Définitions - gén Flashcards
not by heart, know them generally
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 / abstraction / idée qui désigne un objet concret (p. ex. table) / abstrait (p. ex. bien-être)
Construit
Concept qui décrit un objet abstrait
Théorie
Explications de phénomène, basé sur des résultats de recherche & de processus de pensée/conceptualisation;
Généralisation abstraite qui présente une explication systématique d’un phénomène et de ses interrelations
Pertinence sociale
Réponse à des enjeux sociaux ou préoccupations d’acteurs sociaux,
ex. aide à planifier une intervention/réponse aux besoins d’acteurs
Pertinence scientifique
Précision de connaissances sur un phénomène, ex. déterminants/mécanismes;
Réponse à des enjeux théoriques / conceptuels;
Besoin de développement de connaissances (pr améliorer la compréhension d’un phénomène)
Cadre de recherche
Ensemble de concepts et de suppositions qui décrivent les liens entre les concepts (pr planification de recherche et interprétation des résultats);
Structure théorique/conceptuelle qui facilite l’analyse des données et l’interprétation des résultats;
Structure logique potentiel d’explication qui peut être issu[e] de la théorie ou de résultats de recherche
Modèle conceptuel
représentation générale d’un phénomène, moins précis qu’une théorie, ne propose pas de relations entre concepts/construits
Cadre conceptuel
Résultat d’agencement de concepts, réalisé par le chercheur;
Perspective générale pr l’étude de phénomènes, renvoyant à un ensemble de concepts liés logiquement;
Peut-être synonyme de modèle conceptuel.
Cadre théorique
Système de concepts et de relations, tirées d’une/plusieurs théories, se rapportant spécifiquement au problème de recherche
Objectif v. Hypothèse
Intention d’action liée au problème de recherche v.
énoncé postulant des relations entre variables ; affirmation qui nécessite d’une vérification empirique
Association v. relation causale
Covariation entre 2 variables v.
Lien de cause à effet entre 2 variables (facteur produit effet sur l’autre = déterminant de l’autre)
Variable v. Mesure
Expression d’un concept par le biais d’une mesure v.
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 (gén v. confusion)
Écart entre ce qu’on observe ou conclu et la réalité. « Toute influence ou action pouvant fausser les résultats d’une étude » (F&G, p. 171) v.
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 de mesure
Renvoie à mesure représentative de la réalité. L’instrument mesure bien le concept qu’il doit mesurer
Formes de validité
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, considérée comme étant une référence
Validité interne v. externe
Capacité d’une étude à produire des conclusions précises concernant les relations analysées v. 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
(ex. se prononcer sur la présence d’une différence ou d’une association)
Non-réponse ( N-R complète v. partielle)
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 : absence de participation v. participation, mais informations incomplètes
Pondération
Attribuation d’un poids à chaque répondant en variant ce dernier selon le type de personnes
Questions ouvertes v. fermées
Ds questionnaire = Q pr lesquelles le participant choisit d’y répondre comme il veut v. Q 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)
Variable
Expression d’un concept par le biais d’une mesure.
Plusieurs formes de Variables (2 grandes catégories = 2 types)
Qualitative (ou catégorielle) : fait référence à des qualités et s’exprime en modalités (ou catégories, attributs)
- Nominale : catégories n’ont pas d’ordre particulier, pas de hiérarchie, ex. genre)
- Ordinale : catégories sont ordonnées de manière à refléter un gradient, une progression (p. ex. catégories de revenu, fréquence d’utilisation de pornographie)
Quantitative (ou cardinale) : référence à quantités et s’exprime en valeur
- Continue : peut être subdivisée indéfiniment (p. ex. distance)
- Discrète : NE peut PAS être subdivisée en deçà d’une certaine unité,
ex. nombre d’enfants, revenu)
Fidélité d’instrument de mesure
Réfère à sa capacité à reproduire le même résultat. L’instrument produira toujours la même mesure sur la même personne dans le même contexte
Tendance centrale
Décrit de ce qui est typique de la population ; ce qui se passe « en moyenne ».
4 Types de tendance centrale
- Moyenne : somme des observations divisée par le nombre d’observations
- Moyenne pondérée : toutes les observations pour le calculer de la moyenne n’ont pas le même poids (modifie la contribution relative des observations)
- Médiane : sépare la distribution en deux groupes égaux
- Mode : catégorie ou valeur ayant la fréquence la plus élevée
Mesures de dispersion
Décrit la variabilité autour de la tendance centrale
5 types de mesures de dispersion
- Étendue : diff entre valeurs minimale & maximale de distribution
- Écart-moyen : décrit comment, en moyenne, chacune des observations est éloignée de la moyenne
- Variance : moyenne des carrés des écarts à la moyenne
- Écart-type : racine au carré de la variance
- 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 v. Hypothèse alternative
Suppose l’absence d’effet d’un facteur. Elle est notée H0 v.
Présume l’effet d’un facteur (différence / association). Elle est notée H1
Erreur de type I v. Erreur de type II
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 v. Probabilité d’accepter H0 alors qu’elle est fausse en réalité (notée β). Liées à la puissance statistique de l’étude
différences entre Test Z v. Test t v. ANOVA
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)
v. Test d’hypothèse qui utilise la valeur t pour associer une probabilité à une condition décrite par H0.
v. 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
3 buts du Test T
comparaison :
moyenne observée à moyenne connue / théorique (que si n < 30);
2 groupes indépendants (test t pour échantillons indépendants);
1 seul groupe à deux temps de mesure (test t pour échantillons appariés)
Corrélation
Test d’hypothèse qui permet de décrire l’association entre deux variables cardinales
2 types de coefficient (corrélation = R
Corrélation de Pearson (notée r) permet d’évaluer la force et la direction de l’association v. 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
but = 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 v. linéaire
But = utilisation d’une variable dépendante dichotomique. Produit directement des rapports de côtes
v. But = usage si variable réponse est continue, comme le nombre d’heures, la taille et le poids
Opérationnalisation
Passage d’un concept à une mesure
