Définitions Flashcards
Recherche scientifique
Recherche scientifique
Démarche structurée de production de connaissances visant à répondre à des questions
Population cible
Groupe d’individus auquel on veut inférer les résultats de la recherche (de qui on veut parler)
Science
Corpus de connaissances (résultats de recherche + théories) propres à un champ disciplinaire (ex. sexologie, biologie, psychologie), élaborés de manière systématique dans le but d’expliquer un ou plusieurs phénomènes
Concept
Représentation mentale, une abstraction, une idée qui désigne un objet concret (p. ex. table) ou abstrait
Construit
Concept qui décrit un objet abstrait
Théorie
Explications d’un phénomène construites sur la base de résultats de recherche et de processus de la pensée (conceptualisation). « Généralisation abstraite qui présente une explication systématique d’un phénomène et de ses interrelations »
Pertinence sociale
Précision de connaissances sur un phénomène (p. ex. déterminants, mécanismes). Réponse à des enjeux théoriques ou conceptuels, besoin de développement de connaissances qui permettent d’améliorer la compréhension d’un phénomène
Cadre de recherche
Ensemble de concepts et de suppositions qui décrivent les liens entre les concepts. Permet la planification de la recherche et l’interprétation des résultats.
Modèle conceptuel
« représentation générale d’un phénomène », « moins précis qu’une théorie », « pas de proposition de relations entre les concepts/construits ».
Cadre conceptuel
« Résultat de l’agencement des concepts réalisé par le chercheur » (F&G, p.109). Perspective générale pour l’étude de phénomènes qui renvoie à un ensemble de concepts/construits liés logiquement entre eux. Peut-être synonyme de modèle conceptuel.
Cadre théorique
Système de concepts/construits et de relations tirées d’une ou plusieurs théories et qui se rapporte spécifiquement au problème de recherche
Objectif
Intention d’action relative à son problème de recherche
Hypothèse
« énoncé qui postule des relations entre les variables »
Association
Covariation entre deux variables
Relation causale
Lien de cause à effet entre deux variables. Un facteur produit un effet sur l’autre, est une déterminant de l’autre
Variable
Expression d’un concept par le biais d’une mesure
Mesure
Description des propriétés d’un concept
Opérationnalisation
Passage du concept à la mesure
Devis de recherche
Plan de la démarche de collecte et d’analyse des données
Biais
Écart entre ce qu’on observe ou conclu et la réalité. « Toute influence ou action pouvant fausser les résultats d’une étude
Biais de confusion
Erreur susceptible d’intervenir dans l’interprétation de l’association entre le VD et la VI en raison de l’interférence d’autres variables qui n’ont pas été considérées
Validité interne
Capacité d’une étude à produire des conclusions précises concernant les relations analysées
Validité externe
Capacité d’une étude à produire des résultats généralisables à la population cible de l’étude (il n’y a pas de validité externe sans validité interne)
Inférence
Porter un jugement sur l’ensemble de la population à partir d’un sous-ensemble (échantillon)
Représentativité
Capacité d’un échantillon à présenter les mêmes caractéristiques que la population
Marge d’erreur
Étendue des valeurs à l’intérieur de laquelle il est probable de trouver la vraie mesure
Puissance statistique
Capacité d’une étude à prendre une décision statistique (p. ex. se prononcer sur la présence d’une différence ou d’une association)
Non-réponse
Toutes les personnes invitées n’acceptent pas de participer ou encore, certaines de celles qui ont acceptées, n’ont pas répondu à toutes les questions :
- Non réponse complète : absence de participation
- Non réponse partielle : participation, mais informations incomplètes
Pondération
Désigne le fait d’attribuer un poids à chaque répondant en faisant varier le poids en fonction du type de personnes
