Cours 9: recherche corrélationnel Flashcards
caractéristiques des plans corrélationnel
- Aucune manipulation de la variable indépendante; ce qui est mis en relation existe en dehors de l’intervention du chercheur.
- L’assignation aléatoire est impossible.
- Établis le niveau de relations entre les variables, mais pas nécessairement une relation de cause à effet.
Les recherches corrélationnelles examinent les relations entre deux ou plusieurs variables qui ne sont pas manipulées.
On observe et mesure la VD sans manipuler de façon expérimentale la VI.
Par exemple, la relation entre:
- La taille et le poids.
- La quantité de cigarettes vendue par mois et les coûts du système de santé.
- L’agression sexuelle et les symptômes d’anxiété chez la victime.
- La cyberintimidation et la dépression chez les adolescents.
raisons pour utiliser des plans corrélationnels
1) Déontologiques (ou morales)
2) Pratiques (ou technique)
3) Économiques (coût)
4) Améliorer la validité externe
5) Explorer la validité psychométrique d’instruments de mesure
avantages des plans corrélationnels
- Raisons exploratoires; permets d’établir et de quantifier des relations entre variables.
- Très utile lorsque la situation ne se prête pas à une manipulation expérimentale.
- Augmente la validité externe.
- Souvent plus économique.
désavantages des plans corrélationnels
- Menaces à la validité interne.
- Difficile d’établir des relations causales.
corrélation positive
- Lorsqu’une variable augmente, l’autre augmente
- Ex.: Si l’estime de soi augmente, le nombre de partenaires augmente
corrélation négative
- Lorsqu’une variable augmente, l’autre diminue
- Ex.: Si l’estime de soi augmente le nombre de partenaires, diminue
les coefficients de corrélation
La relation entre deux variables peut s’exprimer sous forme de coefficient de corrélation (r)
variables:
- À quel point il est possible de prédire une variable à partir de l’autre.
- Indice variant de -1 à 1:
- -1 et 1 = corrélation parfaite 0 = corrélation nulle
vrai ou faux : Un plan corrélationnel ne donne pas forcément lieu à une analyse avec des coefficients de corrélation..
vrai
Analyse corrélationnelle
Il s’agit d’une procédure statistique qui vise à évaluer la covariation entre deux variables.
plan corrélationnel
Il s’agit d’un plan de recherche qui n’implique pas une manipulation d’une VI. La nature de ce plan permet difficilement l’inférence de causalité entre les variables
la causalité : Trois critères permettent d’identifier la causalité:
La covariation
- La cause et l’effet sont corrélés
La précédence temporelle
- La cause précède l’effet
L’élimination d’explications alternatives
- Aucune autre variable que celle mesurée (la cause)
types de relations associatives
Relation causale
- Relation non-causale
- Association descriptive
- Association reflétant un construit latent Causalité renversée
- Association reflétant une variable confondante
Relations complexes
-Influence réciproque
- Influence d’une variable médiatrice - - Influence d’une variable modératrice
la causalité directe
Toute autre cause possible est éliminée
- Plan experiementale: assignation aléatoire
- Plan corrélationnel: on contrôle pour les variables confondatrices.
A cause B
Association descriptive
Association descriptive
- Corrélation simple entre deux variables.
- Aucune causalité n’est inférée, mais souvent le début d’une théorie ou d’un plan expérimental.
- Souvent, on ne peut pas interpréter une corrélation au-delà d’une association descriptive.
Association reflétant une variable confondante
La relation “causale” semble vraie, mais elle est en fait le résultat d’une autre variable qui n’est pas mesurée.
Association reflétant un construit latent
Les variables sont associées puisqu’elles représentent deux indicateurs d’un même construit.
- On peut examiner si les réponses aux questionnaires reflètent des facteurs communs.
associer car elles sont reliés à un construit, pas parce que l’une cause l’autre
ex: l’affection envers les animaux influence notre attitude envers les lieux d’abattage et la quantité de b-viande consommé
variable de médiation
explique lien entre VI et VD
- causé par la VI
ex: notre âge influence notre religion ce qui influence nos activités sexuelles
variables modératrices
va changer la direction et la force du Lien
ex: les femmes vont vivre plus de détresse lors de conflits
comment améliorer la validité interne
1) Contrôler pour les variables confondantes
2) L’utilisation d’un cadre théorique (p.ex., identification de mécanismes sous-jacents)
3) Création de groupes analogues à ceux utilisés dans le cadre de plan expérimental.
4) S’assurer de l’aspect logique de la relation.
5) Établir une séquence temporelle (plans prospectifs ou longitudinaux)
comment optimiser la validité interne
1) La validité interne → isolation de la relation entre la VI et la VD
- dépend du nombre et de la qualité des variables ajoutées aux analyses.
CONSÉQUENCES
- Beaucoup de variables mesurées
- Beaucoup de participant-es sollicité-es, plus de variables =plus de monde
- Identification de petites tailles d’effet
2) L ’utilisation d’un cadre théorique
- Permet de mettre en lumière les mécanismes pouvant expliquer l’association entre les variables
3) Création de groupes analogues à ceux utilisés dans le cadre de plan expérimental.
- Chercheurs utilisent des participants provenant de groupes déjà existants
- Caractéristiques = VI (invoquée)
- Ex:genre,âge,éducation,etc
- Il faut alors s’assurer que les groupes sont équivalents para raport à d’autres caractéristiques (comme dans un plan expérimental)
Exemple: Est-ce qu’il y a un lien de causalité entre le sexe et le revenu?
- D’autre variables qui pourraient aussi expliquer ce lien: éducation, type d’emploi.
- Alors il faut aussi les mesurer pour être certain de la relation que nous voulons étudier.
4) S’assurer de l’aspect logique de la relation.
5) Établir une séquence temporelle (plans prospectifs ou longitudinaux)
- Permet d’établir un lien de causalité entre VI et VD
Exemple: Est-ce que la motivation au début de l’année prédit le rendement scolaire?
