Cours 1 à 6 Flashcards
Savoirs non-scientifiques
Définition er exemples de savoir non-scientifique
Déf: Qui repose sur qqch qui n’est pas scientifique
- Expérience
- croyances
- médias
Définition de pseudo-science
3 exemples selon Lilienfeld et Landfield
disciplines qui en apparence semblent des sciences mais à qui il manque la substance scientifique
- Il n’y a pas d’auto-correction
Importance aux témoignages anecdotiques - Ad antequitem fallacy
- Utilisation de jargon hyper-technique
N’est pas une question de sujet d’étude mais de méthode
Sur quelle type de données est basé la recherche scientifique?
Des données empiriques
Recherche scientifique
Quels sont certains but de la recherche scientifique?
Étapes du processus d’acquisition des connaissances (5)
Découvrir
Décrire
Exploration des relations
Explication des relations
Prédire et contrôler
Champs d’intérêt de la recherche
Quel est le but de la recherche
acquisition des connaissances
Champs d’intérêt de la recherche
Qu’est-ce que la théorie
organisation des connaissances
Champs d’intérêt de la recherche
Qu’est-ce que la pratique
application des connaissances
Différence en qualitative et quantitative
QUALItative: description, explication, prédiction, contrôle. Utilise des généralisations. DONNÉES NUMÉRIQUES
QUANTItative: compréhension, interprétation des phénomènes avec des info fournies par des participants. ENTREVUES ET DISCUSSIONS
Fondamentale vs Appliquée
Fondamentale: avancer les connaissances, pas d’application clinique
Appliquée: découvrir des solutions, application en cas d’intervention
Expérimentale vs non expérimentale
Expérimentale: relation causes à effets en VD et Vi, test d’hypothèse
Non-expériementale: description d’évènement, vérification de relations associatives
Qu’est-ce qu’un paradigme?
ensemble de postulats, concepts et valeurs dominants partagés par les membres d’une communauté scientifique à une époque donnée (Chalmers, 1982)
Modèle de référence fondamental
Les chercheurs s’y appuient pour orienter leur recherche
De manière générale
Quel type de paradigme est utilisé en QUANTItatif
post-positiviste
De manière générale
Quel type de paradigme est utilisé en QUALItatif
constructiviste
Paradigmes
Qu’est-ce que le post-positiviste?
- Il existe une réalité objective indépendante de l’observation humaine.
- Cette réalité ne peut être connue que de façon imparfaite
- On peut mesurer des concepts latents avec des outils, des questionnaires
- Approche hypothético-déductive
Vérifier des hypothèses formulées avant le début de la recherche
Qu’est-ce que le constructivisme?
- La réalité est socialement construite à partir de perceptions individuelles susceptibles de changer avec le temps
- Ceux qui vivent une situation sont les seuls à pouvoir témoigner de cette situation-là
- Approche inductive
- Hypothèses et théories émergent du processus
Décrire l’approche inductive
Déf: formulation d’idées qui s’appuie sur des éléments particuliers d’information factuelle en vue d’élaborer des principes plus larges et généraux
- Départ d’un petit échantillon qui rapporte des expériences de vie et on extrapole des théories
- On part de faits spécifiques
-** But : explorer**
- Raisonnement : inductif oû les connaissances viennent de l’expérience, de l’observation de la réalité.
faits spécifiques –> théories
QUALITATIVE
Décrire l’approche déductive
Déf: Obtenir une connaissance théorique en déduisant un cas particulier d’une règle générale
- La démarche déductive nécessite que la règle générale soit juste
- But : décrire ou expliquer
- Raisonnement : déductif oû des propositions générales théoriques sont vérifiées dans la réalité
Théories –> faits
Décrire l’approche hypothético-déductive
Déf: : formulation d’idées à partir d’autres idées ou de théories qui permet au chercheur de passer logiquement d’hypothèses ou de principes généraux à des idées plus spécifiques
De l’hypothèse à la vérification à l’aide d’observations empiriques
But : décrire ou expliquer
Raisonnement : déductif, propositions générales théoriques sont vérifiées dans la réalité
Théories –> hypothèses –> vérification
QUANTITATIVE
Scientisme naĩf
: croire que l’on peut établir des vérités définitives ou que nous avons la même rigueur que des disciplines comme la physique ou la biologie
Scepticisme
nier la possibilité que l’on peut créer des connaissances scientifiques en sciences sociales.
