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méthode de recherche 1 > examen final > Flashcards

examen final Flashcards

1
Q

L’hypothèse nulle est rejetée si…

A

P<0,05

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Q

L’hypothèse nulle n’est pas rejetée si…

A

P>0,05

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3
Q

On fait une erreur de première espèce si…

A

On rejette H0 quand elle est vraie

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4
Q

On fait une erreur de deuxième espèce si…

A

On ne rejette pas H0 alors qu’elle est fausse

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5
Q

quelles sont les conditions d’application d’un test paramétrique

A

-La distribution doit être normale
-Les variances doivent être similaires
-Les valeurs (ou scores) de la distribution ont une certaine variabilité
Si les conditions ne sont pas remplies, on doit faire un test non-paramétrique

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6
Q

Qu’est-ce que la corrélation?

A

La corrélation estime le degré d’association qui existe entre deux variables (discrètes ou continues)

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7
Q

Que se passe-t-il dans une corrélation positive?

A

Lorsque X augmente, Y augmente aussi

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8
Q

Que se passe-t-il dans une corrélation négative?

A

lorsque X augmente, Y diminue ou l’inverse.

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9
Q

Qu’est-ce que le coefficient de corrélation exprime?

A
  1. La direction d’une relation linéaire

2. La force d’une relation linéaire

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10
Q

Quelle est le barème pour interpréter le coefficient de corrélation?

A 
0,90 et + très forte
0,70 à 0,89 forte
0,40 à 0,69 modérée
0,20 à 0,39 faible 
0,19 et - négligeable
0 nulle
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11
Q

Quelle est le barème le plus connu en psychologie?

A 
0,5 = grande taille d'effet
0,3 = moyenne taille d'effet
0,1 = petite taille d'effet
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12
Q

Quelle est le coefficient de corrélation qui doit être utilisé lorsqu’on a un échelle d’intervalle ou de ratio?

A

Le r de Pearson (lorsque la distribution est normale) si la distribution n’est pas normale, envisager le rho de Spearman

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13
Q

Quelle est le coefficient de corrélation utilisé lorsqu’on a une échelle ordinale?

A

Rho de spearman ou tau-b de Kendall (r de spearman si échelle > 5 points et s’approche d’une courbe normale)

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14
Q

Quelle est le coefficient de corrélation utilisé si on a une échelle nominale et intervalle ou ratio?

A

corrélation bisérielle de point ou corrélation bisérielle

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15
Q

Quelles sont les conditions d’utilisations du r de Pearson?

A
  1. Données mesurées sur une échelle d’intervalle ou de ratio
  2. normalité des distributions
  3. linéarité de la relation
  4. relation normale bivariée
  5. homogénéité de la variance
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16
Q

Qu’est-ce que le coefficient de détermination?

A

le pourcentage de variance commune entre le 2 variables

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17
Q

Quels sont les facteurs influencant la corrélation?

A
  1. Les données extrêmes

2. L’étendue des données

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18
Q

Qu’elles sont les hypothèses de la corrélation pour les tests bilatéral?

A

H0 : p = 0 / Il n’y a pas de relation statistiquement significative entre les variables et la population.
H1 : p ≠ 0 / Il y a une relation statistiquement significative entre les variables dans la population.

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19
Q

Quelle sont les hypothèses de la corrélation pour les tests unilatéral?

A

H0 : p ≤ 0 / Il n’y a pas de relation entre les variables dans la population ou la relation est négative.
H1 : p > 0 / Il y a une relation positive entre les 2 variables dans la population.
H0 : p ≥ 0 / Il n’y a pas de relation entre les variables dans la population ou la relation est positive.
H1 : p < 0 / Il y a une relation négative entre les 2 variables dans la population.

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20
Q

Comment rapporte-t-on les résultats d’une corrélation au style APA?

A

La corrélation entre l’engagement et la passion est élevée, positive et statistiquement significative, r(112) = 0,84, p < 0,001 (bilatéral) et varie entre 0,77 et 0,88 (IC 95%). L’engagement et la passion partagent 71% de variance commune.

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21
Q

Qu’est-ce qu’une corrélation bivariée?

