Semaine 5 Flashcards
Quels sont les 3 caractéristique des plan corrélationnel?
- Aucune manipulation de la VI; ce qui est mis en relation existe en dehors de l’intervention du chercheur
- assignation aleatoire impossible
- établi le niveau de relations entre les variables, mais pas nécessairement une relation de cause a effet
5 raisons d’utiliser les plans corrélationnel?
- déontologie (ou morale)
- pratique (ou technique)
- économie
- améliorer validité externe
- explorer la validité psychométrique d’instrument de mesure
Avantage (4) et désavantage (2) des plans corrélationnel?
A:
- raisons exploratoire: permet d’établir et quantifier des relation entre variable
- très utile lorsque manip. Expérimentale impossible
- augmente validite externe
- souvent plus économique
D:
- menace a la validite interne
- difficile d’établir des relation causale
La relation entre deux variable peut s’exprimer sous forme de?
Coefficient de corrélation (r) :
- Direction : Positive + négative
- Force : -1 a 1; 0 = corrélation nulle.
Coefficient de corrélation:
Qu’est-ce que le modèle linéaire?
Une variation d’un (1) unité dans X est associée a une variation de X dans Y
Analyse corrélationnelle vs plan corrélationnelle
Un plan corr. ne donne pas forcément lieu a une analyse avec des coeff. De corr.
AC: procédure statistique qui vise à évaluer la covariation entre deux variable
PC: plan de recherche qui n’implique pas une manip. D’une VI. La nature de ce plan permet difficilement l’inference de causalité entre les variable
Quel sont les 3 critère qui permettent la causalité ?
- La covariation: cause et effet sont corrélée
(A <-> B) - La precedence temporelle: La cause précède l’effet
(A -> B) - l’élimination d’explication alternative: aucune autre variable que celle mesurée (la cause)
( [A ->B] x x x)
Causalité dans les plan corrélationnel ?
difficile d’établir si la VI est LA SEULE SOURCE D’INFLUENCE sur la VD
Donc, le chercheur doit repérer et mesurer les autres variables qui pourraient possiblement influencer la VD et contrôler statistiquement leur influence
Quel sont les trois type de relation associative?
- Relation causale
- Relation non-causale (asso. Descriptive, asso. Reflétant un construit latent, asso. Reflétant une variable confondante)
- Relation complexe (influence d’une VMED, influence d’une VMOD)
Qu’est-ce que la causalité directe?
comment la prouver pour plan exp + plan corr.?
Toute autre cause possible est éliminée
- plan exp.: assignation aleatoire
- plan corr.: on controle pour les variable confondatrices
Quelle sont les trois type de relation non-causale?
Décrit les
- Association descriptive:
- Corrélation simple entre deux variable
- Aucune causalité n’est inféré, mais souvent le début d’une théorie ou d’un plan expérimentale
- Souvent, on ne peut pas interpréter une corrélation au-delà d’une association descriptive - Association reflétant une variable confondante:
- La relation «causale» semble vraie, mais elle est en fait le résultat d’une autre variable qui n’est pas mesurée - Association reflétant un construit latent:
- les variables sont associées puisqu’elle représentent deux indicateur d’un meme construit
- On peut examiner si les réponses aux questionnaires reflètent des facteurs communs
Comment améliorer la validité ? (5)
Permet de?
Rend possible d’établir un lien de causalité
1) Controler les variables confondantes
2) utilisation d’un cadre théorique (ex. Identification de mécanisme sous-jacent)
3) création de groupes analogues a ceux utilisées dans le cadre de plan exp.
4) s’assurer de l’aspect logique de la relation
5) établir une séquence temporelle (plan prospectifs ou longitudinaux)
Objectif des analyses de données (3)
Analyse pour données quali vs quanti?
- Identification des principales caractéristiques
- Vérification de liens
- Élaboration de «sens»
Quali: Anlayse de contenu
Quanti: Analyse statistiques
Caractéristique des statistiques descriptive (ou exploratoire) (2) VS statistiques inferentielles (2) ?
Stats descriptive:
- Décrire les caractéristique de l’échantillon (permet de procéder a des réduction statistique facile à interpréter)
- Vérifier la validité et la fiablite des données : Alpha de conbach, fidélité test-retest, analyse factorielle)
Stats inferentielles:
- permettent de «démontrer» un résultat général a partir d’un echantillon (test khi2, test t, etc)
- Niveau explicatif: explorer et vérifier des liens
Analyse descriptive:
Pour décrire quel type de variable?
Quelle sont les deux type de mesures?
Deux mesure indispensable pour décrire une variable QUANTI
- Mesure de tendance centrale: Moy., médiane, mode
( «Comment les individus sont-ils similaires?») - Mesure de dispersion: Étendue, variance et écart-type, erreur type
( «Comment les individus diffèrent-ils?»)
