Cours 8 (mesure/stat) Flashcards
Définition de la mesure
technique d’assigner des valeurs à des objets/événements/observations
Quel est le travail du chercheur?
- Variable bien opérationnalisées
- Outils utilisés mesurent bien variable
- Participants répondent bien aux outils
- On choisit un questionnaire pour avoir une bonne mesure qui définit et qui calcul bien la variable *
Nommer et décrire les fidélités
٠ Fidélité temporelle (si mesure à 2 temps doit être même résultat
٠ Cohérence interne (ensemble des questions doivent être cohérent entre-elles)
٠ Fidélité inter-juge (2 personnes qui perçoivent même chose arrive à même résultat)
Nommer et décrire les validités
٠ Validité apparente: ce que l’instrument semble mesurer (mesure-t-il ce qu’il est réellement supposé mesurer ?)
On la veut forte/faible
٠ Validité de contenu: est-ce que items pertinent à évaluation du phénomène (est-ce que questions posées couvre l’ensemble du contenu ?)
Bonne cohérence interne: validité de contenu surement bonne
٠ Validité de critère: Prédictive et concomitante
٠ Validité de construit: structurelle, convergente et discriminante
Nommer et décrire les 3 types de variables
٠ Nominale: ø valeur quantitative/ordre, seulement une codification, variable dichotomique fait partie ou ø, 1 seul groupe à la fois, analyse stat limité (ex : homme=0, femme=1, etc.)
٠ Ordinale: rang, position, ordre, valeur numérique, peut ø additionner, analyse stat un peu + possible (ex : primaire=1, secondaire=2, cégep=3, université=4)
٠ Continue: distribué sur échelle, interprétable, permet + d’analyse stat (temps à un marathon, score dépression échelle de Beck)
Définition de la statistique
Étude quantitative des phénomènes humains, on fait une double traduction (phénomène → statistique → phénomène)
Qu’est ce qu’un bon modèle statistique?
MAX variance expliquée et MIN celle inexpliquée (présente erreur de manière distribué)
Expliquer les 2 types de statistiques (avec leurs sous-catégories)
Descriptive : décrire variable de l’échantillon et lien observé entre les variables de celui-ci
٠ Unidimensionnelle → 1 donnée (moyenne, écart-type, étendue, etc.)
٠ Bidimensionnelle → 2 données (corrélation de Pearson)
٠ Multidimensionnelle → plsrs données (Alpha de Cronbach)
Inférentielle : créer modèle stat/évaluer capacité à expliquer lien entre variables (variance)
٠ Univariées → 1 variable dépendante (analyse variance/régression, modèle linéaire)
٠ Multivariées → plsrs variables dépendantes (analyse multivariée, équation structurelle)
Nommer les étapes de l’analyse statistique ( CPE VAI )
- Choix des analyses à effectuer
- Préparation des données
- Exploration des données (analyses descriptives)
- Vérification des postulats de base
- Analyse statistique principale (souvent inférentielles)
- Interprétation statistique de nos données
(exemple avec Test-T)
Décrire l’étape: choix des analyses à effectuer (en fonction de…)
En fonction de la variable (nominale/ordinale/continue) et selon le lien (1 temps de mesure ou plusieurs)
Décrire l’étape: Préparation des données
Analyse stat sur logiciel:
a. Entrer données brutes dans base de données
b. Nettoyer base de données (supprimer réponse incomplète/trouver erreur)
c. Calculer VI et VD à partir de réponse aux questions
Décrire l’étape: Exploration des données (analyses descriptives)
Regard superficiel:
٠ Découvrir données descriptives de l’échantillon (si tout correct, intéressant/surprenant)
٠ Peut mené à changer analyse par manque de variabilité/données extrêmes
Décrire l’étape: Vérification des postulats de base
Vérifier si les postulats sont bien répondu → pour voir si l’analyse fonctionne (plupart des analyses en ont)
Décrire l’étape: Analyse statistique principale (souvent inférentielles)
Création modèle stat avec minimum 3 stats:
a. Statistique de test
b. Statistique p (dit quand modèle significatif ou ø)
c. Taille de l’effet (à quel point modèle explique beaucoup/peu sur variance)
Décrire l’étape: Interprétation des données
Quand résultats obtenus → traduit les nombre en phénomène humain (back again)
