Elements Intuitifs Flashcards

1
Q

Generer des sources de variations

A

Obs variation nbe motd -> participe diff attention, motiv,…

Ds tache donnee-> obs variance liee aux participants

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2
Q

Variance

A

Mot stat pr trad notre perception de la variabilite

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3
Q

Variance liee aux participants

A

=resultat nombrr facteurs diff tenant a ce qu’ils sont

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4
Q

Autre variance sue la personne

A

Les deux co ditions de lXp par exemple : rappel simple ou en 4 categories

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5
Q

Decision stat et significativité

A

Test stat = peut ns i diquet que nous avons moins d’une chance sr 1000 de ns tromper en rejetant le cas Ho

Ici variations dues au hasard et a celles entre participants

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6
Q

Types de variances (ref a l’Xp)

A
  • la diff entre les 2 consignes -> effet experimental

- la sources dt on doit tenir compte , mm qui nous interesse pas et liee aux gens-> facteurs aleatoires

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7
Q

ANOVA

A

Aide a decider en testant ce qui represente le seul effet experimental dans cette variance intergroupale.

Rapport s’edecor = rapport F qui est = au rapport variance interG/variance intraG

=> F = effet xp + erreur / erreur

Si effet cp = 0 -> variance obs est celle qui ne nous interesse pas -> erreur (F-snedecor = 1)

Plus rapport F augmente (>1) , plus in a de bonnes raisons pr ccl existance effet de l’xp ou rejet absence effet xp

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8
Q

VD

A

Qque chose qui peut prdre c valeurs, x aspects qui varie selon ind et circonstance.

Ex : nbe mot:

  • x valeurs
  • varie selon ind
  • selon circonstance (consigne)

Fait l’objet de l’observation

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9
Q

Vi de traitement

A

Rep declenchee par un trait de l’environnement qui stimule l’ind.

On fait varier stimu pr etablir effet de ces manips sr rep etudiee a travers 1 VD

Ex : familiarité, caract homo/heterogene d’1 serie , longueur de la serie

Ou sur mode presentation

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10
Q

Vi liees aux participants

A

1 discipline xptale postule la generalite des lois ou des proc qu’elle etudie

Manipulation variable ind = proc ident chez des partis supposes diff au depart pvt aboutir a des rep diff

Faire hypo sur ces diff de rep pt permettre de mieux connaitre pro inons que prod ces rep diff car on travail avec des gens diff

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11
Q

Vi liee au contexte

A

1 stimu peut etre apprehende par ind ds le contexte d’jne situation encore plus globale que celle def par xptale,

Pdte en cmpte contexte situation’el

Cpt prd son sens comme rep d’un ind a une struct de stimuli et comme activité ds une situation globale

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12
Q

Gold et cowles = paradigme de rappel libre

A

Etudie activite regroupement

Manip vi situation sociale ds laquelle pt intervenir ce rappel .

Soit recepteur contenue liste, soit transmetteur. On constate activite de regroupement pas egale ds les 2 cas

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13
Q

Methode XP

A

Conception scientifique genere lui meme donnees qu’il va soumettre a l’analyse

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14
Q

Raison generer donnes

A

La logique d’emergence des donnees ordinaires n’est pas la logique du savoir

Plssible mde donne pas donnees pr traiter

Savoir scien se porte sur le possible, pas juste le reel. Permet predire donnees du reel. Reste un element possible et 1 moi etablie d chp du possible a qqchance de se realiser devant vs.

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15
Q

Interet demarche XP

A

Interet pour les effets et les proc

Cmt choses se passent

Pt cprdre notion fonda qu’a partir conn acquise a partir fct qui n’aparait que ds l’activite

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16
Q

3e elemens methide xp : ensemble donnes?

A

Elles interesse Xptaliste que qd suscept de permettre extraction d’un effet dt validite portera au dela des donnees sr des procedes generaux.

17
Q

Les 3 points de la methode XP

A

1- generer des donnees

2- interet pour procedé et effet

3- vise ordre gene

Methode cp + decisions stat = concurs pe pvr elaborer 1 savoir gene et donnees prod st juste 1 support de cette elaboration

18
Q

Recherche methodo pour cas extreme (dossier) permet

A

1-traiter variable diff
2- recueuillies facon non syst
3- aucunes vi ou vd

4- traiter liens entre ces variables

5- mm si pas ttes acceptables au seuil de decision habituel

6- ni mm pr aboutir a description synthetique de cet ensemble

7_ on attend pas generalisation

19
Q

Analyse de donnees

A

Methode stat qui traite ensembke variables et liens entre les variables pr aboutir a description synthetique de ces liens -> conserve max info . X formes , + connue = la forme multi-dimensionnelle .

20
Q

Forme multi dimensionnelle

A
  • variable dans espace geo a multi dimension
  • leurs liens pvt etre expliques par leur position respectives dedans

Ex cas Xtreme :

  • donnees ordinaires
  • pas recherche effet
  • pas gene
  • pertinence au dela du cas particulier des donnees traitees

Entre ces deux xtreme : demarche Xp pure et dure
-ex de recherche qque peu aveugle d’1 structure ss jacente a un ensemble donnee ordinaire

21
Q

Mesures nominales

A

Noms pr divers niveaux de variables
Echelle nominale

Categorisation

Utilisation mode

22
Q

Entretien Co

A

Entretien co, intervention classees en 3 cat :
• intermretation
• clarification
•reformulation

23
Q

Mesures ordinales

A

Distrib sur continuum mesures sr lequel diff valeurs indique 1 magnitude relative

Echelle ordi = meme que nominale + relation ordre

Ordonner mesures

Mediane

24
Q

Mesures intervalles

A

Notion distance
Quantite spe et constante entre 2 rslt

Les diff mesures = 1 qtite egal sr variable mesuree (ex diff entre deux temperature) origine arbitraire

Moyenne

25
Q

Mesure de rapport

A

Qtitaif continue
Echelle intervalle : pt 0 arbitraire

Moyenne

26
Q

Stat descriptives

A

Decrire ensemble donnees pr decrire rslt

Pvt etre des indices (distrib, corre)

27
Q

Mesure tendance centrale

A

Moyenne
Mediane
Mode

Si in connait distrib scores on peut calculer les 3 mesures

28
Q

Distrib des donnees

A

Resumer en freq
Table freq + graph freq = rendent compte de la freq

Variable continue = histogramme
Centre deplacé : distrib penchée (skewed)

Si pente severe -> utiliser mediane

Distrib penchee -> moyenne mauvaise mesure

29
Q

Loi normale

A

Courbe cloche

La rendre normale

30
Q

Les mesures de la dispersion pr decrire les scores generalite

A

Resumer ensemble donnees : communiquer score central

  • conn distrib autojr valeur centrale est important

Ensemble de donnees :
A- mesure tendance centrale
b- mesure de dispersion

31
Q

La dispersion

A

Etendue des scores : diff mini maxi

On utilise en pluss :

La deviation moyenne : diff scores et moyenne

La variance : deviation par rapp a la moyenne au carree

Plupart travaux : ecart type

32
Q

Que faut il pr dire qqchose d’une variable

A

Moyenne

Deviation standard

Norme distrib

33
Q

Variance

A

Dispersion des notes par rapp a la moyenne. = moy des carres des ecarts a la mouenne = eloignement moyen des valeurs par rapport a la moyenne

34
Q

Ecart type

A

Carre de la variance