COURS 2 Flashcards

1
Q

définition d’une variable?

A

tout ce qui est mesurable/observable et qui est changeant
* Les scientifiques utilisent des expériences pour chercher des causes et effets
* Beaucoup d’éléments peuvent être manipulés pour tester la réaction d’un autre élément
* Ces quantités changeantes sont appelées des variables
* Une variable est n’importe quel facteur, trait ou condition qui peut exister en différentes quantités ou types

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2
Q

Les variables décrivent quoi?

A
  • Au niveau le plus simple, les variables peuvent être utilisées pour décrire quelque chose sur une population ou un échantillon (c’est-à-dire un sous-ensemble) d’une population
    ex: taille moyenne des hommes au Qc…
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3
Q

Définition la variable indépendante (VI)

A
  • Variable indépendante (VI): Variable (facteur) qui exerce un impact sur la valeur de la/des variable(s) dépendante(s) (VD)
  • La variable indépendante (VI) agit à titre de variable explicative d’une autre variable
  • Elle représente la cause présumée de la variable dépendante (VD)
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4
Q

définition de la variable dépendante (VD)

A
  • Variable dépendante (VD): Variable d’intérêt mesurée (le comportement, les scores…) qui est appelée à fluctuer en fonction des valeurs prises par d’autres variables (dont la/les VI)
  • N.B. Il peut y avoir plus d’une VD dans une même recherche
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5
Q

Combien de niveaux peut avoir la VI?

A

peu importe. le nombre de niveau correspond au niveau de la VI, l’intensité de la variable sur les différents groupes de l’étude.

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6
Q

les VI peuvent être divisées en combien de catégories (explique les)

A

Les variables indépendantes mesurées: traits indépendants que les participants ont et qui peuvent être mesurés (e.g. âge, genre, niveau d’introversion, l’humeur préalable des participants (tristes ou joyeux) le jour de l’expérimentation)
ne peut pas être modifié, on doit en tenir compte dans notre analyse.

Les variables indépendantes manipulées: variables indépendantes qui sont manipulées directement par l’expérimentateur (ex: la quantité d’exercice que les participants doivent effectuer chaque semaine)
nous pouvons directement les modifier.

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7
Q

comment déterminer si deux variables sont liées?

A

par les méthodes corrélationnelles.

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8
Q

qu’est-ce qu’une étude corrélationnelle.

A
  • En utilisant la méthode corrélationnelle, une relation est établie en constatant que
    les deux variables varient ensemble
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9
Q

quelles sont les limites de la méthode corrélationnelle.

A
  • Cependant, il y a une faiblesse à cette méthode lorsque nous posons des questions sur la cause et l’effet
  • Il y a deux problèmes lorsqu’on déclare la corrélation comme étant causale :
    1) La direction et l’effet (qu’est-ce qui fait quoi?)
    2) Le problème de la troisième variable – la présence d’une variable étrangèrequi peut être la cause de la relation observée (ce qu’on appelle une variable parasite)
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10
Q

Qu’est-ce que le concept d’association

A
  • Le concept d’association stipule qu’il est nécessaire de faire le lien entre une cause et son effet de sorte que dès que la cause est présente, l’effet doit être présent également
  • S’il existe des conditions dans lesquelles la cause présumée ne produit pas l’effet souhaité, le concept d’association ne s’applique pas et le modèle théorique doit alors être révisé (en d’autres termes, l’hypothèse n’est pas soutenue par les données)
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11
Q

Qu’est-ce que le concept d’isolation?

A
  • Le concept d’isolation exige qu’aucune autre cause possible ne puisse être présente en même temps que la cause présumée
  • Cette notion d’isolation est extrêmement importante dans ce contexte, car elle implique que le chercheur doit s’assurer que la variable indépendante manipulée est la seule candidate plausible pour jouer le rôle de « cause »
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12
Q

Quelles sont les 3 étapes pour déterminer la causalité?

