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Si le scénario de la journée chaude devait être testé, un chercheur pourrait enregistrer les changements de température et la quantité de sueur du participant. Il peut aussi mesurer la quantité de sueur des participants lors d'une journée chaude. Nous nous attendons à trouver une corrélation positive entre les variables. Voyons comment les corrélations sont étudiées en psychologie.
- Examinons la recherche corrélationnelle en psychologie.
- Nous commencerons par examiner la signification de la corrélation, la formule de corrélation et les différents types de corrélation.
- Pour finir, nous évaluerons la recherche corrélationnelle, notamment les avantages de la corrélation en psychologie et ses inconvénients.
Recherche corrélationnelle en psychologie
Les corrélations sont un test statistique standard utilisé en psychologie.
Les chercheurs utilisent de nombreux types de tests statistiques, tels que les corrélations, pour déterminer si leurs données confirment l'hypothèse nulle ou alternative proposée au début de leur étude.
Si une corrélation est trouvée, cela indique que les résultats soutiennent une relation entre les variables et potentiellement l'hypothèse alternative, une déclaration prédictive suggérant que les résultats s'attendent à voir une relation entre les variables. Cependant, si aucune corrélation n'est trouvée, l'analyse soutient l'hypothèse nulle, une déclaration prédictive selon laquelle le chercheur s'attend à ne pas trouver de relation entre les variables.
Signification de la corrélation
Le modèle de recherche corrélationnelle est une technique non expérimentale qui n'exige pas que le chercheur manipule les variables. Au lieu de cela, ils mesurent les variables et effectuent ensuite une analyse corrélationnelle.
Une corrélation est un test statistique qui vérifie s'il existe une association et une relation entre deux variables.
Un exemple d'hypothèse alternative qui prédit une corrélation entre deux variables est que les élèves qui passent plus de temps à étudier sont plus susceptibles d'obtenir de meilleurs résultats à leurs examens.
Un exemple d'hypothèse nulle qui ne prévoit aucune corrélation entre deux variables est le suivant : il est peu probable que la quantité de lait bue soit associée à la taille des personnes.
L'exemple ci-dessus est une hypothèse qui peut être testée à l'aide de l'analyse corrélationnelle, car la recherche peut utiliser le test pour voir s'il existe une relation entre le temps que les élèves ont passé à étudier et les notes en pourcentage qu'ils ont obtenues lors d'un examen.
Formule de corrélation
En termes statistiques, le coefficient de corrélation est exprimé par le r de Pearson.
Un coefficient de corrélation est un chiffre représentant l'ampleur, c'est-à-dire la force de la relation et de l'association entre deux variables.
Un coefficient positif suggère une relation positive entre les deux variables, et un coefficient négatif indique une relation négative entre les deux variables.
La relation, la force et la direction d'une corrélation peuvent également être représentées visuellement sur un diagramme de dispersion. Nous allons utiliser l'exemple ci-dessus pour comprendre comment un diagramme de dispersion peut être tracé. Pour ce faire, le chercheur devra représenter le temps que chaque élève a passé à étudier par rapport au pourcentage de la note qu'il a obtenue.
Tu n'as pas besoin d'apprendre les formules de calcul des corrélations pour tes études au GCSE.
Types de corrélation
Lorsqu'il s'agit d'apprendre les types de corrélation en psychologie, il faut garder deux choses à l'esprit :
- L'ampleur de la corrélation (à quel point la corrélation est forte).
- Le sens de la corrélation (positif, négatif ou nul).
Commençons par examiner comment tu peux identifier l'ampleur de la relation entre deux variables. Comme tu t'en souviens peut-être, cela peut être déterminé à partir du coefficient de corrélation. Le coefficient peut varier de -1 à +1, et le signe négatif ou plus indique si la relation est positive ou négative.
Le tableau ci-dessous résume quelles valeurs de coefficient représentent des magnitudes substantielles, modérées, faibles ou nulles.
| Valeur du coefficient (+) | Valeur du coefficient (-) | Ampleur de l'association |
| +1 | - 1 | Corrélation parfaite |
| supérieure à 0,7 mais inférieure à 0,9 | plus de -0,7 mais moins de -0,9 | Forte corrélation |
| supérieure à 0,4 mais inférieure à 0,6 | supérieure à -0,4 mais inférieure à -0,6 | Corrélation modérée |
| plus de 0,01 mais moins de 0,3 | supérieure à -0,01 mais inférieure à -0,3 | Corrélation faible |
| 0 | 0 | Aucune corrélation |
À partir des diagrammes de dispersion, nous pouvons interpréter l'ampleur des corrélations. Le chercheur peut estimer une corrélation positive forte lorsque chaque point de données est regroupé à proximité les uns des autres. S'ils sont modérément proches les uns des autres, on peut supposer que la relation est modérée. Et si les points de données sont très dispersés ou tracés au hasard sur le diagramme de dispersion, alors la corrélation peut être interprétée comme faible ou inexistante.
Parfois, nous pouvons utiliser les diagrammes de dispersion au lieu des valeurs de coefficient pour interpréter si une corrélation est positive, négative ou inexistante. Voyons des exemples d'affichage et d'analyse pour chacun d'entre eux.
