CM2 diff L2S4

Question 1

Existe-t-il des différences inter-individuelles dans le sentiment amoureux ?

Answer 1

OUI
Si on fait passer un questionnaire à des participants, chaque personnes ne répondra pas la même chose à chaque item

Question 2

Que devons-nous utiliser pour identifier les grandes dimensions (du sentiment amoureux, par exemple), autours desquelles les personnes se différencient les unes des autres ?

Answer 2

Nous devons utiliser les corrélations et les analyses factorielles, des outils majeurs de la psychologie différentielle

Question 3

Les corrélations et les analyses factorielles nous permettent d’identifier quoi ?

Answer 3

Elles nous permettent d’identifier les grandes dimensions (du sentiment amoureux, par exemple), autour desquelles les personnes se différencient les unes des autres

Question 4

Quels sont les outils majeurs de la psychologie différentielle ?

Answer 4

Ce sont les corrélations et les analyses factorielles

Question 5

Comment rapportons-nous les résultats (à un questionnaire, par exemple) ?

Answer 5

Dans un tableau

Question 6

Quelle est la particularité d’un tableau “sujets-caractéristiques” ?

Answer 6

Dans un tableau “sujets-caractéristiques”, chaque individu correspond à une ligne et chaque item à une colonne

Question 7

Quel est le nom du tableau, où chaque individu correspond à une ligne et chaque item à une colonne ?

Answer 7

C’est un tableau “sujets-caractéristiques”

Question 8

Il est difficile d’observer qu’il existe bel-et-bien des différences inter-individuelles avec un tableau.

Answer 8

FAUX
Avec un tel tableau (un tableau “sujets-caractéristiques”), il est facile d’observer qu’il existe bel-et-bien des différences inter-individuelles

Question 9

Que pouvons-nous faire pour résumer les informations contenus dans un tableau “sujets-caractéristiques” ?

Answer 9

Pour se faire, nous pouvons faire des analyses statistiques

Question 10

À quoi sert de faire des analyses statistiques sur un tableau “sujets-caractéristiques” ?

Answer 10

Pour résumer les informations contenues dans un tableau “sujets-caractéristiques”

Question 11

Que pouvons-nous calculer, grâce à des analyses statistiques, pour résumer les informations contenues dans un tableau “sujets-caractéristiques” ? (3 réponses)

Answer 11

• la moyenne des réponses de tous les sujets, pour chaque item
• l’écart-type des réponses de tous les sujets, pour chaque item
• les corrélations entre les scores, à chaque item

Question 12

Calculer la moyenne des réponses de tous les sujets, l’écart-type des réponses de tous les sujets, et les corrélations entre les scores, nous permet de faire quoi ?

Answer 12

Ça nous permet de résumer les informations contenues dans un tableau “sujets-caractéristiques”

Question 13

Pourquoi calculer la moyenne des réponses de tous les sujets, pour chaque item ?

Answer 13

• cela nous apprendra quel est l’item associé à la notion qu’on étudie le plus important pour notre groupe de sujet
• cela ne nous apprendra rien sur les différences inter-individuelles

Question 14

Pourquoi calculer l’écart-type des réponses de tous les sujets, pour chaque item ?

Answer 14

Car nous pourrons déterminer quel est l’item sur lequel les personnes montrent les réponses les plus différentes les unes des autres

Question 15

Pourquoi calculer les corrélations entre les scores à chaque item ?

Answer 15

Car nous pourrons, par ce biais, atteindre notre deuxième objectif = celui d’identifier les quelques grandes dimensions sur lesquelles les individus diffèrent les uns des autres

Question 16

Quel calcul nous apprendra quel est l’item associé à la notion qu’on étudie le plus important pour notre groupe de sujet ?

Answer 16

Le calcul de la moyenne des réponses de tous les sujets, pour chaque item

Question 17

Avec quel calcul nous pourrons déterminer quel est l’item sur lequel les personnes montrent les réponses les plus différentes les unes des autres ?

