analyse statistique

Qu’est-ce qu’une psychologie empirique ?

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

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.

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

Rechercher la vérité à partir de données et de méthodes quantitatives

Quel est le rôle des statistiques dans une recherche ?

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

Quelles sont les cinq parties d’un article scientifique ?

• Abstract

• Introduction

• Méthodes

• Résultats

• Discussion

Quel est le rôle de l’Abstract ?

Résumer l’ensemble de l’article.

Que contient l’Introduction ?

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

Que décrit la partie Méthodes ?

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

Que présente la partie Résultats ?

Les analyses statistiques, les résultats et les graphiques.

Que contient la Discussion ?

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

Quelle est la première étape d’une recherche scientifique ?

Réaliser l’expérience et collecter les données.

Que fait-on après avoir collecté les données ?

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

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

un manuscrit

À qui est envoyé le manuscrit ?

À une revue scientifique.

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

Des experts examinent le manuscrit avant sa publication.

Que fait l’auteur après les commentaires des experts ?

répond aux remarques et modifie son manuscrit.

Combien de temps dure généralement le processus de publication ?

1 à 2 ans

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

• Taille de l’échantillon

• Méthode expérimentale

• Précision des mesures

• Robustesse des analyses statistiques

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

Un effectif plus grand rend généralement les résultats plus fiables.

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

permet une diffusion internationale des recherches.

Que signifie Q1 pour une revue scientifique ?

Elle appartient au quart supérieur des revues de son domaine.

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

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

Qu’est-ce que le facteur d’impact ?

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

Pourquoi une revue indexée sur PubMed est-elle importante ?

Elle est facilement accessible et reconnue par la communauté scientifique.

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

• Nombre de publications

• Nombre de citations

• h-index

• i10-index

Quelles compétences doivent être renforcées pendant la licence ?

• Esprit critique

• Rédaction scientifique

• Théorie en psychologie

• Méthodologie expérimentale

• Statistiques

• Logiciels statistiques

• Anglais scientifique

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.

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

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.

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).

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.

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).

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

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

Quelle est la formule de l’erreur standard ?

Que représentent les lettres de la formule du SE ?

• s = écart-type.

• n = effectif de l’échantillon.

Que signifie un SE faible ?

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

Que signifie un SE élevé ?

Que la moyenne est moins précise.

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

À quoi servent les degrés de liberté ?

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

quand utilise-t-on la loi normale ?

Lorsque df ≥ 30.

quand utilise-t-on la loi de Student ?

Lorsque df < 30.

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.

formule générale de l’intervalle de confiance ?

Qu’est-ce que la marge d’erreur ?

De quoi dépend la valeur de t ?

• Du niveau de confiance.

• Des degrés de liberté.

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.

Quelle est l’hypothèse expérimentale (H₁) ?

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

Quelle est l’hypothèse nulle (H₀) ?

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

Quelle relation existe entre H₀ et H₁ ?

Elles sont parfaitement opposées.

Sur quoi portent toujours les hypothèses ?

Sur la population (μ).

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

Lorsque tout l’intervalle est compatible avec H₁.

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

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

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

Le test t de Student.

formule du test de Student ?

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.

Que fait-on après avoir calculé t ?

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

Qu’est-ce que la p-valeur ?

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

Que signifie une p-valeur faible ?

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

Qu’est-ce qu’une probabilité ?

Une mesure des chances qu’un événement se produise.

Entre quelles valeurs une probabilité peut-elle varier ?

Entre 0 et 1.

Que représente Ω ?

L’univers de tous les résultats possibles.

Que représente P(A) ?

La probabilité que l’événement A se produise.

Que représente le complément d’un événement ?

Tous les cas où l’événement ne se produit pas.

Formule du complément ?

Formule du produit (événements indépendants) ?

Formule de l’union (événements incompatibles) ?

Formule générale de l’union ?

Formule de Bayes ?

Que signifie H₀ ?

Hypothèse nulle (absence d’effet).

Que signifie H₁ ?

Hypothèse alternative (présence d’un effet).

Qu’est-ce que la p-value ?

La probabilité d’obtenir un résultat au moins aussi extrême que celui observé si H₀ est vraie.

Que signifie p < 0,05 ?

Le résultat est statistiquement significatif et H₀ est rejetée.

À quoi sert le théorème de Bayes ?

À mettre à jour une probabilité après avoir observé de nouvelles données.

Que représente le prior ?

La probabilité initiale avant les données.

Que représente le posterior ?

La probabilité après prise en compte des données.

Quels sont les quatre résultats possibles ?

Détection correcte, omission, fausse alarme, rejet correct.

Qu’est-ce que le seuil décisionnel β ?

Le niveau de preuve nécessaire pour décider qu’un signal est présent.

Effet d’un seuil faible ?

Plus de détections mais aussi plus de fausses alarmes.

Effet d’un seuil élevé ?

Moins de fausses alarmes mais davantage d’omissions