vérification des données. entrée des données données brutes nom note score r age sexe houle,...
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Vérification des données
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Entrée des donnéesEntrée des données
Données brutes
Nom Note score R age sexe
Houle, N. A 30 21f
Darcy, T. B 27 25m
Petit, M. C 31 23m
Legrand, P. A 28 24f
.
.
.
.
.Baron, C. B 29 24 m
Fichier Excel
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«Data window»«Data window»
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Premières vérificationsPremières vérifications Vérification du fichier de données
Données manquantes Exclusion des variables ou des cas générant un
pourcentage important de données manquantes Remplacement des valeurs manquantes
Moyenne de groupe Régression
Valeurs extrêmes Univariées Multivariées
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Influence des valeurs extrêmes
Examine <nom de variable>
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Valeurs extrêmes Valeurs extrêmes univariées univariées (SPSS - Explore)(SPSS - Explore)
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Valeurs extrêmes Valeurs extrêmes multivariéesmultivariées
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Normalité de Normalité de distributiondistribution
Number of valid observations (listwise)=454.00
Variable <nom de variable>
Mean 9.649 Std Dev 7.642Kurtosis 11.157 S.E. Kurt .229Skewness 2.755 S.E. Skew .115Minimum 1.00 Maximum 58.00
Distribution normale =>Coefficient de dissymétrie (skewness) = 0 etCoefficient d’aplatissement (kurtosis) = 0
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Vérification de Vérification de normalité normalité
SPSS ExploreSPSS Explore
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HomocédasticitéHomocédasticité Homogénéité de la variance: La variance d’une variable
dépendante est la même pour les différents niveaux de la variable indépendante
Homocédasticité: La variance des scores pour une variable est la même pour toutes les valeurs d’une autre variable
Manque de Homocédasticité Non normalité d’une des variables
Ex: âge et salaire (salaire est biaisé positivement) Plus d’erreur de mesure pour certains niveaux d’une des
variablesEx: des personnes d’une certain âge sont plus préoccupées avec leur
santé et donnent donc des informations plus fiables à ce sujet
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SolutionsSolutions Taille de l’échantillon
Normalité: Une Anova avec plus de 20 dferreur est assez robuste dans le cas de violation de normalité
Homogénéité des variances: Taille des groupes égale -> peu problématique
Taille inégale (Fmax: rapport entre la variance la plus large et la variance la plus petite) rapport entre la cellule la plus importante et la
cellule la plus petite env. 4 pour 1: Fmax ≤ 10 rapport entre la cellule la plus importante et la
cellule la plus petite plus important: Fmax < 3
Transformations
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TransformationsTransformations
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Transformation Transformation logarithmiquelogarithmique
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Interprétation des résultats
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Le Le test statistiquetest statistique
Quelles sont les informations fournies par un test statistique?
Un test statistique répond à la question:
Est-ce que la différence entre le groupe expérimental et le groupe contrôle est telle que l’on puisse conclure qu’elle n’est pas due au hasard?
La réponse dépend: de la taille d’effet du nombre de sujets du test statistique utilisé du niveau alpha fixé
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MAGICMAGIC
Magnitude la taille de l’effet est-ce que l’influence de la VI sur la VD est importante?
Articulation le degré de détail énoncé facilité de tirer des conclusions utiles (ex “les moyennes des cinq groupes A,B,C,D,E ne sont pas les mêmes”
vs“les moyennes des groupes C,D,E sont significativement différentes des
moyennes de A et B bien que ceux-ci ne différent pas entre eux” ou
“on observe une augmentation linéaire des moyennes de A à E”Generality validité externe
permet la généralisation des résultatsInterestingness l’importance théorique
est-ce que l’étude fournit des nouvelles connaissances?Credibility validité interne la qualité de l’opérationnalisation des variables, contrôle des artefacts
potentiels
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Significatif ou nonSignificatif ou non
Exemples: Le résultat est significatif au niveau de .07 Le résultat est marginalement significatif Bien que le résultat ne soit pas significatif au
niveau conventionnel de .05, il suggère que ...
Tukey (1991): .05 < p < .15 «the difference leans in the ... direction»
.15 < p < .25 «there is a hint regarding the direction»
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StyleStyle
Style conservateur n’utilise jamais des tests
unidirectionnels n’utilise qu’une seule analyse pré-
déterminée n’exclue jamais de valeurs extrêmes évite de se concentrer sur un seul
résultat en particulier, surtout s’il est favorable
ne dévie jamais d’un seuil de signification pré-établi
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Présentation des résultats
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Analyse de la varianceAnalyse de la variance
F 2,28 3.71, p.037, 2 .21
Degrées de liberté(effet, erreur)
Valeur FValeur p
Eta2 = taille d’effet
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Les tableaux et les figures
PSY7102
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Les erreurs les plus Les erreurs les plus communescommunes
Répéter les mêmes informations dans une figure, un tableau, ou bien dans le texte
Présenter des tableaux ou des figures qui sont incompréhensibles sans l ’aide du texte
Présenter des données dans des tableaux ou des figures sans discuter de leur signification dans le texte
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Les tableauxLes tableauxQuand ?
