cours 2: Flashcards

1
Q

qu’est-ce qu’une variable ?

A

Une variable est un facteur qui varie. Une variable est le contraire d’une constante, qui ne varie pas ou très peu.
Exemple : presque tous les phénomènes sont susceptibles de varier chez un individu ou d’un individu à l’autre (le poids, la couleur des yeux, la perception, l’intelligence, les goûts, le désir, les besoins, les pulsions).

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2
Q

variable indépendante

A

Variable qui est censée expliquer les variations d’une autre variable

La variable indépendante est celle qui fait varier la variable dépendante.
➢ VI est soit INVOQUÉE (créées par la nature) ou PROVOQUÉE (créées par le chercheur)
➢ Une VI est soit INTRASUJETS (tous les participants ont tous les niveaux) ou INTERSUJETS (un seul niveau par participant).

EXEMPLE: Les activités sexuelles (variable dépendante) varient en fonction de l’âge (variable indépendante).

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3
Q

variable dépendante

A

Variable dont on cherche à expliquer les variations sous l’influence de la VI

La VD est la variable qui varie en fonction de la VI; c’est l’effet. Par définition, la VD est toujours invoquée (elle n’est pas manipulée).
NOMBRE DE VDs
 On peut avoir plusieurs VDs différentes.
p.ex., performances de raisonnement et temps de réponse

NIVEAUX DE LA VD
 La VD peut aussi avoir des niveaux, il faudra ajuster les analyses statistiques. p.ex., aider ou pas aider autrui dans une tâche (2 niv.)
19

EXEMPLE: Les activités sexuelles (variable dépendante) varient en fonction de l’âge (variable indépendante).

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4
Q

la variable indépendante provoqué

A

✓ Directement créée et manipulée par le chercheur.
✓ Modalités construites de toute pièce par le chercheur.
Ce sont des stimulations expérimentales provenant de l’environnement, une construction particulière de l’environnement physique et/ou social.
 Exemples : présence/absence de traitement; tâche possible/impossible; sexe de l’expérimentateur homme/femme.

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5
Q

la variable indépendante invoqué

A

✓ Prise en compte de caractéristiques intrinsèques de la population ou de l’environnement.

On ne peut pas créer de modalités, les construire ou les modifier par notre simple volonté. On peut uniquement sélectionner parmi les critères existants, ceux qui nous intéressent, et effectuer des comparaisons selon ces critères.

 Exemples: femme vs homme; victime de violence vs non-victime; 11-12 ans vs. 15-16 ans.

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6
Q

valeur indépendante inter-sujets

A

Les groupes de participants sont associés à des modalités différentes de la VI (groupes
indépendants)

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7
Q

valeur indépendante intra-sujets

A

Les participants sont associés à toutes les modalités de la VI (mesure répétée), ils font la même activité

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8
Q

les avantages et inconvénients des groupes indépendants

A

AVANTAGES:
 Chaque score est indépendant des autres (aucune contamination)
 Pas d’effet de pratique ou de fatigue
 Utile pour déterminer l’efficacité de deux traitements, deux méthodes

INCONVÉNIENTS:
 Différences individuelles: va affecter l’explication des liens entre les variables

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9
Q

les groupes indépendants

A

Importance de l’équivalence des groupes
- par variation au hasard
- par constance
- par variation systématique avec appariement

  • Utilisation de groupes contrôle
  • Groupe qui n’est pas soumis à la VI (ou qui est soumis au niveau zéro de la VI) - Groupe placebo
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10
Q

avantages et inconvénients des mesures répétées

A

intra sujets
AVANTAGES:
- Nécessite moins de participants: tout le monde fait tout les conditions
-Élimine le problème des différences individuelles

INCONVÉNIENTS:
- Perte de participants (pouvant causer des biais)
- Durée de l’expérience
- Facteurs externes affectant le participant entre les séances (historique, maturation)  Effet de l’ordre (Effet de pratique ou de séquence; Effet résiduel)

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11
Q

solutions possibles pour les mesures répétés

A
  • Randomiser l’ordre des conditions
  • Randomiser les stimuli
  • Augmenter la durée de la pause entre les conditions
  • Contrebalancer les conditions ou les stimuli
  • Changer pour un plan à groupes indépendants
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12
Q

l’importance de bien opérationnaliser

A

L’opérationalisation consiste à rendre observable et mesurable le concept qu’on veut étudier.
- Choisir des representations concrètes du concept

Ex. 1: Est-ce que le temps d’activité physique affecte le QI des enfants?
Ex. 2: Est-ce qu’une humeur triste affecte le rendement scolaire d’un enfant?
- Qu’est-ce qu’on peut faire pour manipuler cette variable? Comment la rendre concrète

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13
Q

comment observer la bonne conceptualisation de nos variables

A
  • Regarder dans la littérature comment ces variables sont normalement conceptualisées
  • Vérification de la manipulation
    °Test pilote: s’assurer que la manipulation représente bel et bien le concept
  • Utiliser des mesures validées et fiables.
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14
Q

les variables médiatrices

A

Les variables médiatrices permettent de répondre à:
- “comment?” ou “pourquoi?” X cause Y ?

