QCM : Hypothèses et variables expérimentales (11 questions)

Questions et réponses du QCM

1. Une chercheuse fait varier le niveau de bruit dans une pièce et observe les effets sur la concentration des participants. Quelle démarche met-elle en œuvre pour tester une relation causale ?

Elle décrit les comportements sans relier leurs changements à une variation.
Elle observe une association entre deux mesures sans intervenir.
Elle fait varier un facteur et observe les conséquences sur le comportement.
Elle fait varier le comportement et mesure les changements de bruit.

Elle fait varier un facteur et observe les conséquences sur le comportement.

Explication

La méthode expérimentale teste une relation causale en faisant varier un ou plusieurs facteurs puis en observant les conséquences comportementales. Une simple association ne comporte pas cette variation, et inverser le bruit et la concentration confond cause présumée et résultat.

2. Dans une expérience, un chercheur fait varier la durée d’une pause et mesure le nombre d’erreurs commises ensuite. Quelle variable est la variable dépendante ?

La durée de la pause imposée aux participants.
La présence d’une pause dans le protocole expérimental.
Le nombre d’erreurs commises après la pause.
L’âge des participants maintenu constant entre les groupes.

Le nombre d’erreurs commises après la pause.

Explication

La variable dépendante est la mesure de l’effet présumé de la manipulation : ici, le nombre d’erreurs. La durée de pause est la cause manipulée, tandis que l’âge maintenu constant est une variable de contrôle.

3. Une équipe observe que plusieurs élèves qui dorment davantage semblent mieux réussir, puis formule une règle générale sur le sommeil et la réussite scolaire. Quel raisonnement utilise-t-elle ?

La réfutation, d’une prédiction vers la recherche d’un contre-exemple.
L’induction, des observations particulières vers une proposition générale.
La déduction, d’une règle générale vers une prédiction particulière.
L’opérationnalisation, d’une question vers des mesures observables.

L’induction, des observations particulières vers une proposition générale.

Explication

L’induction consiste à partir de faits particuliers observés pour dégager des propositions générales. La déduction suit le sens inverse, tandis que l’opérationnalisation et la réfutation désignent d’autres démarches.

4. Une chercheuse propose l’énoncé « une musique agréable améliore les résultats ». Quelle modification rendrait cette hypothèse plus conforme aux critères scientifiques ?

Préciser les variables et annoncer un effet mesurable susceptible d’être contredit par une observation.
Affirmer que la musique et les résultats sont liés d’une manière qui dépend de chaque situation.
Remplacer l’effet attendu par une formulation qui s’accorde avec tous les résultats possibles.
Transformer l’énoncé en question générale sur les goûts musicaux des élèves.

Préciser les variables et annoncer un effet mesurable susceptible d’être contredit par une observation.

Explication

Une hypothèse scientifique doit être affirmative, claire, sans ambiguïté et testable, avec une observation possible qui pourrait la réfuter. Un terme vague comme « agréable » doit être précisé; une formulation compatible avec tous les résultats n’est pas réfutable.

5. Que définit une hypothèse opérationnelle dans une étude expérimentale ?

Une proposition générale qui relie deux concepts sans préciser comment ils seront observés
Une prédiction statistique qui exprime numériquement l’absence de différence entre les conditions
Une procédure qui neutralise l’influence des facteurs secondaires sur les résultats mesurés
Une supposition affirmative et probable qui précise la manipulation de la variable indépendante et la mesure de la variable dépendante

Une supposition affirmative et probable qui précise la manipulation de la variable indépendante et la mesure de la variable dépendante

Explication

Une hypothèse opérationnelle précise le lien causal attendu en indiquant les modalités concrètes de la variable indépendante et la mesure exacte de la variable dépendante. Une proposition générale sans précision sur l’observation ou la manipulation relève plutôt du niveau théorique.

6. Dans la décision statistique, que permet de conclure un résultat non significatif lorsque l’on ne rejette pas H₀ ?

Les conditions expérimentales produisent des résultats équivalents dans la population.
L’hypothèse H₁ est réfutée, ce qui établit l’absence d’un lien entre les variables.
L’hypothèse H₀ est confirmée et décrit correctement la relation entre les variables.
Les données ne suffisent pas à mettre en évidence un effet, sans démontrer son absence.

Les données ne suffisent pas à mettre en évidence un effet, sans démontrer son absence.

Explication

Ne pas rejeter H₀ signifie que les données n’apportent pas assez de preuves pour mettre en évidence un effet ou un lien, mais cela ne prouve pas que l’effet est absent. Conclure à l’équivalence des conditions va au-delà de ce qu’autorise un résultat non significatif.

7. À quoi sert le seuil de significativité α dans un test statistique ?

