C1 - Intro. et concepts de base

Question 1

Pourquoi faire des analyses statistiques?

Answer 1

Comme pour toutes sciences, on vise à comparer et associer.

Question 2

Quelles sont les variables catégorielles?

Question 3

Quelles sont les variables cadinales (variables échelles) ?

Answer 3

1 - Variables discrètes

Pas de décimales.
Seulement certaines valeurs d’un intervalle.

2 - Variables continues

Peut prendre n’importe quelle valeur d’un intervalle.
ex: température, grandeur, etc.

Question 4

Pour orienter nos objectifs, nous devons formuler…

Answer 4

des hypothèses

minimum 2 hypothèses
Hypothèse et Hypothèse nulle

Question 5

Avec les analyses statistiques on cherche à___________ ou ____________ une hypothèse

Answer 5

confirmer ou infirmer

Question 6

H1 représente quoi?

Answer 6

Hypothèse 1

Question 7

Une fois que nous avons une hypothèse, nous devons déterminer les…

Answer 7

variables

Question 8

Qu’est-ce qu’une variable?

Answer 8

C’est une donnée qui peut prendre
différentes valeurs.

Par exemple : le genre, l’âge ou le QI d’une personne

Question 9

Quelle variable est celle manipulée par les chercheurs

Answer 9

Variable indépendante (VI)

Question 10

Il faut également identifier notre…

Answer 10

population (N)

Question 11

À partir d’une population, nous faisons la collecte d’un

Answer 11

échantillon (n)

Question 12

Qu’est-ce que la population en recherche

Answer 12

C’est l’ensemble total d’événements finis qui nous intéressent.

Exemple : population du Canada, population du Québec, population de
l’UQO

Question 13

Définir l’échantillon (n)

Answer 13

Prélèvement d’un nombre d’évènements (de sujets) dans
la population.

Question 14

2 critères d’un bon échantillon

Answer 14

• Doit être le plus représentatif possible de la population.
• Échantillon aléatoire : chaque événement de la population a la même
  chance d’être choisi. (Parfois, difficile/impossible d’avoir un échantillon aléatoire).

Question 15

Les différents échantillons sont…

Answer 15

1) Échantillons non-probabilistes:
a. Échantillon accidentel
b. Échantillon boule de neige
c. Échantillon volontaire
d. Échantillon systématique
e. Échantillon par choix raisonné
f. Échantillon par quotas

2) Échantillons probabilistes:
a. Aléatoire simple
b. Échantillon par grappe
c. Échantillon stratifié
d. Échantillon par répartition aléatoire

Question 16

Qui sui-je?

Les participants sont recrutés de façon
fortuite, par contingence.

P. ex. : je vais me promener dans le vieux Hull pour recruter des participants

Answer 16

Échantillon accidentel

Question 17

Qui sui-je?

Je recrute quelques participants qui
eux me dirigent vers d’autres participants, qui me dirigent vers
d’autres, etc.

Answer 17

Échantillon boule de neige

Question 18

Qui sui-je?

Participants qui se portent volontaire pour une étude après une annonce publique.

Ex. : je décide de participer à
un projet de recherche après avoir vu un pamphlet sur les murs de
l’UQO.

Answer 18

Échantillon volontaire

Question 19

Qui suis-je?

À partir d’une liste d’individus connus. Je sélectionne des individus selon un même principe.

Ex. : Je sélectionne
un participant à chaque 6e individu

Answer 19

Échantillon systématique

Question 20

Qui suis-je?

Un échantillon est choisi en fonction
d’une problématique spécifique.

Ex. je veux étudier une population
d’un clan Inuits d’une cinquantaine de personnes

Answer 20

Échantillon par choix raisonné

Question 21

Qui suis-je?

On structure notre échantillon avec un
nombre fixe de participants qui va représenter la population.

Answer 21

Échantillon par quotas

Question 22

Qui suis-je?

TOUS les individus d’une population ont une chance égale d’être sélectionnés.

Ex. : Recensement canadien

Answer 22

Aléatoire simple

Question 23

Qui suis-je?

La population est divisée en groupes ou amas (institutions, régions, quartiers, etc.), et X nombre de ces groupes/amas sont choisis aléatoirement, avec tous les individus de ces grappes.

Answer 23

Échantillon stratifié

Question 24

Qui suis-je?

Population est divisée en sous-ensembles (strates), et on recueille un échantillon aléatoire simple de chaque strate.

Answer 24

Échantillon stratifié

Question 25

Qui suis-je?

Lorsque l’étude nécessite la
répartition de participants à certaines conditions, les participants seront
attribués de façon aléatoire aux conditions.

Ex. : on veut voir l’effet d’une
drogue, ceux qui auront le médicament et ceux qui auront un placébo seront choisis aléatoirement.

Answer 25

Échantillon par répartition aléatoire

Question 27

Question

Le nombre de mauvais mots prononcés durant une tâche d’exposition à la douleur sur la perception et la tolérance de la douleur.

• Quelle est la variable dépendante et quelle est la variable indépendante?
• De quel type sont la VI et la VD?

Answer 27

La VI = tolérance à la douleur
La VD = le nombres de mauvais mots
variable de type discrète

Question 28

Les devis expérimentaux

Chaque participant prend part à une seule condition

Qui suis-je?

Answer 28

Le plan simple

Question 29

À quoi doit-on faire attention

Answer 29

Validité interne :
* Importance de s’assurer que les deux groupes sont homogènes et équivalent
* On doit limiter le risque de biais d’échantillonnage

Question 30

Qu’entend-t-on par solultion?

Answer 30

la répartition aléatoire

Question 31

Nommez les devis expérimentaux

Answer 31

1 - Le plan simple
2 - Le plan à mesures répétées

Question 32

Le contrebalancement est…

Answer 32

la solution contre l’effet de l’ordre.

(L’ordre dans lequel les participants passent les conditions peut
influencer les résultats de ceux-ci.

Exemple : effet d’apprentissage, effet de fatigue, etc.)

On contrebalance l’ordre dans lequel les participants prennent part aux conditions.

Ex : la moitié commence avec CD1 et l’autre avec CD2

Question 33

Quelles sont les limites du plan à mesures répétées?

Question 35

Une fois les données recueillies, 2 domaines de statistiques quantitatives
s’offrent à nous. Les nommer.

Answer 35

Statistiques descriptives
Statistiques inférentielles

Question 36

Les statistiques inférentielles permettent surtout de…

Answer 36

Comparer des groupes.
Établir des relations entre deux variables.
Établir si la différence entre deux groupes est significative ou non.

Question 37

Test-t, Chi-carré, analyses de variance (ANOVA), corrélation,
régression, etc. sont des exemples de ?

Answer 37

d’analyses statistiques inférentielles