A

Si les deux variables sont liées, on dit aussi qu’elles sont corrélées. Cela signifie qu’elles covarient : lorsque l’une d’entre elles varie, l’autre a tendance à fluctuer également, dans un sens prévisible

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22
Q

Qu’est-ce qu’une corrélation partielle?

A

On calcule une corrélation simple en contrôlant l’influence d’une troisième variable (on garde constante la troisième variable).

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23
Q

Qu’elle est le but de la régression linéaire?

A

prédire les scores sur une variable à partir des scores sur une autre.

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24
Q

Qu’est-ce que la droite de régression?

A

C’est la droite qui permet d’effectuer la meilleure prédiction de Y à partir de X.

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25
Q

Quelles sont les variables de l’équation de régression?

A 
Y ̂= B0 + B1 • X1
Y ̂ = variable prédite
B0 = ordonnée à l’origine (valeur de y quand x = 0)
B1 = la pente (a)
X1 = variable prédictrice no 1
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26
Q

Quelles sont les conditions d’application de la régression?

A
  1. n suffisant (n>58)
  2. la variable prédite (Y) doit être distribuée de manière normale
  3. la relation entre la variable prédite et le (ou les) prédicteurs doit être linéaire
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27
Q

Comment rapporte-t-on les résultats d’une régression simple?

A

L’hygiène à l’arrivée au festival de Woodstock en Beauce prédit de façon statistiquement significative l’hygiène à la fin du jour 2, b = 0,80, t(2,62) = 10,86, p<0,001. L’intervalle de confiance de la pente varie entre 0,48 et 0,68 (IC 95%). L’hygiène au jour 1 du festival explique 31% de la variance de l’hygiène au jour 2.

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28
Q

Quel est le but du test t ?

A

On peut vouloir comparer les moyennes :
1. provenant de deux groupes d’individus différents à l’aide d’un test t de Student pour échantillons indépendants
2. A) provenant d’un groupe d’individus ayant complété deux mesures (mêmes personnes)
B) provenant d’individus différents appariés sur certains caractéristiques
A) et B) à l’aide d’un test t pour mesures répétées et échantillons apparié

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29
Q

Qu’elles sont les conditions d’application pour les test t de student (groupes indépendants)?

A
  1. La variable dépendante doit être distribuée normalement pour les deux groupes
    - Peut être un peu anormal si la condition 3 est respectée
  2. La VD doit être mesurée sur une échelle d’intervalle ou de ratio (échelle d’intervalle avec plus de 5 points aussi)
  3. Les variances des groupes sur la VD doivent être homogènes.
  4. Les scores doivent être indépendants les uns des autres.
30
Q

Rapporter les résultats d’un test t pour groupe indépendant au style APA?

A

Le test révèle une différence statistiquement significative entre les groupes. En moyenne, les enfants qui ont suivi un traitement de désensibilisation au Lapin de Pâques (M=6,53, ÉT=2,32, n=30) ont pleuré 2,3 minutes de moins que les enfants du groupe contrôle (M=8,83, ÉT=2,10, n=30) en présence du lapin, t(58)=-4,03, p<0,001 (test bilatéral), d=1,04 (grande taille d’effet), IC 95% [-3,44, -1,16].

31
Q

Quand utilise-t-on un test pour groupes appariés?

A

Utilisés pour les plans à mesures répétées (ou avec sujets appariés, ou avec blocs).

32
Q

Quels sont les avantages des tests t pour groupes appariés?

A
  • Plus de puissance statistique

- Moins coûteux

33
Q

Quels sont les désavantages des tests t pour groupes appariés?

A

Fatigue, habituation, apprentissage…

34
Q

Quels sont les conditions d’application des test t pour groupes appariés?

A
  1. Les différences entres les scores doivent être distribuées normalement
  2. La VD doit être mesurée sur une échelle d’intervalle ou de ration (échelle ordinale avec plus de 5 points).
    Si les données ne sont pas normalement distribuées, utiliser une technique équivalente non paramétrique (test de Wilcoxon).
35
Q

Rapporter les résultats d’un test t pour groupes appariés au style APA

A

En moyenne, les enfants ont pleuré 2,73 minutes de moins lors d’une visite auprès du Lapin de Pâques lorsqu’ils ont été désensibilisés in vivo (M=6,53, ÉT=2,26, n=15) comparativement au prétest (M=9,27), ÉT=2,19, n=15), t(14)=-2,75, p=0,016 (test bilatéral), ce qui représente une différence statistiquement significative. L’effet du traitement (dz=0,71) avoisine une grande taille. L’intervalle de confiance à 95% indique que la différence de moyennes dans la population varie entre -4,86 et -0,60 minutes.

