Cours 6 - Concepts de la validité (biais and stuff) Flashcards
Quelles sont les 3 étapes de la recherche
- Choix de la population et de l’échantillon.
- Tester des hypothèses (à priori)
- Construire la méthodologie de l’étude
Comment se définit la validité externe?
Les résultats d’une étude peuvent être appliqués à des gens hors de l’échantillon (dans la population) ou proche de la pratique réelle
Comment avoir une bonne validité externe?
Offrir des conditions expérimentales proche de la pratique réelle (validité écologique*)
Avoir un échantillon représentatif de la population (pour toutes les variables étudiées)
Implique ne pas faire d’erreur d’échantillonnage car nos conclusions ne pourront pas s’appliquer à la population
Comment limiter des erreurs d’échantillonage
Randomisation au recrutement
Large échantillon
Sélection de participants de plusieurs sites de recrutement
Répliquer l’étude avec de nouveaux échantillons
Quel est le défi de la randomisation au recrutement?
Il faudrait choisir au hasard parmi tous les individus appartenant à la population ciblée (ex: tous les paralysés cérébraux du monde)
(plus facile si la population est ex: tous les employés de dunder mifflin, on sait c’est qui et on y a accès à tous)
Vrai ou faux: Dans la pratique, la randomisation de recrutement est très fréquente
Faux, on utilise plus des échantillons de convenance
Comment obtenir une bonne validité écologique?
Considérer l’endroit, la procédure et le temps et s’assurer que les conditions de l’étude soient similaire aux conditions de pratique
Comment s’assurer que l’étude correspond à notre population
Critères d’inclusion, exclusion, quels praticiens ont exercé l’intervention, le lieu d’application,
Définir la Validité de conclusion statistique (VCS)
La précision de la conclusion de l’analyse statistique
Valeur p
Quels biais peuvent fortement affecter la VCS?
La puissance statistique
Le Fishing
Pourquoi le Fishing est un problème?
Car cela signifie creuser pour des conclusions positives qui ne sont pas comprises dans les hypothèses initiales et pour lesquelles le calcul de taille d’échantillon nécéssaire est maldapté
On augmente le risque d’erreur de type 1 (Indiquer une différence significative la ou il n’y en pas)
Comment limiter le fishing
Effectuer une autre étude pour tester la nouvelle hypothèse
Choisir des procédures statistiques qui prennent en compte des analyses multiples (avec leurs corrections comme bonferroni)
Vérifier si les résultats correspondent à l’hypothèse de départ
Vrai ou faux: Il est correct d’explorer les données sur de nouvelles pistes, mais elles doivent être présentées comme conclusions exploratoires
Vrai, si ne sont pas présenté comme conclusion de l’étude
Vrai ou faux: La puissance est définie comme étant la taille d’échantillon nécéssaire pour détecter une différence
Faux, c’est la capacité d’une étude à détecter une différence
Une étude qui ne présente pas de différence significative peut s’expliquer par?
Taille d’échantillon insuffisante (manque de pussance)
Perte de participants (mort ou ont quitté)
Recrutement insuffisant
Tout simplement pas de différence
Le hasard (risque alpha 0,05)
Taille de l’effet insuffisante
Qu’est-ce qu’une erreur de type B ou 2
Conclure qu’il n’y a pas de différence alors qu’il y en a une
ou
Accepter hypothèse nulle alors qu’elle est fausse
Qu’est-ce qu’une erreur de type 1
Rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie (Dire qu’il y a différence sig alors qu’il n’y en a pas)
Qu’est-ce qu’est la validité interne?
Le niveau de confiance avec lequel on peut considérer que les résultats de l’étude sont non-biaisés
Atteste de la qualité méthodologique
Nommer des exemples de biais qui peuvent interférer avec la VI
- Biais de maturation (chez enfants caractéristique pas développé)
- Biais de sélection (groupes trop peu similaires, la différence observée n’est pas nécéssairemnt due au Tx)
- Biais de maturation (changement dans le temps avec guérison ou processus normal)
- Facteurs historiques (évènements)
- Régression à la moyenne
- Biais d’attrition
- Effet Hawthorne (effet de motivation et de la conscience du test)
- Effet de test
- Outil de mesure
Effet Pygmalion
(amélioration des performances en lien avec une croyance en son succès)