Questions ouvertes
Dans un questionnaire, désigne des questions pour lesquelles le participant choisit d’y répondre comme il veut
Questions fermées
Dans un questionnaire, désigne des questions avec des choix de réponses
Échelle de Likert
Décrit le degré d’accord avec un énoncé
Désirabilité sociale
Biais engendré par le fait que les participants répondent aux questions selon les attentes perçues (normes)
Qualitative (ou catégorielle) :
o Nominale
: fait référence à des qualités et s’exprime en modalités (ou catégories, attributs)
les catégories n’ont pas d’ordre particulier, pas de hiérarchie (p. ex. genre)
Qualitative (ou catégorielle) :
o Ordinale :
: fait référence à des qualités et s’exprime en modalités (ou catégories, attributs)
: les catégories sont ordonnées de manière à refléter un gradient, une progression (p. ex. catégories de revenu, fréquence d’utilisation de pornographie)
- Quantitative (ou cardinale) :
o Continue :
fait référence à des quantités et s’exprime en valeur
peut être subdivisée indéfiniment (p. ex. distance)
- Quantitative (ou cardinale) :
o Discrète :
fait référence à des quantités et s’exprime en valeur
NE peut PAS être subdivisée en deçà d’une certaine unité (p. ex. nombre d’enfants, revenu)
Validité
La validité d’une mesure renvoie au fait qu’elle produit en moyenne une mesure représentative de la réalité. L’instrument mesure bien le concept qu’il doit mesurer
Validité de construit
Lien entre le construit et la mesure
Validité de contenu
Capacité d’un instrument à couvrir l’étendue d’un concept
Validité de critère
Comparer la mesure avec une autre mesure qui est considérée comme étant une référence (=critère)
Fidélité
La fidélité d’un instrument de mesure fait référence à sa capacité à reproduire le même résultat. L’instrument produira toujours la même mesure sur la même personne dans le même contexte
Fidélité temporelle
Stabilité d’une mesure faite sur la même personne, mais à des moments différents (aussi appelée fidélité test-retest)
Fidélité des formes parallèles
Stabilité de la mesure d’un concept à partir d’instrument différents
Fidélité inter-juges
Stabilité des classifications ou des scores attribués par des intervieweurs ou des évaluateurs
Tendance centrale
Décrit de ce qui est typique de la population ; ce qui se passe « en moyenne ».
-Tendance centrale
Moyenne :
somme des observations divisée par le nombre d’observations
-Tendance centrale
Moyenne pondérée :
toutes les observations pour le calculer de la moyenne n’ont pas le même poids (modifie la contribution relative des observations)
-Tendance centrale
Médiane :
sépare la distribution en deux groupes égaux
-Tendance centrale
Mode :
catégorie ou valeur ayant la fréquence la plus élevée
Mesures de dispersion
Décrit la variabilité autour de la tendance centrale
-Mesures de dispersion
Étendue :
différence entre les valeurs minimale et maximale de la distribution
-Mesures de dispersion
Écart-moyen :
décrit comment, en moyenne, chacune des observations est éloignée de la moyenne
-Mesures de dispersion
Variance :
moyenne des carrés des écarts à la moyenne
-Mesures de dispersion
Écart-type :
racine au carré de la variance
-Mesures de dispersion
Coefficient de variation :
variabilité par rapport à la moyenne
Mesures de position
Situe une valeur relativement à l’ensemble de la distribution (p. ex. centile, tercile, décile, quartile)
Score Z
Exprime un écart à la moyenne qu’on met en relation avec la variabilité (dispersion) dans la population
Erreur-type
Écart-type de la moyenne d’échantillonnage
Intervalle de confiance
Mesure de précision de l’estimation obtenue à partir d’un échantillon (moyenne ou proportion)
Tests d’hypothèse
Permet l’inférence en évaluant si une condition est vraie ou non
Hypothèse nulle
Suppose l’absence d’effet d’un facteur. Elle est notée H0
Hypothèse alternative
Présume l’effet d’un facteur (différence / association). Elle est notée H1
