QCM : Interactions entre variables indépendantes (45 questions)

Explication

Modifier volontairement la variable indépendante permet de vérifier son effet sur la variable dépendante et d’étudier une relation causale. L’observation simultanée reste une association, la mesure répétée ne remplace pas la manipulation, et plusieurs variables dépendantes ne sont pas nécessaires.

Explication

La thérapie est inter-sujets puisque chaque patient reçoit une seule modalité, tandis que le moment est intra-sujets puisque chaque patient est mesuré aux trois moments. Inverser les catégories confond l’affectation au traitement avec les mesures répétées; classer les deux facteurs de la même manière ignore cette différence.

Explication

La variable dépendante principale est le score de symptômes dépressifs, et sa baisse indique une amélioration. Interpréter la baisse comme une aggravation inverse le sens du score; le moment et la thérapie sont des variables indépendantes, non la mesure dépendante.

Explication

L’indice associé à une lettre majuscule indique le nombre de modalités du facteur; ainsi, les indices 2 et 3 signalent deux et trois modalités. Le nombre de sujets et celui des observations sont décrits autrement, et l’indice ne dénombre pas les facteurs.

Explication

Les chevrons indiquent que les sujets sont emboîtés dans les modalités d’un facteur inter-sujets; l’astérisque indique leur croisement avec les modalités d’un facteur intra-sujets. Inverser les symboles attribue à chacun le rôle de l’autre, tandis qu’un même symbole pour les deux facteurs ne rend pas compte de leurs relations distinctes.

Explication

L’interaction Thérapie × Moment teste si l’évolution de l’amélioration au cours du temps dépend de la thérapie reçue. L’effet du moment mesure une évolution générale, l’effet de la thérapie une différence générale entre groupes, et une amélioration commune ne montre pas une efficacité propre à l’une des thérapies.

Explication

Dans un plan inter-sujets, chaque personne ne participe qu’à une condition : les effets de report sont évités, mais les différences entre individus augmentent le bruit. Dire que chaque personne suit toutes les conditions confond avec le plan intra-sujets ; prétendre que les différences individuelles sont éliminées attribue au plan inter-sujets un avantage du plan intra-sujets ; confondre conditions répétées et absence de report inverse leurs caractéristiques.

Explication

Comme chaque participant sert de son propre témoin, la variabilité interindividuelle est neutralisée, mais la répétition des conditions expose aux effets d’ordre, à la fatigue et à l’apprentissage. Le bruit interindividuel décrit plutôt une vigilance du plan inter-sujets ; l’absence de risque d’ordre néglige les effets de répétition ; les données manquantes ne sont pas la vigilance caractéristique visée ici.

Explication

Le plan est mixte parce que la thérapie varie entre les patients tandis que les moments de mesure sont répétés chez chaque patient. Classer les deux facteurs comme inter-sujets ignore les mesures répétées ; les classer tous deux comme intra-sujets suppose que chaque patient reçoit les deux thérapies ; inverser les facteurs attribue à la thérapie et au moment le mauvais type.

Explication

Les mesures répétées d’une même personne sont corrélées ; l’analyse du plan mixte doit donc tenir compte de leur structure de covariance. Les traiter comme indépendantes néglige cette corrélation ; se limiter à la variabilité entre personnes confond deux sources de variation ; analyser le seul effet de groupe écarte les relations entre mesures répétées.

Explication

Après le suivi, le score de A remonte de 10 à 13, alors que celui de B passe de 14 à 22 : la remontée est donc plus marquée pour B. L’inversion des remontées attribue à chaque groupe l’évolution de l’autre ; le maintien des scores à M2 omet le suivi ; les valeurs 14 et 17 correspondent aux scores antérieurs à M2.

Explication

Un effet principal mesure l’effet moyen d’un facteur en agrégeant les modalités des autres facteurs ; pour le moment, on regroupe donc les thérapies. Fixer une thérapie correspond à un effet simple ; agréger les moments vise l’effet principal de la thérapie ; comparer les changements entre thérapies examine une interaction.

Explication

Une interaction importante signifie que l’effet d’un facteur dépend de l’autre ; les effets principaux, qui agrègent les modalités, ne doivent donc pas être interprétés isolément. Les examiner séparément malgré l’interaction néglige cette dépendance ; privilégier arbitrairement un seul effet principal ne résout pas le problème ; l’interaction ne démontre pas que tous les effets principaux sont nuls.

Explication

Un effet simple fixe une modalité de l’autre facteur avant de comparer les modalités visées. L’effet principal agrégé ne fixe pas le moment, et comparer les moments dans le groupe A teste l’effet simple du moment plutôt que celui de la thérapie.

