Quelles sont les étapes de la phase méthodologique (4) ?
Quels sont les objectifs de la planification des méthodes ?
-Maximiser les chances que les résultats qu’on observera témoignent d’une relation réelle entre les variables qu’on étudie.
-Minimiser l’erreur de mesure
- Contrôler les conditions (éliminer les variables confondantes)
- Organiser les groupes / conditions de comparaison de façon à pouvoir tirer des conclusions
Quelles sont les étapes de la section des méthodes dans un article scientifique original ?
*exemple de texte dans le powerpoint
Vrai ou faux ? En théorie, la section des méthodes dans un article scientifique ne pourrait pas être rédigée avant d’avoir commencé la collecte des données.
Faux
Qui suis-je ? Je suis le groupe formé par TOUS les éléments (personnes, objets, spécimens) à propos desquels on souhaite recueillir de l’information.
La population
Quelles sont les 4 étapes de la définition de la population (participants)?
Qui suis-je ? Je suis un sous-groupe d’une population choisi pour participer à une étude. Je suis représentatif lorsque je rend compte de la diversité de la population au sein de laquelle j’ai été tiré et si j’en reproduit les principales caractéristiques.
Échantillon
Qui suis-je ? (méthodes d’échantillonnage)
Je suis la méthode où chaque élément de la population a autant de chance d’être choisi pour faire partie de l’échantillon (processus parfaitement aléatoire). Je suis la meilleure méthode pour optimiser la représentativité, mais souvent impossible en pratique
Méthodes probabilistes
Qui suis-je ?
Je suis la méthodes où les éléments de la population sont choisis en fonction de leur disponibilité/ accessibilité. Je suis plus pratique, mais j’augmente grandement le risque de BIAIS D’ÉCHANTILLONNAGE (certains éléments de la population seront surreprésentés ou sous-représentés)
Ex: Recrutement de volontaires par affiches, via des réseaux spécialisés, par le bouche à
oreille…
Méthodes non-probabilistes
Qui sommes nous ? Nous sommes les caractéristiques minimales nécessaires pour être admissible à participer à l’étude.
Critères d’inclusion
Qui sommes nous ? Nous sommes les caractéristiques qui disqualifient un participant potentiel parce qu’elles risquent de fausser les résultats.
Critère d’exclusion
Quels sont les avantages d’avoir un grand échantillon ?
Quels sont les inconvénients d’avoir un grand échantillon ?
Recrutement et collecte de données seront plus longs et donc plus coûteux
Vrai ou faux ? Il existe des méthodes pour calculer à l’avance la taille d’échantillon nécessaire pour vérifier une hypothèse.
Vrai
Les méthodes servant à déterminer la taille de l’échantillon nécessaire se basent sur 3 aspects. Quels sont-ils ?
Qui suis-je ? Je suis l’erreur qui risque de rejeter à tort l’hypothèse nulle. En d’autres termes, je suis le risque de conclure à un effet sur la base de l’échantillon alors qu’il n’y en a pas dans la population (risque de « faux-positif »)
Erreur de type 1
Qui suis-je ? Je suis l’erreur qui risque de rejeter à tort l’hypothèse nulle. En d’autres termes, je suis le risque de conclure à l’absence d’effet sur la base de l’échantillon alors qu’il y a un effet dans la population (risque de « faux-négatif »)
Erreur de type 2
Lors d’une étude, notre but sera de minimiser le risque d’erreurs de type 1(α) que celui d’erreurs de type 2 (β), mais cela est contradictoire puisque plus je suis exigeant pour juger qu’un effet est significatif, plus je risque de conclure à tort à un absence d’effet. Quelle est donc la seule façon de s’en sortir.
En augmentant la taille de l’échantillon. En effet, cela permettra d’augmenter la puissance pour un α donné ou de devenir plus exigeant pour juger un effet significatif (↓α) sans perte de puissance
Qu’est-ce qu’est la taille de l’effet?
La taille d’effet (effect size) est l’ampleur de la relation entre des variables ou encore l’ampleur de la différence entre des groupes.
Quelle est la formule de la taille de l’effet (d de Cohen) ?
𝑇𝑎𝑖𝑙𝑙𝑒 𝑑′𝑒𝑓𝑓𝑒𝑡 =
𝑀𝑜𝑦𝑒𝑛𝑛𝑒 1 − 𝑀𝑜𝑦𝑒𝑛𝑛𝑒 2
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Écart type
Plus petit que 0,2 : Petit
Environ 0,5 : Grand
Plus grand que 0,8 : Moyen
Vrai ou faux ? Plus la taille d’effet est importante dans la population, plus il sera difficile de détecter cet effet dans une étude portant sur un échantillon de cette population.
Faux, ce sera plus facile. En effet, si la taille d’effet RÉELLE est grande, on n’aura pas besoin d’une grande puissance (donc pas besoin d’un grand échantillon) pour la détecter.
*Mais si on veut faire une étude pour évaluer un effet (dans un échantillon), c’est justement parce qu’on ne connaît pas la taille d’effet réelle (dans la population).
Si on ne connait pas la taille de l’effet réelle dans la population, qu’est-il possible de faire pour estimer la taille d’effet approximative ?
Vrai ou faux ? Le plus on veut être capable de détecter un effet de petite taille, plus l’échantillon devra être petit.
Faux, plus il devra être grand.
Quels sont les types d’études en science de l’activité physique (8)?