analyse statistique

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58 Terms

1
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Qu’est-ce qu’une psychologie empirique ?

Une psychologie fondée sur l’observation, les données et les expériences plutôt que sur l’intuition.

2
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Pourquoi les statistiques sont-elles importantes en psychologie ?

Elles permettent d’analyser les données, de tester des hypothèses et de déterminer si les résultats sont dus au hasard ou non.

3
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Selon le professeur, que signifie « faire des statistiques » ?

Rechercher la vérité à partir de données et de méthodes quantitatives

4
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Quel est le rôle des statistiques dans une recherche ?

Transformer les données recueillies en éléments permettant d’évaluer des hypothèses.

5
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Quelles sont les cinq parties d’un article scientifique ?

  • Abstract

  • Introduction

  • Méthodes

  • Résultats

  • Discussion


6
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Quel est le rôle de l’Abstract ?

Résumer l’ensemble de l’article.

7
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Que contient l’Introduction ?

La littérature existante, le problème étudié, la justification de l’étude et les hypothèses.

8
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Que décrit la partie Méthodes ?

Les participants, le matériel, les mesures, la procédure et l’approche statistique

9
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Que présente la partie Résultats ?

Les analyses statistiques, les résultats et les graphiques.

10
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Que contient la Discussion ?

L’interprétation des résultats, les limites de l’étude et les implications.

11
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Quelle est la première étape d’une recherche scientifique ?

Réaliser l’expérience et collecter les données.

12
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Que fait-on après avoir collecté les données ?

On les prépare, les nettoie puis on effectue les analyses statistiques

13
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Comment appelle-t-on un article avant sa publication ?

un manuscrit

14
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À qui est envoyé le manuscrit ?

À une revue scientifique.

15
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Qu’est-ce que l’évaluation par les pairs ?

Des experts examinent le manuscrit avant sa publication.

16
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Que fait l’auteur après les commentaires des experts ?

répond aux remarques et modifie son manuscrit.

17
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Combien de temps dure généralement le processus de publication ?

1 à 2 ans

18
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Quels critères permettent de juger la qualité d’un article ?

  • Taille de l’échantillon

  • Méthode expérimentale

  • Précision des mesures

  • Robustesse des analyses statistiques


19
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Pourquoi la taille de l’échantillon est-elle importante ?

Un effectif plus grand rend généralement les résultats plus fiables.

20
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Pourquoi l’anglais est-il souvent utilisé dans les publications scientifiques ?

permet une diffusion internationale des recherches.

21
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Que signifie Q1 pour une revue scientifique ?

Elle appartient au quart supérieur des revues de son domaine.

22
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e représentent les quartiles Q1, Q2, Q3 et Q4 ?

Le classement des revues scientifiques selon leur qualité ou leur influence.

23
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Qu’est-ce que le facteur d’impact ?

Un indicateur basé sur le nombre de citations des articles d’une revue.

24
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Pourquoi une revue indexée sur PubMed est-elle importante ?

Elle est facilement accessible et reconnue par la communauté scientifique.

25
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Quels indicateurs permettent d’évaluer la contribution scientifique d’un chercheur ?

  • Nombre de publications

  • Nombre de citations

  • h-index

  • i10-index


26
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Quelles compétences doivent être renforcées pendant la licence ?

  • Esprit critique

  • Rédaction scientifique

  • Théorie en psychologie

  • Méthodologie expérimentale

  • Statistiques

  • Logiciels statistiques

  • Anglais scientifique


27
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Que devra savoir faire un étudiant en Master selon le cours ?

Mener une recherche complète : lire la littérature, concevoir l’expérience, recueillir et analyser les données, interpréter les résultats et rédiger un mémoire.

28
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Pourquoi faut-il interpréter les indicateurs d’un chercheur avec prudence ?

Parce que l’ancienneté du chercheur influence ces indicateurs : un chercheur plus ancien a généralement eu plus de temps pour publier des articles et être cité

29
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Qu’est-ce que les statistiques inférentielles ?

permettent de faire une inférence, c’est-à-dire estimer une caractéristique de la population à partir d’un échantillon.

30
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Quelle est la différence entre une population et un échantillon ?

  • Population : tous les individus étudiés (μ est inconnue).

  • Échantillon : une partie de la population (sa moyenne X est connue).


31
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Pourquoi une estimation contient-elle toujours une erreur ?

Parce qu’on ne mesure qu’un échantillon et non toute la population : c’est l’erreur d’échantillonnage.

32
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Quels sont les deux éléments qui améliorent la qualité d’une estimation ?


  • Un grand effectif (n élevé).

  • Une faible dispersion des données (petit écart-type).


33
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Qu’est-ce que l’erreur standard (SE) ?

C’est une mesure de la précision de la moyenne de l’échantillon.

34
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Quelle est la formule de l’erreur standard ?

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35
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Que représentent les lettres de la formule du SE ?

  • s = écart-type.

  • n = effectif de l’échantillon.


36
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Que signifie un SE faible ?

Que la moyenne de l’échantillon est une estimation plus fiable de la moyenne de la population.

37
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Que signifie un SE élevé ?

Que la moyenne est moins précise.

38
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Que sont les degrés de liberté (df) pour une moyenne ?

knowt flashcard image
39
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À quoi servent les degrés de liberté ?

À choisir la loi statistique appropriée (Student ou normale).

40
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quand utilise-t-on la loi normale ?

Lorsque df ≥ 30.

41
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quand utilise-t-on la loi de Student ?

Lorsque df < 30.

42
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Qu’est-ce qu’un intervalle de confiance ?

Un intervalle dans lequel on estime que la vraie moyenne de la population se trouve avec un certain niveau de confiance.

43
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formule générale de l’intervalle de confiance ?

knowt flashcard image
44
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Qu’est-ce que la marge d’erreur ?

<p><span> </span></p>
45
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De quoi dépend la valeur de t ?

  • Du niveau de confiance.

  • Des degrés de liberté.


46
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Que signifie un intervalle de confiance à 95 % ?

Si l’on répétait l’expérience de nombreuses fois, environ 95 % des intervalles calculés contiendraient la vraie moyenne.

47
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Quelle est l’hypothèse expérimentale (H₁) ?

L’hypothèse qui affirme la présence d’un effet ou d’une différence.

48
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Quelle est l’hypothèse nulle (H₀) ?

L’hypothèse qui affirme l’absence d’effet ou de différence.

49
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Quelle relation existe entre H₀ et H₁ ?

Elles sont parfaitement opposées.

50
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Sur quoi portent toujours les hypothèses ?

Sur la population (μ).

51
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Quand peut-on soutenir H₁ grâce à un intervalle de confiance ?

Lorsque tout l’intervalle est compatible avec H₁.

52
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Quand un intervalle de confiance ne permet-il pas de conclure ?

Lorsqu’il contient des valeurs compatibles avec H₀ et H₁.

53
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Quel test utilise-t-on lorsque l’intervalle de confiance ne suffit pas ?

Le test t de Student.

54
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formule du test de Student ?


<p></p>
55
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À quoi sert la statistique t ?

À mesurer l’écart entre la moyenne observée et la valeur de l’hypothèse, en tenant compte de l’erreur standard.

56
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Que fait-on après avoir calculé t ?

On utilise la loi statistique appropriée pour obtenir la p-valeur.

57
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Qu’est-ce que la p-valeur ?

La probabilité d’obtenir un résultat au moins aussi extrême si l’hypothèse nulle est vraie.

58
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Que signifie une p-valeur faible ?

données sont peu compatibles avec H₀ ; on peut rejeter H₀ selon le seuil choisi.