Causalité Flashcards
Quels sont les 3 critères permettant d’identifier la causalité?
1) La covariation
- La cause et l’effet sont corrélés
2) La précédence temporelle
- La cause précède l’effet
3) L’élimination d’explications alternatives
- Aucune autre variable que celle mesurée (;a cause)
Qu’est-ce que la validité interne?
VALIDITÉ INTERNE
• La validité interne représente la capacité de la méthode à produire des conclusions précises à
propos de l’effet de la VI sur la VD.
• Capacité de l’étude à produire des résultats
pouvant être attribuables à la variable
indépendante plutôt qu’à des facteurs
confondus avec celle-ci.
• Jusqu’à quel point la variable manipulée est-elle responsable du changement observé?
Qu’est-ce que la validité externe?
VALIDITÉ EXTERNE (échantillonnage et écologique)
• La validité externe représente la capacité de la méthode à produire des conclusions
généralisables au-delà du contexte de
l’expérience.
Fait référence à la généralisation des résultats. Dans quelle mesure peut-on généraliser les résultats d’une étude à une autre population, dans un autre milieu ou à d’autres conditions? • Concerne la valeur des résultats en dehors des conditions particulières de la recherche.
Quels sont les menaces à la validité interne?
Ce sont les variables de confusion.
Il y en a 9:
- Sélection des sujets
- Perte de sujets
- Perte différentielle de sujets
- Fluctuation de l’instrument de mesure
- Attentes du sujet
- Attentes du chercheur
- L’effet résiduel
- Maturation
- Facteurs historiques
Explique la variable de confusion suivante: sélection des sujets
Quelle solution peut-on appliquer?
Différences entre les groupes attribuables au processus de sélection ou à l’affectation des
sujets aux différentes conditions.
- Solution: Répartition aléatoire; Pairage; Garder constantes certaines caractéristiques
Explique la variable de confusion suivante: La perte des sujets
Quelle solution peut-on appliquer?
Perte de sujets entre Pré-test et Post-test.
Exemple: Impact méthode entraînement A (+
intense) et B (régulier) sur performance sportive.
Performance plus forte en A suite à l’abandon de
participants moins performants.
- Solution: Pratico-pratiques; Données sociodémographiques
Explique la variable de confusion suivante: perte différentielle de sujets
Quelle solution peut-on appliquer?
• La perte différentielle de participants entre les
groupes de comparaison (groupes non-équivalents).
Exemple: Comparaison entre l’effet d’une thérapie
et l’effet d’une liste d’attente. Le taux d’abandon
est plus élevé pour la condition “thérapie”; L’effet bénéfique de la thérapie peut être dû au fait que les participants les moins motivés soient ceux qui ont abandonné.
*Solution: Pratico-pratiques; Données sociodémographiques; Répartition aléatoire des groupes
Explique la variable de confusion suivante: Fluctuation de l’instrument de mesure
Quelle solution peut-on appliquer?
Les variations dans le calibrage d’un instrument ou
des changements au niveau des observateurs ou
n’importe qu’elle perte de précision d’un outil de mesure.
Exemple 1: Utilisation de différentes versions d’un questionnaire, questions mal formulées
Exemple 2: Remplacement, manque
d’entraînement ou fatigue d’un expérimentateur
- Solutions: Calibrage; Mesures standardisées;
Entraînement; Standardisation des procédure
Explique la variable de confusion suivante: attentes du sujet
Quelle solution peut-on appliquer?
• Une expérience étant une situation sociale (et non une situation naturelle), le comportement d’un
individu qui participe consciemment à une
expérience dépend en partie du rôle qu’il adopte.
1) L’appréhension de l’évaluation: La réaction du participant au fait qu’il est évalué. Désirabilité sociale, “faking good” et “faking bad”.
2) L’effet Hawthorne: Le simple fait d’être le point central de l’investigation.
3) Les caractéristiques de la situation: La totalité des indices qui dévoilent une hypothèse de recherche
au participant.
- Solutions: Masquer l’objectif de l’expérience
(Utilisation d’un placebo); Solliciter la spontanéité
Explique la variable de confusion suivante: Les attentes du chercheur (prophétie autoréalisante)
Quelle solution peut-on appliquer?
La communication, implicite ou explicite, des croyances ou attentes du chercheur aux participants.
Exemple: Expérimentateur de moins bonne humeur
avec les participants qui ne confirment pas ses hypothèses.
- Solution: Double insu (double-aveugle), protocole standardisé dans la collecte et l’analyse des données.
Explique la variable de confusion suivante: l’effet résiduel
Quelle solution peut-on appliquer?
Survient lorsque les participants sont observés à travers
plusieurs conditions expérimentales.
Exemple: le jugement des participants à un
questionnaire peut différer dépendamment qu’il précède ou suit un autre questionnaire.
- Solution: Contrebalancement ou le carré latin
Explique la variable de confusion suivante: la maturation
Quelle solution peut-on appliquer?
• Les réactions du sujet peuvent avoir changé du au fait de son développement, son évolution normale en cours d’expérimentation.
Exemple: Thérapie ou rémission spontanée
- Solution: plan expérimental (groupe témoin/contrôle)
Explique la variable de confusion suivante: facteurs historiques
Quelle solution peut-on appliquer?
Changements divers dans la vie des sujets qui
interviennent en cours d’expérimentation.
Exemple: Une chercheure veut évaluer les opinions de répondants sur la peine de mort. Une semaine après le T1, un débat public sur le sujet
est lancé. Différence entre intervention et débat public?
- Solution: plan expérimental (groupe
témoin/contrôle)
Comment réduire ou contrôler la variance secondaire?
Contrôle = maximiser la validité interne.
• Isoler les effets de notre (ou de nos)
variable(s) indépendante(s)
• Éviter toute possibilité de contamination par une variable confondue ou parasite.
Comment réduire ou contrôler la variance secondaire
- Eliminer/Minimiser une source de variance
secondaire
Exemples: Bruits environnants, Odeurs.
Pas toujours possible (p.ex., motivation, QI). Plus facile en labo, mais alors perte de validité
écologique. - Garder constante une source de variance
secondaire
Exemples: Heure dans la journée. Température.
Sexe de l’expérimentateur (Idem, labo) - Pairer les participants dans les différentes
conditions expérimentales
Exemples: Pairer en fonction du QI, âge, sexe, niveau d’éducation à travers toutes les
conditions (les groupes) - Sélection de caractère fixes
Exemple: Ajout de critères d’inclusion et d’exclusion =
hommes de 25 à 29 ans d’origine caucasienne - Transformer une variable secondaire en variable
indépendante
Exemple: Age = 50% de 20-25 ans et 50% de 60-65 ans dans chaque condition expérimentale (i.e., A, B, et C)
DEUX effets sont alors examinés (p.ex., l’anxiété et l’âge). - Répartition aléatoire des participants et
procédures
Exemple: sujets distribués aléatoirement à travers les conditions, et conditions distribuées
aléatoirement à travers les plages horaires.
Très utile lorsque variables secondaires inconnues
ou incontrôlables. - Mesurer et examiner statistiquement l’impact de la variable secondaire comme covariable.
Exemple: l’impact de l’anxiété (x) sur le sur la
perception des expressions faciales (Y) des hommes en examinant la présence de symptômes dépressifs (mesurés chez chaque participant dans chaque condition
expérimentale) comme covariable.
Contrôle non expérimental. Très utile dans les expériences de ‘terrain’. Utilisable quand variable secondaire est continue.
