Cours 9

Question 1

Pourquoi corrélationnels?

Answer 1

1. On s’intéresse à la validité externe (souvent plus facile à obtenir avec un devis corrélationnel car on s’intéresse à des situations réelles et non en laboratoire, le participant a moins de désir de bien paraître, critères d’inclusion/exclusion (ex: inclusion, on veut des participants qui ont un TDAH))
2. Validation d’instruments de mesure (examiner la validité convergente et divergente (avec d’autres instruments))
3. Documenter l’existence d’un phénomène et ses corrélats (ex: le suicide chez les premières nations et la structure sociale, étude avec analyse factorielle de l’intelligence)

voir 5 circonstances du manuel

Question 2

Comment sont les variables en devis corrélationnel?

Answer 2

Pas manipulées, pas contrôlées, simplement observées et mesurées (ce qui peut arriver en même temps).

Question 3

Qu’est-ce qui est un agent antécédent et proximal à la base d’une séquence d’événements qui sont nécessaires et suffisants pour produire les effets observés?

Answer 3

Une cause.

Question 4

Qu’est-ce qu’un agent qui est nécessaire mais non suffisant pour expliquer les effets observés?

Answer 4

Une raison. Variables associées aux effets observés, mais besoin de présence d’autres facteurs, en interaction.

Question 5

Est-ce qu’il y a nécessairement une VI et une VD en corrélationnel?

Answer 5

Non, cela peut être descriptif. On ne peut pas vraiment tirer de conclusion, même si on cherche à s’approcher de la causalité.

Question 6

Qu’est-ce qu’une analyse corrélationnelle?

Answer 6

Il s’agit d’une procédure statistique qui vise à évaluer la covariation entre deux variables.

Question 7

Qu’est-ce qu’un plan corrélationnel?

Answer 7

Il s’agit d’un plan de recherche qui n’implique pas une manipulation d’une VI. La nature de ce plan ne permet pas l’inférence de causalité entre les variables. Il s’agit d’un rationnel bien précis.

Question 8

Qu’est-ce qu’une corrélation?

Answer 8

Une variation de 1 unité dans X est associé à une variation de 1 unité dans Y.
r
Corrélations positives (augmentation d’une variable veut dire augmentation de l’autre, même direction) et négatives parfaites (variation dans un sens veut dire que l’autre varie dans un sens opposé): (+1, -1)
0 veut dire pas de corrélation.

Question 9

Qu’est-ce que l’erreur de type 1?

Answer 9

Voir quelque chose qui n’est pas réel.

Question 10

Qu’est-ce qu’opérationnalisation erronée (raison de pourquoi une corrélation est non significative)?

Answer 10

Possible que le questionnaire ou la mesure ne correspond pas au concept qu’on souhaite mesurer.

Question 11

Manque de variation (raison de pourquoi une corrélation est non significative).

Answer 11

Les données doivent varier pour qu’on parle de corrélation. Si les scores à une des variables ne varient pas, il ne peut y avoir une corrélation avec une autre variable.

1. Effet de plafond/effet plancher (ex: tout le monde est bon, tout le monde est pas bon)
2. L’échantillon est trop restreint (pas assez pour que ce soit significatif)
3. L’opérationnalisation ne permet pas une évaluation précise (ex: desfois le nombre de mois est meilleure si on mesure chez les 4-5 ans)

Question 12

Quels seraient des critères de causalité?

Answer 12

1. la présence de la première variable est une condition pour que l’événement se produise et son absence fait que l’événement ne se produit pas
2. la cause de l’événement est la totalité de la condition qui a été créée (par la VI, uniquement)
3. la cause se produit AVANT les effets observés (période de temps importante)

Question 13

Qu’est-ce qu’une relation causale directe?

Answer 13

Une variable a un effet sur une autre car toutes les autres causes sont éliminées. En étude corrélationnelle, on rectifie au niveau de l’analyse statistique, en contrôlant les différentes variables: étude de nature multivariée. Voir comment les variables interagissent pour produire l’effet observé.

Question 14

Dans les relations non-causales, qu’est-ce que l’association descriptive?

Answer 14

Corrélation simple entre deux variables (descriptif, genre attention à la temporalité qui empêche de mener à la causalité).

