Fin de session - Cours 8 - La mesure et les statistiques

Question 1

Résumé

Que faut-il retenir par rapport à l’historique et les positions épistémologiques ?

Answer 1

La science est évolutive.
PP : quantitaive, sciences naturelles, vérité
Constr : qualitatif, philosophie, sens

Question 2

Résumé

Que faut-il retenir par rapport à la démarche scientifique ?

Answer 2

Le sujet peut être biaisé, contexte théorique (revue systématique), question de recherche, pland de recherche (PP) pour isoler une variable.

Question 3

Résumé

Que faut-il retenir par rapport à l’écriture scientifique et les normes de l’APA ?

Answer 3

Il sert à un format éligible et consensuel.

Question 4

La mesure

Quel est le but de l’étape de la mesure et de quelle (3) choses faut-il s’assurer ?

Answer 4

Le but est d’avoir une bonne mesure.
- Que les variables soient bien opérationnalisées
- Que les outils utilisés mesurentt bien ces variables
- Que les participants répondent bien à ces outils (adapté à la population visée représentative)

Question 5

La mesure (PP)

Que veut-on dire quand une bonne mesure doit être fidèle ?

Answer 5

Elle doit mesurée de façon constante un phénomènes psychologique.

Question 6

La mesure (PP)

Quels sont les (3) façons de mesurer la constance d’un phénomène psychologique ?

Answer 6

• Fidélité temporelle / fidélité test-retest (si c’est approprié)
• Cohérence interne (par variable et non par outil)
• Fidélité inter-juge (souvent appelé accord interjuge)

Question 7

La mesure (PP)

En quoi consiste le fidélité temporelle / fidélité test-retest ?

Answer 7

À mesurer à (2) temps pour voir si les résultats sont similaires / pareils.

Ex : test-retest pour mesurer peronnalité
Contre-ex : mesurer humeurs

Question 8

La mesure (PP)

En quoi consiste la cohérence interne (par variable et non par outil) ?

Answer 8

C’est l’ensemble des observations cohérentes entre elles ; les variables / questions qui mesurent le même phénomène.
Cependant, il n’en faut pas trop pour pouvoir comprendre le phénomène sous différents faisceaux (cube).

Question 9

La mesure (PP)

En quoi consiste la fidélité inter-juge (ou accord interjuge) ?

Answer 9

• Avec un bon outil, tout juge devrait voir les mêmes choses
• Biais de l’expérimentateur

Question 10

La mesure (PP)

Que veut-on dire quand une bonne mesure doit être valide ?

Answer 10

Que ce soit le bon phénomène, donc mesurer réellement le concept qu’elle prétend mesurer.

Question 11

La mesure (PP)

Quelles sont les (4) validité d’une bonne mesure ?

Answer 11

• Validité apparente
• Validité de contenu
• Validité de critère : prédictive et concomitante
• Validité de construit / validité théorique : structurelle, convergente et discriminante

Question 12

La mesure (PP)

Qu’est-ce que la validité apparente ?

Answer 12

Si le test mesure le bon phénomène.

Question 13

La mesure (PP)

Qu’est-ce que la validité de contenu ?

Answer 13

Le contenu relié au phénomène – on pourrait demande rà un comité éthique pour installer les bonnes questions adaptées.

Ex : MMBI “travailler dans une fête foraine”

Question 14

La mesure (PP)

Qu’est-ce que la validité de critère prdictive et concomitante ?

Answer 14

Prédictive : si le questionnaire est prédictible au passage à l’acte (ex : criminels récidivistes ou test Roshdak pour évaluer le risque de suicide et psychose, mais validité apparente faible)
Concomitante : prendre (2) mesures différentes pour voir si les (2) informations concordent (résultats), ex : tests de stress + niveau de cortisol.

Question 15

La mesure (PP)

Qu’est-ce que la validité de construit ou validité théorique structurelle, convergente et discriminante ?

Answer 15

• Structurelle : bien comprendre chacune des stuctures de phénomène (ex : dépression –> cognitions, attitudes, estime de soi (par grappes)).
• Convergente : phénomènes qui sont près l’un de l’autre (corrélations et liens), ex : narcissisme vs estime de soi.
• Discriminante : phénomènes différentes ou contraires (les 4 types d’attachements sécure vs insécure).

Question 16

La mesure (PP)

Quelles sont les types de données (ou variables) quantitatives possibles ?

Answer 16

• Nominales
• Ordinales
• Continues (intervalle ou proportion)

Question 17

La mesure (PP)

Qu’est-ce qu’une variable nominale (3 caractéristiques) ?

Answer 17

• Les valeurs n’ont pas de valeur quantitative – transformer un groupe en chiffre, mais tous indépendants, pas de liens numérique.
• Le choix de la valeur et l’ordre n’ont pas d’importance
• Type précis de variable nominale : dichotomique (présence ou absence d’une variable, ex : d’un trouble)

Question 18

La mesure (PP)

Qu’est-ce qu’une variable ordinale ?

Answer 18

• Se réfère à un rang / ordre / position, où l’ordre a un sens, mais n’a pas de valeur quantitative et pas de distance entre eux. ex : plus haut diplôme obtenu
• La valeur numérique a du sens et il est possible d’en avoir des ex aeqo

Question 19

La mesure (PP)

Qu’est-ce qu’une variable continue ?