Modèle ou cadre conceptuel
3 éléments qu’il contient
Schéma explicatif des principaux concepts en jeu et de leurs relations présumées ou existantes dans une étude
Concept: Abstraction, image mentale ou théorique que l’on se fait de la réalité (sujet général ex: psychopathie)
Dimension: Différentes facettes d’un concept
Indicateurs: Caractéristique concrète qui peut prendre différentes valeurs (questions)
Concept et dimension ne sont pas vus dans la nature. les mesures sont prises avec les indicateurs
Variable de contrôle
va avoir un effet sur Vi et/ou VD
Critère de causalité
Deux concepts distinct, relation mesurable entre Vi et VD qui ont aussi une temporalité
AUCUNe tierce variable n’est responsable de la relation
Relation apparaît chez plusieurs échantillons représentatifs et de différentes analyses
Éléments à délimiter dans la question de recherche
Sujet d’étude
Population
Concepts clefs
Pronom interrogatif qui tient lieu de pivot : interrogation qui reflète le paradigme (post-positivisme ou constructivisme) et il se rapporte à un niveau de recherche (découvrir, décrire, explorer, prédire, etc.)
Correlation vs causalité
Corrélation: tendances qui se suivent sans lien apparent (Noyade vs Nicolas Cage)
Causalité: un apporte l’autre
Études pour angle explicatif
Études à visé temporelle (relation entre variables)
Étude de cohorte ( force et sens de relations)
Types d’études angle prédictif et de contrôle
Expérimentale et quasi-expérimentale (prédiction ou différence entre des variables/groupes)
Type d’étude angle descriptif
quantitative et qualitative
Vi et VD
positive et proprtionnelle
Sens de la relation
Vi et VD augmentent
Vi et VD
Négative ou inversement
Sens de la relation
Vi augmente et VD diminue (vice versa)
VD et vi
réciproque
s’influencent mutuellement
VD et Vi
symmétrique
l’un influence l’autre
Structure d’un article scientifique
Qu’est-ce qui doit être inclu dans l’introduction (3)
Recension des écrits
problématiques
Question de recherche / objectifs / hypothèses
Articel scientifique
Quelles sont les sous-sections de la méthodologie (4)
Échantillon
Sources de données / mesures
opérationnalisation des variables
analyses
Article scientifique
Qu’est-ce que l’opérationnalisation des variables
une dimension à la fois et une variable à la fois
Nommer, définir, expliquer, rapporter le sens
article scientifique
Quelles sont les 4 parties de la discussion &conclusion
- Intégration
- interprétation
- les limites
- l’ouverture
Article scientifique
Quelles sont les 2 significations possible de la recension des écrits?
COmment les 2 sont-ils utilisés?
- recherche de texte autour d’un sujet
- production écrite à partir de la recherche de textes
1 (recherche). Se faire une idée de ce qui a été écrit sur le sujet
Évaluer la pertinence et la contribution à l’avancée des connaissances
Bien définir le problème
2 (texte). synthèse des principales sources théoriques et empiriques des publications de recherche qui rendent compte de ce qui est connu sur un sujet particulier
Buts :
Établir l’état de la question
Délimiter le problème
Fournir des idées sur les méthodes et mesures
Apprécier les résultats et les recommandations
Quelles sont les 7 étapes de la recension des écrits
- Décortiquer son thème (mots-clefs)
- Faire des recherches
- Dresser une liste des écrits pertinents
- Sélectionner les écrits pertinents
- Lire les écrits et rédiger des fiches de lecture
- Analyser et synthétiser les écrits
- Rédiger la synthèse des écrits recensés
Les 5 types de lecture pour la recension des écrits
Lecture traditionnelle : du début à la fin
Lecture sélective ou indicative : se concentre sur la lecture de certains éléments
Lecture rapide : parcourir rapidement
Lecture active : extraction d’information
Article scientifique
COmment structurer la problématique trouvée? (4)
- Court résumé de la recension
- Présentation du «problème»
- Présentation et justification des contributions espérées de l’étude
4 Présentation des concepts et des notions centraux
article scientifique
Différence entre objectif général et l’objectif spécifique
Général: But de la recherche, énoncé général pour annoncer l’orientation de la recherche**, sert à orienter la lecture
Spécifique: Question(s) de recherche, enoncé explicite qui indique les informations que l’on souhatite obtenir**, précise le but
Les 4 qualités d’une question de recherche
Clarté
Faisabilité
Pertinence
Ouverture à l’élaboration d’hypothèse
3 caractéristiques de l’hypothèse
claire
plausible
vérifiable
Carte gratuite
Que peut-être une hypothèse
Directionnelle ou non
Associative ou de causalité
Simple ou complexe
Nulle ou de recherche
Définition et exemple d’une hypothèse directionnelle et non directionnelle
Directionnelle: exprime la direction d’une relation entre les variables
EX: pairs délinquants, donc consomme davantage d’alcool (augmentation)
Non directionnelle: neutre, n’énonce pas de direction de la renlation entre les variables
EX: présence de pairs délinquants et la fréquence de consomation d’alcool (neutre)
