QCM : Statistiques en psychologie — 15 questions

Explication

Les statistiques servent à organiser et à rendre intelligibles les données en les résumant, en les comparant ou en mettant leurs éléments en relation. La formulation d’hypothèses et la caractérisation individuelle des participants ne définissent pas ce rôle général.

Explication

Un échantillon constitue une partie de la population et permet d’observer certains comportements avant de généraliser les résultats à l’ensemble concerné. Il ne remplace donc pas la population et ne sert pas à supprimer les comparaisons.

Explication

La statistique descriptive explore et résume les données observées, alors que la statistique inférentielle permet de tester des hypothèses, de prédire et de généraliser au-delà de ces données. Les graphiques et les fréquences relèvent notamment de la description plutôt que d’une opposition inverse.

Explication

L’étude décrit des phénomènes naturels recueillis par enquête sans reproduire ni contrôler expérimentalement une situation, ce qui correspond à une recherche corrélationnelle. Une recherche expérimentale impliquerait une reproduction contrôlée du phénomène pour tester une hypothèse.

Explication

La variable indépendante est la cause étudiée : l’expérimentateur la manipule et lui attribue au moins deux modalités. La réponse mesurée correspond à la variable dépendante, tandis qu’une perturbation externe relève d’une variable parasite.

Explication

Ces caractéristiques personnelles sont des variables indépendantes invoquées, aussi appelées variables étiquettes, car elles ne sont pas manipulées par l’expérimentateur. Une variable indépendante provoquée est au contraire directement manipulée dans le dispositif expérimental.

Explication

Un plan intra-sujets expose chaque participant à toutes les modalités, avec plusieurs mesures de son comportement. La répartition des modalités entre des groupes différents caractérise plutôt un plan inter-sujets.

Explication

La variable dépendante est la réponse quantifiable mesurée par l’expérimentateur, ici le score de concentration. Le type de musique correspond à la variable indépendante, tandis que le niveau scolaire ou l’horaire peuvent constituer des variables externes.

Explication

Une variable parasite est externe et indésirable : en influençant la variable dépendante, elle rend moins clair l’effet attribuable à la variable indépendante. Elle ne doit donc pas être confondue avec la cause étudiée ni avec la réponse mesurée.

Explication

Une variable parasite peut être contrôlée en la maintenant constante ou en la répartissant aléatoirement, parmi d’autres méthodes comme le contre-balancement et l’aveugle. La laisser varier librement ne réduit pas son influence potentielle sur les résultats.

Explication

Une variable confondue agit simultanément sur la cause étudiée et sur la conséquence mesurée, ce qui empêche d’attribuer clairement la relation observée à la variable indépendante. Une variable qui influence seulement la réponse est une variable parasite, mais elle n’est pas nécessairement confondue.

Explication

Une échelle nominale sert à distinguer des noms ou des catégories qualitatives sans établir de relation d’ordre. Une échelle ordinale, en revanche, hiérarchise ses modalités selon un classement.

Explication

Le degré de satisfaction est ordinal parce que ses modalités qualitatives peuvent être hiérarchisées. Le fait que les réponses soient formulées avec des mots ne suffit pas à en faire une échelle nominale.

Explication

Une échelle numérique continue convient à une variable quantitative dont les écarts sont comparables et dont toutes les valeurs d’un intervalle réel sont acceptables. Les autres situations décrivent des catégories nominales ou des modalités ordinales.

Explication

Une échelle numérique peut être recodée en catégories nominales, par exemple en regroupant des valeurs numériques. Attribuer des nombres à des catégories nominales ne crée pas pour autant des écarts numériques comparables.