Cours 5 Flashcards
Plans de recherche expérimentaux –>les caractérsitiques IMPORTANTES
Trois caractéristiques!!!!
Plans de recherche expérimentaux →plans avec la plus grande validité interne pcq ils ont ces 3 caractérsitiques **EXAMEN
- Manipulation de la variable indépendante
VI = toujours manipulées (cours 3)
deux types de VI soit invoquée soit manipulée
→ invoquée c’est une variable déjà présente chez l’individu, variable intrinsèque
→ dans devis expérimentaux c’est toujours manipulé → on crée une variable, c’est contrôlé exclusivement par le chercheur, fait en sorte qu’on peut avoir la deuxième condition - Répartition aléatoire des participants entre différents
groupes
Deux groupes ou plus
Généralement présence d’un groupe qui ne reçoit pas
l’intervention (groupe contrôle)
Les participant.e.s ont une chance égale d’être dans un groupe ou l’autre (assignation au hasard)
→Répartition aléatoire des participants entre différents groupes: on peut au HASARD distribuer notre échantillon dans ces groupes là dans ces conditions la, créées par le chercheur → dans la majorité des plans ce qu’on veut faire c’est créer au moins deux groupes, un groupe qui ne reçoit pas l’intervention (groupe contrôle) et un groupe qui reçoit l’intervention - Contrôle (quasiment) parfait de l’influence des variables parasites
→ cette caractéristique est induite par les deux premières → controle parfait donc seulement influence de la variable étudiée et non variable parasites
Validité interne c’est quoi
Degré de confiance par rapport au fait que les résultats obtenus sont attribuables aux variables manipulées par le chercheur.
Les effets observés sur la variable dépendante sont dus à la variable indépendante
Variables parasites
Variables parasites (variables extérieures de la recherche qui peuvent être responsables des résultats obtenus et générer une explication rivale) = menace à la validité interne
types de menace à la validité interne noms
- Expérience vécue par les participants
- Maturation
- Régression vers la moyenne
- Fluctuation de l’instrument de mesure
- Perte de participants
. Expérience vécue par les participants
Consiste à tous les événements, extérieurs à une recherche donnée, qui s’inscrivent dans l’existence des sujets et qui modifient le comportement des sujets dans le cadre même de cette recherche.
surtout quand on est dans un devis longitudinal, un individu qui participe ou pas, va de toute facon vivre certaines expériences qui vont ou non influencer ma variable dépendante, le passage du temps, le fait de vivre certaines expériences peut faire varier la VD
→ la plus grosse menace
→ menace systématique qu’on peut pas présumer absente
→ seule façon de la prévenir c’est le choix du groupe au hasard ?
ex: on fait un prétest, intervention, premier post test 6 mois et ensuite 12 mois
→ test sur nombre de bieres bus quotidiennement → un groupe avec aucune interventio et un groupe avec, on les revoit 6 mois plus tard et 12 mois
→ entre intervention et 6 mois et 6 mois et 12 mois il peut se passer bcp de choses.. ex: on fait intervention et là qq mois plus tard et là la loi par rapport à la dose d’alcool au volant change, va pt influencer comment les gens vont boire et donc les résultats aussi MAIS puisque groupe controle on voit que les deux groupes ça diminue alors c’est proportionnel
Maturation
Variables qui influencent les résultats (VD), mais qui ne
proviennent pas de la VI
Plusieurs années: ex. les phases de croissance, de
vieillissement, développement cognitif
Période mensuelle: ex. les saisons
Période journalière: ex. les rythmes circadiens, niveau de
fatigue, jour de la semaine
→ si on suit une cohorte genre des enfants sur étude longitudinale → enfants vont changer avec âge
→ faut tenir compt que changements peuvent etre dus au changement du temps, et pt pas intervention
ex: alcoolisme → peut changer avec saisons, boit plus en été ou boit plus en hiver pcq temps de fêtes → ex de maturation, du au changement de saison
→ si on fait toujours expériences lundi matin ou vendredi aprem résultats peuvent etre fucker pcq vendredi fckn fatigué de ma semaine alors moins bons résultats aux test cognitifs
→ quesqui se passe dans la vie de la personne que ça va faire en sorte que ça va influencer la variable
Régression vers la moyenne
Scores se rapprochent de la moyenne au fur et à mesure des temps de mesure
Encore plus marquée pour les « extrêmes »
plus un sujet passe des tests plus il a tendance à se rapprocher a la moyenne du groupe
→ les score se rapprochent de plus en plus
→ surtout vrai à cause des extremes, quand on a un score extreme, ya des chances que cette personne soit vrm extreme par rapport au groupe de référence mais en general y’a un problème au niveau de l’instrument de mesure, problème dans la mesure du test (ex: dans premier test le gars répond au test à l’envers donc 1 = absolument et 7= pas du tout aloras que c’est l’inverse et au deuxième test ils catch et le fait bien alors se rapproche de moyenne
