usages et mésusages de la procédures d'inférence en psychologie

Question 1

Qu’est-ce que l’approche baysienne ?

Answer 1

L’idée principale est d’évaluer la probabilité d’H0 sachant y et de la comparer avec la probabilité de H1. Elle utilise également les probabilités et les distributions. Sachant nos données, est-ce qu’on a plus de chances d’être sous H0 ou sous H1 ?

Si BF = 1 : paq d’avatange

Si plus de 2 valeurs possibles ? Définir à priori les probabilités des différentes valeurs.

• est mieux adapté que l’approche p-valeur pour obtenir des éléments empiriques en faveur de l’hypothèse nulle
• est très utile pour comparer 2 théories qui s’affrontent
• permet de tester par exemple µ 1 > µ 2 > µ 3 > µ 4
• est très utile pour des modèles très complexes (car on ramène de la simplicité à partir des indicateurs sur les modèles)

Idées derrière cette approche :

• mise à jour de ses connaissances sur la base des données en passant de la distribution à priori à la distribution a posteriori
• les probabilités sont interprétées comme exprimant notre degré de (mé)connaissance
• ne connaît pas l’idée “qu’ibtiendrait)on avec un autre échantillon” ‘puisqu’on n’ pas H0)
• on peut définir des intervalles de probabilité/de crédibilité à 95% pour les paramètres
• pas très clair quelle est la machinerie derrière les calculs, que faire avec d’autres paramètres (ex la variance), avec des modèles plus complexes
• la pierre d’achoppement : comment être d’accord avec un auteur sur son choix d’attribution à priori

Question 2

Quels sont les biais dans la recherche et dans les résultats publiés ?

Answer 2

1. ne pas regarder ses données (souvent certains auteurs ne regardent les données que quand ca va dans leur sens)
2. augmenter le nombre de sujets jusqu’à ce que ce soit significatif (ca signifie que la p-valeur n’est pas fixe et que quand on fait plusieurs tets; on change la chance de trouver un seuil significatif, on corrige son seuil en divisant par le nombre de sujets)
3. mesurer plusieurs VD et ne reporter que la plus significative
   
   1. mesurer plusieurs covariées “de contrôle” et ne reporter que la plus significative
   2. manuel de l’APA : on doit expliquer toutes les mesures effectuées
4. ​faire une série d’expériences en faisant des modifications mineures jusqu’à ce qu’une soit significatif
   
   1. ​faire le choix de de publier que cette dernière
5. ​plusieurs laboratoires font la même espérience. En tant qu’éditeur, recevoir plusieurs manuscrits et ne publier que celui quie st significatif.