Fin de session

Question 1

QUI SUIS JE?

Je suis la traduction des concepts abstrais en termes observables et mesurables, l’opérationnalisation des concepts.

Answer 1

La mesure

Question 2

QUI SUIS JE?
Je suis l’opération qui consiste à assigner des nombres à des objets, à des évènements, ou à des personnes selon des règles pré-établies dans le but de déterminer la valeur d’un attribut donné.

Answer 2

La mesure

Question 3

VRAI OU FAUX

Les nombres représentent seulement des quantités.

Answer 3

FAUX DUDE.

Ils peuvent représenter des qualités aussi (des variables catégorielles)

Question 4

QUI SUIS JE?

Je suis l’expression quantitative d’un concept abstrait ou construit, à laquelle on attribue différentes valeurs.

Answer 4

Une variable

Question 5

Quelles sont les 4 types de variables possibles?

Answer 5

QUANTITATIVE
Continue: prend n’importe quelle valeur sur un continuum (ex . 2,5 / 45.6 ect)

Discrète: Seulement des unités entières
(ex. 1 2 3 )

QUALITATIVE
Nominale : Classes sont nommées, pas de hiérarchie
(ex. statut marital)

Ordinale: Classes ordonnés selon une échelle de grandeur
(ex. niveau de scolarité)

Question 6

QUI SUIS JE?

Je suis un processus par lequel un concept abstrait est transposé en phénomène observable et mesurable.

Answer 6

L’opérationnalisation des concepts

Question 7

QUI SUIS JE?
Je suis une expression quantifiable et mesurable des différentes dimensions d’un construit en établissant un lien avec la mesure empirique.

Answer 7

Je suis un….

INDICATEUR EMPIRIQUE!

Question 8

Quels sont les 4 types d’échelles de mesure?

Answer 8

Nominale (catégories exclusives ex. sexe)

Ordinale (selon un ordre de grandeur ex. éducation)

Intervalle (intervalles entre les nombres sont à égale distance, zéro arbitraire ex. température)

Rapports (intervalles égaux mais zéro absolu ex. poids)

Question 9

VRAI OU FAUX

L’erreur est inhérente à toute opération de mesure.

Answer 9

VRAI

Question 10

Quel est le calcul de la mesure obtenue?

Answer 10

vraie valeur + erreur aléatoire + erreur systématique

Question 11

Qu’est ce que l’erreur aléatoire ? l’erreur systématique?

Answer 11

Aléatoire réfère à la fidélité de la mesure (NON PRÉDICTIBLE)
Systématique à la validité de la mesure (PRÉDICTIBLE)

Question 12

Fidélité et fiabilité sont des mots associés à quel type d’erreur?
Validité et exactitude sont des mots associés à quel type d’erreur?

Answer 12

Aléatoire (fidélité et fiabilité)

Systématique (Validité et exactitude)

Question 13

QUI SUIS JE?
Je suis l’aptitude d’un appareil de mesure à donner des mesures exemptes d’erreurs accidentelles (notions de reproductibilité)

Answer 13

FIDÉLITÉ

Question 14

La fidélité des résultats définit la _____ des résultats.

Answer 14

dispersion

Question 15

La validité des résultats est la capacité d’un instrument à mesurer ________

Answer 15

ce qu’il est censé mesurer

Question 16

VRAI OU FAUX?

Plus l’opérationnalisation des variables est détaillée, plus la recherche sera juste et les données probantes.

Answer 16

VRAI

Question 17

QUI SUIS JE?
Qualité d’un instrument à procurer des résultats similaires obtenus par des prises répétées, effectuées dans des conditions identiques auprès des mêmes personnes

Answer 17

stabilité temporelle

Question 18

Par quel test peut-on tester la stabilité temporelle?

Answer 18

test-retest

Question 19

La corrélation permet d’établir le ____ et le _____ qui existe entre 2 séries de mesures, et le calcul du coefficient de corrélation fournit des indications sur la précision de l’instrument.

Answer 19

sens

degré d’association

Question 20

QUI SUIS JE?
Degré d’homogénéité de tous les énoncés d’un instrument de mesure, où chaque énoncé est lié aux autres dans l’échelle de mesure.

Answer 20

Cohérence interne

Question 21

La validité de critère est un type de validité qui permet d’estimer le degré de corrélation entre un _______ et un ________ mesurant le même phénomène.

Answer 21

instrument de mesure cible

instrument de mesure de critère (étalon)

Question 22

Pourquoi privilégier les articles scientifiques? (4 raisons)

Answer 22

1. Présente la métho et résultats d’une étude empirique
2. Évalué par un comité de lecture d’experts dans le domaine
3. S’adresse à des chercheurs et spécialistes DONC niveau de qualité ÉLEVÉ
4. Structure est reconnaissable

Question 23

Le facteur d’impact (FI) est la mesure de la _____ des citations des articles scientifiques données au cours d’une période donnée divisée par ________ publiés dans le même journal au cours de cette même période.

Answer 23

fréquence

le nombre total d’articles

Question 24

VRAI OU FAUX

Il est possible de comparer les domaines entre eux grâce au FI.

Answer 24

FAUX, il est impossible

Question 25

Quel est le niveau de preuve scientifique de ces études :
essai comparatif randomisé de forte puissance ; méta-analyse d’essai comparatif randomisé ; analyse de décision fondée sur des études bien menées.

