Mesure + statistique Flashcards

1
Q

Lors de l’étape de la mesure, le chercheur doit s’assurer de trois choses, lesquelles?

A
  1. Que ses variables sont bien opérationnalisées.
  2. Que les outils utilisées mesurent bien ces variables.
  3. Que les participants répondent bien à ces outils.
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2
Q

Le choix des questionnaires ou des outils de mesure servent à quoi dans l’étude?

A

Ils servent à avoir des bonnes variables.

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3
Q

Donner un exemple de mesure.

A

Un outil qui mesure la dépression. Le questionnaire est crée à partir d’un langage riche provenant dans un milieu aisé. On administre ce questionnaire à un milieu défavorisé, cet outil n’est pas adéquat pour la population étudiée. —> ils ne vont pas bien répondre aux questions.

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4
Q

Puisqu’une mesure doit être fidèle, nommez les trois types de fidélité.

A

Fidélité temporelle
Cohérence interne
Fidélité inter-juge

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5
Q

Définissez-moi la fidélité temporelle

A

Il s’agit d’une mesure où par exemple je mesure les traits de personnalité, ils seront stables dans le temps, alors les résultats après l’expérience devraient être les mêmes qu’au début. Cependant si je mesure le stress des gens, les résultats devraient se modifier, pcq le but est de voir des changements. Donc, c’est la mesure en deux temps, je devrais avoir les mêmes résultats si je mesure les mêmes contextes.

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6
Q

Dites-moi quelle est cette fidélité par cette définition: ensemble de questions/observations qui vont être cohérentes entre elles. Ex: je mesure la dépression dans un questionnaire, les personnes dépressives vont avoir plus de résultats élevés que les autres. Mais, la mesure ne doit pas être aussi évidente, trop cohérente pour pouvoir étudier l’ensemble du phénomène.

A

Il s’agit de la cohérence interne.

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7
Q

Définissez-moi la fidélité inter-juge.

A

C’est que les observateurs de l’extérieur de l’étude (en position de juge) devraient arriver aux mêmes résultats que le chercheur.

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8
Q

Aussi, la mesure doit être valide, nommez les 7 types de validité

A

Validité apparente
Validité de contenu
Validité de prédictive
Validité coconmitante
Validité structurelle
Validité convergente
Validité discriminante

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9
Q

C’est quoi la validité apparente?

A

C’est la validité où on se demande si le test mesure vraiment ce qu’il est supposé mesuré.

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10
Q

Est-ce toujours bon d’avoir une validité apparente?

A

Non, ex; si il ya bcp de désirabilité sociale, ce n’est pas optimale d’utiliser cette validité.

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11
Q

C’est quoi la validité de contenu?

A

On se demande si les items sont pertinents pour l’évaluation du phénomène. Dans ce cas, on fait parfois appel à un comité d’expert pour savoir si le contenu du questionnaire est vraiment relié au phénomène.

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12
Q

Définissez la validité de critère:prédictive

A

Il s’agit d’assurer le risque de récidive, mais de ne pas trop détecter les choses. Ex: est-ce que le questionnaire qui évalue le risque de passer à l’acte et que les participants ont un haut taux de risque avec le questionnaire, ont-ils vraiment passer à l’acte? C’est le test le plus prédictif pour le suicide et la psychose.

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13
Q

La validité concomitante c’est quoi?

A

Se demander si le test est relié au phénomène actuellement. Ex: faire un test pour mesurer le stress et une autre mesure sur le cortisol. Si le test dit que le stress est élevé et le niveau de cortisol aussi = bonne validité concomitante.

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14
Q

C’est une validité qui permet de comprendre chacune des parties du phénomènes. Ex: l’estime de soi en 3 grappes. Ex: la dépression, différentes choses qui sont reliés, comme les cognitions, idées,attitudes, états, l’estime de soi.

A

C’est la validité construit:structurelle

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15
Q

C’est la validité où le phénomène est souvent associé à d’autres phénomènes qui sont proches. Ex: questionnaire d’estime de soi, problèmes de narcissique

A

La validité convergente.

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16
Q

C’est quoi la validité discriminante?

A

Ex: 4 grand types d’attachement. Un enfant sécure devrait avoir des résultats cochés dans sécure et non dans insécure, faibles résultats dans insécure.

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17
Q

En post-positivisme, les variables ont une valeur qui est généralement quantitative. Vrai ou faux

A

Vrai

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18
Q

Nommez les 3 types de données/variables

A

Nominales
Ordinales
Continues

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19
Q

Qu’est-ce qui est primordial dans une étude pour que celle-ci est du sens, bien représenter?

A

Des mesures! Si j’ai un questionnaire qui mesure mal le phénomène= étude aucun sens.

