QCM sur les tests de comparaison de moyennes

Partant du fait que la solution exacte se trouve dans les propositions faites ci-après, il est donc possible de répondre juste à une question sans pour autant connaître quoique ce soit au cours concerné...... Le barème sera par conséquent le suivant:

• • 2 points par réponse exacte.
• • 0 point par question non remplie.
• • -1 point par réponse fausse.

Questions		Réponses
1°) Lors d'un test unilatéral de comparaison de moyennes, le risque d'erreur de 1ère espèce est :		Le même que celui d'un test bilatéral La moitié que celui d'un test bilatéral Le double que celui d'un test bilatéral
2°) Si l'on pose les 2 hypothèses H0: "µ = 100 g" et H1: "µ > 120 g" alors le test est :		Bilatéral Mal posé Unilatéral à droite
3°) Si l'on pose les 2 hypothèses H0: "µ = 50 kg" et H1: "µ > 50 kg" alors le test est :		Bilatéral Unilatéral à droite Unilatéral à gauche
4°) On souhaite réaliser un test de comparaison de moyennes à partir d'un échantillon de taille n extrait d'une population normale de moyenne µ. Si l'écart type σ de la population est connu alors :		La variable de décision sera , laquelle suit une loi de Student à = n-1 degrés de liberté La variable de décision sera , laquelle suit la loi Normale centrée réduite N(0;1) Autre réponse
5°) Afin de comparer 2 moyennes issues de 2 échantillons, on utilisera :		Un test de Karl Pearson Un test de Student Un test de Ficher
6°) On souhaite réaliser un test de comparaison de moyennes à partir d'un échantillon de taille n extrait d'une population normale de moyenne µ. Si σ est inconnu et n>30, quelle affirmation est fausse ?		La variable de décision est , laquelle suit approximativement la loi Normale centrée réduite N(0;1) La variable de décision est , laquelle suit une loi de Student à = n-1 degrés de liberté La variable de décision est , laquelle suit la loi Normale centrée réduite.
7°) L'hypothèse nulle H0 est appelée ainsi car :		C'est une hypothèse irréalisable Elle est toujours vérifiée On part du fait que les différences entre les valeurs observées et les valeurs théoriques sont uniquement dues aux fluctuations d'échantillonnage
8°) On extrait un échantillon de taille n=16 d'une population normale de moyenne µ=10 et d'écart type σ=2. Lors d'un test de conformité de moyennes, quelle serait dans ces conditions la variable de décision ?
9°) On extrait un échantillon de taille n=50 d'une population normale de moyenne µ=100 et d'écart type σ inconnu. Lors d'un test de conformité de moyennes, quelle serait dans ces conditions la variable de décision si l'on avait trouvé s=3 ?
10°) Lors d'un test de conformité de moyennes pour lequel l'écart type σ de la population est inconnu tandis que l'effectif est petit, quelle est la table statistique qui va m'être utile?		La fonction de répartition de la variable normale centrée réduite La fonction de répartition d'une variable de Student à k degrés de liberté Une autre table
11°) Lors d'un test de conformité de moyennes pour lequel l'écart type σ de la population est inconnu, s=1 et n=50, je décide de consulter la table de la fonction de répartition de la variable normale centrée réduite.		J'ai absolument raison J'ai absolument tort Il y a une possibilité que je me trompe en concluant à tort