Question 15

Dans les relations non-causales, qu’est-ce que que deux variables peuvent…

Answer 15

Deux variables peuvent être associées à un même construit (latent). Alors, on confond par-rapport à savoir si ces variables sont corrélées entre elles. Puis, vient une difficulté à savoir si ces variables ne seraient pas liées à des construits différents, mais associés.

Question 16

Dans les relations non-causales, qu’est-ce que que deux variables peuvent…

Answer 16

Deux variables peuvent être associées à un même construit (latent). Alors, on confond par-rapport à savoir si ces variables sont corrélées entre elles. Puis, vient une difficulté à savoir si ces variables ne seraient pas liées à des construits différents, mais associés.

Question 17

Dans les relations non-causales, qu’est-ce que la causalité renversée?

Answer 17

C’est lorsque les variables vont dans le sens inverse à celui prévu. Cela arrive souvent lorsque les variables sont mesurées au même moment (ex: état dépressif comme cause ET conséquence d’un accident de voiture).

Question 18

Dans les relations non-causales, qu’est-ce que la relation factice ou erronée?

Answer 18

C’est lorsqu’une troisième variable permet d’expliquer l’association entre deux variables que l’on croit corrélées (ex: symptômes dépressifs et cancer, la troisième variable expliquant le lien est le traitement pharmacologique du cancer, induisant des symptômes dépressifs).

Question 19

Comment appelle-t-on cela lorsqu’une variable n’a pas un effet direct sur une autre variable?

Answer 19

Il s’agit de relations causales complexes.

Question 20

Quelles sont les trois formes des relations causales complexes?

Answer 20

• Relation de réciprocité entre deux variables: A influence B comme B influence A.
• Relation de causalité indirecte: une VI influence une VD par l’intermédiaire d’une variable médiatrice, lien direct ou indirect entre les V (analyse multivariées, ou on annule l’effet d’une variable médiatrice par corrélation partielle)
• Causalité interactive: les effets d’une variable dépendent du niveau d’une autre variable, variable modératrice (soit séparément ils ne font rien, soit les deux variables ont chacune un effet, soit l’effet d’une dépend de la présence de l’autre… plan factoriel, l’effet d’une variable est le produit des différents effets en interaction)

Question 21

Comment est le sexe comme variable, provoquée ou invoquée?

Answer 21

Invoquée, on ne peut manipuler le sexe (alors corrélation).

Question 22

Comment est le TDAH quand on l’étudie (invoqué, provoqué)?

Answer 22

Il est invoqué.

Question 23

Donnez un exemple de devis mixte avec le TDAH.

Answer 23

TDAH (VI invoquée)
Excitation, pas d’excitation (VI provoquée, manipulée)
VD ennui
On pourrait tirer des conclusion sur l’excitation car il y a manipulation.

Question 24

Est-ce que l’analyse corrélationnelle est l’unique manière d’observer les résultats quand on parle de plan corrélationnel?

Answer 24

Non, il existe plusieurs manières d’examiner les résultats.

Question 25

Ex: On s'intéresse au rôle du soutien social dans la dépression, on émet l'hypothèse qu'un haut soutien social est associé à un bas nombre de symptômes dépressifs. Hypothèse d'une corrélation nulle.

Answer 25

Ici, on pourrait administrer un inventaire des symptômes négatifs, et un questionnaire sur le soutien social de l'échantillon. On ne pourra pas inférer la causalité, étant donné qu'on n'a rien provoqué ici. Ce sont des mesures continues.

Question 26

On administre un inventaire des symptômes dépressifs auprès des élèves qui pratiquent un sport en équipe versus un sport individuel. De quel type de devis s'agit-il?

Answer 26

- C'est invoqué. Il y a deux catégories de la VI, mais on n'a rien provoqué. Ce sont des groupes non-équivalents (genre différents niveaux de VI). - Mais ce n'est pas parce qu'on observe des groupes non-équivalents que c'est quasi-expérimental. - On pourrait scinder notre échantillon en deux et comparer les moyennes des deux groupes (faible, élevé). - De manière similaire, on peut mener une analyse corrélationnelle sur des variables dichotomiques (ex: sport en équipe vs. sport individuel) - Différentes manières d'analyser les données mais ça reste corrélationnel.

Question 27

Pourquoi utiliser une analyse corrélationnelle (et mesures continues)?

Answer 27

On capture plus précisément la nature de la relation entre les variables. Il faut ajuster l'analyse pour tenir compte de modèles non linéaires (ex: curvilinéaires).