20
Q

C’est quoi les variables nominales?

A

Chaque donnée est une définition qui n’a pas de valeur quantitative.
Homme = 1
Femme = 2
Préfère se définir soi-même = 3

21
Q

Nommez un type de variable nominale

A

La variable dichotomique, ce qui signifie que la personne peut se retrouver que dans un seul groupe.

22
Q

C’est quoi les variables ordinales?

A

Variables qui se réfèrent à un rang, un ordre, une position.

23
Q

Dans les variables ordinales, la valeur est dite comment?

A

Numérique, on peut pas additionner les choses.

24
Q

Est-ce que dans les variables ordinales, on peut avoir des scores ex æquo?

A

Oui, plusieurs personnes peuvent avoir le même score.

25
Q

Il s’agit des variables où la différence des scores est interprétable.

A

La variable continue.

26
Q

Quelle variable est la plus prioriser en p.p?

A

La variable continue, pcq permet plus d’analyses statistiques.

27
Q

Après que les variables identifiées, on passe vers quelle étape?

A

L’analyse des statistiques

28
Q

Est-ce que les statistiques sont appropriées pour les EH?

A

C’est une double traduction, on doit interpréter les résultats en phénomène humain et après les remettre en chiffre = perte du phénomène.

29
Q

Les statistiques sont l’étude de quoi?

A

Les phénomènes humains, on cherche à trouver une équation mathématique ou un ensemble de chiffre pour expliquer le phénomène.

29
Q

Nommez les 2 types de statistique s

A

Descriptives
Inférentielles

30
Q

Dites-moi c’est quoi la statistique descriptive

A

Statistiques pour décrire l’échantillon; décrire les statistiques ou les liens entre les données/variables.

31
Q

Nommez les 3 types de statistiques descriptives

A

Unidimensionnelle (moyenne, étude, écart-type)
Bidimensionnelle (corrélation de Perason)
Multidimensionnelle

32
Q

Nommez les deux types de statisitiques inférentielles

A

Univariées (on regarde l’impact de d’autres variables sur elles)
Multivariées (plusieurs variables dépendantes)

33
Q

Différence entre les stats descriptives vs inférentielles

A

Descriptives: décrire les variables
Inférentielles: créer le modèle statistique + évaluer les liens entre les variables

34
Q

Nommez les étapes de la démarche de l’analyse statistique

A
  1. Choix des analyses à effectuer
  2. Préparation des données
  3. Exploration des données
  4. Vérification des postulats de base
  5. Analyse statistique principale
  6. Interprétation statistique de nos données.
35
Q

les analyses sont choisies en fonction de quoi?

A

en fonction du type de données (nominales,ordinales, continues) et les liens qu’on souhaite observer.

36
Q

de quel type de variable s’agit-il?:
ex: Je veux voir si le score d’anxiété des étudiants a augmenté ou diminué à la suite de l’examen de mi- session.

A

variable continue (mesure de façon continue)

37
Q

la préparation des données inclut quelles étapes?

A
  1. entrer nos données « brutes » dans une base de données
  2. nettoyer notre base de données (supprimer les réponses incomplètes, repérer les erreurs)
    3.calculer nos VI et nos VD à partir des réponses aux questions
38
Q

que signifie l’exploration des données?

A

il s’agit de ressortir les données descriptives de notre échantillon et peut amener à changer les analyses pour diverses raisons.

39
Q

quelle étape s’agit-il?
c’est quand les analyses ont des postulats pour vérifier que l’analyse fonctionne.

A

la vérification des postulats de base

40
Q

Une fois nos données explorées et les postulats vérifiés, qu’est-ce que nous devrions faire?

A

on va créer notre modèle statistique. Celui-ci devrait contenir l’ensemble de nos variables d’intérêt.

41
Q

il y a 3 statistiques à regarder lorsqu’on fait l’analyse statistique, nommez-les svp

A

une statistique de test
une statistique p (significatif ou non)
une taille de l’effet (explique ou non la variabilité entre les gens)

42
Q

c’est quoi l’étape d’interprétation statistique des données?

A

Une fois nos résultats statistiques obtenus, on doit traduire ces nombres en phrases intelligibles. On reste collés sur les données à ce moment.

43
Q

Qu’est-ce qu’un bon modèle statistique?

A

Un bon modèle va maximiser la variance expliquée et minimiser la variance inexpliquée (erreur/bruit)
Un bon modèle devrait aussi présenter une erreur distribuée de façon aléatoire (c.à.d. qu’il devrait expliquer aussi bien pour tout le monde)

44
Q

où il y a plus de chances d’avoir des erreurs dans les modèles?

A

Plus qu’on monte plus qu’on a des erreurs. –> les gens se basent plus au début qu’à la fin