À quantifier l’importance de l’effet observé entre les conditions expérimentales
À fournir un critère fixé avant l’analyse pour décider si l’hypothèse nulle doit être rejetée
À mesurer la probabilité que l’hypothèse nulle soit vraie après l’observation des données
À déterminer la probabilité d’obtenir les données observées si l’hypothèse alternative est vraie

À fournir un critère fixé avant l’analyse pour décider si l’hypothèse nulle doit être rejetée

Explication

Le seuil α est fixé avant l’analyse et sert de règle de décision pour le rejet de l’hypothèse nulle. La valeur p, contrairement à α, décrit la rareté des données sous l’hypothèse nulle et ne mesure pas la probabilité que celle-ci soit vraie.

8. Dans l’exemple de l’atelier de danse, quel résultat a conduit au rejet de l’hypothèse nulle pour le nombre d’idées ?

Une valeur p de 0,05, avec une moyenne de 8,7 idées après l’atelier contre 13,5 sans atelier
Une valeur p inférieure à 0,001, avec une moyenne de 13,5 idées après l’atelier contre 8,7 sans atelier
Une valeur p supérieure à 0,05, avec des moyennes semblables dans les deux conditions
Une valeur p de 0,54, avec une moyenne de 5,10 idées après l’atelier contre 4,70 sans atelier

Une valeur p inférieure à 0,001, avec une moyenne de 13,5 idées après l’atelier contre 8,7 sans atelier

Explication

La valeur p inférieure à 0,001 indique un résultat significatif au seuil de 0,05, ce qui conduit à rejeter l’hypothèse nulle pour le nombre d’idées. La valeur p de 0,54 concerne l’originalité et ne justifie pas le rejet de l’hypothèse nulle.

9. En quoi l’hypothèse générale et l’hypothèse opérationnelle diffèrent-elles dans le passage du théorique à l’opérationnel ?

L’hypothèse générale exprime les résultats numériques, tandis que l’hypothèse opérationnelle formule la décision statistique finale.
L’hypothèse générale fixe les modalités de mesure, tandis que l’hypothèse opérationnelle choisit la thématique de recherche.
L’hypothèse générale présente la problématique, tandis que l’hypothèse opérationnelle détermine le seuil de significativité.
L’hypothèse générale énonce le lien théorique, tandis que l’hypothèse opérationnelle en précise la mise en œuvre concrète et la mesure.

L’hypothèse générale énonce le lien théorique, tandis que l’hypothèse opérationnelle en précise la mise en œuvre concrète et la mesure.

Explication

L’hypothèse générale exprime la relation attendue à un niveau conceptuel, puis l’hypothèse opérationnelle la traduit en modalités concrètes et mesurables. La formulation numérique et la décision statistique relèvent de l’étape suivante, celle de l’hypothèse statistique.

10. Pourquoi la comparaison d’une variable indépendante invoquée conduit-elle à qualifier une étude de quasi-expérimentale ?

Parce que ses modalités sont sélectionnées plutôt que directement manipulées par le chercheur
Parce qu’elle ne peut pas comporter plusieurs modalités dans le protocole étudié
Parce que ses modalités sont construites par le chercheur pour créer des conditions expérimentales
Parce que le chercheur mesure ses effets sans définir les conditions de comparaison

Parce que ses modalités sont sélectionnées plutôt que directement manipulées par le chercheur

Explication

Une variable invoquée est inhérente au participant ou à un environnement non modifiable : le chercheur en sélectionne les modalités sans les manipuler directement, ce qui rend l’étude quasi-expérimentale. À l’inverse, construire les modalités par manipulation correspond à une variable provoquée et permet une recherche expérimentale.

11. Une chercheuse veut évaluer la réponse à un questionnaire comme résultat d’une intervention. Comment vérifier que cette mesure constitue une variable dépendante adéquate ?

Vérifier que le questionnaire comporte davantage d’items que les autres outils de l’étude.
Vérifier que les réponses reflètent bien le phénomène visé sans être influencées par d’autres éléments de mesure.
Vérifier que les participants comprennent l’intervention avant de remplir le questionnaire.
Vérifier que les réponses varient entre les groupes, même si cette variation reflète plusieurs phénomènes.

Vérifier que les réponses reflètent bien le phénomène visé sans être influencées par d’autres éléments de mesure.

Explication

Une mesure adéquate doit saisir ce qu’elle est censée mesurer et éviter les confusions avec d’autres facteurs. Une variation entre groupes ne suffit pas si elle peut provenir d’éléments étrangers au phénomène visé.

Révisez avec les flashcards

Mémorisez les réponses avec 10 flashcards sur Hypothèses et variables expérimentales.

Que teste la méthode expérimentale en faisant varier des facteurs ?

Une relation causale.

Que rend observable et manipulable l’opérationnalisation ?

Une question de recherche ou une hypothèse théorique.

Qu’est-ce qu’une hypothèse théorique ?

Une proposition affirmative et réfutable établissant un lien de cause à effet entre une VI et une VD.

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