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Imagine qu'un dé à cinq faces comporte le chiffre cinq et qu'une face comporte un six. Peut-on affirmer avec 100 % de certitude que le dé tombera sur le chiffre cinq lorsqu'il sera lancé ? Non, parce qu'il y a toujours une chance sur six qu'il tombe sur le numéro six. Les chercheurs ont les mêmes restrictions ; ils ne peuvent jamais affirmer avec 100 % de certitude que leurs résultats sont dus à la manipulation des variables indépendantes. Pour en savoir plus, nous devons comprendre les concepts de probabilité et de signification en psychologie.
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Inscris-toi gratuitementLequel des éléments suivants est une erreur de type 1 ?
Que doit faire le chercheur si la valeur significative est mesurée par p < 0,08 ?
Que doit faire le chercheur si la valeur significative est mesurée par p < 0,03 ?
Si un résultat non significatif est trouvé, n'y a-t-il pas de relation entre les variables indépendantes et dépendantes ?
x >.05. Cela suggère-t-il des résultats significatifs ?
x <.05. Cela suggère-t-il des résultats significatifs ?
Des tests statistiques sont-ils effectués sur les statistiques descriptives ?
Un chercheur s'attend à n'observer aucun changement dans sa recherche. De quel type d'hypothèse s'agit-il ?
r (56) = 0,63, p = < 0,05. Quelle hypothèse doit être acceptée ?
Une étude n'a trouvé aucun lien entre le nombre de parapluies vendus et la quantité de pluie ; les résultats de l'étude sont tout de même significatifs. Quel type d'hypothèse devrait être accepté ?
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Équipe enseignants Probabilité et Signification
Les psychologues cherchent à établir si leurs résultats confirment ou infirment leur hypothèse. Il serait trop simple de supposer que l'hypothèse doit être acceptée si un modèle/une tendance est trouvé(e).
Les tests de signification donnent aux chercheurs une valeur statistique pour mesurer la probabilité que les résultats de la recherche soient dus au hasard. Un autre terme pour cela est le niveau alpha. En psychologie, il s'écrit.
Les tests de signification sont couramment utilisés dans les recherches psychologiques pour déterminer dans quelle mesure les variables prévues affectent le phénomène et si les résultats ne sont pas dus au hasard.
La principale méthode de recherche utilisée en psychologie consiste à manipuler la variable indépendante pour observer son effet sur la variable dépendante. Cependant, les chercheurs ne peuvent pas tout contrôler, même lorsque l'expérience est menée en laboratoire. Les chercheurs ne peuvent pas déterminer à 100 % que leurs résultats sont dus aux variables qu'ils étudient, car des variables étrangères et confusionnelles sont susceptibles d'influencer les effets observés.
Les chercheurs s'accordent sur le niveau alpha acceptable, qui est de 0,05. Si un niveau de signification supérieur est trouvé, l'hypothèse qui énonce une différence observée (hypothèse alternative) doit être rejetée.
Mais que signifie exactement un niveau de signification de 0,05 et comment peut-on l'interpréter ? Une valeur significative de 0,05 indique une probabilité de 95 % que les résultats ne sont pas dus au hasard.
En psychologie, le niveau de signification est compris entre 0 et 1 et s'exprime sous la forme d'une valeur p . Plus la valeur est proche de 0, plus il est probable que les résultats ne soient pas dus au hasard. Plus le chiffre est petit, moins le chercheur est susceptible de rejeter l'hypothèse alternative et plus il est probable qu'il rejette l'hypothèse nulle.
En psychologie, le niveau de signification accepté est de 0,05.
Lorsqu'il écrit la valeur p, le chercheur ne signale pas le 0 avant la virgule.
La valeur de signification est une valeur quantitative qui indique au chercheur et aux lecteurs dans quelle mesure les résultats sont dus au hasard.
