exam 1 Flashcards
c quoi recherche scientifique
- processus acquisition connaissances
- recher faits et manifestation
- diverses méthodes
- organisé/méthodique
- approfondir questions et résoudre prob
importance fait scientifique
critères
- observé scientifiquement
- obtenue grace a methode appropriée
- lien recherhce-théorie
- vérifié et reprooduit
approche méthodologique
2 grandes traditions en crimino
- approche quali
- approche quanti
distinction des 2 méthodologies
quali
- petit nombre de cas
- vise pas géné
- phénoméno (subj)
- verbatim = données
- aucune exclusion
- jusqu’à saturation
- interesse cas particuliers
quanti
- grand nombre cad
- recours concepts thériques
- questionnaires/sondages
- facteurs observable/mesu
- veut géné
- moins emergence concept
- démarche précise
- stats
utilité et principe metho quanti
- mesurer phenomènes sociaux
- généraliser observations quant a phéno social
- analyse données avec logiciel stat et analyse
- représentativité (échantillon-pop)
approche mixte
- volets quanti et quali
- combine forces des 2
démarches raisonnement
inductif
déductif
inductuf
- observation-géné-théorie
- spécifique au général
- identification patterns récurents
utilisé quand études exploratoires et descriptives
déductif
- théorie-hypothèse- observation
- général a spécifique
- hypothèses (rejet ou accept)
utulisé dans etudes expluicatives et prédictives/eval
variables types
indépendante: x, associé a causalité, cause potentielle di phéno, manipulée
dépendante: y, modifie suite a manip de x,phéno qu’on veut explorer
controle/tierce: jouer role dans relation observée, on doit en controler/retirer l’effet (age)
buts de la recherche crimino
influencé par niveau de savoirs actuels sur le sujet
- décrire
- explorer
- classifier
- expliquer
- prédire et evaluer
but décrire
dresser un portrait
premiere étape
décrire groupe
prévalence phéno
c qui c quoi
explorer
peu info sur sujet
explorer facteurs associée
dégager portrait général
que se passe it
classifier
catégoriser
typologies
nécessité de catégoriser (adapt inter)
quels sont les patterns
expliquer
déterminer causes et effets
préciser sens relation
appui sur théorie
hypothèses et modélisation
pk c arrivé
prédire et évaluer
évaluer interventions
causes effet d’un prog
prog le plus adéquat
ques qui est efficace
types litt scientifique
documentation scientifique
- article avec comité pair (sujet précis, mises a jour, comité, concis, sujet prcis qui limite géné)
- livre, thèse (étude approfondie, comité, volumineux, infos passe date vite)
- chapitre ouvrage collectif (utile pour revue critique, teinté par auteur)
- rapport recherche (gouv, utile pour infos précises, moins objectif, éval des pairs moins vigoureuse)
top revues
top 5
- criminology
- criminal justice and behaviour
- journal of quanti crimino
importantes
- journal of criminal justice
- journal of interperosnnal violence
- crime and deliquancy
francais
- criminologie
- déciance et société
champ pénal
sections article scientifique
titre auteur
résumé
intro + revue litt
but
metho
rlt
discussion
conclu
références
note de fin de doc
résumé
juger vite nature article
points saillants
titre date
date importante (publication et selection echantillon)
article suscite intéret en science?
auteur
qui
discipline
autres publicastions
revue litt
intro sujet
état actuel connaissance
problématique
définition et présentation concepts
but
problématique
objectif etude
hypothèses
cadre théorique
méthodologie (étape article)
le comment
type de devis de recherche
- quanti-quali-mixte
- rétro ou prospective
- transversal ou longitudinal
- unité analyse
- groupe controle?
