Examen 2 - Fin de session Flashcards
Qu’est-ce que la variabilité ?
La variation ou l’hétérogénéité des éléments d’un ensemble.
Pourquoi choisir un échantillon ?
Économie et accessibilité
Qu’est-ce qu’une recherche vise toujours ?
Formulation de conclusions ou de généralisations
Quel est l’avantage d’un recensement ?
Paramètres calculés ne sont pas des inférences.
Quelle est la contrainte d’un recensement ?
Identification préalable et localisation de la totalité des éléments dans la population.
Expliquer population cible, accessible et échantillon.
Voir notes
Quelle est la règle générale d’un échantillon ?
Plus l’échantillon est petit, plus grand est l’erreur (théorème central limite).
Quels sont les utilités d’un grand échantillon ?
- Variables parasites se contrebalancent à la longue (principe du hasard)
- Lorsqu’on désire comparer deux sous-groupes à l’intérieur d’un échantillon, la taille de ce dernier doit être suffisamment grande pour permettre un tel fractionnement tout en préservant une certaine représentativité de chacun des sous-groupes.
Quels sont les trois considérations pour déterminer la taille nécessaire de l’échantillon ?
- Précision recherchée
- Niveau de confiance choisi (ou risque d’erreur assumé)
- L’ordre de grandeur de la variabilité présumée du trait étudié
Quels sont les deux types d’échantillon et expliquer les caractéristiques.
- Probabilistes - aléatoire
- fondée sur prob
- basé sur modèle théorique
- exige base de sondage - Non-probabiliste - empirique
Trois types d’échantillon probabiliste-aléatoire et expliquer les.
- aléatoire simple :
- chance égale d’y participer
- requiert base de sondage
- enlève toutes formes de biais, monde idéal - aléatoire stratifié
- diviser en sous-populations/strates selon critères
- permet contrôle rehaussé comparé échantillonnage simple
- strates proportionnelles ou égales - échantillonnage par grappes
- sélectionner groupe entier
- ex. tout choisir ergo
- potentiel élevé effet grappe
Quatre types non-probabiliste-empirque et les expliquer.
- accidentel
- sources de biais importants
- population cible de l’échantillon accidentel
- problème de représentativité et de généralisation
- échantillonnage dirigé - échantillonnage de volontaires
- pas de base de sondage, donc problème généralisation
- peut jamais juger formellement jusqu’à quel point les personnes ayant accepté volontairement de participer à une étude possèdent les mêmes caractéristiques que celles ayant refusé - aréolaire
- sur le terrain
- itinéraire à suivre, résidences
- réservé à sondages par entrevue face-à-face, relativement population concentrée et très générale - par quotas
- stratifié accidentel
- quatre étapes
a. subdivision sous-groupes
b. collecte statistiques relatives aux effectifs
c. détermination quotas
d. sélection participants
- biais de sélection
Qu’est-ce que erreur type I
- faux positif, donc rejeter H0 lorsqu’il est vrai
- alpha
Quelles sont les conséquences d’une erreur de type I ?
- informer inadéquatement les travaux subséquents
- suggérer traitement ou interventions inappropriés
Qu’est-ce qu’une erreur de type II ?
- faux négatif, donc conserver H0 lorsqu’elle est faux
- béta
- difficile à quantifier, peut être minimisé en augmentant puissance statistique
Quelles sont les conséquences d’une erreur de type II ?
- recherche mal informée
- peut prévenir ou retarder des découvertes
Qu’est-ce que la puissance ?
- 1 - béta
- prob qu’on va trouver un vrai effet dans les données quand il y en a un et donc, de rejeter H0 correctement
Comment peut-on augmenter la puissance statistique ?
- plus gros échantillon
- test paramétrique
- améliorer précision de la VD (enlever bruit)
- améliorer/ajouter contrôle
Sur quoi repose les mesures ?
- formulation juste du problème à l’étude
- opérationnalisation : définitions claires et nettes des concepts impliqués
Quels sont les deux types de variables ?
- quanti : discrète et continu
2. quali
Quels sont les quatre échelles de variable et ce qu’elles sont?
- nominale/catégorielle = étiquette
- ordinale = ordre
- intervalle = absence de zéro absolu
- continu = zéro absolu
Problèmes du questionnaire
- collaboration des participants
- compréhension questions
- véracité des réponses
- réticence à délivrer infos : désirabilité sociale
- infos moins fiables que méthodes objectives
Quels sont les quatre modes d’administration des questionnaires ?
- poste
- face à face
- téléphone
- groupe ou individue
Questionnaire par la poste : pour et contre ?
Pour - peu dispendieux, facilité d'administration, n'exige pas de réponses immédiates Contre - sensible aux non-réponses - questions mal comprises
Face à face/par téléphone : pour et contre ?
Pour - difficile de refuser de collaborer - possibilité de clarifier/expliquer Contre - formation intervieweur - désirabilité sociale
Face à face : pour et contre ?
Pour
- garantie qualité des réponses
- situation interpersonnelle susceptible d’influencer niveau de motivation de répondants
- possible utilisation plus complexe
Contre
- coûts élevés
- effets de l’expérimentateur : biais associés au chercheur
Téléphone: pour et contre ?
Pour : - taux réponses supérieurs à par la poste - rejoindre gens éloignés Contre : - pas être trop long - questions pas complexes
Quels sont les étapes de construction d’un questionnaire ?
- détermination du problème à l’étude
- construire banque items
- construction échelle de réponse
- évaluation bassin initial
- élaboration mode de présentation
- création échantillon pour tester version pilote
- analyse items
Quels sont les éléments pour facilement créer une banque initiale d’items ?
