné comporte trois sources d'erreurs : l'erreur d'échantillonnage, l'erreur de mesure et l'erreur d'ancrage.1. Vrai2. Faux
- La variance est maximale si et seulement si la difficulté (pourcentage de réussite) est de 0,5 et que les corrélations inter-items sont toutes égales à 11. Vrai2. faux
- Pour calculer le score Z, la moyenne est 0 et l'écart-type est = 11. Vrai2. Faux
- Si la covariance entre la taille mesurée en mètre et le poids en kilo est de 50, alors, si la taille n'est plus mesurée en mètre mais en centimètre et le poids en kilo, alors on peut dire que la covariance sera égale à 50001. Vrai 2. Faux
- Les erreurs de mesure affectent la qualité de la mesure et certaines estimations des paramètres de population. 1. Vrai2. Faux
- Une relation d'ordre est transitive si a>b, b>c et a>c.1. Vrai2. Faux
- La mesure d'un changement auprès d'un individu donné comporte uniquement l'erreur de mesure. 1. Vrai2. Faux
- Si a est un nombre positif non nul alors μ(x+a)= a.μ (x)1. Vrai2. Faux
- En sciences psychologiques comme en sciences de l'éducation, on est confronté, en toute circonstance, à 3 types d'erreurs : l'erreur d'échantillonnage, l'erreur de mesure et l'erreur d'ancrage. 1. Vrai2. Faux
- La médiane est un indice de tendance centrale très sensible aux données aberrantes1. Vrai2. Faux
- La somme des écarts par rapport à la moyenne peut, dans certaines circonstances, différer de 01. Vrai2. Faux
- Avec deux variables standardisées (c'est-à-dire de moyenne 0 et d'écart-type 1) la covariance est égale à la corrélation1. Vrai 2. Faux
- Le mode est la valeur la plus observée d'une variable discontinue (nombre limité de valeurs). 1. Vrai2. Faux
- La variance d'une variable va de 0 à -∞.1. Vrai2. Faux
- Les échelles de rapport autorisent le calcul du coefficient de variation en plus de tous les traitements statistiques des échelles d'intervalles. égaux 1. Vrai2. Faux
- Si on additionne des valeurs extraites indépendamment de variables uniformes, on obtient une distribution qui tend vers une distribution normale.1. Vrai2. Faux
- Au départ du théorème de limite centrale de Laplace-Liapounov et du postulat 3 du théorème classique du score vrai, qui impose l'indépendance entre erreurs, on peut considérer que les scores d'erreurs se distribuent normalement1. Vrai2. Faux
- La covariance et la corrélation, deux indices d'association entre 2 variables, varient en fonction de l'échelle utilisée1. Vrai2. Faux