Answer 17

Avec le calcul de l’écart-type des réponses de tous les sujets, pour chaque item

Question 18

Avec quel calcul nous pourrons, par son biais, atteindre notre deuxième objectif : celui d’identifier les quelques grandes dimensions sur lesquelles les individus diffèrent les uns des autres ?

Answer 18

Avec le calcul des corrélations entre les scores à chaque item

Question 19

En calculant les corrélations entre les scores à chaque item, que peut-on voir ?

Answer 19

On peut voir que certains items sont très corrélés entre eux, et moins corrélés avec d’autres groupes d’items très corrélés entre eux

Question 20

Si des items se regroupent, ils sont quoi ?

Answer 20

Si des items se regroupent, ils sont très corrélés entre eux

Question 21

Si des items sont très corrélés entre eux, ils se quoi ?

Answer 21

Si des items sont très corrélés entre eux, ils se regroupent

Question 22

Si des items se regroupent (car ils sont très corrélés entre eux), c’est qu’ils sont sous-tendus par quoi ?

Answer 22

Si des items se regroupent, c’est qu’ils sont sous-tendus par un même phénomène psychologique (c’est comme ça qu’on découvre une dimension fondamentale)

Question 23

Comment découvre-t-on une dimension fondamentale ?

Answer 23

Si des items se regroupent, c’est qu’ils sont sous-tendus par un même phénomène psychologique = donc, c’est une dimension fondamentale

Question 24

Un regroupement d’items très corrélés entre eux sous-tendus par un même phénomène psychologique correspond à quoi ?

Answer 24

Ça correspond à une dimension fondamentale

Question 25

En identifiant les regroupements d’items très corrélés entre eux, grâce aux corrélations, nous pouvons obtenir un nombre nettement plus limitée de quoi ?

Answer 25

Grâce aux corrélations, nous pouvons obtenir un nombre nettement plus limitée de dimensions, en identifiant les regroupement d’items très corrélés entre eux

Question 26

Comment pouvons-nous obtenir un nombre nettement plus limité de dimensions ?

Answer 26

En identifiant les regroupements d’items très corrélés entre eux, grâce aux corrélations

Question 27

C’est quoi les dimensions fondamentales ?

Answer 27

C’est les dimensions sur lesquelles les individus diffèrent le plus les uns des autres

Question 28

Qu’est-ce que nous indique essentiellement la corrélation ?

Answer 28

La corrélation nous indique essentiellement si la manière dont sont rangés les individus sur une variable correspond à la manière dont ils sont rangés sur une autre variable

Question 29

Quels sont les deux éléments qui caractérise une corrélation ?

Answer 29

• son sens
• sa force

Question 30

Expliquez ce qu’est le sens, quand on parle de corrélation.

Answer 30

Le sens d’une corrélation peut être soit positive, soit négative :
- positive = plus le niveau à la première variable est élevé, plus le niveau à la seconde variable l’est aussi
- négative = plus le niveau à la première variable est élevé, moins le niveau à la seconde variable l’est

Question 31

Expliquez ce qu’est la force, quand on parle de corrélation.

Answer 31

La force signifie que, plus le coefficient de corrélation (r) est élevé, plus le rang des individus sur les deux variables correspondent

Question 32

Que signifie qu’une corrélation est positive ?

Answer 32

Cela signifie que plus le niveau à la première variable est élevé, plus le niveau à la seconde variable l’est aussi

Question 33

Que signifie qu’une corrélation est négative ?

Answer 33

Cela signifie que plus le niveau à la première variable est élevé, moins le niveau à la seconde variable l’est

Question 34

Quelle lettre représente le coefficient de corrélation ?

Answer 34

r

Question 35

“Plus le coefficient de corrélation est élevé, plus le rang des individus sur les deux variables correspondent” représente quel élément caractéristique d’une variable ?

Answer 35

La force

Question 36

Le fait qu’une corrélation peut être positive ou négative fait référence à quel élément caractéristique d’une corrélation ?

Answer 36

Le sens

Question 37

“Plus le niveau à la première variable est élevé, plus le niveau à la seconde variable l’est aussi” correspond à quel sens de corrélation ?

