Cours 6 - Concepts de la validité (biais and stuff)

Question 1

Quelles sont les 3 étapes de la recherche

Answer 1

1. Choix de la population et de l’échantillon.
2. Tester des hypothèses (à priori)
3. Construire la méthodologie de l’étude

Question 2

Comment se définit la validité externe?

Answer 2

Les résultats d’une étude peuvent être appliqués à des gens hors de l’échantillon (dans la population) ou proche de la pratique réelle

Question 3

Comment avoir une bonne validité externe?

Answer 3

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

Question 4

Comment limiter des erreurs d’échantillonage

Answer 4

Randomisation au recrutement

Large échantillon

Sélection de participants de plusieurs sites de recrutement

Répliquer l’étude avec de nouveaux échantillons

Question 5

Quel est le défi de la randomisation au recrutement?

Answer 5

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)

Question 6

Vrai ou faux: Dans la pratique, la randomisation de recrutement est très fréquente

Answer 6

Faux, on utilise plus des échantillons de convenance

Question 7

Comment obtenir une bonne validité écologique?

Answer 7

Considérer l’endroit, la procédure et le temps et s’assurer que les conditions de l’étude soient similaire aux conditions de pratique

Question 8

Comment s’assurer que l’étude correspond à notre population

Answer 8

Critères d’inclusion, exclusion, quels praticiens ont exercé l’intervention, le lieu d’application,

Question 9

Définir la Validité de conclusion statistique (VCS)

Answer 9

La précision de la conclusion de l’analyse statistique

Valeur p

Question 10

Quels biais peuvent fortement affecter la VCS?

Answer 10

La puissance statistique

Le Fishing

Question 11

Pourquoi le Fishing est un problème?

Answer 11

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)

Question 12

Comment limiter le fishing

Answer 12

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

Question 13

Vrai ou faux: Il est correct d’explorer les données sur de nouvelles pistes, mais elles doivent être présentées comme conclusions exploratoires

Answer 13

Vrai, si ne sont pas présenté comme conclusion de l’étude

Question 14

Vrai ou faux: La puissance est définie comme étant la taille d’échantillon nécéssaire pour détecter une différence

Answer 14

Faux, c’est la capacité d’une étude à détecter une différence

Question 15

Une étude qui ne présente pas de différence significative peut s’expliquer par?

Answer 15

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

Question 16

Qu’est-ce qu’une erreur de type B ou 2

Answer 16

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

Question 17

Qu’est-ce qu’une erreur de type 1

Answer 17

Rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie (Dire qu’il y a différence sig alors qu’il n’y en a pas)

Question 18

Qu’est-ce qu’est la validité interne?

Answer 18

Le niveau de confiance avec lequel on peut considérer que les résultats de l’étude sont non-biaisés

Atteste de la qualité méthodologique

Question 19

Nommer des exemples de biais qui peuvent interférer avec la VI

Answer 19

• 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)