échantillonage
variables
échantillon
influence représentativité et géné
nature
taille
lieu et date
méthode de recrutement
ALÉATOIRE
pop vs echan vs unité stat
pop = tout gens sur qui porte etude
echan: sous ensemble de pop
unité: chaque element pop
resultats
présente données et analyses
quali= peu de cas en detail+emergence hypothèses
quanti: grand nombre cas, confirmation hypo
resultats selon but de recherche
descriptive: % ratio
exploratoire: association et forces de celles ci
classificatoires: classes, typo
explicative: modélisation
évaluative: comparaisons, régression
discussion
interprétation rlt et hypo
concorde études ant?
hypo alternative
limites
conclusion
rappel grandes lignes etude
retombées pratiques/théo
suggest/ouverture
phases de recherche quanti
conceptuelle
méthodologique
empirique
analytique
diffusion
phase conceptuelle
préliminaire au projet
elaborer theme (délimiter)
explorer sources
explorer cadre théorique
définir problématique
élaborer but, obj, question recherche
question de recherche
interrogatif
précise obj
précise pop cible
donne angle et niveau recherche
découle de recension
phase méthodologique
choisir approche pour répondre mieux que possible a question
opérationnalisation concepts
choisir technique de recherche
définir pop
définir échantillon
cest quoi on concept
image mentale qui représente une observation/sentiment
aide a référer a idées abstraites
ne peut etre mesurer directement
IMPORTANT pour comprendre rlt
conceptualisation
mettre en mot une idée abstraite
langage opérationnel et précis
crucial
dimension
concept décomposé en catégories
donne meilleure idée du concept
aide a mesurer concept
opérationnalisation
transformation de concepts abstraits en variables observables et mesurables
passer de l’abstrait au concret
trois étapes
- identifier indicateurs
- créer variables
identifier modalités (niveaux)
exemple dimension variable echelle
dimension: préférence gratification immédiate
variable: je ne me soucie pas de nom futur
echelle: jamais parfois tjrs
phase empirique
cueillette de données et création base de données
+ confidentialité
phase analytique
nettoyage données
analuse et interprétation données
phase diffusion
publication
types variablenoms
quali
- nominal
- ordinal
quanti
- intervalle
- continue
voir photo
variable nominale
quali
qualifie
établie différences
dicho
variable ordinale
quali
établir ordre grandeur
variable intervalle
écart entre 2 réponses a une signification
0 ne signifie pas l’absence
variable continue
quanti
0 = absence
score negatif impossible
rapport entre 2 valeurs = interprétable
critères a respecter pour variable
exclusivité: ne perosnne ne peut etre dans 2 cat
exhaustivité: toutes les valeurs possibles sont présentes
termes courants
valeur: différenets quantité numériques possibles (quanti)
modalité: réponses aux choix de réponse (quali)
utilité analyse univariée
PAS expliquer
décrire données
manip spps juste si besoin de fusionner
mesures
tendance centrale
- moyenne, mode, mediane
mesure de position
- quartile, quintile, decile…
mesure de dispersion
- etendue, variance, e-t
mode
mo
peut etre utilisé avec tout type variable
nominal
doit se distinguer réellement
uni/multi
avantage: simple
inconvénient: prend pas tt info considération
mediane
md
intervalle, continue, ORDINALE
utile qd asymétrique
avantage: peu affecté val extreme
inconvénient: prend juste en compte ordre des données
pour ordinale: se fier au % cumul (50%)
pour continue: md=(n+1)/2
moyenne
x
INTERVALLE CONTINUE
idéal: symétrique unimodal
avan: considere tt valeur
incon: influence val extreme
mesures de position
divise en un nombre de parties égales
décile /9
centile /99
étendue
étalement données
+ grande + val différentes
variance
s2
variabilité données
distance de chaque observation par rapport a moyenne
sensible val extreme
difficile interpréter
ecart type
s
variabilité données
distance de chaque observation par rapport a moyenne
sensible val extreme
meme metrique que variable
diagrammes
circulaire: nominal
baton: ordinale
histogramme: continue
inspection données
cruciel
familiariser avec données: voir biais
verifier faisabilité
determiner type analyse adequat
quali
- declarer valeurs manquantes, inspecter repartition
quanti
-declarer valeurs manquantes, normalité, valeurs extremes
donnnées manquantes
2 faocns
aléatoire