Answer 37

Ça correspond à une corrélation positive

Question 38

“Plus le niveau à la première variable est élevé, moins le niveau à la seconde variable l’est” correspond à quel sens de corrélation ?

Answer 38

Ça correspond à une corrélation négative

Question 39

Si une un nuage de points qui représente une corrélation diminue (descend), qu’est-ce que ça signifie ?

Answer 39

Que la corrélation est négative

Question 40

Si un nuage de points qui représente une corrélation augmente (monte), qu’est-ce que ça signifie ?

Answer 40

Que la corrélation est positive

Question 41

Si le nuage de points qui représentent une corrélation est une droite, qu’est-ce que cela signifie ?

Answer 41

Que la force de la corrélation est élevée (donc, que le coefficient de corrélation est élevé)

Question 42

Si le nuage de points qui représente une corrélation est éparpillé, qu’est-ce que cela signifie ?

Answer 42

Que la force de corrélation est faible (donc, que le coefficient de corrélation est faible)

Question 43

Quand le coefficient de corrélation est élevé, plus le rand des individus sur les deux variables …?

Answer 43

Quand le coefficient de corrélation est élevé, plus le rand des individus sur les deux variables correspondent

Question 44

Quand le coefficient de corrélation est faible, plus le rand des individus sur les deux variables …?

Answer 44

Quand le coefficient de corrélation est faible, plus le rand des individus sur les deux variables ne correspondent pas

Question 45

Quelles sont les 2 points pour interpréter l’importance d’une corrélation ?

Answer 45

• la “significativité”
• la taille d’effet

Question 46

De quoi dépend la “significativité” d’une corrélation ? (2 réponses)

Answer 46

• de sa force
• de la taille d’échantillon (sur lequel elle est évaluée)

Question 47

Quelles sont les 2 règles de prudence qu’il faut suivre lorsque nous interprétons la significativité d’une corrélation ?

Answer 47

• un petit échantillon = une corrélation peut présenter une grande force, et être pourtant due au hasard (donc non-significative)
• inversement, un grand échantillon = une corrélation peut être significative, et renvoyer à des variables très peu corrélés

Question 48

Quelles sont les différentes tailles d’effet, et leur valeur ?

Answer 48

• faible = r<.30
• moyenne = .30< r <.50
• forte = r>.50

Question 49

Un coefficient de corrélation inférieur à .30 correspond à quel taille d’effet ?

Answer 49

Cette corrélation est faible

Question 50

Un coefficient de corrélation supérieur à .50 correspond à quel taille d’effet ?

Answer 50

Cette corrélation est forte

Question 51

Un coefficient de corrélation entre .30 et .50 correspond à quel taille d’effet ?

Answer 51

Cette corrélation est moyenne

Question 52

Une corrélation faible correspond à un coefficient de corrélation de combien ?

Answer 52

Une corrélation faible correspond à un coefficient de corrélation inférieur à .30

Question 53

Une corrélation moyenne correspond à un coefficient de corrélation de combien ?

Answer 53

Une corrélation moyenne correspond à un coefficient de corrélation entre .30 et .50

Question 54

Une corrélation forte correspond à un coefficient de corrélation de combien ?

Answer 54

Une corrélation forte correspond à un coefficient de corrélation supérieur à .50

Question 55

La “significativité” et la taille de l’effet permettent de faire quoi ?

Answer 55

Elles permettent d’interpréter l’importance d’une corrélation

Question 56

Donnez un exemple de corrélation dont la force est de .50.

Answer 56

La corrélation entre le QI et la réussite scolaire

Question 57

Quand une corrélation est forte, on peut faire des prédictions exactes.

Answer 57

NON
Même lorsque la corrélation est relativement forte, elle ne permet d’effectuer que des prédictions approximatives (vu qu’ils existent des exceptions)

Question 58

Si j’observe une corrélation, alors elle est vraie et applicable.