Définition et exemple d’une relation associative et d’une relation de causalité
Associative: Les variables se produisent ou se modifient simultanément
EX: pairs délinquants, donc consomme davantage d’alcool
Causalité : Relation de cause à effet entre au moins deux variables
EX: pairs délinquants qui déménagent diminue la consommation d’alcool, comparativement à ceux qui n’ont pas déménagés
Définition et exemple d’une hypothèse simple et d’une hypothèse complexe
Simple: Prédit une relation associative ou causale entre deux variables
EX: faible estime de lui-même, donc consomme davantage d’alcool
Complexe: Prédit une relation associative ou causale entre trois variables ou plus
EX: augmentation de pairs délinquants, augmentation de la faible estime de lui-même, consomme davantage d’alcool
Différence entre H1 et H0
Hypothèse de recherche (H1): affirmation d’une relation anticipée entre deux variables qui doit être démontrée par des résultats
Hypothèse nulle (H0): affirmation qu’il n’y a pas de différence ni de relations statistiques entre des variables
Toujours implicite, l’hypothèse de recherche, mais sans les relations
Vérification d’hypothèse
Est-ce que l’on peut prouver ou démontrer une relation
Non, on confirme ou l’infirme
Qu’est-ce que le devis de recherche?
Plan d’ensemble de la recherche
Après la recension, la question de recherche et la problématique, pour répondre à la question de recherche et prouver sa pertinence
Schème méthodologique (méthodologie), de manière précise
Exemples de quelques éléments à considérer pour le devis de recherche
Types de comparaison ( types, nombre, etc.)
Milieux de recherche (oû)
Biais (éléments qui pourrait fausser les résultats
Moment et fréquence de la collecte de données (durée de l’entrevue, combien de temps la collecte va être faite)
Contrôle de variable étrangère (tous types de variables qui pourraient influencer celle étudiée, comme le biais)
Devis de recherches - éléments à considérer
Parmis les variables étrangères, nommez-les 3 types et définition pour chacune
- Réflexibilité : L’influence de nos connaissances sur le sujet
- Variable extrinsèque: éléments et conditions lors de la prise de données
- variable intrinsèque: caractéristiques personnelles des participants.
Devis de recherche
Noms des 5 types d’études (recherche QUANTItative)
- Descriptive
- transversale
- longitudinale
- expérimentale
- quasi-expérimentale
Étude transversale dans le temps
à un moment précis
Étude longitudinale dans le temps
Suivi des participants sur une période de temps
Prospective : avance dans le temps
Rétrospective : recule dans le temps
3 éléments pris en compte pour les études expérimentales et quasi-expérimentale
- Scientificité
- robustesse
- rigueur
Mettre en ordre du meilleur au moins bon dans les études expérimentale et quasi-expérimentale.
Mentionner leurs caractéristiques
- Devis expérimental (répartition aléatoire) (pré-test,expérimentation, post-test)
- Devis quasi-expérimental avec groupe contrôle (répartition non-aléatoire) (pré-test,expérimentation, post-test)
- Devis quasi-expérimentale sans groupe contrôle (un seul groupe) (pré-test,expérimentation, post-test)
- Devis quasi-expérimental sans pré-test (répartition non-aléatoire) (expérimentation, post-test)
- Devis non-expérimental (un seul groupe) (expérimentation, post-test)
Devis de recherche
Noms des 5 types d’études (recherche QUALitative)
- Phénoménologiques (tel que vécu)
- ethnographiques (mode de vie et façon de faire)
- de théorisation ancrée (élaborer des théories de sujets peu élaborés)
- de cas (examen détaillé et approfondie d’un phénomèene lié à une antité sociale)
- descriptives (descriptions)
Les 3 « sphères » de l’échantillonnage (plus grand au plus petit) avec courte description
Population (étude accessible à tous)
Population possible (étude accessible à ceux qui ont une caractéristique recherchée)
Échantillon (Ont toutes les caractéristiques recherchées)
Unités dans l’échantillon (gens qui vont être utilisés)
3 éléments qui peuvent influencer l’échantillonnage
- Échantillonage de bonne qualité avec une définition claire de la situation
- Représentativité: caractéristiques similaires à celle de la population cible
- Biais d’échantillonnage oû l’échantillon ne reflète pas la population
3 manières d’éviter le biais d’échantillonnage
Sélection aléatoire
Nombre suffisant de participants (sauf pour les études de cas)
Reproduire fidèlement de la population
2 types de méthodes d’échantillonnage
- Probabiliste
- non probabiliste
Caractéristiques de l’échantillonnage probabiliste
Techniques aléatoires
**Chance égale de faire partie de l’échantillon **
Probabilité de faire partie de l’échantillon est connue
Caractéristiques de l’échantillonnage non probabiliste
Techniques arbitraires
Probabilité de faire partie de l’échantillon n’est pas connue ou égale
Causes possibles de ce choix : manque d’argent ou de temps, informations incomplètes ou inaccessibles (ex: victimes d’agression sexuelle).
