V/F - cours 1 à 6 Flashcards
Vrai ou Faux. Un paradigme positivisme propose qu’il existe une réalité objective unique que l’on peut découvrir.
VRAI,
Tandis qu’un paradigme post-positivisme propose qu’il existe une réalité unique et objective, mais difficilement accessible à cause de sa complexité
et
un paradigme constructivisme propose qu’il existe plusieurs réalités subjectives produites par des expériences individuelles et constructions mentales issues du contexte social.
Vrai ou Faux. Dans une démarche inductive, les hypothèses sont formulées avant la collecte des données.
FAUX, dans une démarche inductive on émet pas des hypothèses mais on définit des objectifs de recherche
Vrai ou Faux. Une recherche corrélationnelle cherche à établir un lien de causalité entre deux variables.
FAUX.
la corrélation mesure uniquement la relation ou l’association entre deux variables, c’est-à-dire la manière dont elles varient ensemble. Cependant, elle ne permet pas d’établir une relation de causalité. En d’autres termes, même si deux variables sont corrélées (qu’elles augmentent ou diminuent ensemble), cela ne signifie pas que l’une cause l’autre. Pour établir un lien de causalité, il est nécessaire de recourir à des méthodes expérimentales, où des variables sont manipulées dans un cadre contrôlé pour observer leur impact direct. Les études corrélationnelles ne peuvent que suggérer une association, pas une causalité.
Vrai ou Faux. Une étude longitudinale implique un seul temps de mesure.
FAUX. La raison est que les études longitudinales impliquent plusieurs temps de mesure, pas un seul. Dans ce type d’étude, les chercheurs suivent les mêmes sujets sur une période prolongée, avec des mesures répétées à différents moments. L’objectif est de voir comment les variables évoluent au fil du temps.
Si une étude n’avait qu’un seul temps de mesure, elle serait considérée comme une étude transversale, qui observe les variables à un moment donné, plutôt que d’étudier leur évolution.
Vrai ou Faux. Une étude quasi-expérimentale inclut généralement un groupe témoin aléatoire.
FAUX. Une recherche quasi-expériementales est une étude fait sans randomisation ou groupe témoin. Une étude quasi-expérimentale utilise souvent des groupes préexistants ou non aléatoires. C’est plutôt dans le cas d’une recherche expérimentales qu’il y aura l’utilisation de randomisation et de groupes témoins.
Vrai ou Faux. L’étude transversale permet d’établir des relations causales entre les variables étudiées.
FAUX. L’enquête transversale est une étude de prévalence, elle ne permet pas de distinguer la cause de l’effet.
L’enquête transversal observent les variables à un seul moment dans le temps ce qui ne permet pas de déterminer si une variable cause l’autre. Elles montrent des association ou corrélation mais pas de relation causale entre deux variables. Pour des relations causales il est nécessaire de contrôler les variables dans le temps.
Vrai ou Faux. Le cadre théorique d’une étude quantitative est nécessaire pour formuler des hypothèses.
VRAI. À partir du cadre théorique il est possible de construire une représentation du phénomène étudié et ensuite on créer une hypothèse qui décrit ce qu’on s’attend à observer.
Vrai ou Faux. La fidélité d’un instrument de mesure se réfère à sa capacité à mesurer ce qu’il est censé mesurer.
FAUX. La raison est que cette définition correspond à la validité de l’instrument, pas à sa fidélité.
La fidélité (ou fiabilité) d’un instrument de mesure se réfère à sa capacité à fournir des résultats cohérents et reproductibles lorsqu’il est utilisé dans les mêmes conditions. En d’autres termes, un instrument est fidèle si les mesures qu’il produit sont stables et constantes dans le temps.
La validité, en revanche, se réfère à la capacité de l’instrument à mesurer ce qu’il est censé mesurer. Un instrument valide évalue bien la variable qu’il est supposé évaluer (par exemple, un test d’intelligence mesure bien l’intelligence et non autre chose).
Donc, dans cette affirmation, la fidélité a été confondue avec la validité.
Vrai ou Faux. Dans un échantillonnage systématique, les participants sont sélectionnés au hasard.
FAUX.
Dans un échantillonnage systématique on sonde une personne à toutes les x nombres de personnes, ce n’est pas aléatoire/hasard car ce n’est pas tous les participants qui ont la même chance.
Dans l’échantillonnage systématique, la première personne peut être choisie au hasard, mais les autres sont ensuite sélectionnées de manière régulière (par exemple, toutes les 10 personnes). Donc, bien que la première sélection puisse être aléatoire, la méthode globale ne l’est pas.
Vrai ou Faux. L’effet de la maturation sur les participants peut affecter la validité interne d’une étude.
VRAI.
La maturation fait référence aux changements naturels qui surviennent chez les participants au fil du temps, indépendamment de l’intervention ou des variables étudiées. Par exemple, des facteurs comme l’âge, la fatigue, l’expérience personnelle, ou les apprentissages peuvent modifier les comportements ou les résultats d’une étude, même si ces changements ne sont pas liés aux variables étudiées.