Answer 58

FAUX
Certaines corrélations que nous pouvons observer ne sont pas vraies et pas applicables = par exemple, la pointure et la vitesse de lecture

Question 59

Quelle peut être la cause de la présence d’une corrélation entre deux variables qui est fausse et inapplicable ?

Answer 59

Il se peut que les deux variables soient simplement toutes le deux causées par une troisième variable

Question 60

Une troisième variable peut créer une corrélation entre deux autres variables (auxquelles elle est très corrélée).

Answer 60

VRAI
Par exemple, l’âge crée une corrélation entre la pointure et la vitesse de lecture

Question 61

Qu’est-ce qu’une interprétation asymétrique ?

Answer 61

C’est quand j’interprète une corrélation telle que : une variable est causée par l’autre (la vitesse de lecture avec l’âge, par exemple)

Question 62

Qu’est-ce qu’une “co-relation” ?

Answer 62

C’est quand j’interprète une corrélation telle que : la corrélation fausse entre deux variables est due à leur corrélation avec une troisième variable (par exemple, il y a une corrélation entre le niveau de vocabulaire et la vitesse de lecture, car ces variables dépendent toutes les deux de l’aptitude verbale)

Question 63

De quels types de variables est constituée la “co-relation” ?

Answer 63

• d’une variable latente
• de 2 variables observées

Question 64

Qu’est-ce qu’une variable latente dans la “co-relation” ?

Answer 64

C’est la troisième variable qui va créer une corrélation entre deux variables observées qui dépendent chacune de cette variable latente

Question 65

Qu’est-ce que les variables observées ?

Answer 65

C’est les variables entre lesquelles nous observons une corrélation (qui peut bien-évidemment être causée par une variable latente)

Question 66

Une corrélation est significative avec quelle valeur de p ?

Answer 66

Une corrélation est significative quand on a un p<.05

Question 67

Que représente un coefficient de corrélation de 1 ?

Answer 67

Un coefficient de corrélation de 1 représente une corrélation de 100%

Question 68

Quand plusieurs variables sont corrélées entre elles, on peut concevoir qu’elles dépendent toutes de quoi ?

Answer 68

On peut alors concevoir qu’elles dépendent toutes d’un même phénomène sous-jacent, d’une même dimension (potentiellement psychologique)

Question 69

La corrélation peut nous aider à décrire l’organisation de quoi ?

Answer 69

La corrélation peut nous aider à décrire l’organisation des différences inter-individuelles

Question 70

L’organisation des différences inter-individuelles peut être décrit par quoi ?

Answer 70

Elle peut être décrit par la corrélation

Question 71

Qu’est-ce qu’une “matrice de corrélation” ?

Answer 71

C’est un tableau où on retrouve les corrélations de variables, qui sont présentes en ligne et en colonne

Question 72

Comment s’appelle “un tableau où on retrouve les corrélations de variables, qui sont présentes en ligne et en colonne” ?

Answer 72

Une “matrice de corrélation”

Question 73

Explicitez ce que signifie que “les scores obtenus par des individus à plusieurs épreuves” sont corrélés positivement.

Answer 73

Cela signifie que plus un individu obtient un score élevé à l’une des épreuves, plus il tend à présenter un score élevé aux autres épreuves

Question 74

Quelle hypothèse pouvons-nous formuler sur “les scores obtenus par des individus à plusieurs épreuves sont corrélés positivement” ?

Answer 74

Nous pouvons formuler l’hypothèse que les différences entre individus observées dans les épreuves reflètent des différences entre individus dans des phénomènes plus latents

Question 75

Quelle est la distinction entre les variables observées et les variables latentes ?

Answer 75

• une variable observée = peut être directement observée
• une variable latente = peut être inférée (à partir de variables observées)

Question 76

Donnez des exemples de variables/phénomènes latents.

Answer 76

• l’intelligence fluide
• l’intelligence cristallisée
• le QI…

Question 77

Dans quoi pouvons-nous directement observer les différences inter-individuelles ?

