Fiche de révision : Statistiques avancées en psychologie

📋 Plan du Cours

1. Rôle des statistiques en psychologie
2. Conseils pour suivre le cours
3. Question de recherche et opérationnalisation
4. Données et statistiques descriptives
5. Inférence et interprétation des résultats
6. Modèles statistiques et choix du test
7. Organisation et ressources du cours

📖 1. Rôle des statistiques en psychologie

★ À maîtriser

• Les statistiques font partie de la recherche expérimentale en psychologie et aident à conduire ses propres recherches, lire les publications, développer l’esprit critique et comprendre le monde.

Compléments

• L’intuition peut être trompeuse : dans le problème des anniversaires, la probabilité d’au moins une date d’anniversaire commune atteint 50,73 % avec 23 personnes et 99,99 % avec 80 personnes.

• Le cours présente les statistiques comme un moyen de tester des modèles plutôt que comme une simple accumulation de calculs.

📖 2. Conseils pour suivre le cours

📝 Points essentiels

• Les conseils pour suivre le cours sont : se focaliser sur les concepts, poser des questions, ne pas manquer de séance, relire avant chaque cours, expliquer les notions aux autres, ne pas recopier intégralement les diapositives

📖 3. Question de recherche et opérationnalisation

★ À maîtriser

• Une recherche statistique passe d’une question à une hypothèse théorique, puis à l’opérationnalisation en variables et en hypothèse opérationnelle, avant le recueil des données, leur analyse et la conclusion.

Compléments

• Dans l’exemple du bonheur, l’hypothèse théorique est que le bonheur dépend du sexe des participants, et l’hypothèse opérationnelle prévoit des scores de bonheur différents entre les hommes et les femmes.

• Dans l’exemple du bonheur, la variable dépendante est le score sur une échelle numérique de 0 à 10 et la variable indépendante est le sexe, catégorisé en homme ou femme.

💡 Astuce mémo

Question → hypothèse théorique → variables → hypothèse opérationnelle

📖 4. Données et statistiques descriptives

🔑 Notions clés & Définitions

• Statistiques descriptives : Résument les données observées au moyen de statistiques univariées ou bivariées.

📝 Points essentiels

• Dans l’exemple du bonheur, l’échantillon français comprend 1 771 personnes interrogées et compte 874 hommes (49,4 %) et 897 femmes (50,6 %).

• Dans l’exemple du bonheur, la moyenne est de 7,4 et l’écart-type de 1,7 ; le bonheur moyen est de 7,43 chez les femmes et de 7,42 chez les hommes.

💡 Astuce mémo

Décrire l’échantillon n’est pas encore inférer sur la population

📖 5. Inférence et interprétation des résultats

🔑 Notions clés & Définitions

• Hypothèse nulle : Affirme ici que les deux moyennes sont égales dans la population parente.
• p-value : Exprime la probabilité d’obtenir les données observées si l’hypothèse nulle est vraie.

★ À maîtriser

📌 Si la p-value est inférieure à 0,05, on peut rejeter H0 et déclarer l’effet statistiquement significatif.

Compléments

• Dans l’exemple comparant le bonheur selon le sexe, le test t pour échantillons indépendants donne t(1765) = 0,18 et p = 0,85 ; au seuil de 0,05, H0 n’est pas rejetée.

📌 Ne pas rejeter H0 ne permet pas d’affirmer que les moyennes sont égales ou qu’il n’existe aucune différence ; cela signifie seulement qu’un effet significatif n’a pas été mis en évidence.

📌 Les résultats doivent rapporter à la fois la p-value et la taille de l’effet.

💡 Astuce mémo

p-value < .05 → rejet de H0 ; sinon, rejet non établi

📖 6. Modèles statistiques et choix du test

★ À maîtriser

📐 Formule - Les données sont représentées par un modèle et une erreur : $\text{Données} = \text{Modèle} + \text{Erreur}$.

• Dans le modèle linéaire général, la variable dépendante est numérique et le choix du test dépend du nombre et du type de variables indépendantes.

Compléments

• Une variable indépendante catégorielle à deux modalités conduit à utiliser le test t de Student, tandis qu’une variable catégorielle à trois modalités ou plus conduit à une ANOVA.

• Une variable indépendante numérique conduit à une régression linéaire simple, tandis que plusieurs variables indépendantes numériques conduisent à une régression linéaire multiple.

📖 7. Organisation et ressources du cours

📝 Points essentiels

• Le cours comprend 8 séances de CM de 1 h 30, 8 séances de TD de 1 h 30 avec JASP et 6 heures de PPD en autonomie.

• L’examen terminal est indiqué comme comprenant 2 CC.

• Les méthodes annoncées au plan sont :

  • la corrélation
  • la régression linéaire simple
  • la régression linéaire multiple
  • l’ANOVA

• JASP est le logiciel d’analyse statistique utilisé dans les travaux dirigés et proposé gratuitement en téléchargement multiplateforme.