Le traitement des données est vital dans toute étude psychologique et a un impact direct sur la qualité des résultats obtenus. Examinons de plus près le traitement et l'analyse des données.
- L'explication commencera par explorer l'analyse des données en psychologie, en couvrant ses utilisations et son importance dans la recherche.
- Ensuite, nous nous pencherons sur les étapes du traitement des données.
- Ensuite, nous examinerons ensemble le traitement des données et l'analyse quantitative.
- Ensuite, nous explorerons la façon dont le traitement et l'analyse des données dans la recherche sont effectués.
- Enfin, nous étudierons un exemple de traitement et d'analyse des données dans le cadre d'une recherche.
Psychologie de l'analyse des données
Une fois les données collectées, les chercheurs doivent faire plusieurs choses, et l'une d'entre elles est le traitement des données.
Le traitement des données consiste à organiser et à analyser les données brutes à l'aide d'un processus logiquement valide et fiable afin d'établir si les résultats de l'étude confirment ou rejettent l'hypothèse énoncée au début de l'expérience.
Les mesures prises par les chercheurs pendant l'analyse des données sont importantes car elles peuvent affecter la validité et la fiabilité des résultats. Par exemple, si le chercheur trouve quelque chose d'inattendu et choisit d'ignorer les variables qui l'intéressaient au départ, l'étude ne portera plus sur ce qu'elle a l'intention d'étudier. La validité de l'étude s'en trouve donc amoindrie.
De plus, si les chercheurs n'utilisent pas de procédures standardisées pour analyser les résultats, cela peut diminuer la fiabilité de l'étude.
Étapes du traitement des données
Maintenant que nous avons appris l'importance du traitement des données, découvrons quelles sont les étapes du traitement des données. Le traitement des données comporte six étapes, qui sont :
| Les étapes | Description des étapes |
| Collecte | La première étape du traitement des données consiste à collecter les données brutes auprès des participants ou quelle que soit la source à partir de laquelle les informations sont recueillies. |
| Préparation | La deuxième étape consiste à préparer les données brutes en vue d'une analyse ultérieure ; cela peut impliquer le codage des données. Par exemple, on peut attribuer la valeur 0 aux participants masculins et la valeur 1 aux participants féminins. |
| Saisie | La troisième étape consiste à saisir et à stocker les données. Les résultats doivent être stockés en toute sécurité afin de préserver la confidentialité des participants. |
| Traitement | La quatrième étape consiste à effectuer des tests informatiques ou statistiques en rapport avec la recherche. Par exemple, si l'on cherche à comprendre la relation entre deux variables, il faut effectuer une analyse corrélationnelle. |
| Résultats | L'étape suivante consiste à vérifier si les résultats confirment ou infirment l'hypothèse. |
| Stockage | La dernière étape consiste à sauvegarder les données en toute sécurité. |
Avant qu'un chercheur n'analyse ses recherches ou même ne les traite, il doit avoir un plan clair et précis de l'orientation de ses recherches. Par exemple, avant de collecter des données, le chercheur doit connaître la source où il recueillera les informations.
Les chercheurs peuvent utiliser des données primaires ou secondaires dans leurs recherches.
La recherche primaire fait référence aux données que le chercheur recueille lui-même, et les données secondaires utilisent des données recueillies auprès d'autres personnes, par exemple des résultats déjà publiés ou des statistiques provenant de sites et de bases de données gouvernementaux.
L'analyse des données est une étape qui suit le traitement des données par le chercheur.
L'analyse des données est le processus au cours duquel des techniques graphiques et quantitatives ou statistiques sont appliquées aux données brutes afin d'identifier des modèles généraux.
Dans les méthodes de recherche, deux types de données sont collectés : les données qualitatives et les données quantitatives. Les données qualitatives sont traitées légèrement différemment des données quantitatives. Examinons le traitement des données dans le cadre de l'analyse quantitative.
Analyse quantitative et traitement des données
Les données quantitatives sont des données exprimées sous forme numérique. L'analyse quantitative implique généralement l'utilisation d'une approche mathématique et de statistiques pour identifier si les résultats soutiennent ou réfutent les hypothèses.