Answer 77

Dans un tableau sujets-caractéristiques

Question 78

À quoi ressemble une matrice de corrélation ? (4 éléments)

Answer 78

• c’est un tableau
• avec des valeurs >=1
• où on remplie que la moitié gauche basse
• 1, 2, ou 3 astérisques représentent le niveau de significativité

Question 79

Quel type de variable correspond à un groupe d’items corrélés entre eux ?

Answer 79

C’est une variable latente

Question 80

Les groupes d’items fortement corrélés entre eux permettent d’identifier quoi ?

Answer 80

Les groupes d’items fortement corrélés entre eux permettent d’identifier les dimensions fondamentales

Question 81

Qu’est-ce que “l’analyse factorielle” ?

Answer 81

L’analyse factorielle est un outil d’analyse statistique, effectuant automatiquement (à partir d’une matrice de corrélation) le travail d’identification des différents groupes d’items corrélés entre eux

Question 82

L’analyse factorielle permet d’indiquer quoi ?

Answer 82

L’analyse factorielle indique combien de groupes d’items / de variables latentes se distinguent, et quels sont les items associés à chacune de ces variables latentes

Question 83

Quel est le rôle de l’analyse factorielle ?

Answer 83

L’analyse factorielle s’occupe de résumer les informations contenues dans une matrice de corrélation

Question 84

Quel est l’outil d’analyse statistique qui permet d’identifier automatiquement les groupes d’items corrélés entre eux ?

Answer 84

C’est l’analyse factorielle

Question 85

Quelle analyse statistique peut résumer les informations contenues dans une matrice de corrélation ?

Answer 85

L’analyse factorielle

Question 86

Quelle analyse statistique me permet d’indiquer combien de groupes d’items / de variables latentes se distinguent, et quels sont les items associés à chacune de ces variables latentes ?

Answer 86

L’analyse factorielle

Question 87

Comment identifier des groupes d’items fortement corrélées entre eux (et faiblement ou pas du tout corrélés avec les autres items) ?

Answer 87

Je regarde dans la matrice de corrélation, quels items sont fortement corrélés entre eux (et faiblement avec les autres) = et ça constitue un groupe d’items fortement corrélés entre eux.
(On peut ensuite identifier la variable latente)

Question 88

Comment représente-on une analyse factorielle ?

Answer 88

• les variables latentes sont rapportées dans des ellipses (ovales)
• les variables observées dans des rectangles
• chaque flèche peut être traduite en mots par “est mesuré(e) par”
  (- on met la variable latente en haut, et les variables observées en bas)

Question 89

Comment identifier une variable latente ?

Answer 89

On essaie de trouver le point commun entre les variables observées fortement corrélées entre elles

Question 90

Comment représente-on une variable latente dans une analyse factorielle ?

Answer 90

Dans une ellipse (un ovale)

Question 91

Comment représente-on une variable observée dans une analyse factorielle ?

Answer 91

Dans un rectangle

Question 92

L’analyse factorielle nous donne directement la nature des variables latentes.

Answer 92

FAUX
L’analyse factorielle ne nous donne pas directement la nature des variables latentes.
L’analyse factorielle ne permet d’identifier que le nombre de variables latentes et les variables observées associées.
C’est le psychologue qui doit trouver la variable latente

Question 93

Comment le psychologue peut identifier la variable latente ?

Answer 93

En se demandant quel peut bien être la dimensions sous-jacente mesurée à la fois par toutes les variables observées

Question 94

Comment représenter le résultat d’une analyse factorielle ?

Answer 94

Sous la forme d’un tableau, avec autant de colonnes que de variables latentes, et autant de lignes que de variables observées

Question 95

Comment s’appelle le tableau qui représente le résultat d’une analyse factorielle ?

Answer 95

C’est la “matrice factorielle”

Question 96

Qu’est-ce que la “matrice factorielle” ?

Answer 96

C’est le tableau qui représente le résultat d’une analyse factorielle

Question 97

À quoi ressemble une matrice factorielle ?

Answer 97

• c’est un tableau
• les lignes correspondent aux variables observées
• les colonnes correspondent aux variables latentes
• les scores à l’intérieur sont appelés des “saturations”

Question 98

Qu’est-ce qu’une “saturation” ?