A

1) Préséance temporelle: La méthode expérimentale adresse l’ordre temporel en manipulant d’abord la première variable, puis en observant si cela a un effet sur la seconde variable qui est présumé être l’effet

2) La covariation de la cause et l’effet: La covariation est démontrée avec la méthode expérimentale lorsque les participants d’une condition expérimentale(e.g. une condition d’exercice) démontrent l’effet (e.g. réduction de l’anxiété), alors que les participants dans la condition de contrôle (e.g. sans exercice) ne démontrent pas d’effet

3) Explications alternatives (variables parasite): Il est nécessaire d’éliminer les explications alternatives plausibles de la relation observée. La méthode expérimentale garde le contrôle des variables parasites en gardant ces variables constantes et en utilisant l’affectation de groupe aléatoire.

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13
Q

Qu’est-ce que l’assignation aléatoire

A
  • Certaines variables sont trop difficiles ou même impossibles à contrôler (e.g.,l’exercice, l’anxiété et la fatigue)
  • Assigner au hasard les gens à deux groupes expérimentaux permettra de réduire l’influence de la variable parasite (la fatigue) sur notre mesure de l’anxiété (VD)
  • En effet, il est supposé que le niveau de fatigue fluctue au hasard d’une personne à l’autre, alors lorsque la taille de l’échantillon devient plus grande, la variable de la fatigue devient égale entre les deux groupes
  • De ce fait, toute différence entre les deux conditions (le groupe expérimental et le groupe témoin) peut être attribuée à la manipulation de l’exercice et non pas à une variable parasite comme la fatigue
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14
Q

Qu’est-ce que la loi des grands nombre?

A

En 1713, Jacob Bernoulli a confirmé ce qui est aujourd’hui connu comme la loi des grands nombres
* Cette loi stipule que plus un échantillon devient grand, plus sa moyenne se rapproche de la moyenne de la population entière, et reflète donc d’une manière plus précise ce qui existe dans le monde réel
* Plus un échantillon est grand, plus précis sont les calculs de probabilités qui y sont associés

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15
Q

Comment contrôler les variables parasites?

A
  • Une assignation aléatoire a été effectuée, ce qui a permis de contrôler les variables parasites
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16
Q

exemple de détermination de la causalité (exercice et anxiété)

A

1) Préséance temporelle
* La variable indépendante a été manipulé (Groupe 1 = niveau 1 : exercice 1 heure par jour; Groupe 2, niveau 2 = pas d’exercice) avant que la variable dépendante ne soit mesurée (niveau d’anxiété)
2) La covariation de la cause et l’effet
* L’effet hypothétique (diminution de l’anxiété) a été observé seulement dans le groupe qui a reçu l’intervention “exercice” (niveau 1 de la variable indépendante), et non dans le gorupe contrôle qui n’a reçu aucune intervention (niveau 2 de la variable indépendante)
* Le concept de la préséance temporelle et la covariation de la cause et l’effet satisfont aussi le concept d’association discuté plus tôt et dans votre manuel

3) Explications alternatives
* Imaginons que les chercheurs croient que le statut socioéconomique aurait aussi pu expliquer la reduction du niveau d’anxiété
* Il est peu probable que cela ait affecté les résultats observés; les chercheurs ayant employé la méthode d’assignation aléatoire, et avec un échantillon assez grand, les différents niveaux de statuts socioéconomiques des participants se sont uniformément répartis entre les deux groupes
* Il se pourrait toutefois que les personnes qui allaient s’entraîner au gym à chaque jour ont interagi avec des personnes amicales
* Cela pourrait donc être dû au fait que les gens dans le groupe exercice ont eu davantage de contact social et donc, par conséquent, ont réduit leur anxiété – et que l’exercice n’a eu aucun effet!
* Ceci serait un cas où les expérimentateurs n’auraient pas réussi à isoler correctement la variable exercice, comme discuté plus tôt et dans votre manuel
* Pour être certains que les observations de réduction de l’anxiété sont causées par l’intervention d’exercice et non pas par une variable parasite telle que les contacts sociaux, les chercheurs pourraient répéter l’expérience et s’assurer que les deux groupes reçoivent le même niveau de contact social associé à l’intervention
* Une façon de faire serait de faire en sorte que le groupe contrôle (groupe 2 / niveau 2 de la variable indépendante) reçoive une intervention identique au groupe excercice (niveau 1 de la variable indépendante) mais où le degré d’exercice est différent
* Dans cet exemple, le groupe 1 / niveau 1 recevrait la même intervention que dans l’expérience originale, et le groupe 2 / niveau 2 devrait également se rendre à une séance d’entraînement au gym, mais aurait seulement à marcher tranquillement pendant la même durée - En d’autres termes, le second groupe s’exercera à une
intensité beaucoup plus faible
* Ainsi, chaque groupe aura reçu la même quantité de contact social au gym, et cette variable parasite est donc égale dans chaque groupe
* Les deux groupes ne diffèrent systématiquement qu’au niveau d’intensité de l’exercice
* Si les résultats originaux sont répliqués et que le groupe 1 / niveau 1 démontre encore une fois une réduction du niveau d’anxiété après
l’intervention en comparaison au groupe 2 / niveau 2, les chercheurs peuvent conclure que l’explication alternative du contact social n’est pas responsable des effets observés
* Les chercheurs peuvent maintenant être plus confiants de la relation de cause à effet entre l’exercice de haute intensité et la diminution de l’anxiété

