Cours 1

Question 1

Quels sont les deux types d’analyse de données ?

Answer 1

Descriptive : décrire

Inférentielle : répondre à des hypothèses de recherche

Question 2

Qu’est-ce qu’une population ?

Answer 2

Ensemble des événements qui nous intéressent : accès à la totalité des événements

Question 3

Qu’est-ce qu’un échantillon ? Quel est son but ?

Answer 3

Nombre restreint d’observations provenant de la population dans les but de les inférer à la population (donc doit être le plus représentatif possible : aléatoire)

Question 4

Distinguer échantillon aléatoire et répartition aléatoire

Answer 4

Échantillon : recrutement systématique aléatoire
Répartition : répartir au hasard participants dans 2 (+) conditions de l’expérimentation (pour éviter qu’ils “choisissent” leur groupe à cause de leurs caractéristiques personnelles)

Question 5

Quel est l’avantage de l’échantillon aléatoire et de la répartition aléatoire ?

Answer 5

Augmente la validité interne

Question 6

Qu’est-ce que la validité externe ? Quel milieu est à préconiser / éviter pour l’augmenter ?

Answer 6

Représentativité par rapport à la population
Milieu naturel (validité externe +) VS études rigoureuses et randomisées (validité interne +)

Question 7

À quoi réfère la validité interne ?

Answer 7

À la rigueur de la méthodologie
Mesure bien ce que c’est sensé mesurer
Assignation aléatoire
Résultats peuvent pas être expliqués par autre chose
Procédure standardisée (tous les participants subissent le même traitement)

Question 8

Qu’est-ce qu’une variable et quels sont les quatre types ?

Answer 8

Propriété d’un objet, d’un événement qui peut prendre différentes valeurs
Variable discrète / continue
Variable qualitative / quantitative

Question 9

Quelles sont les caractéristiques de la variable indépendante ? (4)

Answer 9

Manipulée (souvent) par le cherceur
Influence l’autre
Peut avoir plusieurs niveaux
Qualitative / quantitative

Question 10

Quelles sont les caractéristiques de la variable dépendante ? (4)

Answer 10

Le plus souvent quantitative
Peut être catégorielle (geste suicidaire: oui / non)
Subit l’influence de la VD (ex. cmpt, réponse verbale, score)
Plus souvent quantitative

Question 11

À quoi sert la statistique descriptive ?

Answer 11

À décrire l’ensemble des données (avec des moyennes, graphiques, etc.)

Question 12

À quoi sert la statistique inférentielle ?

Answer 12

Répondre à des hypothèses de recherche et tirer des conclusions sur la population à partir d’échantillons

Question 13

Distinguez paramètre et statistique ?

Answer 13

Paramètre : Donnée réelle tirée de la population (ex. stat canada)
Statistique: Suppositions, estimations sur la population calculée à partir d’un échantillon (on souhaite pouvoir inférer)

Question 14

Pourquoi est-il important de choisir la bonne échelle ?

Answer 14

Pour effectuer le choix des analyses statistiques et leur interprétation

Question 15

Vrai ou faux ?

Une variable nominale ne peut pas être qualitative

Answer 15

Faux : se rapporte à un nom

Question 16

Qu’est-ce qui caractérise la variable nominale ? (3)

Answer 16

Chaque variable est mutuellement exclusive
Il n’y a pas de rang
Contient toutes les catégories possibles (exhaustive)

Question 17

Distinguez variable nominale discrète et dichotomique

Answer 17

Dichotomique : si 2 catégories (homme / femme)

Discrète : + de 2 catégories (statut professionnel)

Question 18

Quelles sont les caractéristiques de la variable ordinale ?

Answer 18

Réfère à un rang, un ordre
Catégories exhaustives et mutuellement exclusives
Indique position relative d’un individu par rapport à un autre (chaque point n’est pas nécessairement équidistant)

Question 19

Donnez un exemple de variable ordinale

Answer 19

Concepts en psycho : cotes, classement, niveau d’habiletés, item échelle de Likert

Question 20

Vrai ou faux ? On accepte de considérer les scores aux questionnaires comme des variables d’échelle intervalles

Answer 20

Vrai

Question 21

Distinguez l’échelle intervalles et l’échelle rapports (leur point commun est que l’écart entre 2 points à la même valeur sur toute l’échelle)

Answer 21

Dans l’échelle rapports, le point 0 correspond à l’absence de phénomène (permet de dire que 20 = 2 X 10).
Dans l’échelle intervalle, 0 degré celsius ne correspond pas l’absence de phénomène (plus rare en psycho)