Variable qui explique le mécanisme par lequel la VI agit sur la VD

Elle est à la fois dépendante et indépendante Variable qui dépend de la variable indépendante et qui affecte
la variable dépendante
Exemple : Les activités sexuelles (variable dépendante) varient en fonction du niveau de religiosité (variable intermédiaire) qui dépend lui-même de l’âge (variable indépendante).

ATTENTION : Il peut y avoir plusieurs VMÉD qui contribuent à la relation. Ajoute une valeur explicative à la relation entre la VI et la VD. Chacune va ajouter une explication de plus à ce lien

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15
Q

la variable modératrice

A

Les variables modératrices permettent de répondre à:
 “quand?” ou “pour qui?” X cause Y

Variable qui change la direction ou la force d’une relation entre une VI et une VD.
- L’effet de la variable indépendante dépend du niveau d’une autre variable. Montre qui a l’effet du lien
- Exemple: Vous examinez l’effet des conflits interparentaux sur les niveaux de détresse psychologique des adolescents, mais vous voulez savoir si celui-ci diffère en fonction du genre.

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16
Q

la causalité

A

Trois critères permettent d’identifier la causalité:
La covariation
-La cause et l’effet sont corrélés: le fait d’être corréler ne veut pas dire qu’un cause l’autre

La précédence temporelle
- La cause précède l’effet

L’élimination d’explications alternatives
 Aucune autre variable que celle mesurée (la cause)

17
Q

la causalité implique deux éléments importants pour l’élaboration de la métho :

A
  1. Il faut s’assurer que la VI est réellement impliquée dans la manipulation.
  2. Il faut s’assurer que les autres causes sont éliminées avec la manipulation. On veut contrôler le plus possible, le reste est mis dans les limites
18
Q

validité interne

A

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.

19
Q

validité externe

A

Capacité de la méthode à produire des conclusions généralisables au-delà du contexte de l’expérience.

20
Q

les menaces à la validité interne ; les variables de confusion

A

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

21
Q

variable de confusion: sélection des sujets

A

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

22
Q

variable de confusion: perte de sujets

A

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 socio-démographique
23
Q

variable de confusion: perte différentielle de sujets

A

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 socio-démographiques; Répartition aléatoire des groupes

24
Q

variable de confusion: fluctuation de l’instrument de mesure

A

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 procédures

25
Q

variable de confusion: attentes du sujet

A

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

26
Q

variable de confusion: attente du chercheur (prophétie autoréalisante)

A

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.

27
Q

variable de confusion: effet résiduel

A

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

28
Q

variable de confusion: la maturation

A
  • Les réactions du sujet peuvent avoir changé dû au fait de son développement, son évolution normale en cours d’expérimentation.
  • Exemple: Thérapie ou rémission spontanée
     * Solution: plan expérimental (groupe témoin/contrôle)
29
Q

variable de confusion: facteurs historique

A

Changements divers dans la vie des sujets qui interviennent en cours d’expérimentation.
Exemple: Une chercheure veut évaluer l’impact d’une campagne de sensibilisation au VIH dans le Tiers-Monde.
Entre la campagne et la mesure – Tsunami.
* Solution: plan expérimental (groupe témoin/contrôle)

30
Q

comment réduire ou contrôler la variance secondaire

A

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.

  1. 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.
  2. Garder constante une source de variance secondaire
    Exemples: Heure dans la journée. Température. Sexe de l’expérimentateur (Idem, labo)
  3. 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)
  4. Sélection de caractère fixes
    Exemple: Ajout de critères d’inclusion et d’exclusion = hommes de 25 à 29 ans d’origine caucasienne
  5. 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).
  6. 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.
  7. 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.

 Si le risque de contamination est évident, mais que le contrôle est impossible, parce que…
* Non déontologique
* Techniques / technologie actuelles ne le permettent pas
 On peut:
* Mettre la recherche de côté, et espérer que le problème puisse être contourné un jour
* Faire la recherche quand même, et mentionner lors de publication les problèmes non résolus

31
Q

facteurs qui atténue la validité externe

A

La validité d’échantillonnage
 Caractéristiques de l’échantillon (degré de représentativité)  Âge, sexe, éducation, sévérité, comorbidité
 Utilisation de sujets étudiants, volontaires, animaux

La validité écologique
 Caractéristiques des stimuli de l’étude
 Milieu (Hôpital d’enseignement universitaire vs. Clinique privée)  Thérapeute (Étudiant en formation vs. Professionnel)

32
Q

la validité d’échantillonnage

A
  • Représente à quel point l’échantillon utilisé est représentatif de la population d’intérêt.
  • Validité échantillonnale maximale si échantillon probabiliste (c.-à-d., au hasard)
  • Implique de tirer au hasard les membres de la population accessible et les membres de l’échantillon…
33
Q

validité écologique

A
  • Représente à quel point le contexte expérimental est représentatif du contexte d’intérêt.
  • La situation d’obtention des données doit être représentative du contexte à laquelle on souhaite
    généraliser les résultats.
  • Le degré de validité écologique est très difficile à évaluer (p.ex., Quel questionnaire se rapproche le plus du réel?)
34
Q

relation entre la validité interne et externe

A
  • La validité interne a préséance sur la validité externe; condition essentielle mais non suffisante
  • L’importance accordée à chacune varie en fonction des questions de recherche
  • Doit maintenir un juste milieu; on ne peut tout contrôler à l’intérieur d’une même étude