Échantillonnage probabiliste
Description de l’échantillonnage aléatoire simple
Accorder à tout individu la même chance d’être sélectionné qu’un autre
Représentativité : l’échantillon sera presque conforme à la population
Échantillonnage probabiliste
Description de l’échantillonnage stratifié
Diviser la population en sous-groupes (strates) homogènes (selon une caractéristique) et **choix aléatoire **dans chaque sous-groupe (strate).
Strates proportionnelles ou non.
Représentativité : Plus grande représentativité de l’échantillon en occasionnant moins d’erreurs que l’échantillonnage aléatoire simple
Échantillonnage probabiliste - Échantillonnage stratifié
Qu’est-ce qu’une strate proportionnelle?
Même probabilité d’être sélectionné dans la population, puis dans l’échantillon
Échantillonnage probabiliste - Échantillonnage stratifié
Qu’est-ce qu’une strate non proportionnelle?
Dans l’échantillon, les deux types de variable (ex: violeurs et pédophiles) représenteront 50% chaque de leur catégorie dans la population.
Par exemple, s’il y avait davantage de violeur que de pédophiles dans la population, leus deux seront à 50% dans l’échantillon à la place de garder les mêmes pourcentage que dans la population
Échantillonnage probabiliste
Description de l’échantillonnage par grappe
Choisir au hasard d’un ou des sous-groupes (grappes) et choisir aléatoirement un échantillon dans chacune des grappes.
Un ou plusieurs degrés
Représentativité : Similaire à la méthode d’échantillonnage simple en supposant que les unités de chaque grappe sont représentatives
Échantillonnage probabiliste
Qu’est-ce que l’échantillonnage par grappe au 1er degré
Ex: sur la liste d’établissement que l’on peu étudier, on en choisi quelques un et on questionne tout le monde
Échantillonnage probabiliste
Qu’est-ce que l’échantillonnage par grappe à plus de 1 degré
Ex: sur la liste d’établissement que l’on peu étudier, on en choisi quelques un et on questionne des personnes choisi, pas tout le monde
Échantillonnage probabiliste
Différences entre strates et grappes
Les grappes existent dans la réalité
Pénitenciers
Quartiers
Programmes d’études
Les strates sont construites à partir d’une caractéristique
Type de victimes : violeurs et pédophiles
Genre
Âge
Caractéristiques de l’échantillonnage non probabiliste
Une recherche ne nécessite pas toujours un échantillon représentatif de la population.
- Données valables et pertinentes
- Degré de représentativité inconnu
Avantages : moins coûteux, requiert moins de temps
Échantillonnage non probabiliste
Description de l’échantillonnage accidentel (ou de convenance)
Choisir des personnes selon leur accessibilité (moment et caractéristiques spécifiques, moins de contrainte)
Exemple : on fait une recherche sur les femmes victimes d’agression sexuelle –> on recrute les premières femmes à se présenter dans un CLSC
Échantillonnage non probabiliste
Description de l’échantillonnage par quotas
Subdiviser la population en sous-groupes relativement homogènes selon une caractéristique.
Différent de l’échantillonnage par strates dans la façon dont les unités sont sélectionnées. Les quotas sont déterminés avant de recruter, quota des sous-groupes.
Exemple : on fait une recherche sur les femmes victimes d’agression sexuelle –> on recrute les premières femmes à se présenter dans un CLSC mais on veut 50% de caucasiennes et 50% de minorités visibles
Échantillonnage non probabiliste
Description de l’échantillonnage intentionnel (ou typique)
Sélectionner certaines personnes en fonction de caractéristiques typiques (critères de sélection) de la population. Ne peut pas prendre n’importe qui.