L'analyse statistique comprend divers calculs mathématiques utilisant des modèles de probabilité pour faire des déductions à partir d'un ensemble de données donné et tirer des conclusions sur des populations plus larges.
Lorsqu'il effectue des analyses statistiques, le chercheur doit tenir compte de certaines étapes essentielles dans le traitement des données. La raison en est que les tests statistiques sont soumis à certaines conditions.
L'une de ces conditions est l'identification du niveau de mesure. Il existe quatre niveaux de mesure qui distinguent essentiellement les différentes caractéristiques des variables. Il est essentiel de comprendre les caractéristiques des variables car elles indiquent quelles analyses statistiques peuvent être effectuées et lesquelles ne peuvent pas l'être.
| Niveau de mesure | Définition | Exemple de variable |
| Nominale | Distingue les différences, mais il n'y a pas d'ordre entre elles, et nous ne pouvons pas mesurer combien chacune diffère quantitativement. | Couleur des yeux des participants |
| Ordinaire | Distingue les différences et identifie que les valeurs ont un ordre de classement, mais la différence ne peut pas être mesurée quantitativement. | Réponse sur une échelle de Likert |
| Intervalle | Il y a un ordre et les différences entre les chiffres sont mesurables. Les données d'intervalle et de rapport peuvent avoir une valeur infinie, mais contrairement au rapport, les données d'intervalle peuvent descendre en dessous de 0. | Température |
| Rapport | Le rapport est le même que l'intervalle à la différence qu'il y a un 0 absolu, ce qui signifie que les valeurs de la variable ne peuvent pas descendre en dessous de 0. | Hauteur |
Analyse des données en psychologie
Comme tu l'as appris, l'analyse des données est le processus au cours duquel des techniques statistiques sont appliquées pour trouver des modèles au sein d'un échantillon. L'analyse des données dans une étude suit généralement deux étapes. Tout d'abord, les statistiques descriptives sont inspectées, puis les analyses statistiques sont effectuées.
Comme leur nom l'indique, les statistiques descriptives décrivent les caractéristiques des données, et les deux principaux types de tests statistiques descriptifs utilisés sont les mesures de tendance centrale et les mesures de dispersion .
Les tests de mesure de la tendance centrale sont utilisés pour calculer les moyennes, et les trois principaux types de tests sont :
- Moyenne : la note moyenne de l'ensemble des données. Elle est calculée en additionnant toutes les notes et en les divisant par le nombre de notes.
- Médiane : la note centrale d'un ensemble de données donné. Elle est calculée en mettant tous les scores dans l'ordre et en choisissant celui qui se trouve au milieu.
- Mode : le score le plus courant. Il est calculé en examinant les scores et en identifiant le nombre qui a la fréquence la plus élevée.
Les tests de mesure de dispersion sont utilisés pour mesurer l'étendue/la variance des données. Les calculs courants sont les suivants :
- L'étendue : c'est la différence entre le score le plus bas et le score le plus élevé.
- Écart type : la distance moyenne de chaque score par rapport à la moyenne.
Traitement et analyse des données dans la recherche
En général, les statistiques descriptives impliquent la présentation des données. Cette présentation des données se fait généralement à l'aide de graphiques. Les éléments suivants sont des types de graphiques :
Les tableaux sont utilisés pour montrer les contrastes entre quelques ensembles de données. Par exemple, le tableau ci-dessus montre la différence entre les conditions de contrôle et les conditions du médicament selon les mesures de la moyenne et de l'écart type.
| Contrôle | Condition du médicament | |
| Moyenne | 119 | 86 |
| Écart-type | 23 | 98 |
Les diagrammes en bâtons montrent les résultats de différentes conditions (ou variables) à l'aide de bâtons de différentes hauteurs. Les diagrammes à barres illustrent les différences entre les groupes et facilitent l'identification des tendances et des modèles.
Fig 1. Exemple de diagramme en bâtons
Les diagrammes de dispersion sont également intégrés à la recherche corrélationnelle. À partir des diagrammes de dispersion, les chercheurs peuvent identifier la direction et la force de la relation entre deux variables.