Erreur de type I
Probabilité de rejeter H0 alors qu’elle est vraie en réalité (notée α). Liée au hasard (variabilité inhérente à l’échantillonnage) et au seuil α que l’on compare à la valeur p du test
Erreur de type II
Probabilité de accepter H0 alors qu’elle est fausse en réalité (notée β). Liées à la puissance statistique de l’étude
Test Z
Test d’hypothèse qui utilise la valeur Z pour associer une probabilité à une condition décrite par H0. Permet de comparer une moyenne observée à une moyenne connue / théorique (n doit être supérieur à 30)
Test t
Test d’hypothèse qui utilise la valeur t pour associer une probabilité à une condition décrite par H0. Il permet de
- Comparer une moyenne observée à une moyenne connue / théorique (utilisée lorsque n < 30)
- Comparer deux groupes indépendants (test t pour échantillons indépendants)
- Comparer un seul groupe à deux temps de mesure (test t pour échantillons appariés)
ANOVA
Test d’hypothèse qui utilise la valeur F pour associer une probabilité à une condition décrite par H0. Il permet de comparer plus de deux groupes
Corrélation
Test d’hypothèse qui permet de décrire l’association entre deux variables cardinales :
- Le coefficient de corrélation de Pearson (notée r) permet d’évaluer la force et la direction de l’association
- Le coefficient de détermination (notée r2) indique la proportion de la variance d’une variable qui est expliquée par l’autre variable
Khi-deux
Test d’hypothèse qui utilise la valeur χ2 et permet de décrire l’association entre deux variables catégorielles (ordinales ou nominales).
Régression
Permet d’évaluer une association entre une VI et une VD en contrôlant l’effet d’autres VI -> contrôle, ajustement : permet d’éliminer l’effet d’une autre variable (confusion) sur l’association observée
Régression logistique
Forme particulière d’une régression qui permet l’utilisation d’une variable dépendante dichotomique. Produit directement des rapports de côtes.
Contrôle des facteurs intrinsèques: Randomisation
Processus qui consiste à répartir les participants au hasard (le hasard créera des groupes similaires)
Contrôle des facteurs intrinsèques:Mesures répétées
Chaque personne est comparée à elle-même avant et après
Contrôle des facteurs intrinsèques: Appariement
Chaque participant du groupe expérimental est jumelé avec quelqu’un de similaire qui est assigné au groupe témoin
Contrôle des facteurs intrinsèques: Homogénéité
On constitue l’échantillon à l’intérieur duquel il n’y a pas de variabilité dans les facteurs susceptibles d’influer sur la VD
Contrôle des facteurs intrinsèques: Stratification
on subdivise l’échantillon en sous-groupes formés sur la base des facteurs susceptibles d’influer sur la VD
Contrôle des facteurs intrinsèques: Méthodes statistiques
les facteurs susceptibles d’influer sur la VD sont inclus dans l’analyse comme « covariables » afin de contrôler leur effet sur la VD
Éléments affectant la validité interne Sélection des participants
Processus de recrutement, propension à participer, perte de suivi
Éléments affectant la validité interne: Variation des mesures
Précision des mesures peut varier en fonction de l’instrument de mesure lui-même, mais aussi de l’échantillonnage
Éléments affectant la validité interne: Situation des mesures
Contexte de mesure peut faire varier le résultat même si l’instrument est bon (p. ex. ordre des questions)
Éléments affectant la validité interne: Maturation
Changement des caractéristiques de la personne
Éléments affectant la validité interne : Facteurs historiques
Évènements extérieurs auxquels sont exposés les participants
Éléments affectant la validité interne: Attentes du sujet
Effet placébo (idée que se fait le répondant du traitement qu’il subit a une influence réelle et indépendante du traitement)
Éléments affectant la validité interne: Attentes du chercheur
Attitude des expérimentateurs peut varier face aux participants selon le traitement