17
Q

vrai ou faux, il y a des risques à prendre des décisions fondées sur des recherches corrélationnelles?

A

vrai

18
Q

Qu’est-ce que l’opérationnalisation de la VI?

A
  • En se basant sur les hypothèses formulées (plan conceptuel), le chercheur doit concrétiser les concepts inclus dans sa théorie, c’est-à-dire qu’il doit les opérationnaliser pour qu’ils deviennent manipulables et mesurables (plan concret)
    Variable opérationnalisable: Qui peut être traduite en des termes empiriques et soumise à un plan de recherche permettant l’observation objective et/ou la manipulation expérimentale
  • Il est possible que les variables indépendantes de
    la théorie et leur opérationnalisation soient presque identiques

Quand les variables indépendantes de la théorie et leur opérationnalisation ne sont pas identiques

  • L’opérationnalisation d’une variable indépendante nécessite de choisir une manière de traduire un concept en une manipulation concrète qui consiste en une bonne représentation du concept sous-jacent
  • Des variables telles que « l’agression », « l’attention visuelle » et « l’estime de soi » doivent être définies en fonction de la méthode utilisée pour que l’on soit capable de les mesurer et de les manipule
19
Q

vrai ou faux, le stress est un bon concept d’operationnalisation?

A

faux, C’est un concept trop général.

20
Q

Qu’est-ce que la validité théorique?

A
  • La validité théorique concerne la relation entre les variables qui ont été manipulées/opérationnalisées et les concepts théoriques reliés à l’hypothèse de recherche
21
Q

comment l’opérationnalisation peut influencer la validité théorique?

A
  • Quand la variable manipulée ne représente pas de manière précise le concept théorique à l’étude, on dit que l’étude a une faible validité théorique
  • Lorsque l’opérationnalisation des variables est mal effectuée, cela peut avoir un effet important sur la validité théorique de l’étude.
22
Q

Définition de validité interne?

A

validité de l’étude en soi (ecq je manipule ce que je pense manipuler, ecq mes résultats sont bons)
* Même si un chercheur croit avoir correctement opérationnalisé la variable indépendante, la variable indépendante choisie pourrait ne toujours pas avoir d’impact sur la variable dépendante
* Est-ce que le chercheur est certain que les différences obtenues pour la variable dépendante sont attribuables à la manipulation de la variable indépendante, et non pas à une autre variable parasite quelconque?
* En examinant la validité interne, il est essentiel de s’assurer que les différences observées pour la variable dépendante sont en réalité attribuables à la manipulation de la variable indépendante et non à d’autres facteurs (ex : variables parasites)
* Quand la manipulation de la variable indépendante n’a pas d’impact sur la variable dépendante, mais qu’une différence est détectée pour la variable dépendante à cause d’une variable parasite, on dit que l’étude a une faible validité interne.

23
Q

Définition de la validité externe?

A
  • Ce type de validité fait référence au degré avec lequel les résultats d’une étude peuvent être généralisés à d’autres contextes et populations
  • Quand les résultats d’une étude ne peuvent pas être généralisés à l’extérieur du laboratoire, on dit que l’étude a une faible validité externe
    en dehors du laboratoire, effet existe seulement dans le labo.
24
Q

Comment garantir la qualité d’une opérationnalisation?