Answer 25

Niveau 1
Grade A
Preuve scientifique établie

Question 26

Quel est le niveau de preuve scientifique de ces études: essai comparatif randomisés de faible puissance ; étude comparatives non randomisé bien menées ; études de cohortes.

Answer 26

Niveau 2
Grade B
Présomption scientifique

Question 27

Quel est le niveau de preuve de ces études: Étude cas-témoins, études comparatives comportant des biais importants, étude rétrospective, série de cas, étude épidémiologique descriptive.

Answer 27

Niveau 3 et 4
Grade C
Faible niveau de preuve scientifique

Question 28

Qu’est ce qui distingue un niveau de preuve dans la méthodologie fort d’un niveau intermédiaire?

Answer 28

INTERMÉDIAIRE
le protocole est adapté pour répondre au mieux à la question posée
MAIS la puissance est nettement insuffisante

FORT
protocole adapté pour répondre au mieux à la question posée;
la réalisation est effectué sans biais majeur;
l’analyse statistique est adaptée aux objectifs;
la puissance est suffisante

Question 29

Quelles sont les 2 étapes de la phase analytique?

Answer 29

Statistiques descriptives: décrire et résumer les données

Statistiques inférentielles: estimer les paramètres d’une population et vérifier les hypothèses au moyen de tests statistiques appropriés

Question 30

Quels sont les deux types de mesures statistiques?

Answer 30

Mesure de tendance centrale : résume la position dans une distribution en fonction des valeurs possibles de la variable étudiée

Mesure de dispersion: résume l’étalement de la distribution (dispersion des valeurs autour de la valeur centrale)

Question 31

Qu’est ce que le mode, la moyenne et la médiane?

Ils font partie de quel type de mesure statistique?

Answer 31

Mesure de tendance centrale

MODE: valeur la plus fréquente

MOYENNE: bin c’est la moyenne duh.

MÉDIANE: valeur qui occupe la place du milieu à 50% des participants.

Question 32

Qu’est ce que l’étendue, la variance, l’écart-type et l’erreur-type de la moyenne?
Ils font partie de quel type de mesure statistique?

Answer 32

Mesure de dispersion

ÉTENDUE : valeur la plus grande moins la valeur la plus petite d’une série d’observation

VARIANCE: Mesure de l’étendue des scores basée sur la déviation de chacun de ceux-ci par rapport à la moyenne

ÉCART-TYPE: même chose que la variance mais à la racine carré. c’est une mesure linéaire de la variabilité. Combien d’écart par rapport à la moyenne.

ERREUR-TYPE DE LA MOYENNE: précision avec laquelle la moyenne de l’échantillon est représentative de la moyenne de la population

Question 33

L’inférence statistique utilise les données de l’échantillon pour ?

Answer 33

Estimer les paramètres de la population et vérifier les hypothèses de recherche

Question 34

Les tests d’hypothèses sont une procédure d’inférence statistique qui permet de choisir entre deux hypothèses, quelles sont elles?

Answer 34

Hypothèse nulle (Ho)

Hypothèse alternative ou de recherche (H1)

Question 35

Quelles sont les 7 étapes de la démarche des tests d’hypothèses?

Answer 35

1. Formulation des hypothèses
2. Choix du seuil de signification : erreur de type I
3. Puissance du test: l’erreur de type II
4. Calcul du test statistique
5. Détermination de la valeur critique
6. Définition de la règle de décision
7. Application de la règle de décision

Question 36

VRAI OU FAUX

L’hypothèse nulle postule toujours qu’il n’y a pas de relation entre les variables.

Answer 36

VRAI

Question 37

VRAI OU FAUX

Seule l’hypothèse nulle fait l’objet d’un test statistique.

Answer 37

VRAI

Question 38

Quel est l’erreur de type I et II?

Answer 38

ERREUR DE TYPE I** PIRE
On rejette Ho malgré le fait que Ho est vraie

ERREUR DE TYPE II (ou manque de puissance)
On ne rejette pas Ho malgré le fait que Ho est fausse

Question 39

Quels sont les 4 facteurs qui affectent la puissance statistique?

Answer 39

1. Importance de la différence (dans la moyenne)
2. Écart-type (la variance influe également la puissance)
3. Taille de l’échantillon
4. Marge d’erreur (niveau de signification)

Question 40

VRAI OU FAUX

La présence d’une association entre deux variables n’implique en aucun cas une relation de causalité.

Answer 40

VRAI

Question 41

Quels sont les deux tests paramétriques permettant de vérifier l’association entre des variables (tests de liaison) ?

Answer 41

Test du chi-carré

Corrélation de Pearson

Question 42

Quelle est la différence entre la corrélation et la régression?

Answer 42

Les deux veulent vérifier les liens entre deux variables. MAIS
CORRÉLATION
Quantifie la force de l’association par r2 et indique une direction de l’association

RÉGRESSION
Décrit comment Y est lié à X
ET IL PRÉDIT Y À PARTIR DE X!!!!

Question 43

Quels sont les 4 types de tests paramétriques servant à mesurer les comparaisons ou les différences entre les groupes (tests de comparaison)?

Answer 43

Test t de student (sujets dans 2 groupes indépendants)
Test t pour échantillon appariés (mêmes sujets dans 2 groupes)
Analyse de la variance (ANOVA) (comparer les moyennes entre 3 groupes indépendants)
Analyse de la variance par mesure répétées (comparer mêmes sujets dans 3 groupes ou plus)