Fig 2. Exemple de nuage de points.
Avant de procéder à des tests déductifs, les chercheurs effectuent généralement des analyses descriptives. Ensuite, la distribution des données est analysée.
La distribution mesure l'écart des données par rapport à la moyenne ; c'est une forme de statistique de probabilité qui fait des estimations concernant un échantillon.
Le type de distribution trouvé affectera ce que les analyses statistiques peuvent faire par la suite.
Lorsque les données sont normalement distribuées, on utilise des tests paramétriques, et lorsque les données ne sont pas normalement distribuées, on utilise des tests non paramétriques.
Il existe deux types de distribution :
- La distribution normale forme une courbe en forme de cloche, car la plupart des points de données sont regroupés vers les valeurs centrales, tandis que moins de points de données se trouvent aux extrêmes.
- Distributions asymétriques, l'ensemble des données peut être positif (à droite) ou négatif (à gauche).
Analyse statistique
Les analyses statistiques employées dans les recherches en psychologie utilisent des statistiques inférentielles pour identifier si les données soutiennent ou infirment leur hypothèse.
Il arrive que l'on trouve des différences, mais celles-ci ne sont pas forcément significatives. Le niveau de probabilité accepté en psychologie est de 0,05 (5 %). Qu'est-ce que cela signifie exactement dans le cadre d'une recherche ? Les niveaux de signification inférieurs à ce seuil suggèrent que le changement observé dans la variable dépendante est probablement dû à la manipulation de la variable indépendante. En revanche, s'il est supérieur à ce seuil, les changements observés sont probablement dus au hasard.
Les 5 % prennent en compte les variables étrangères qui peuvent avoir influencé la variable dépendante.
Les conclusions ne doivent pas être acceptées lorsque la recherche établit des différences, mais que les résultats ne sont pas significatifs.
Exemple de traitement et d'analyse des données
Examinons un exemple réel de la façon dont les données sont traitées et analysées dans le cadre d'une recherche.
Dans le cadre d'une étude portant sur la relation entre le temps de révision et les résultats aux examens, les chercheurs doivent d'abord réfléchir à la façon dont ils vont collecter leurs données.
Le temps de révision peut être recueilli en demandant aux participants de noter le temps qu'ils ont passé à réviser, et les résultats aux examens peuvent être mesurés en examinant les notes obtenues par les élèves sur leurs bulletins scolaires.
Dans un premier temps, les chercheurs effectueront des analyses concernant les descriptions, par exemple les scores moyens pour le temps de révision et les performances aux examens. Les résultats peuvent être rapportés comme suit : les élèves de l'échantillon actuel ont déclaré un temps de révision moyen d'environ 6h(M = 5,78) et une note moyenne de 78 points sur 100 à l'examen(M = 78).
La distribution des deux variables sera explorée à l'aide d'un histogramme. Selon l'inspection visuelle de la distribution, des tests paramétriques ou non paramétriques seraient effectués. Imaginons que la distribution des deux variables soit normalement distribuée.
Les chercheurs passeraient ensuite à l'analyse des données, c'est-à-dire aux statistiques inférentielles. Pour vérifier l'hypothèse, les chercheurs peuvent effectuer une analyse corrélationnelle. La corrélation de Pearson peut être interprétée comme l'analyse montre une corrélation positive entre le temps de révision et la performance à l'examen, r ( 20) = 0,78, p = 0,05 .
En plus de l'interprétation écrite, les chercheurs incluraient un nuage de points ressemblant visuellement à la même interprétation.
Traitement et analyse des données - Principaux enseignements
Les psychologues utilisent le traitement et l'analyse des données pour interpréter les données qu'ils recueillent dans le cadre de leurs études.
Il existe différents types de données : qualitatives, quantitatives, primaires et secondaires.
Les statistiques descriptives sont des graphiques, des tableaux et des résumés utilisés pour identifier les tendances et analyser les données de recherche.
Les niveaux de mesure comprennent l'ordinal, le ratio, l'intervalle et le nominal.
L'analyse thématique est utilisée pour analyser les données qualitatives, et les tests déductifs sont utilisés pour analyser les données quantitatives.
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