Question 28

Comment renforcer la causalité dans les plans corrélationnels?

Answer 28

1. Utiliser une théorie ou modèle clair afin de prédire la covariation (on va utiliser des covariables) 2. Mesurer des variables confondantes pour les contrôler 3. Ajouter une dimension temporelle.

Question 29

Que permet l'ajout de covariables?

Answer 29

- Contrôle statistique - Isoler l'effet de la VI invoquée sur la VD - Ex: corrélation de 1 entre la dépression et la régulation émotionnelle, mais avec l'ajout de covariables, cela peut descendre à 0,4 ou 0,5 - Ex: avec l'ajout de distorsions cognitives comme covariable, la corrélation diminue à 0,2 (part d'explication)

Question 30

Qu'est-ce qu'il faut retenir analyse corrélationnelle vs plan corrélationnel?

Answer 30

Il y a une différence entre les deux, mais il faut reconnaître que l'analyse corrélationnelle est celle privilégiée pour les plans corrélationnels.

Question 31

Les VI sont les variables qui ont un effet sur la VD. Ce sont des définition liées à l'expérience, issu de quoi?

Answer 31

Du cadre conceptuel.

Question 32

Est-il nécessaire d'établir des VI et des VD en plan conceptuel?

Answer 32

Non. Si on examine l'association entre des variables, c'est pas nécessaire. Pa contre, on conserve souvent un modèle conceptuel (causal) en tête.

Question 33

Est-ce que le principe d'association est conservé en corrélationnel?

Answer 33

Oui. Lorsqu'une V cause une autre V, les deux sont corrélées.

Question 34

La corrélation peut servir de point de départ à quoi?

Answer 34

À une recherche expérimentale.

Question 35

À quoi sert une étude multivariée?

Answer 35

À ajouter des variables concomitantes pour contrôler statistiquement pour d'autres causes possibles. On peut également contrôler l'effet de variables médiatrices.

Question 36

Est-ce que les devis corrélationnels mesurent habituellement plusieurs variables?

Answer 36

Oui. Plusieurs variables qui sont susceptibles d'être associées à la VD. Même rationnel pour l'ajout d'un prétest dans les devis quasi-expérimental.

Question 37

Peut-on être certain que le principe d'isolation est respecté dans les devis corrélationnels?

Answer 37

Jamais. Il s'agit d'un niveau de confiance.

Question 38

Quel est le principe temporel?

Answer 38

Principe selon lequel la cause se produit avant l'effet.

Question 39

Mesure-t-on les V en même temps dans un plan corrélationnel?

Answer 39

Souvent oui.

Question 40

Dans quel ordre faut-il administrer les variables?

Answer 40

Mesurer dans un premier temps une VI et dans un deuxième temps une VD avec un écart temporel entre les deux mesures. On veut se rapprocher de la causalité.

Question 41

Qu'est le but d'un plan corrélationnel prospectif?

Answer 41

Prédire la variation dans la VD. On pourrait tirer des explications causales, mais peut-être que des caractéristiques individuelles peuvent expliquer les différences.

Question 42

Quels sont les types de relations?

Answer 42

1. Relation causale 2. Relation non-causale - Association descriptive - Association reflétant un construit latent - Causalité renversée - Association reflétant une variable confondante 3. Relations complexes - Influence réciproque - Influence d'une variable médiatrice - Influence d'une variable modératrice

Question 43

Qu'est-ce que l'association descriptive?

Answer 43

Corrélation simple entre deux variables. Aucune causalité ne peut être inférée, mais souvent le début d'une théorie ou d'un plan de recherche expérimental. Souvent on ne peut pas interpréter une corrélation au-delà d'une association descriptive. On regarde la relation entre des variables sans parler de direction encore.

Question 44

Qu'est-ce que l'association reflétant un construit latent?

Answer 44

Les variables sont associées puisqu'elles représentent deux indices (ou observations) d'un même construit. On peut examiner si les réponses à certains items ou questionnaires reflètent des facteurs communs. Erreur dans l'interprétation. Ex: associer l'attitude envers les lieux d'abattage et la quantité de viande consommée par semaine, alors que le construit latent est l'affection pour les animaux.

Question 45

Que pourrait refléter une association ou la relation causale semble vraie?

Answer 45

Une variable confondante. La relation qui semble vraie est en fait causée par une variable qui n'est pas mesurée.