36
Q

Qu’est-ce que la puissance statistique?

A

C’est la probabilité, lorsqu’on tient pour acquis que l’hypothèse nulle est fausse, qu’un test va effectivement conclure qu’un phénomène (d’une taille prédéfinie) est présent.

37
Q

Qu’est-ce que la taille d’effet?

A

Ampleur (importance) de l’effet dans la population.

38
Q

Quelle est le barème de taille d’effet du d de cohen?

A 
0,20 = petite taille d'effet 
0,50 = moyenne taille d'effet
0,80 = grande taille d'effet
39
Q

Quelle est le barème de taille d’effet du r de pearson?

A 
0,10 = petite taille d'effet
0,30 = moyenne taille d'effet
0,50 = grande taille d'effet
40
Q

Vrai ou faux?
Plus un test est puissant, plus il sera capable de rejeter H0 quand H0 est fausse. (plus facile de ne pas faire d’erreur de 2e espèce)

A

vrai

41
Q

Quelles sont les caractéristiques de la puissance?

A
  • Varie entre 0 et 1

- Soit 1-β (β = erreur de type 2)

42
Q

Quelles sont les facteurs influençant la puissance (en nommer 4)?

A
  1. nombre de participants
  2. Le tests statistique choisi
  3. Devis de recherche
  4. Latéralisation du test statistique
43
Q

En quoi le nombre de participants influence la puissance?

A

Plus l’échantillon est grand, plus la puissance sera grande aussi.

44
Q

En quoi le test statistique choisi influence la puissance?

A

Les tests paramétriques sont plus puissants que les tests non-paramétriques

45
Q

En quoi le devis de recherche influence la puissance?

A

Les plans à mesures répétées sont plus puissants que les plans simples, parce qu’on réduit la variation due aux différences individuelles

46
Q

En quoi la latéralisation du test statistique influence la puissance?

A

Un test unilatéral est plus puissant qu’un test bilatéral… à condition que l’effet aille dans le sens prévu.

47
Q

La connaissance de 3 informations nous permet de connaître la 4e, quelles sont ces informations?

A

Puissance
Taille d’effet
Seuil de signification
Nombre de participants

48
Q

Quand utilise-t-on le test du khi 2?

A

Pour analyser des variables catégorielles

49
Q

Quelles sont les hypothèses du khi 2 de conformité?

A

H0 : les fréquences observées sont égales aux fréquences théoriques.
H1 : les fréquences observées ne sont pas égales aux fréquences théoriques.

50
Q

Rapporter les résultats au style APA du khi 2 de conformité?

A

Un test du khi carré de conformité (x2=4,26, dl=1) indique qu’il y a une différence statistiquement significative entre les fréquences observées et les fréquences attendues concernant le nombre d’hommes et de femmes inscrits au baccalauréat en psychologie, p=0,039. Les femmes (63,3%, n=38, IC 95% [0,51, 0,74]) sont plus nombreuses que les hommes (36,7%, n=22, IC 95% [0,26, 0,49]) à s’inscrire à ce programme. La différence entre les groupes représente une taille d’effet moyenne (w=0,27).

51
Q

Quelle est le degré de liberté pour le test du khi 2 de conformité?

A 
Dl = k - 1 
k = nombre de groupes
52
Q

Quelles sont les hypothèses du khi 2 d’indépendance?

A

H0 : les deux variables ne sont pas associées.

H1 : les deux variables sont associées.

53
Q

Quelles sont les conditions d’application pour le test du khi 2 d’indépendance?