temps 1 → y’a des chances que le 1 ça soit une erreur alors se peut tres bien qu’au post test ces gens la se rapprochent de la moyenne
→ moyenne change pcq leurs résultats changent
→ à cause de ça on conclut faussement que dans temps 2 le groupe est significativement mieux alors que c’est erreur
→ ex biere: au pretest yen a pt qui ont sous estimé ou surestimé le vrai nb de bières bu par jour et la au temps deux ils évalue bine le nombre, bin la ça change les données pis on peut pas savoir si c’est à cause de l’intervention ou l’erreur
Fluctuation de l’instrument de mesure
Les instruments de mesure auxquels le chercheur a recours peuvent, au fil de l’enregistrement des données et indépendamment des caractéristiques des réponses en cause, se dérégler.
–> Un polygraphe qui se met à mal fonctionner sans qu’on s’en aperçoive
–> La capacité de l’observateur augmente par apprentissage ou diminue à cause de la fatigue
au fil des temps de mesure, un instrument se met a mal fonctionner
→ certains types d’instruments sont plus à risque, ce qui est questionnaire auto-rapporté ou observation ça peut changer et fluctuer sur la validité
Perte de participants
Diminution du nombre de sujets entre deux mesures
–> Un échantillon dont l’effectif diminue à mesure que se produit la cueillette des données. L’échantillon ne présente alors que plus ou moins la même composition relative et donc les caractéristiques
initiales que le chercheur avait pris soin de constituer au départ.
Enjeux: perte des « extrêmes »
enjeu majeur quand on fait un devis longitudinal
→ plus c’est long moins de gens vont participer → les gens s’engagent à revenir dans 6 mois et 1 an, mais quand c’est gens en situation difficile parfois les gens vont dire quils vont venir mais stuff happens et ils vinennent pas ex: commence avec 150 fini avec 75
→ problématique surtout pcq quand on fait interventions de changement de cpt, ceux qui vont rester c’est souvent pas des gens avec mm caractéristiques que ceux qui sont partis ex ceux qui reste c ceux avec plus de motivation, ceux qui partent c’est les cas les plus graves avec moins de motivation au changement
→ on peut pas savoir avec certitude tho que ceux qui sont partis c’est ceux qui consommaient le plus, on sait pas pk ils viennent pas et alors on peut pas vrm tirer de conclusion tant bonne avec les données
→ on sait paa si différence de moyenne c’est pcq perte de participants ou à cause de l’intervention
L’effet cumulé de différentes menaces à la validité… et how to fix it
on a aucun moyen de savoir c’est quoi le problème, ou pk on a résultat quon a quand on a pas de groupe controle
facon de controler pour ces facteurs la c’est d’ajouter un groupe controle qui est assigné au hasard mm prétest, pas d’intervention et mm post test
→ tout ce qui se passe dans les biais se passe autant dans groupe intervention et groupe contrôle alors la seule différence entre les deux cv etre l’intervention alors résultats sont représentatifs de la variable et non des biais
→ seule manière de controler pour ces variables là
ex: si dans groupe intervention j’ai diminution entre prétest et post test habituellement c’est à cause de l’intervention MAIS ça pourrait etre a cause de biais alors on check le groupe controle, si il a changé aussi alors c’est pas intervention! pcq il a changé malgré pas avoir intervention, s’il a pas changé mais que groupe intervention oui alors c’est intervention
TYPES DE PLANS DE RECHERCHE
EXPÉRIMENTAUX
Transversal (inter-sujets) ou à groupes indépendants
1. Post-test seulement avec groupe témoin
2. Variable indépendante continue ou catégorique
3. Variables concomitantes
4. ATI (attribut et traitement en interaction)
5. Factoriel
Longitudinal (intra-sujets) ou à groupes dépendants
6. Prétest/post-test avec groupe témoin
Post-test seulement avec groupe témoin
- Inclut deux groupes de sujets
–> celui qui reçoit l’intervention ou traitement expérimental
–> celui qui ne le reçoit pas - Les mesures de la VD sont prises après l’application de l’intervention (VI)
- Les sujets sont répartis de façon aléatoire dans les groupes
–> Présomption de l’assignation aléatoire: Les caractéristiques personnelles et autres variables sont distribuées également dans les deux groupes
plan le plus simple
→ x a suivi traitement et ensuite on mesure
→ groupe contrôle pas de traitement et on mesure
→ mesure VD prise direct après intervention
→ quand on distribue au hasard les caractéristiques qui peuvent influencer étude sont réparties dans les deux groupes so ça s’annule genre
ex: Est-ce que la consommation d’alcool influence la note obtenueà un examen de méthodologie de recherche?