Answer 98

Une saturation, c’est simplement la corrélation qui existe entre une variable observée et une variable latente

Question 99

Quel type de variable est mesurée par quel type de variable ?

Answer 99

La variable latente est mesurée par la variable observée

Question 100

Quel type de variable est saturée par quel type de variable ?

Answer 100

La variable observée est saturée par la variable latente

Question 101

L’observations des saturations nous permet de d’identifier quoi ?

Answer 101

L’observation des saturations nous permet d’identifier les variables latentes

Question 102

Les variables latentes peuvent être identifiées avec l’observation de quoi ?

Answer 102

Les variables latentes peuvent être identifiées avec l’observation des saturations

Question 103

Quelle notion est définit par “la corrélation qui existe entre une variable observée et une variable latente” ?

Answer 103

La saturation

Question 104

Quelle est la représentation la plus complète d’un résultat d’analyse factorielle ?

Answer 104

C’est une représentation graphique (avec les ellipses, les rectangles et les flèches) et les saturations (au niveau des flèches)

Question 105

Deux variables latentes sont corrélés entre elles.

Answer 105

FAUX
Deux variables latentes sont indépendantes, elle ne sont pas corrélées.
C’est ce que suggérait le regroupement des variables observées en deux regroupements d’items bien distincts

Question 106

Il est intéressant de croiser les différences inter-individuelles dans le névrosisme et l’extraversion avec quelle typologie ?

Answer 106

Avec la typologie proposée par Hippocrate

Question 107

Il est intéressant de croiser la typologie proposée par Hippocrate avec quoi ?

Answer 107

Avec les différences inter-individuelles dans le névrosisme et l’extraversion

Question 108

Définissez une typologie.

Answer 108

Une typologie est un système de types

Question 109

Combien de tempéraments sont définis par la typologie proposée par Hippocrate ?

Answer 109

Il y a 4 tempéraments

Question 110

Citez les 4 tempéraments de la typologie proposée par Hippocrate.

Answer 110

• flegmatique
• bileux
• sanguin
• colérique

Question 111

Pourquoi est-il intéressant de mettre en lien le croisement des différences inter-individuelles dans le névrosisme et l’extraversion avec la typologie proposée par Hippocrate ?

Answer 111

Parce que chaque tempérament de la typologie proposée par Hippocrate correspond à un névrosisme faible ou fort et à une extraversion faible ou forte

Question 112

Donnez un synonyme de “névrosisme” (en lien avec la typologie proposée par Hippocrate).

Answer 112

L’instabilité émotionnelle

Question 113

Donnez un synonyme d’instabilité émotionnelle.

Answer 113

Le névrosisme

Question 114

Citez les 4 tempéraments de la typologie proposée par Hippocrate, en les liant avec le niveau de névrosisme et le niveau d’extraversion.

Answer 114

• flegmatique = moins extraverti et moins instable émotionnellement
• bileux = moins extraverti et plus instable émotionnellement
• sanguin = plus extraverti et moins instable émotionnellement
• colérique = plus extraverti et plus instable émotionnellement

Question 115

Quelle est la différence entre la proposition de différenciation des individus proposée par Hippocrate et la psychologie différentielle ?

Answer 115

Hippocrate propose de différencier les individus sur la base de catégories, de types.
Tandis qu’en psychologie différentielle, on va différencier les individus sur des dimensions, des continuums

Question 116

Comment différencie-t-on les individus selon la typologie proposée par Hippocrate ?

Answer 116

Selon des catégories, des types = les tempéraments

Question 117

Comment différencie-t-on les individus selon la psychologie différentielle ?

Answer 117

Selon des dimensions, des continuums

Question 118

Une personne moins extraverti et moins instable émotionnellement correspond à quel tempérament (de la typologie de Hippocrate) ?

Answer 118

Elle correspond à une personne flegmatique

Question 119

Une personne plus extraverti et moins instable émotionnellement correspond à quel tempérament (de la typologie de Hippocrate) ?