Answer 19

• Ce sont les “meilleures” vairables où la différence entre les scores sont interprétables; il y a plus de possibilités au niveau statistique. Ex : temps pour terminer marathon ou score dépression.
• On peut ainsi prioriser et éviter les catégories pour voir l’étendue

Question 20

Les statistiques

Est-ce que les statistiques sont complexes ?

Answer 20

Non, ce serait simple (+, -, x, division).

Question 21

Les statistiques

Peut-on faire dire n’importe quoi à des statistiques ?

Answer 21

Oui, si on ne fait pas attention, car ça sujette à l’interprétation.

Question 22

Les statistiques

Est-ce que les statistiques sont appropriées à l’étude de l’être humain ?

Answer 22

C’est très difficile de le faire puisqu’à chaque étape, on perd du sens.

Question 23

Les statistiques - définition

Que sont les statistiques ?

Answer 23

L’art de commencer avec un gros tapon de chiffres pis de finir avec 2-3 chiffres au final.
On cherche à traduire un phénomène en équation mathématique ou un ensemble de nombres pour ensuite les interpréter.
C’est un travail incomplet et peut apporter des changements tangibles et positifs auc pratiques et aux politiques.

Question 24

Les statistiques

Quels sont les deux grands types de statistiques ?

Answer 24

Descriptives : pour décrire les variables et les liens entre celles-ci (uni/bi/multi-dimensionnelles).
Inférentielles : modélisation pour généralisation et créer un modèle statistique et évaluer sa capacité à expliquer les liens entre les variables (univariées ou multivariées, 1D ou xVD).

Question 25

La démarche de l’analyse statistique - choix des analyses

Comment choisit-on nos analyses ?

Answer 25

En fontction du type de données et des liens que l’on souhaite observer entre ces variables.
Quel devis/plan de recherche ?
Quelles sont les VI et VD ?
Quels types sont ces VI et VD ?

Question 26

La démarche de l’analyse statistique - préparation de données

Sur quoi sont effectuées les analyses staistiques ?

Answer 26

Des logiciels d’analyses : SPPS, R (plus puissant et gratuit!) et Mplus.

Question 27

La démarche de l’analyse statistique - préparation de données

Quelles sont les (3) étapes de la préparation des données ?

Answer 27

(1) entrer les données brutes dans une base de données
(2) nettoyer la base de données (supprimer incomplètes et repérer erreurs)
(3) calculer nos VI et nos VD à partir des réponses aux questions

Question 28

La démarche de l’analyse statistique - exploration des données

Que fait-on dans l’exploration des données et quel est l’objectif ?

Answer 28

• On fait ressortir les données descriptives de notre échantillon
• Objectif : on explore, on regarde si tout semble correct et s’il y a des observations intéressantes, surprenantes.
• Peut mener à changer nos analyses pour diverses raisons (manque de variabilité, trop de données extrêmes)

Question 29

La démarche de l’analyse statistique - vérification postulats de base

Que sont des postulats de base ?

Answer 29

Des propositions que l’on doit vérifier pour que notre analyse fonctionne, souvent vérifés en même temps que notre analyse principale.

Ex : modèle linéaire (y = ax + b), sinon pas adéquat

Question 30

La démarche de l’analyse statistique - l’analyse principale

En quoi consiste l’analyse principale ?

Answer 30

Créer un modèle statistique qui contient l’ensemble de nos variables d’intérêt en regardant au moins ces (3) statistiques : statistique de tests (beta), statistique p (modèle significatif <0,05,) et taille de l’effet (à quel point ça explique beaucoup.

Question 31

La démarche de l’analyse statistique - l’interprétaiton statistique

En quoi consiste l’interprétation statistique de nos données ?

Answer 31

Traduire ces nombres en phrases intengibles.

Question 32

Test-T

Quels sont les (3) objectifs du test-t ?

Answer 32

(1) exposer la logique sous-jacente aux tests statistiques
(2) nommer les principaux termes propres aux statistiques
(3) voir concrètement le fonctionnement d’un test statistique

Question 33

Test-T

Quand utilise-t-on le test-t (variable) ?

Answer 33

Quand on a une VI dichotomique et une VD continue.

Question 34

Test-T

Si l’hypothèse est nulle, alors…

Answer 34

…il ne devrait pas y avoir de grandes différences entre mes échantillons.

Question 35

Test-T

Lorsqu’on compare la moyenne quand il n’y avait pas de différence entre les groupes aux moyennes obtenues aux deux échantillons, et qu’il y a une grande différence entre celles attendues et obtenues selon H0, alors…

Answer 35

…nos groupes diffèrent significativement.

Question 36

Test-T

Quelles sont les (3) types de variations que nous pouvons regarder ?

Answer 36

Variation totale : la totalité de la variation qui existe dans notre VD.
Variation systématique : celle attribuable à la VI.
Variations erreurs (non-systématique) : différences entre les individus qui ne sont pas mesurés par notre VI.

Question 37

Test-T

Qu’aura un bon modèle ?

Answer 37

• une plus grande proportion de variation systématique (donc expliquée par la VI) que de variation non-systématique.
• maximiser la variance expliquée et minimiser la variance inexpliquée (erreur/bruit)
• présenter une erreur distribuée de façon aléatoire