- recension de la littérature sur le sujet
- entrevues avec des personnes de la pop cible
- entrevues avec experts du domaine
Quel est le but de toutes les stats descr?
Décrire de façon condensée un ensemble de données.
À quoi sert les tableaux ?
Condenser l’info en colonnes et rangées
Avec échelle nominale et ordinale, quelles figures peut-on utiliser?
graphiques à bâtons ou secteurs
Avec échelle intervalle ou rapports, quelles figures peut-on utiliser?
polygones de fréquences ou histogrammes
À quoi sert les graphiques à bâtons pour groupes ?
illustrer la relation entre VI et VD
Avec quelle échelle le mode n’est plus ou moins utile ?
Intervalle, car le score modal n’est pas nécessairement dans l’intervalle modal
Quels sont les propriétés de la moyenne ?
- somme des déviations = 0
- minimise les déviations carrées
- changer score –>change la moyenne
Qu’est-ce que la dispersion ?
C’est une mesure de la variabilité des scores.
Qu’est-ce que l’écart-type?
- mesure de dispersion autour de la moyenne
- calculé en fonction de la moyenne, donc si celle-ci est pas bonne, écart-type sera pas bon
- de combien, en moyenne, chaque score s’éloigne de la moyenne
Qu’est-ce que la variance ?
- indicateur de dispersion
- écart-type au carré
Qu’est-ce qu’une stat inférentielle ?
Permet d’évaluer la probabilité que ce que vous observez dans votre échantillon est vrai dans la population, donc tester H0
Quels sont les deux contraintes à respecter lorsqu’on choisi quel test utiliser?
- nature des scores (nominale, ordinal, etc.)
2. ce qu’on veut savoir (relation, effet, etc.)
Qu’est-ce que la fidélité ?
précision de l’instrument peu importe ce qu’il mesure, réduit erreur de mesure
Quels sont les trois types de fidélité ?
- temporelle : test-retest
- équivalence : même résultas suite à l’utilisation de différents instruments OU inter-juges
- homogénéité ou consistance interne : degré de consistance des items d’un test
C’est recommandé d’utiliser le test-retest quand ?
construits possédant stabilité temporelle, ex. trait personnalité
Quand ne pas utiliser test-retest ?
- construits de type situationnel, passager = humeur
- tests influencés par mémoire ou apprentissage
Quels sont les trois différents outils statistiques pour mesurer l’homogénéité/consistance interne d’un test ?
- alpha de cronbach
- formule 20 de kuder-richardson
- méthode moitié-moitié
Quand utiliser l’alpha de cronbach ?
- échelle de type dichotomique, Likert, mesures intervalles/rapports
Quand utiliser la formule 20 de kuder-richardson ?
échelle de type dichotomique
Qu’est-ce que la validité interne ?
À quoi point les données sont vraiment dues à ce qu’on prétend/observe
Haut degré de validité interne = ?
empêcher que les variables parasites ne contaminent le test du H0
La validité interne tient…. (2) ?
- qualité/solidité du protocole expérimental
2. efficacité/rigueur des contrôles effectués
Quels sont les 7 sources d’invalidité à considérer ?
- expérience vécue du participant : évènement vécue pendant et entre les prises, ex. divorce
- maturation : passage du temps, ex. vieillissement
- opération de mesure : seul fait de répéter un test risque d’influencer les résultats (naïf-savant)
- constance de l’instrument : changements dans la calibration, manière dont expérimentateur recueille données (ex. plus fatigué tel jour)
- régression statistique
- sélection des participants : ex. participants qui proviennent de populations différentes
- perte de participants : abandon, mort -> diminution de représentativité
Qu’est-ce que la validité externe ?
se préoccupe de la possibilité de généraliser les résultas au-delà de l’échantillon
Quels sont les 4 facteurs importants à considérer pour la validité externe ?
- réaction à la mesure : ex. désirabilité sociale
- effets d’interactions entre facteur validité interne et VI
- effets spécifiques lié au déroulement de l’expérience, particularités de la démarche expérimentale sont telles qu’elles incitent les sujets à donner telle réponse plutôt qu’une autre, ex. sondage sur l’anxiété après écrasement d’avion
- interférence associé à un traitement multiple
Quel est la validité écologique ?
contexte dans lequel se déroule la recherche, y compris les tâches que les participants effectueront. pas toujours similitude entre contexte matériel et niveau psychologique
Qu’est-ce que la validité de construit ?
est-ce que le test mesure bien le construit tel qu’il est défini par son cadre théorique
Quels sont les deux approches de la validité de construit et expliquer
- validité convergente : capacité de produire des résultats semblables à ceux produits par d’autres mesures qui sont reliés au construit en question
- validité divergente : démontrer que le test n’est pas significativement corrélé avec des critères non pertinents
Quand surviennent les interprétations alternatives ?
lorsque des variables parasites peuvent avoir influencés les résultats
Quels sont les trois raisons que l’approche aléatoire ne se peut pas en pratique ?
- implique base de sondage de taille N + rejoindre et convaincre tous les membres de n de participer
- non réponses ou refus affectent lourdement la valeur des estimés, et donc, remet en cause le critère aléatoire
- tirage au hasard va à l’encontre du code de déontologie
Pourquoi il n’est pas éthique de procéder à une étude quand on sait que la puissance statistique est insuffisante ?
- abus de participants
- abus des supporteurs de la recherche (institution, CR)
De quoi dépend la fidélité d’une mesure ?
de l’absence relative d’erreur de mesure