Les valeurs de signification couramment utilisées dans la recherche psychologique sont :
Tout ce qui dépasse le seuil de 5 % signifie que l'hypothèse doit être rejetée. C'est parce qu'il y a une probabilité trop élevée que les résultats soient dus à des facteurs externes plutôt qu'à la variable indépendante.
Pour calculer la probabilité, il suffit de convertir la valeur en pourcentage, c'est-à-dire x 100.
L'hypothèse proposée au début de l'étude influence également le niveau de probabilité et de signification.
Il existe plusieurs types d'hypothèses dans la recherche en psychologie :
On parle d'hypothèse unilatérale lorsque le chercheur propose la direction spécifique (une) des résultats, c'est-à-dire l'évolution de l'IV. Et une hypothèse bilatérale, c'est lorsque le chercheur propose que la recherche puisse aller dans un sens ou dans l'autre, c'est-à-dire qu'une augmentation ou une diminution peut être observée.
Comme nous l'avons appris plus tôt, le type d'hypothèse acceptée dépend du niveau de signification trouvé.
Acceptation de :
Rejet de :
Il arrive que des résultats non significatifs soient dus à des problèmes liés à la méthodologie utilisée. Une fois que ceux-ci ont été corrigés et que l'expérience a été testée à nouveau, des résultats significatifs peuvent être trouvés.
Supposons qu'un plan de recherche n'utilise pas de protocole standardisé. Dans ce cas, les résultats peuvent refléter les conditions dans lesquelles les participants ont été expérimentés et sont probablement dus au hasard. Le chercheur doit répéter l'expérience mais utiliser une procédure standardisée pour contrer ce phénomène.
Ces erreurs peuvent conduire à des erreurs de type 1 et de type 2.
Une erreur de type 1 se produit lorsque nous rejetons à tort l'hypothèse nulle alors qu'elle est en fait vraie. Si le niveau de signification est de 0,05, il y a 5 % de chances qu'il s'agisse d'une erreur de type 1.
Une erreur de type 2 se produit lorsque nous rejetons à tort l'hypothèse alternative alors qu'elle est vraie.
Examinons rapidement les symboles que tu peux rencontrer au cours de tes études :
p = valeur de signification.
< = la valeur de signification est inférieure au nombre indiqué (par exemple < 0,05 = la signification est inférieure à 0,05).
> = la valeur de signification est supérieure au nombre indiqué (par exemple > 0,05 = la signification est supérieure à 0,05).
Appliquons maintenant la signification à la psychologie et à quelques exemples.
Si une valeur significative est trouvée, la statistique inférentielle peut être utilisée pour faire des déductions sur la population cible, étayées par des preuves. En revanche, si ce n'est pas le cas, l'étude ne doit pas permettre de faire des déductions sur la population cible.
La statistique inférentielle est une valeur statistique quantitative qui mesure les données recueillies. Elle peut être utilisée pour faire des généralisations sur la population cible.
Si une valeur non significative n'est pas trouvée, cela ne signifie pas qu'il n'y a pas de relation/interaction entre les variables indépendantes et dépendantes.
Cela signifie plutôt que d'autres variables influencent également la variable dépendante. L'étude ne peut donc pas fournir une mesure précise (fiable ou valide) de l'interaction entre les variables indépendantes et dépendantes.
Un exemple de niveau de signification pour une analyse de corrélation qui serait accepté est le suivant :
r (56) = 0,63, p = < 0,05.
Cet exemple montre :
Une analyse de corrélation a été effectuée(r).
Une corrélation positive a été trouvée (.63).
Il y avait 56 participants (56).
La valeur de signification a été acceptée car elle est inférieure à la valeur alpha acceptée de 0,05.
L'hypothèse alternative devrait être acceptée.
D'autre part, une analyse corrélationnelle qui suggère que le chercheur devrait rejeter l'hypothèse alternative et accepter l'hypothèse nulle est...
r (56) = 0,63, p = < 0,08
Cet exemple montre :
La valeur de signification n'est pas significative car elle est supérieure à 0,05.
L'hypothèse nulle doit être acceptée.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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