Answer 119

Elle correspond à une personne sanguine

Question 120

Une personne moins extraverti et plus instable émotionnellement correspond à quel tempérament (de la typologie de Hippocrate) ?

Answer 120

Elle correspond à une personne bileuse

Question 121

Une personne plus extraverti et plus instable émotionnellement correspond à quel tempérament (de la typologie de Hippocrate) ?

Answer 121

Elle correspond à une personne colérique

Question 122

Quels sont les niveau de névrosisme et d’instabilité émotionnelle d’une personne colérique (selon la typologie de Hippocrate) ?

Answer 122

Une personne colérique est plus extraverti et plus instable émotionnellement

Question 123

Quels sont les niveau de névrosisme et d’instabilité émotionnelle d’une personne sanguine (selon la typologie de Hippocrate) ?

Answer 123

Une personne sanguine est plus extraverti et moins instable émotionnellement

Question 124

Quels sont les niveau de névrosisme et d’instabilité émotionnelle d’une personne flegmatique (selon la typologie de Hippocrate) ?

Answer 124

Une personne flegmatique est moins extraverti et moins instable émotionnellement

Question 125

Quels sont les niveau de névrosisme et d’instabilité émotionnelle d’une personne bileuse (selon la typologie de Hippocrate) ?

Answer 125

Une personne bileuse est moins extraverti et plus instable émotionnellement

Question 126

Donnez un synonyme de “bileux”.

Answer 126

Anxieux

Question 127

Donnez un synonyme de “flegmatique”.

Answer 127

Qui a caractère clame, qui contrôle facilement ses émotions

Question 128

La réalisation d’une analyse factorielle peut permettre d’identifier une hiérarchie dans quoi ?

Answer 128

La réalisation d’une analyse factorielle peut permettre d’identifier une hiérarchie dans les variables latentes

Question 129

Quand/comment peut-on observer une hiérarchie dans les variables latentes ?

Answer 129

Une hiérarchie dans les variables latentes s’observe lorsque les variables latentes (mesurées par les variables observées) restent corrélées entre elles.
Ce qui invite à penser qu’il existe une dimension psychologique sous-jacente à ces dimensions qui étaient elles-mêmes sous-jacentes aux variables observées

Question 130

Donnez un exemple de hiérarchie de variables latentes.

Answer 130

Les variables latentes de l’anxiété, de la dépression, et de la conscience de soi sont corrélées entre elles.
Donc, la variable latente sous-jacente à celles-ci que l’on peut identifier est l’instabilité émotionnelle

Question 131

Une variable sous-jacente à une deuxième est au-dessus ou en-dessous de la deuxième variable sur la représentation graphique.

Answer 131

Une variable sous-jacente est au dessus

Question 132

Quelles sont les 3 dimensions psychologiques fondamentales sur lesquelles les individus diffèrent les uns des autres (suggérées par l’analyse factorielle), pour le sentiment amoureux ?

Answer 132

• l’intimité
• l’engagement
• la passion

Question 133

Si une variable latente est la plus corrélée avec les autres variables latentes, cela signifie que c’est la dimension …?

Answer 133

Cela signifie que c’est la dimension psychologique la plus fondamentale

Question 134

Quelles applications pratiques peuvent découler de la description de l’organisation des différences inter-individuelles dans le sentiment amoureux ?

Answer 134

Un thérapeute de couple pourrait (par exemple) vérifier le niveau de ses patients pour chacune de ces 3 dimensions (l’intimité, l’engagement, et la passion), et aura pour objectif d’augmenter leurs niveaux

Question 135

Comment se nomment les variables latentes dans une matrice factorielle ?

Answer 135

Les facteurs

Question 136

Peut-on utiliser la corrélation dans d’autres disciplines de la psychologie ?

Answer 136

OUI
Par exemple, on peut étudier la corrélation entre le sexe et les 3 dimensions fondamentales du sentiment amoureux, selon plusieurs groupes d’âge (selon une approche développementale)