Plans corrélationnels et inférences causales Flashcards
S’il y a aléation, quel(s) type(s) de plan corrélationnel utilisons-nous?
Plan expérimental
S’il y a absence d’aléation, quel(s) type(s) de plan corrélationnel utilisons-nous?
Plan quasi-expérimental ou Plan corrélationnel
S’il y a manipulation de la VI, quel(s) type(s) de plan corrélationnel utilisons-nous?
Plan expérimental ou Plan quasi-expérimental
S’il n’y a pas de groupe témoin, ou que le groupe témoin est non équivalent, quel(s) type(s) de plan corrélationnel utilisons-nous?
Plan quasi-expérimental ou Plan corrélationnel
Qu’est-ce qui distingue un plan expérimental d’un plan quasi-expérimental?
Dans un plan expérimental, il y a aléation et présence d’un groupe témoin équivalent. Dans un plan quasi-expérimental, il n’y a pas d’aléation et le groupe témoin est soit absent, soit non-équivalent
Qu’est-ce qui distingue un plan corrélationnel d’un plan quasi-expérimental?
Dans un plan quasi-expérimental, il y a manipulation de la VI ou d’un évènement. Dans un plan corrélationnel il n’y a pas de manipulation
Quel type de diagramme utilise-t-on pour représenter une corrélation?
Un nuage de point, aussi appelé diagramme de dispersion
Qu’est-ce qu’une corrélation sert à démontrer?
L’existence d’un lien entre deux variables
Vrai ou faux? Les plans dits «corrélationnels» n’impliquent pas nécessairement le calcul d’un coefficient de corrélation (e.g. de Pearson)
Vrai! Plusieurs autres types de statistiques peuvent y être employés
Vrai ou faux? Les plans corrélationnels ne comportent pas toujours des corrélations
Vrai!
Vrai ou faux? Un plan corrélationnel peut utiliser n’importe quel type de statistique
Vrai!
Quel nom donne-t-on à la variable indépendante dans un plan corrélationnel? Et à la variable dépendante?
Indépendante -> Prédictrice
Dépendante -> Critère
Peut-on proposer que la variable prédictrice précède la variable critère?
Oui! Mais on ne peut jamais inférer avec certitude que l’une a un effet causal sur l’autre
Qu’est-ce que des corrélats?
Ce sont des variables que l’on conçoit comme codépendantes ou associées. On ne présume pas de liens causal ou temporel
Quels peuvent-être les objectifs d’un plan corrélationnel?
Exploratoire ou confrmatoire
Qu’est-ce qu’un plan corrélationnel confirmatoire?
Tester une hypothèse testée à priori dans le but d’appuyer des cadres théoriques
Qu’est-ce qu’un plan corrélationnel exploratoire/descriptif?
Identifier les caractéristiques liés à un phénomène précis
Quelles(s) étude(s) permet un plan transversal?
Étude de comparaison ou d’association simultanée
Quelles(s) étude(s) permet un plan longitudinal?
Étudier l’évolution des phénomènes ou de la relation entre les variables d’intérêt dans le temps
Si on s’intéresse à la prévalence d’un phénomène dans la population à un moment précis dans le temps, quel type de plan doit-on employer?
Plan descriptif et transversal
À quoi sert un plan descriptif et longitudinal?
Tracer un portrait de l’évolution d’une variable au fil du temps. Le même échantillon est évalué à plusieurs reprises
Qu’est-ce qui distingue un plan descriptif et longitudinal d’un plan à mesures répétées?
Dans le plan descriptif et longitudinal, il n’y a pas de manipulation ou d’intervention. On évalue l’évolution naturelle d’une chose
Qu’est-ce qu’un plan confirmatif et transversal?
Étude qui teste des hypothèses à priori, référant habituellement à des appuis empiriques antérieurs et un cadre théorique établi, en un seul temps de mesure
Quelle serait une limite importante des plans transversaux?
Ne peut pas déterminer si la cause présumée se manifeste avant ou après l’effet présumé ou si une troisième variable est la cause réelle des phénomènes étudiés
Si on les compare aux plans expérimentaux et quasi-expérimentaux, que peut-on dire de la validité interne des plans corrélationnels?
La validité interne est plus faible, car on ne peut affirmer que l’une des variables est la cause du changement de l’autre
Si on les compare aux plans expérimentaux et quasi-expérimentaux, que peut-on dire de la validité externe des plans corrélationnels?
La validité externe est plus élevée, car on observe des phénomènes naturels sans intervenir
Vrai ou faux? Les plans expérimentaux et quasi-expérimentaux permettent d’affirmer un lien causal entre deux variables puisque la validité interne est élevée.
Faux! C’est vrai seulement pour les plans expérimentaux. Pour les autres plans, le degré de confiance à l’égard des inférences causales varie, selon leurs caractéristiques
Quelles sont les trois conditions aux inférences causales?
Association, Isolation de la séquence temporelle, Isolation de la contribution unique
Que se passe-t-il avec la validité interne lorsque les trois conditions aux inférences causales sont respectées?
Plus grande est la validité interne et plus grande est la confiance
Qu’est-ce qui pourrait démontrer le lien d’association entre deux variables?
Une différence de moyennes, de fréquences ou un coefficients de variation
Vrai ou faux? L’association entre deux variables peut être démontrée dans tous les types de plans, incluant les plans corrélationnels
Vrai!