Explication

L’effet simple du moment dans une thérapie compare les moments en maintenant fixe le groupe, ici la thérapie A. Comparer les thérapies à un moment fixe correspond à l’effet simple de la thérapie.

Explication

Dans un plan à un seul facteur à deux modalités, une différence entre les modalités constitue l’effet principal de ce facteur. Une interaction suppose plusieurs facteurs, tandis qu’un effet simple fixe une modalité d’un autre facteur.

Explication

La performance est plus faible quand le stéréotype « femme » est activé que quand le stéréotype « asiatique » l’est. L’option « asiatique » inverse le sens observé, et les deux autres conditions ne correspondent pas à la comparaison décrite.

Explication

Un résultat non significatif ne prouve pas l’absence de différence : un petit échantillon ou une mesure bruitée peut empêcher de la détecter. Conclure à l’équivalence ou à un effet nul transforme abusivement l’absence de preuve en preuve d’absence.

Explication

Une interaction simple met en relation deux variables indépendantes, ici la Thérapie et le Moment. Un effet simple fixe une modalité de l’autre facteur ; une comparaison de modalités d’un seul facteur ne porte pas sur leur interaction ; une variable dépendante n’est pas le second facteur.

Explication

Un effet simple examine un facteur à un niveau fixé de l’autre facteur, comme l’effet du Moment dans la thérapie A ou B. L’interaction porte sur la relation entre les deux facteurs ; l’effet principal est moyen sur les modalités de l’autre facteur ; comparer les thérapies ne correspond pas à ces analyses du Moment.

Explication

Il y a interaction lorsque l’effet d’un facteur, ici le Moment, dépend de la modalité de l’autre facteur, ici la Thérapie. Un effet principal identique ne décrit pas cette dépendance ; inverser les facteurs ne reprend pas l’interprétation donnée ; un écart constant correspond à une absence d’interaction.

Explication

Des courbes non parallèles indiquent que l’effet d’un facteur varie selon la modalité de l’autre, ce qui caractérise une interaction. Un écart constant et des changements identiques sont compatibles avec des courbes parallèles ; une différence initiale seule ne suffit pas à montrer une interaction.

Explication

Des droites parallèles avec un écart constant indiquent une absence d’interaction : l’effet du Moment ne varie pas selon le groupe. Un écart stable ne crée pas une interaction ; des droites horizontales ne montrent pas un changement temporel ; le parallélisme n’implique pas que les groupes soient égaux.

Explication

Des courbes qui descendent parallèlement traduisent un effet principal du Moment commun aux groupes, sans interaction. L’absence d’interaction ne signifie pas l’absence de tout effet ; une diminution identique ne constitue pas une interaction ; elle ne se limite pas à un seul groupe.

Explication

Quand les deux thérapies améliorent autant les symptômes, l’amélioration ne peut pas être attribuée spécifiquement à l’une plutôt qu’à l’autre, ni distinguée de l’effet de la prise en charge. Le score initial ne permet pas cette attribution ; une amélioration semblable ne démontre pas deux effets spécifiques ; elle ne signifie pas que l’amélioration est absente.

Explication

Lorsque l’évolution au fil du temps diffère selon la thérapie, l’effet du Moment est conditionnel et dépend de la thérapie. Un effet identique dans les deux thérapies serait constant; attribuer la baisse à B inverse le résultat observé; une simple différence entre groupes ne décrit pas l’évolution temporelle.

Explication

Une significativité dans un groupe et son absence dans l’autre ne démontrent pas à elles seules que les évolutions diffèrent; il faut tester le terme d’interaction. La comparaison des effets principaux ne remplace pas ce test, et ni la conclusion automatique d’interaction ni celle de son absence n’est justifiée.

Explication

Une interaction croisée se caractérise par des effets du Moment opposés selon la thérapie : baisse sous A et hausse sous B. Une action limitée à A laisserait B stable; une évolution parallèle suppose des pentes de même sens, et l’absence d’interaction ne rendrait pas compte de l’inversion.

Explication

Les courbes mettent en évidence l’évolution temporelle d’une variable ordonnée, tandis que les histogrammes facilitent la comparaison des groupes à chaque moment. Inverser ces fonctions confond les deux représentations; utiliser l’une des deux pour les deux aspects néglige la distinction entre trajectoire et comparaison ponctuelle.

Explication

Le rappel est meilleur lorsque le contexte de rappel correspond à celui de l’apprentissage; aucun lieu n’est globalement supérieur. La supériorité générale de l’eau ou de la terre contredit cette dépendance à la concordance, tandis que la dernière réponse écarte à tort le rôle du lieu de rappel.

