Quelles sont les conditions nécessaires pour une causalité ? (5)
- Séquence temporelle – la cause doit précéder l’effet (X cause Y)
- Association entre X et Y ; X et Y sont présents
- La relation persiste même si on inclut d’autres variables (influence de variables tierces?)
- Les deux concepts (cause et effet) doivent être conceptuellement distincts
- Il existe une interprétation possible de la relation
Quels sont les deux buts des analyses statistiques ?
- Connaître l’association entre deux variables
2. Connaître les différences de groupes pour une même variable
Qu’est-ce qu’une hypothèse non directionnelle ?
Une hypothèse qui ne fait aucune mention du sens de la relation entre les deux variables ou différences existantes
Qu’est-ce qu’une hypothèse directionnelle ?
Le sens de la relation/les différences existantes sont mentionnées
Que signifie l’hypothèse de recherche (H1) ?
La présence d’une association/relation entre VI et VD.
Que signifie l’hypothèse nulle (H0)?
Aucune association/relation entre VI et VD.
À quelle hypothèse le chercheur doit toujours revenir ?
L’hypothèse nulle.
Vrai ou faux. Si on rejette l’hypothèse nulle, l’hypothèse de recherche est fausse
Faux, si on rejette l’hypothèse nulle, l’hypothèse de recherche est vraie
L’hypothèse de recherche est-elle vraie ou fausse s’il y a un non-rejet de l’hypothèse nulle ?
Elle n’est pas nécessairement fausse.
Quelle est une population ?
C’est l’ensemble de toutes les personnes, objets ou faits sur lesquels porte une étude
Qui suis-je ? : « Chaque élément d’une population sur laquelle porte une étude »
Unité statistique
Qui suis-je ? : « Sous-ensemble des observations/unités extrait d’une population »
Échantillon
Vrai ou faux. Les statistiques obtenues à partir d’échantillons ne varient pas d’une étude à l’autre.
Faux, les statistiques obtenues à partir d’échantillons peuvent varier d’une étude à l’autre étant donné que l’échantillon est une estimation de la population.
Comment définir une probabilité ?
C’est le nombre de fois qu’un évènement ou une situation survient divisé par le nombre d’occasions que l’évènement puisse survenir
Qu’est-ce qu’une inférence statistique ?
Cela consiste à induire les caractéristiques inconnues d’une population à partir d’un échantillon issu de cette population
Vrai ou faux. On arrive à généraliser les résultats uniquement si l’échantillon est représentatif de la population.
Vrai
Quels sont les deux types d’erreur d’échantillonnage ? Définir brièvement
- Loi des grands nombres : plus la taille de l’échantillon est grande, plus l’erreur d’échantillonnage est petite.
- Plus grande est la variance de la population, plus grande est l’erreur d’échantillonnage
Quel est le but de l’inférence statistique ?
De déterminer si les différences observées sont le reflet de réelles différences au sein de notre population ou le résultat possible d’une erreur d’échantillonnage ou de hasard
Quels sont les deux types d’erreur d’inférence ? Expliquez
- Erreur de type 1 (= alpha) : lorsqu’en réalité, il n’y a pas de lien et que le chercheur affirme qu’il existe un lien
- Erreur de type 2 (= bêta) : lorsque le chercheur dit qu’il n’existe pas de lien, alors qu’en réalité il existe un lien
En sciences sociales, quelle type d’erreur d’inférence on préfère contrôler ?
L’erreur de type 1
Quel est le seuil de signification (p) généralement accepté ?
p plus petit ou égal que 0.05 (ou 95 %). Donc, on veut être certain à au moins 95 % que la relation observée est attribuable à la présence d’une relation réelle entre les variables à l’étude.
Que doit faire le chercheur si le seuil de signification est plus petit ou égal à 0.05 ?
Le chercheur doit rejeter l’hypothèse nulle et conclure qu’il existe une relation significative entre la VI et la VD
Que doit faire le chercheur si le seuil de signification est plus grand ou égal à 0.05 ?
Le chercheur ne peut pas conclure qu’il existe une relation réelle entre la VI et la VD et doit conserver son hypothèse nulle