- pas attribuable aux carac du participant, prop = meme partout
non aléatoire
- attribuation carac partivipant ou biais de l’étude
difficile savoir si aleatoire ou pas: analyse stat
si aléatoire et moins de 5-10% manquant = moins problématique
sinon probleme géné
inspection quali
observation données manquantes
inspection reppartition (-10%)
inspection quanti
identification données manquantes
inspection normalité
normalité
courbe en cloche, symétrique par rapport a la moyenne, mo=md=x
68,3% = +- 1 et
95,4% = +- 2 et
99,7% = +- 3 et
aire sous la courbe =1
associé a une probabilité d’un évé
élevé = près de la moyenne
bas = eloigné du milieu
symboles ecart type
sigma = pop
S = echantillon
symétrie
symétrie
- mo-+=md=x
asymétrie neg
- mo » md » x
- concentration valeurs élevées
asymétrie positive
- mo « md « x
- concentration valeurs faibles
coefficient asymétrie = asy/ es asy
0=normal
positiv = positive
neg = neg
+- 3.29 = non respect
aplatissement
mésokurtique
- normal
leptokurtique
- élancé, haute concentration valeurs proche moyenne
- assez homogène
platikurtique
- plate, concentration valeurs loin de moyenne
assez hétérogène
coefficient aplatissement = apl/ es apl
0=normal
positiv = lepto
neg = plati
+- 3.29 = non respect
valeurs extremes
plus echantillon est gros, moins la normalité est importante
variables quanti:transformations et elimination valeurs extremes pour sen rapprocher
pourquoi recoder variable quali
limiter nb cat
répartition (-10%)
mieux repondre obj (changer format)
types analyses
univariée: décrire et présenter les données
bivariée: analyser effet d’une variable sur une autre
multivariée: controler effet de variables tierces
causalité conditions nécessaires
1- séquence temporelle (cause précède effet)
2- association entre x et y
3- relation persiste meme si on inclu autres variables
4- les 2 concepts sont distincts
5- existe une interprétation possible de la relation
buts analyse stat
1- connaitre association entre 2 variables
2- connaitre les différences de groupes pour une meme variable
hypothèse non directionnelle
aucune mention du sens de la relation
pour l’accepter il doit exister une relation significative peu importe le sens
plus pour etudes exploratoires
hypothèse directionnelle
le sens de la relation/les différences existantes sont mentionnées
direction pas choisie au hasard
pour l’accepter, le sens de la relation doit etre juste
rechercher explicatives et evaluatives
pour verifier une hypothèse
il doit y avoir présence d’une association et quelle soit statistiquement significative
hypothèses en analyse stat
hypo de recherche (h1)= asso
hypo nulle (h0) = aucune asso
importance hypothèse nulle
analyse permet pas de confirmer une hypo, mais d’en rejeter une
si rejet h0, h1 = vrai
si non rejet h0, h1 pas forcement faux
fluctuation des echantillons
prob fondamental
diff échantillon fait varier les rlt
importance de reproduire les etudes
divergence entre stat pop et echan
théorie probabiliste
importance de tjrs parler en probabilité<
nb fois évé survient/nb occasions
car inférence stst donne rlt indirects
inférence statistyique
induire les carac inconnues d’une pop a partie d’un echan de la pop
info connue (echan)->conclusion sur qqchose inconnu (pop)
- pas inférence stat (analyses statistiques + géné)
permet de minimiser prob de fausses conclusions
nous renseigne sus pop JUSTE si echan représente adéquatement pop (attention avant de géné)
puisque echantillon aléatoire, possible que rlt soit du au hasard ou erreur échan (vérifier)
erreur echantillonage
loi des grands nombres: plus taille grande, plus e.c. est petite
plus variance pop est grande, plus e.c. est grande
calculé grace a erreur type de la moyenne (ecart type de la moyenne des echan)
but inférence stat
determiner si diff observées sont reflet reel de pop ou erreur echan/hasard
inference possible que su loi normale est respectée (analyses paramétriques)
sinon analyses non-para demandes anormalité et permet inférence qd meme
2 types erreur inférence
type 1 (alpha): dire qu’il y a un lien quand il n’y en a pas
type 2 (beta): dire que ya pas de lien qd yen a un
seuil de signification
seuil minimal a atteindre
on controle le + possible erreur alpha
prob de faire erreur de type 1 = p (seuil signification)
généralement accepté: p<0,05*
p<0,01**
p¸0,001***
donc si p<0,05 on rejette h0
si p>0,05 on peut pas dire que ya relation