Explication

Quand le rappel est meilleur en cas de concordance des lieux, l’effet du lieu de rappel dépend du lieu d’apprentissage; aucun facteur n’a d’effet constant. Les deux réponses qui proposent un effet constant ignorent cette dépendance, et l’absence d’effet ne peut expliquer l’avantage observé pour les lieux concordants.

Explication

Un effet simple ne décrit la comparaison que pour une modalité de l’autre facteur : il faut donc examiner l’autre condition avant de généraliser. Généraliser depuis une seule modalité néglige cette vérification, l’effet principal ne remplace pas l’examen de l’autre condition, et l’appartenance au groupe peut être préexistante plutôt que manipulée.

Explication

Dans l’exemple de Steele et Aronson, l’écart de performance apparaît en situation d’évaluation et s’annule sans évaluation. L’inversion des conditions place l’écart au mauvais endroit, tandis qu’un écart persistant ou stable contredit l’égalité observée en l’absence d’évaluation.

Explication

Une interaction partielle signifie que l’effet d’une variable indépendante dépend seulement d’une partie des modalités de l’autre variable. Un effet identique correspond à l’absence d’interaction, une disparition générale n’est pas la définition, et une dépendance à chaque modalité ne décrit pas une interaction limitée à une partie.

Explication

La thérapie A n’a pas d’effet entre 0 et 5 mois, puis les symptômes diminuent entre 5 et 10 mois ; la thérapie B reste stable. Une baisse précoce déplace l’intervalle d’effet, une baisse de B lui attribue à tort l’effet, et l’inversion des profils contredit le résultat observé.

Explication

Le test global à trois modalités possède 2 degrés de liberté et révèle l’existence d’une interaction, mais ne la localise pas. Il faut des comparaisons ciblées pour identifier l’intervalle ; les degrés de liberté ne donnent pas eux-mêmes cette localisation et ne signalent pas une absence d’interaction.

Explication

Des contrastes ciblés ou des comparaisons planifiées, notamment 0 contre 5 mois puis 5 contre 10 mois, permettent de localiser l’intervalle où A agit. Le test global établit l’interaction sans la situer, une seule comparaison de 0 à 10 mois masque l’intervalle intermédiaire, et la moyenne générale ne localise pas l’effet.

Explication

Une interaction de second ordre met en relation trois facteurs, ici la thérapie, le moment et la rechute. Une interaction thérapie × moment ne comporte que deux facteurs, tandis qu’un effet global ou une comparaison de taux ne définit pas cette interaction.

Explication

Le test consiste à examiner l’interaction thérapie × moment séparément pour chaque modalité de rechute, puis à comparer les configurations obtenues. Regrouper la rechute masque la comparaison entre sous-groupes ; comparer les taux ou un seul moment ne teste pas cette variation des trajectoires.

Explication

La rechute mesure la durabilité de l’amélioration et doit être binaire, opérationnelle et pré-spécifiée, par exemple à partir d’un seuil clinique ou de critères d’épisode. Un score continu ne correspond pas à cette définition ; la fixer après analyse expose à l’ajuster aux résultats, et l’absence d’amélioration initiale n’est pas une rechute.

Explication

Pour tester l’interaction double liée à la rechute, l’analyse doit intégrer celle-ci comme troisième facteur ou s’appuyer sur un modèle adapté. Les moyennes regroupées ne distinguent pas les modalités de rechute, et comparer les taux seuls ou substituer un autre facteur ne teste pas l’interaction visée.

Explication

Dans le panneau sur la dépression, A fait baisser les symptômes tandis que B reste stable ; dans celui sur le stress post-traumatique, c’est B qui les fait baisser tandis qu'A reste stable. Inverser les thérapies ou attribuer une baisse aux deux dans un même panneau contredit ces profils.

Explication

Une interaction de second ordre apparaît lorsque la relation entre deux variables, ici thérapie et temps, change selon la modalité d’une troisième, ici le type de symptômes. Une différence moyenne ou une interaction thérapie × temps identique dans les catégories ne décrit pas cette dépendance.

Explication

La structure doit être clarifiée avant l’interprétation : il faut identifier la variable dépendante principale, les facteurs, leurs modalités et la notation du plan, puis distinguer effets principaux, effets simples et interactions. Commencer par les effets simples anticipe l’analyse, omettre la variable dépendante laisse le plan incomplet, et assimiler interaction et effet principal confond des notions distinctes.

Explication

Lorsqu’une interaction de plus haut ordre est significative, elle se décompose en effets simples ou en contrastes, accompagnés d’estimations et d’intervalles de confiance. L’interprétation isolée des effets principaux ignore l’interaction, tandis que conclure à l’absence d’effet confond absence de résultat et preuve d’absence.