A

1) Consulter la littérature existante
* Des techniques ayant déjà été découvertes et qui ont été répliquées à plusieurs reprises sont une bonne option
* Pouvez compter sur le travail des années antérieurs

2) Créer ses propres moyens de manipuler la variable indépendante
* Ceci est beaucoup plus difficile et nécessite plus de planification
* Cette nouvelle mesure devrait être basée sur des théories existantes qui permettent au chercheur de prédire l’effet de la manipulation
* Le chercheur doit donc d’abord performer une étude pilote pour vérifier l’efficacité de la manipulation avec un petit groupe de personnes
* Suite à l’étude, des entrevues adéquates avec les participants peuvent également aider le chercheur à déterminer si sa manipulation a fonctionné
*un concept complètement nouveau.

25
Q

il existe 2 type de variables dépendantes, lesquels + explication?

A

conceptuelles : le concept général.
opérationnelle: échelle standardisé. la variable opérationnalisée.

26
Q

exemple de bonnes et mauvaises opérationnalisation.

A

bon:
Fréquence cardiaque au repos
Quel score de stress sur une
échelle de 1 à 10
La dose de pillules contre l’anxiété que vous prenez
Mauvais:
Un sentiment d’anxiété
Un regard irrité
Le nombre de fois par semaine qu’un individu pleure de frustration

27
Q

Les différentes propriétés d’une bonne VD. (3)

A

1) Elle est fiable: La variable est très peu affectée par les fluctuations autres que la mesure d’intérêt
* Supposons que les participants ont reçu un grand bol peu profond contenant de la bière
* Vous leur demandez de verser la bière dans un verre d’une once avant de la boire
* Vous mesurez la masse du bol avant et après la séance expérimentale

2) Elle est sensible: La variable est sensible au moindre changement du phénomène qu’elle tente de mesurer
* Supposons que vous avez mesuré le nombre de verres d’une once de bière que les gens ont bu
* Vous leur donnez trois verres d’une once
* Vous testez les gens qui boivent régulièrement de l’alcool

3) Elle est valide: La variable est directement liée au phénomène à l’étude
* Supposons que vous avez demandé à des gens d’aller chercher de la bière provenant d’un baril, mais ils avaient besoin d’incliner le fût pour accéder au flux de la bière
* Vous mesurez le poids du baril de bière avant et après

28
Q

Qu’est-ce qu’une variable médiatrice?

A
  • Une variable médiatrice représente un mécanisme ou un processus non-observé par lequel la variable indépendante peut influencer la variable dépendante
  • Lorsqu’ils considèrent l’impact qu’une variable indépendante manipulée et isolée a sur une variable dépendante, les chercheurs doivent toujours se demander : « quel est le mécanisme? »
  • Parfois, le « mécanisme » exerçant son influence sur la variable dépendante est une variable médiatrice latente (i.e., pas directement vue)
  • Puisque la variable médiatrice n’est pas directement mesurée, elle doit nécessairement être identifiée d’avance dans la théorie ou dans les hypothèses de recherche
29
Q

Qu’est-ce qu’une variable modératrice?

A
  • Une variable modératrice est une variable qui divise la variable
    indépendante en sous-groupes pour lesquels l’influence sur la variable dépendante est différente
  • En d’autres termes, l’effet de la variable indépendante n’est pas le
    même pour les différents niveaux de la variable modératrice
  • Un exemple commun que les chercheurs doivent considérer est si la manipulation de la variable indépendante affecte les hommes et les
    femmes différemment, et donc produit un impact différent sur la
    variable dépendante
  • Dans ce cas, la variable modératrice est le sexe des participants
  • La variable « stratégie » (i.e., stratégie spatiale ou stratégie
    réponse) agit comme variable modératrice
  • L’effet de manipulation de la variable indépendante (entraînement
    de jeux vidéo, en comparant le volume de l’hippocampe avant et
    après l’entraînement) dépend de si les participants utilisent la
    stratégie spatiale ou réponse
30
Q

quelles sont les deux types de variables récoltées.