La validité interne concerne la capacité de l’étude à établir que les changements observés dans les résultats sont bien dus à la variable indépendante (l’intervention ou le traitement) et non à des facteurs externes ou confondants, comme la maturation.
Ainsi, si des changements observés chez les participants sont dus à des processus naturels de maturation plutôt qu’à l’intervention elle-même, cela menace la validité interne de l’étude, car on ne peut plus être certain que c’est l’intervention qui a causé ces effets.
Vrai ou Faux. La validité externe se réfère à la capacité de généraliser les résultats d’une étude à une population plus large.
VRAI.
La validité externe est la capacité d’une étude à produire des résultats généralisables à la population cible de l’étude, est-ce qu’on peut présumer que ça s’applique à l’ensemble de la population?
Vrai ou Faux. La méthode expérimentale est la seule qui permet d’établir un lien de causalité.
VRAI.
La méthode expérimentale est la seule qui permet d’établir un lien de causalité entre deux variables, car elle implique la manipulation directe d’une variable indépendante et l’observation de ses effets sur une variable dépendante, tout en contrôlant les autres variables possibles.
Dans une expérience, les chercheurs peuvent assigner les participants à des groupes de manière aléatoire (randomisation), ce qui permet de s’assurer que les différences observées entre les groupes après l’intervention sont causées par l’intervention elle-même et non par d’autres facteurs. De plus, la manipulation et le contrôle des variables permettent d’éliminer les facteurs confondants.
D’autres méthodes comme les études corrélationnelles ou observationnelles peuvent montrer une relation ou une association entre deux variables, mais elles ne permettent pas de conclure que l’une cause l’autre, car elles ne contrôlent pas les autres variables qui pourraient influencer les résultats.
En résumé, seule la méthode expérimentale, avec ses contrôles et manipulations rigoureuses, permet d’établir de manière fiable une relation de cause à effet.
Vrai ou Faux. Un biais de sélection se produit lorsqu’il y a une mauvaise répartition des caractéristiques des participants dans les groupes d’étude.
VRAI.
un biais de sélection est un processus de sélection des participants qui produit mauvaise représentation de ce qui se passe réellement dans la population
Vrai ou Faux. Un devis de recherche corrélationnel vise à établir la direction et la force de la relation entre des variables.
VRAI.
Relation avec l’enquête transversale : Les études corrélationnelles peuvent être menées comme des enquêtes transversales, où l’on mesure les variables d’intérêt à un seul moment pour déterminer les corrélations entre elles.
Relation avec l’étude de cohorte : Bien qu’une étude de cohorte soit souvent utilisée pour établir des relations de causalité, elle peut également examiner des corrélations entre des facteurs d’exposition et des résultats.
Relation avec essais controlé randomisé : Les essais contrôlés randomisés ne sont pas des études corrélationnelles, car ils visent à établir une causalité plutôt qu’une simple association.
Relation avec étude cas-témoins: Les études cas-témoins peuvent également examiner des corrélations entre des facteurs de risque et des résultats, mais elles ne permettent pas de déterminer une causalité.
Relation avec pré/post : Bien qu’elle soit souvent utilisée pour évaluer l’impact d’une intervention, elle peut également impliquer des analyses corrélationnelles si les données pré et post sont comparées en fonction d’autres variables.
Relation avec étude écologique : Les études écologiques analysent souvent des relations corrélationnelles entre des variables à un niveau de population.
Vrai ou Faux. L’utilisation d’un devis pré/post avec un groupe témoin est un bon moyen d’éviter le biais de causalité inversée.
VRAI.
Explication :
Définition du biais de causalité inversée: Le biais de causalité inversée se produit lorsque l’on confond la direction de la relation entre deux variables. Par exemple, on peut penser qu’une variable A cause une variable B, alors qu’en réalité, c’est B qui influence A.
Devis pré/post : Un devis pré/post implique de mesurer une variable dépendante avant (pré) et après (post) une intervention ou un traitement. Cela permet de voir si des changements se produisent suite à l’intervention.
Groupe témoin :
L’ajout d’un groupe témoin permet de comparer les résultats du groupe ayant reçu l’intervention avec ceux qui n’ont pas été exposés à cette intervention. Cela aide à contrôler les facteurs externes et à isoler l’effet de l’intervention.
Comment cela aide à éviter le biais de causalité inversée :
En ayant des mesures avant l’intervention (pré) et en les comparant avec les mesures après (post) dans les deux groupes (témoin et expérimental), il devient plus facile de déterminer si les changements observés dans le groupe expérimental sont effectivement dus à l’intervention.
La structure du devis permet de clarifier les relations de cause à effet, réduisant ainsi le risque d’interpréter à tort que la variable dépendante a influencé la variable indépendante.