Les données suivantes utilisées et montrées sont totalement hypothétiques et originales StudySmarter.
Types de corrélation positive
Le graphique ci-dessous montre une corrélation positive. D'après le graphique, on peut déduire qu'une co-variable augmente lorsque l'autre co-variable augmente ; cela est évident car les points de données sont orientés vers le haut. Le graphique peut être interprété comme une corrélation positive qui indique qu'à mesure que le temps passé à étudier augmente, les notes obtenues par les élèves aux examens augmentent également.
Figure 1 : Le nuage de points indique une corrélation positive entre le temps passé à étudier et les résultats des tests.
Types de corrélation négative
Le graphique ci-dessous montre une corrélation négative. On peut en déduire que lorsqu'une variable augmente, l'autre diminue, ce qui est évident puisque les points de données sont orientés vers le bas. Le graphique peut être interprété comme une corrélation négative indiquant que les scores d'anxiété diminuent à mesure que le temps passé à dormir augmente.
Figure 2 : Le diagramme de dispersion indique une corrélation négative entre le temps passé à dormir (heures) et les scores d'anxiété (TAG ; des scores plus bas reflètent des niveaux d'anxiété faibles).
Types de corrélation inexistants
Le graphique ci-dessous ne montre aucune corrélation ou association entre les deux variables lorsque le graphique n'affiche aucune tendance dans la direction des points de données. Les résultats du graphique seront rapportés car il n'y a pas d'association entre la quantité de lait bue et la taille des participants.
Figure 3 : Le diagramme de dispersion suggère qu'il n'y a pas de corrélation entre la quantité de lait bue (ml dans l'année) et la taille atteinte (cm dans l'année).
Avantages de la corrélation en psychologie
Les avantages des corrélations en psychologie sont les suivants :
- Un modèle de recherche corrélationnelle n'exige pas que le chercheur manipule les variables, il y a donc moins de risques que les préjugés des chercheurs affectent l'étude. Cela a pour avantage d'augmenter la validité de la recherche.
- La recherche corrélationnelle est simple à reproduire, il est donc relativement facile de déterminer si l'étude est fiable.
- Les corrélations peuvent fournir de nombreux détails sur la façon dont deux variables sont liées, comme la direction et l'ampleur de la relation. Ces détails sont utiles car ils permettent aux chercheurs d'identifier dans quelle mesure deux variables sont associées.
- Lors de l'analyse des données corrélationnelles, celles-ci peuvent être facilement représentées sur un nuage de points ; le chercheur et le lecteur peuvent ainsi visualiser et interpréter plus facilement les résultats de l'étude.
- Il peut être utilisé comme point de départ d'une recherche, par exemple pour aider les chercheurs à déterminer si des investigations supplémentaires sont nécessaires. Des recherches plus approfondies peuvent aider les chercheurs à comprendre pourquoi une corrélation ou aucune corrélation n'a été trouvée, ce qui ne peut pas être établi avec des corrélations.
Inconvénients des corrélations en psychologie
Les inconvénients des corrélations en psychologie sont les suivants :
- La recherche corrélationnelle n'étant pas manipulable, il est difficile pour le chercheur de contrôler les facteurs de confusion susceptibles d'affecter la validité de l'étude.
Dans la recherche corrélationnelle, on parle de facteurs de confusion lorsque d'autres facteurs affectent l'une des variables étudiées ou les deux.
- Une analyse corrélationnelle est restrictive car elle ne peut être utilisée que pour analyser des données quantitatives qui peuvent être mesurées sur une échelle. Par exemple, il n'est pas facile d'utiliser une corrélation pour analyser des données provenant d'une échelle de Likert.
- La cause et l'effet des corrélations ne peuvent pas être établis - à partir des résultats de la corrélation, nous ne pouvons pas identifier quelle variable est la cause et l'effet d'un phénomène.
- La recherche corrélationnelle ne permet pas de déterminer si une variable a plus d'effet que l'autre. Par conséquent, cette analyse a une utilité limitée.
Corrélation - Principaux enseignements
- Le modèle de recherche corrélationnelle est une technique non expérimentale qui n'exige pas que le chercheur manipule les variables. Au lieu de cela, ils mesurent les variables et effectuent ensuite une analyse corrélationnelle.
- Lorsqu'il s'agit d'apprendre les types de corrélation en psychologie, il y a deux choses : les corrélations peuvent nous indiquer l'ampleur de la corrélation (à quel point la corrélation est forte) et la direction de la corrélation (positive, négative ou sans direction).
- Les coefficients de corrélation et les diagrammes de dispersion peuvent nous indiquer l'ampleur et la direction des corrélations.
- Il existe trois principaux types de corrélation : positive, négative et sans direction. Celles-ci peuvent être subdivisées en magnitudes parfaites, fortes, modérées, faibles ou nulles.
- En psychologie, les corrélations présentent de nombreux avantages et inconvénients. Les corrélations aident à visualiser les données, par exemple, ce qui permet de les interpréter facilement, mais l'interprétation ne peut pas fournir des données de cause à effet.
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