–>deux groupes, 1 groupe qui consomme et 1 groupe qui consomme pas, on est divisés au hasard
→hypothèse c’est que ceux qui consomment vont avoir moins bonne note
→ seule diff entre deux groupes C’est alcool ou pas pcq aléatoire, des gens avec petit tolérence, grande tolérance, étudie bcp étudie pas etc est réparti selon la loi du hasard entre deux groupes
→ transversal
Variable indépendante continue ou catégorique
- Inclut plus de deux groupes de sujets
Différentes doses d’un même traitement (continue) ou différents
traitements (catégorique) sont comparés
Possibilité d’avoir un groupe témoin afin de mesurer la VD sans traitement (« baseline ») - Les mesures de la VD sont prises après l’application de l’intervention (VI)
- Les sujets sont répartis de façon aléatoire dans les groupes
Exemple: Quelle est la quantité d’alcool necessaire afin d’influencer la note obtenue à un examen de méthodologie de recherche?
→ pt que à 4 bières y’a résultat différent alors on va faire plus de deux groupes, intensité différente de la manipulation (8 bières vs 4)
ex: question de recherche change comparé à l’autre là c’est pas esque la consommation influence mais plutot quelle quantité d’alcool influence la note..
→ ici on présente les différents niveaux de consommation
Les limites de l’assignation aléatoire
Elle n’élimine pas entièrement les sources de contamination de la validité interne
Variables concomitantes, distribuées de façon aléatoire dans les deux groupes, qui influencent la VD
Surtout quand l’échantillon est petit
→ on a aucun controle sur les variables parasites, on fait juste en sorte statistiquement que y’aura pas d’impact
→ on est pas certain à 100% jamais que tt est good surtout et presque seulement si c’est petit échant. (grand groupe tt se distribue de facon normale (courbe normal) grand groupe au moins 50 personnes par groupe)
→ quand trop petit groupe, le hasard fait pas en sorte que y’a distribution normale alors → prochain devis
Variables concomitantes
Dans ce plan, on ajoute une ou des variables parasites que l’on mesure avant l’intervention (VI), afin de contrôler pour leurs effets.
C = variable continue – il n’y a pas d’hypothèse associée à cette variable (on ne cherche pas à voir l’interaction entre cette variable et le traitement)
on a les niveaux d’intervention (peut etre juste 2 groupes ou plusieurs groupes)
→ les variables concomitantes on va les controler statistiquement
→ quand on a une variable controle, ce quon va faire important comment on sait que c’est ce devis parce que variable est continue et pcq y’a pas d’hypothèse associée à cette variable (ça c’est comment identifier ce devis il va y avoir une variable dememe)
ex: Quelle est la quantité d’alcool necessaire afin d’influencerla note obtenue à un examen de méthodologie de recherche (tout encontrôlant pour le poids des étudiant.e.s)?
–>le poids est vrm un facteur déterminant pour la métabolisation d’alcool alors faut controler pour ça
→ on va enlever cette variance de l’analyse stat
→ on va mesurer poid moyen dans 3 groupes
→ à la lumière du poid moyen on analyse les résultats
→ on regarde résultat obtenu en prenant compte de la moyenne du poids
→ iciquestion porte pas sur l’influence du poids, on va la controler mais on la met pas d’avance dans hypothèse → c’est la variable concomitante