Pour des petites séries de données peu complexes
Comment ?
Mettre les informations dans les colonnes et les lignes dans un ordre logique (p.ex: dans l’ordre de l’importance des items)
Choisissez un nombre de chiffres raisonnable (p.ex: 3578 plutôt que 3578,887, 1,34 plutôt que 1,3434562)
Arrangez les items tel que les comparaisons importantes soient faciles à faire
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APAAPA Emplacement
Après les notes de bas de page, à la fin du document
Dans le texte on signale:----------------------
Insert Table 1 here----------------------
Numérotation Chiffres arabes sans suffixes (donc 5 et 6 à la
place de 5a et 5b) Titre
Doit décrire de manière précise les variables indépendantes et dépendantes tel que le lecteur sait ce qui est présenté sans avoir recours au texte (ex: « Mean log-transformed post-auricular reflex magnitude as a function of emotional facial expression and expresser sex »)
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FiguresFigures Pour des fins de vérification et
d’interprétation des données
Pour des fins de communication des résultats
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Née en 1323 à Allemagne (À l’ouest de Riez), FranceNée en 1323 à Allemagne (À l’ouest de Riez), France
Mort le 11 juillet 1382 à Lisieux, FranceMort le 11 juillet 1382 à Lisieux, France
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Stem-and-leaf Plot Stem-and-leaf Plot ((Tracés en arborescence)Tracés en arborescence)
Cette forme de présentation des données permet facilement de détecter des distributions problématiques
Exemple: Un enseignant a demandé à 10 élèves d'indiquer combien de livres ils avaient lu au cours des 12 derniers mois. Voici leurs réponses :
12, 23, 19, 6, 10, 7, 15, 25, 21, 12
Tige Feuille 0 6 7 1 0 2 5 9 2 1 2 3 5
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Box PlotBox Plot Ce type de figure est construit à
partir de la médiane, des deux quartiles et des valeurs extrêmes
Les valeurs extrêmes se retrouvent à plus de 1.5 espaces interquartiles en bas ou en haut des quartiles
Les valeurs extrêmement extrêmes se retrouvent à plus de 3 espaces interquartiles en bas ou en haut des quartiles
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Box Plot : exempleBox Plot : exemple
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Comparaison des séries des Comparaison des séries des donnéesdonnées
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Communication des Communication des résultatsrésultats
Présentation claire avec des symboles distincts
Supprimez des informations non essentielles
Éviter trop de points sur l ’échelle
Ne mettez pas d’informations supplémentaires (ex: légende) dans la région des données
Quand des symboles ou des lignes chevauchent, utiliser des moyennes qui aident à la discrimination visuelle
Faire plusieurs essais afin de voir quel type de graphique communique le mieux les données
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suitesuite Deux graphiques clairs sont mieux qu’un
graphique surchargé par des données ou des symboles
Il est acceptable de se servir d’un graphique complexe s’il permet de visualiser un résultat complexe
Quand plusieurs graphiques devraient être comparés il faut qu’ils aient la même échelle
Il est possible d’indiquer l’étendue de mesure (ex: 0-200) sur le titre de l’axe et de la commencer avec une autre valeur afin d’améliorer la résolution
Voir aussi: http://www.statcan.ca/francais/edu/power/ch9/first9_f.htm
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Exemple IExemple I Problème: peu de données avec un patron simple ->
mieux sous forme de tableaux
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Exemple IIExemple II
Problème: demande le jugement des longueurs relatives, ce qui est plutôt difficile
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Capacités cognitives Capacités cognitives impliquées dans la lecture impliquées dans la lecture
de figures de figures Position sur une échelle commune
Position sur des échelles identiques mais non alignées
Longueur
Angle/pente
Surface
Volume
Gradation des couleurs
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Exemple IIIExemple III
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APAAPA Impression
Très bonne qualité sur une feuille 8 x 11.5 Emplacement: Après les tableaux (pages non
numérotées) Dans le texte on signale:
-----------------------Insert Figure 1 here
----------------------- La légende est sur la page de la figure et ne fait
pas partie du titre Numérotation
Chiffres arabes Titres
Sur une feuille à part (la dernière page numérotée du document)
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RéférencesRéférences Abelson, R.P. (1995). Statistics as principled
argument. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.
Sternberg, R.J. (2005). The psychologist’s companion (4th ed.). New York, NY: Cambride University Press .
Cohen, J. (1994). The earth is round (p < .05). American Psychologist, 49, 997-1003.
Cohen, J. (1990). Things that I have learned (so far). American psychologist, 45, 1304-1312.
Cowles, M. & Davis, C. (1982). On the origins of the .05 level of statistical significance. American Psychologist, 37, 553-558.