A
  • Les variable qualitatives: Les variables qualitatives sont des mesures qui ne sont pas conceptualisées par des chiffres. E.g. entrées de journal, des sondages à questions ouvertes, des entrevues et des observations non-structurées, l’identité politique
  • Les variable quantitatives: La recherche quantitative recueille des données sous formenumérique qui peuvent être mises dans un ordre de classement, ou mesurées en unités de mesure. Ce type de données peut être utilisé pour construire des graphiques et des
    tableaux de données brutes.
  • Les variables qualitatives et quantitatives sont représentées par différents niveaux de mesure - dont nous discuterons prochainement
31
Q

combien de mesure de niveau existe-il?

A
  • Il existe quatre niveaux de mesure qui diffèrent selon ce que l’unité de mesure représente: 1) nominal ou catégoriel, 2) ordinal, 3) à intervalles et 4) avec proportions (ou ratio)
  • Une unité est une simple unité de mesure qui a une valeur spécifique et qui peut être comparée à d’autres valeurs
  • Par exemple, pour l’âge, une unité de mesure peut être conceptualisée par les années, et une valeur donnée (par exemple 40 ans) peut alors être comparée à une autre (par exemple 70 ans
32
Q

définition mesure nominale:

A
  • Les chiffres assignés par le chercheur (par exemple, libéral = 1 ou
    conservateur = 2) servent uniquement à différencier les catégories;
    ils ne représentent aucune quantité d’une propriété et ne peuvent
    donc pas être additionnés, soustraits, multipliés et divisés
  • Fonction du niveau de mesure: comparer et classifier
  • Opérations mathématiques: aucune
33
Q

définition mesure ordinales:

A
  • Les mesures ordinales peuvent être placées en ordre afin de
    représenter une diminution ou une augmentation d’une valeur
  • Exemple: il est possible de classifier les joueurs de hockey selon leur niveau d’habileté: excellent, bon, moyen, etc.
  • À noter, ce niveau de mesure ne permet pas de déterminer
    l’amplitude de la différence entre deux unités puisque la distance
    entre les unités n’est pas égale
  • Utilisations courantes des mesures ordinales: les échelles mesurant
    les attitudes, les motivations et les opinions
  • Les mesures ordinales regroupent des éléments dans des catégories distinctes qui sont organisées hiérarchiquement
  • Fonction du niveau de mesure: assigner une position
  • Opérations mathématiques: Plus grand ou plus petit que
    ex: Les valeurs d’une mesure ordinale ont une hiérarchie
34
Q

Définition mesure à intervalle:

A
  • Les chiffres associés à une mesure à intervalles déterminent si une catégorie possède plus de propriétés qu’une autre
  • Par rapport aux mesures ordinales, les mesures à intervalles possèdent des intervalles égaux
  • Dans une mesure à intervalles, le ‘zéro’ est arbitraire et ne représente pas l’absence de ce qui est mesuré
  • E.g. les tests d’intelligence sont basés sur une mesure à intervalles
  • Fonction du niveau de mesure: Comparer une quantité
  • Opérations mathématiques: Addition et soustraction
35
Q

définition mesure avec proportions:

A
  • Les mesures avec proportions (ratio) possèdent toutes les
    caractéristiques des mesures à intervalles mais, en plus, elles
    possèdent un zéro absolu
  • Ils permettent de déduire si une valeur a deux fois plus de propriétés qu’une autre (proportion)
  • E.g. une personne de 100 kg est deux fois plus lourde qu’une autre de 50 kg; le temps de réaction d’une personne de 100 millisecondes est la moitié de la valeur de 200 millisecondes
  • Une valeur de 0 représente une absence de poids ou de temps de
    réaction
  • Fonction du niveau de mesure: Comparer des proportions
  • Opérations mathématiques: Addition, soustraction, multiplication et
    division
36
Q

quelles mesures fait partie de quelle variables? (quali/quanti)

A

Les mesures nominales ou catégorielles = Qualitative
Les mesures ordinales = Qualitative*
Les mesures à intervalles = Quantitative
Les mesures avec proportions (ratio) = Quantitative
*Certains considèrent l’échelle ordinale comme quantitative à des
fins pragmatiques