Coucou Sammm
J’espère que tu vas bien et que tu gères bien tes révisions. Si jamais ça ne va pas tu peux venir nous voir ( pour n’importe quelle raison ),
on sera là pour toi 
Je vais t’expliquer rapidement comme répondre à ce type de question.
On va répondre
Item par item ensemble. Je te remets l’énoncé :

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Pour commencer tu peux dire que c’est une étude cas témoin
car nous avons 2 échantillons séparés, un « AES » ( malade ) et l’autre « Non AES » ( non malade). Avec cette info tu peux déjà éliminer 2 items:
- Item E : ici on a une étude cas témoin,
donc impossible de conclure à un lien cause à effet, cet item est
faux. On peut juste mettre en évidence un lien, une association.
- Item D: il est
impossible de calculer le RR lors d’une étude cas témoin, cet item est donc
faux.
Pour l’item A B et C, il te suffit de faire de
la lecture de tableau.
- Item A : Tu regardes dans le tableau, au niveau du taux d’activité. Pour la ligne « Temps plein », et la colonne d’ « AES », il y a 128 infirmières alors que dans les cas de « Non AES », il y a 106 infirmières. Il y a donc plus d’infirmières à temps plein pour les cas d’AES que pour les non AES.
On peut dire que c’est significatif car on a une p-value < 0,01. . Cet item est donc
vrai.
NB: si tu avais eu le même item mais sans la p-value, l’item aurait été faux.
- Item B : Il y a plus d’infirmière en temps partiel non AES que AES donc c’est directement
faux.
-Item C : comme il y a la présence de p-value, cela veut dire que le test est automatiquement significatif. En effet, la p-value se calcule sur un test significatif. Cet item est donc
faux.

Rappel : La p-value est la plus petite valeur alpha pour laquelle la différence est encore significative.
Il y’a quasi chaque année des tableaux de ce genre au concours. Il est important que tu saches bien les analyser. Entraînes toi sur des annales et ça ira
J’espère que tu as compris

, si ce n’est pas le cas n’hésites pas à nous poser des questions.
Toute la team biostat te souhaite bon courage <3