Question 46

En quoi la variable confondante est différente d'une variable latente?

Answer 46

Ici, A et B sont des construits différents (cancer et symptômes dépressifs... avec qu'avec le construit latent, on pouvait établir un certain lien entre les deux (attitude envers les lieux d'abatage et quantité de viande consommée)

Question 47

Est-ce que les plans expérimentaux éliminent la possibilité d'une VC?

Answer 47

Oui.

Question 48

Quel est l'effet médiateur dans la causalité complexe?

Answer 48

Ex: milieu socio-économique sur les nombre de breast self-exams, l'éducation est une variable médiatrice entre les deux (précise la relation).

Question 49

Quel est l'effet modérateur dans la causalité complexe?

Answer 49

Ex: milieu socio-économique sur le nombre de breast self-exams, l'âge est une variable modératrice (plus de 30 ans, moins de 30 ans).

Question 50

Que nous dit l'exemple du TDAH?

Answer 50

Trompeur quand une étude comporte plusieurs groupes. Le TDAH on le manipule pas, même si y'a un groupe avec et un groupe sans TDAH. On ne peut pas tirer de conclusions de causalité. Mais c'est un protocole de nature corrélationnel, même si on n'utilise pas de corrélations comme tel. Il faut ajouter des covariables (ex: le sexe, plus de TDAH chez les gars).

Question 51

Est-ce qu'avoir différents groupes est suffisant pour dire que l'on parle d'un devis quasi-expérimental?

Answer 51

Non. Cela peut être de nature corrélationnelle.

Question 52

Peut-on parler de VI/VD même si on ne fait pas d'inférence sur la causalité?

Answer 52

Pour les besoins du cours, oui.

Question 53

Quels sont les 5 circonstances pour l'emploi de plans corrélationnels?

Answer 53

1. Raisons déontologiques, morales (ex: cigarette, traumatisme) 2. Raisons pratiques ou techniques, incontrôlable ou difficile à prévenir (ne peut être manipulé, ex: tornade) 3. Serait trop coûteux (ex: changer le salaire des participants) 4. Augmenter la validité externe (qu'expérimental, car en labo n'égale pas situation réelle, désir de bien paraître du participant... sert alors de complément de la recherche expérimentale. 5. Établie la validité d'un instrument psychologique (ex: regarder les relations entre un concept et des concepts apparentés (validité convergente) et indépendants (validité divergente).

Question 54

Quels sont les types d'études corrélationnelles?

Answer 54

- Descriptives ou exploratoires - Confirmatives (peuvent être mixtes, dépendent du but du chercheur)

Question 55

Comment peuvent être les études descriptives ou exploratoires?

Answer 55

- On s'intéresse aux relations, aux caractéristiques, facteurs d'un phénomène, pas forcément au lien causal, peut être le point de départ à la génération d'hypothèses - Réduire les caractéristiques d'un nouveau construit - Prédire l'appartenance des participants à divers groupes, afin de mieux les discriminer

Question 56

Comment peuvent être les études confirmatives?

Answer 56

- Vérifier la validité d'hypothèses, de construits ou de modèles théoriques (association, harmonie, permet de développer la théorie)

Question 57

Quel est le principal point faible des plans corrélationnels?

Answer 57

Lacunes au niveau de la validité interne.

Question 58

1. Utiliser une théorie ou modèle clair afin de prédire la covariation (on va utiliser des covariables)

Answer 58

Utiliser un cadre théorique pour justifier les liens observés. Permet de mettre en lumière des mécanismes sur pourquoi les variables devraient être associées. Processus sous-jacents qui expliquent le pourquoi.

Question 59

2. Mesurer des variables confondantes pour les contrôler

Answer 59

Il existe des caractéristiques, autre que celle qui représente la VI qui puissent influencer les résultats. Il est difficile d'inférer de la causalité sans l'équivalence de groupe, et la connaissance de ces caractéristiques permet de mieux les contrôler.

Question 60

3. Ajouter une dimension temporelle.

Answer 60

Aspect temporel est important pour la relation de causalité. Plans corrélationnels prospectifs ou longitudinaux.

Question 61

Quel serait un exemple de plan corrélationnel prospectif?

Answer 61

Mesurer le niveau de motivation des étudiants en début de session et prédire leur réussite scolaire. La temporalité renforce la validité des prédictions.