Comment peut-on vérifier la condition d’isolation de la séquence temporelle?
En manipulant la VI. On peut alors constater ses conséquence sur la VD qui survient après l’intervention
Vrai ou faux? Dans les plans corrélationnels, il est impossible de satisfaire pleinement la condition d’isolation de la séquence temporelle.
Vrai! Il n’y a pas de moment précis d’avènement de la variable présumée être une cause
Vrai ou faux? Dans un plan expérimental, il est facile d’isoler la séquence temporelle.
Vrai! La manipulation de la VI et la mesure de la VD par la suite facilite le processus
Quel est l’exception concernant la condition d’isolation de la séquence temporelle dans un plan quasi-expérimental?
Pas de prétest avant l’intervention ni de groupe témoin, bref, un plan sans point de comparaison pour la VD qui n’arrive pas à bien isoler la séquence temporelle
Quelle est la condition que peu de plans arrivent à satisfaire avec clarté et certitude?
Isolation de la contribution unique
Dans un plan expérimental, que doit-on faire pour s’assurer que la condition d’isolation de la contribution unique est satisfaite?
Aléation des participants aux différentes procédures, et s’assurer que la procédure n’introduise pas de facteurs confusionnels qui menacent la validité interne
Combien de conditions d’inférence causale sont satisfaites dans un plan expérimental?
Toutes les trois, à moins de menace à la validité interne. Dans un tel cas, l’isolation des contributions uniques est compromise
Combien de conditions d’inférence causale sont satisfaites dans un plan corrélationnel?
Une. La condition d’association. Pour les deux autres conditions, elles ne peuvent être que partiellement satisfaites
Combien de conditions d’inférence causale sont satisfaites dans un plan corrélationnel?
Deux. (Sauf exception en ce qui concerne l’isolation de la séquence temporelle). La condition de l’isolation des contributions uniques ne peut être que partiellement satisfaite
Qu’est-ce qui distingue les conditions d’inférences causales et les conditions jugées favorables aux inférences causales?
Les conditions JUGÉES favorables ne permettent pas de tirer des inférences causales, mais elles favorisent une meilleure confiance que les résultats appuient une hypothèse causale
Quelles sont les conditions jugées favorables aux inférences causales?
- Cadre théorique et empirique (prédictions à priori)
- Comparer l’impact relatif de plusieurs causes possibles
- Déterminer la séquence temporelle probable
Comment une peut-on favoriser une plus grande confiance en les inférences causales dans une étude non expérimentale en ce qui concerne la comparaison de l’impact relatif de plusieurs causes possibles?
En comparant la contribution relative de plusieurs causes possibles du phénomène cible, par l’inclusion de variables prédictrices multiples ou de variables concomitantes
Comment une peut-on favoriser une plus grande confiance en les inférences causales dans une étude corrélationnel en ce qui concerne la séquence temporelle probable?
En comparant les différentes séquences causales possibles et déterminant laquelle semble la plus probable. C’est possible dans un plan longitudinal où l’on mesure les différents variables d’intérêt à plusieurs reprises dans le temps, en testant deux séquences causales pour déterminer laquelle est la plus probable. C’est impossible dans un plan transversal
Quels sont les modèles d’analyse typiques aux plans corrélationnels?
Analyse de l’association entre des variables, Analyse de la prédiction ou l’explication d’une variable, Analyse acheminatoire, Analyse des effets croisées
Quel modèle d’analyse permet de démonter un lien entre deux variables?
Analyse de l’association entre des variables
Que permet de démontrer l’analyse de la prédiction ou l’explication d’une variable?
Dans quelle mesure une ou plusieurs variables permettent d’expliquer la variabilité de la variable critère.
Que permet de démontrer l’analyse acheminatoire?
Permet de tester l’appui pour des hypothèses causales, incluant les hypothèses de médiation ou de modération. En bref, permet de modéliser des séquences de relation complexes entre plusieurs variables
Quelles sont les avantages des analyses acheminatoires?
Confirmer l’association entre des variables, tester la cohérence de résultats avec une hypothèse causale, tester l’appui pour des hypothèses complexes proposant qu’un lien entre une variable prédicatrice et une variable critère est médiatisé et/ou modéré par une ou plusieurs variables
Les modèles acheminatoires reposent sur des plans transversaux ou longitudinaux?
Transversaux. La validité interne est faible.
Quel modèle d’analyse permet de tester simultanément deux hypothèses causales rivales, en tirant profit du décalage temporel entre les temps de mesure?
Analyse des effets croisées
Que permet de démontrer l’analyse des effets croisés?
Peut partiellement répondre à la question d’isolation de la séquence causale probable. C’est un plan longitudinal impliquant la mesure des deux variables à au moins deux reprises dans le temps
Quelles sont les avantages des analyses des effets croisés?
Confère une plus grande validité interne que les autres analyses. Permet de satisfaire partiellement la question d’isolation de la séquence causale probable. L’inclusion de variables concomitantes ou de variables prédictrices multiples permettrait de satisfaire partiellement la condition d’isolation de la contribution unique
Pourquoi utiliser un plan corrélationnel?
Contraintes déontologiques, augmente la validité externe, économie, raisons pratiques, en complément à une étude expérimentale