A
  1. Indépendance des observations
    Ex : les personnes qui composent l’échantillon ne s’influencent pas les unes les autres dans leur manière de répondre.
  2. Les fréquences théoriques doivent être supérieures à 5
    -parce que les résultats du test du x2 ne sont pas exacts lorsque la taille de l’échantillon est petite.
    -pour pallier à cette lacune, Fisher (1922) a développé ou un test qui est robuste même avec des petits échantillons : le test exact de Fisher.
54
Q

Résultats pour khi 2 d’indépendance

A

Il faut repérer et rapporter les informations suivantes :

  1. La valeur du x2
  2. Les degrés de liberté
  3. La signification statistique (valeur de p)
  4. La taille de l’effet (v de cramer ou w)
    - taille d’effet pour les tests du x2
    - mesure d’association qui indique l’ampleur de l’association entre les deux variables.
55
Q

Quand utilise-t-on le test de (wilcoxon) Mann-Whitney?

A

Lorsqu’on veut tester la différence entre des scores provenant d’échantillons indépendants

56
Q

Le test de Mann-Whitney est l’alternative non paramétrique de quel test?

A

Le test t de student pour échantillons indépendants

57
Q

Quelles sont les hypothèses possibles d’un test de Mann-Whitney?

A

Lorsque les deux groupes comparés ont des formes de distributions similaires :
H0 : θ1 = θ2 (les médianes des deux groupes sont identiques)
H1 : θ1 ≠ θ2 (Les médianes des deux groupes sont différentes)
Lorsque les deux groupes comparés n’ont pas de formes de distribution similaires :
H0 : les rangs moyens des deux groupes sont identiques
H1 : les rangs moyens des deux groupes sont différents

58
Q

Dans le cas d’un test de Mann-Whitney, comment calcule-t-on la taille d’effet?

A

On peut obtenir la valeur de r (indice de la taille d’effet) en transformant la valeur de z donnée par SPSS.
r = Z / (racine carrée de N)

59
Q

Comment fait-on pour interpréter la taille d’effet (r) du test de Mann-Whitney?

A

Avec les barèmes de coefficient de corrélation

60
Q

Quand utilise-t-on un test de Wilcoxon pour échantillons appariés?

A

Pour tester la différence entre deux séries de scores provenant d’échantillons appariés.

61
Q

Le test de wilcoxon pour échantillons appariés est l’alternative non paramétrique de quel test?

A

le test t pour échantillons appariés

62
Q

Quelles sont les exigences du test de Wilcoxon pour échantillons appariés?

A
  • Groupes appariés
  • Échelle de mesure ordinale (minimalement)
  • Symétrie de la différence des scores autour de la médiane (regarder histogramme), pas besoin d’avoir une distribution normale
63
Q

Quelles sont les hypothèses possibles d’un test de Wilcoxon pour échantillons appariés?

A

H0 : θD = 0 (La médiane du score de différence entre les conditions = 0)
H1: θD ≠ 0 (La médiane du score de différence entre les conditions ≠ 0)

64
Q

Quelle est le but des ANOVA à groupes indépendants?

A

Comparer plus de deux moyennes

65
Q

Quelles sont les hypothèses possibles d’une ANOVA à groupes indépendants?

A

H0 : les moyennes des populations dont les groupes sont tirés sont toutes égales (-> les scores proviennent d’une seule population).
H1 : les moyennes des populations dont les groupes sont tirés ne sont pas toutes égales (-> les scores proviennent de populations différentes).

66
Q

Quelles sont les conditions d’applications de l’ANOVA à groupes indépendants?

A
  1. Les scores doivent être normalement distribués dans la population (on examine ceci sur les groupes).
  2. Les variances de chaque groupe doivent être homogènes.
    - Pour échantillons indépendants seulement.
  3. Les observations doivent être indépendantes.
    - Pour échantillons indépendants seulement.
67
Q

Quelles sont les tests post hoc de l’ANOVA à groupes indépendants?

A

Test de LSD, test de Bonferroni (divise alpha par le nombre de comparaisons), test de Tukey

68
Q

À quoi sert le test de Kruskall-Wallis?

A

permet de tester si des k échantillons indépendants proviennent de différentes populations

69
Q

Le test de Kruskall-Wallis est l’alternative non-paramétrique de quel test?

A

de l’ANOVA à un facteur

70
Q

Quels sont les hypothèses possibles d’un test de Kruskall-Wallis?

A

H0 : les distributions des scores de tous les groupes similaires.
H1 : il existe au moins deux groupes avec des distributions de scores qui diffèrent.

méthode de recherche 1 (1 decks)

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