Exemple : on fait une recherche sur les femmes victimes d’agression sexuelle –> on installe des affiches dans un CLSC avec les critères de sélection et on** attend que des volontaires se manifestent**
Échantillonnage non probabiliste
Description de l’échantillonnage par réseaux (ou boules de neige)
Personnes recrutées initialement suggèrent le nom d’autres personnes
Utiles pour les milieux qui sont fermés !
Commence comme l’échantillonnage typique. Les participants utilisent leur réseau de contact.
Exemple : on fait une recherche sur les membres de groupes d’extrêmes-droite –> on recrute un premier participant et on lui demande de nous aider à faire du recrutement dans son groupe
Facteurs à considérer pour choisir la bonne technique d’échantillonage (4)
- Objectifs de la recherche
2. population à échantillonner (particulièrement pour un groupe fermé)
3. ressources disponibles (temps, argent, matériel) (ce qui arrive le plus souvent) - Homogénéité de la population accessible
Plus d’une technique peuvent être utilisées
Quelle est la responsabilité des chercheurs pour l’éthique
intégrité, de respecter les règles éthiques et morales
3 principes à respecter selon l’éthique
Respect des personnes
préoccupation pour le bien-être
justice
Éthique
Définition : Le respect des personnes
**Consentement **libre, éclairé et continu
Les participants connaissent l’objectif de la recherche, les avantages et les risques encourus
Les sujets peuvent se retirer en tout temps
Éthique
Définition: préoccupation pour le bien-être
Les participants ne doivent pas vivre de préjudice de leur participation
Ressources en cas d’effets négatifs (ressources en santé mentale, coordonnées d’un répondant, etc.)
Le groupe du participant ne doit pas subir de préjudice (stigmatisation)
Éthique
Définition: La justice
Les efforts de recherche ne doivent pas toujours s’appuyer sur les mêmes groupes
Tous les groupes bénéficient des efforts de recherche
5 règles/droits d’éthique
- Droit à l’autodétermination
- Droit à un traitement juste et équitable
- Droit à l’intimité
- Droit à l’anonymat
- Droit à la protection contre l’inconfort et le préjudice
Droit à l’autodétermination
Principe : Toute personne est capable de décider par elle-même et de prendre en main sa propre destinée
- Décision libre et éclairée
- Participation volontaire
- Droit de retrait en tout temps, qui pourrait aussi ammener à l’effacement des données du participant
Violation :
Autonomie des individus réduite
Utilisation de la tromperie
Droit à un traitement juste et équitable
Principe : les participants **doivent être au courant de la nature de la recherche **
- Information sur la nature, le but, la durée, les méthodes
- Formulaire de consentement libre et éclairé
- Traitement des personnes avec dignité
Droit à l’intimité
Principe : les individus sont libres de décider de l’étendue de l’information qu’ils sont prêts à partager
- Intrusion dans la vie privée la moins envahissante possible
- Intimité protégée
- Conséquences néfastes prises en compte
Violation :
Information recueillie à l’insu du participant
Informations recueillies par une tierce personne
Questions non nécessaires à la recherche
Droit à l’anonymat
Principe : les résultats doivent être présentés de façon à ce que **chaque participant ne soit pas reconnu **
- Identité du participant ne peut pas être reliée à ses réponses individuelles
- Plus difficile en recherche qualitative
- Pas de données nominatives (qui identifie)
Violation :
Accès à des données nominatives ou dévoilement des réponses d’une personne
Cas particulier des cas de danger pour soi-même ou autrui.
Droit à la protection contre l’inconfort et le préjudice
Principe : protection contre des inconvénients susceptibles de causes du tort ou de nuire aux participants
- Torts psychologiques, physiques, financiers, légaux
- Quelles sont les répercussions de la recherche
Violation :
Risque de causer des dommages permanents (ex: sa réputation)
Manque de soutien ( $ pour le transport, etc.)
Attention aux personnes vulnérables (moins de 14 ans, déficiences, etc.)
Expérience de Zimbardo, 1971 (Expérience de Stanford)
Effet de l’incarcération en utilisant des étudiants
Expérience de Milgram, 1963 (soumission à l’autorité)
Choc électrique pour l’apprentissage. Un choc électrique était donné par les participants à la personne qui répondait mal à la question, les chocs électriques étaient de plus en plus fort.
Co-construction itératif
Intéraction avec les autres pour avoir des informations, processus de saturation oû l’on peut prédire les réponses
Itératif: répété, dynamique d’échange
6 étapes de l’analyse thématique
- Familiarisation avec les données
- Commencer à générer des codes
- chercher pour des thèmes
- revoir ses thèmes
- définir et nommer ses thèmes
- en faire la présentation
