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Sauter à un chapitre clé
- Nous commencerons par appliquer les tests déductifs à la psychologie.
- Nous explorerons ensuite les types de tests déductifs dans la recherche et nous appliquerons les tests déductifs dans la recherche.
- Tout au long, nous approfondirons les différents tests de statistiques inférentielles.
- Enfin, nous examinerons un exemple de test d'hypothèse de statistiques inférentielles.
Tests déductifs Psychologie
Dans la recherche en psychologie, les chercheurs cherchent à déterminer si leurs résultats confirment l'hypothèse qu'ils ont proposée ; pour cela, il faut analyser les données brutes. L'une des formes d'analyse s'appelle le test déductif.
Lesstatistiques déductives analysent les données à l'aide de tests statistiques afin de déterminer si les résultats confirment leur hypothèse.
L'analyse des données dans le cadre d'une recherche implique la réalisation de tests descriptifs, statistiques et déductifs. Les tests sont nécessaires pour créer des résumés, déterminer la relation entre les variables et déterminer si les résultats de la population sont généralisables.
Les statistiques déductives peuvent être utilisées pour identifier des schémas/tendances et déterminer si les résultats sont généralisables à la population.
Si ce n'est pas le cas, l'étude doit être révisée car son utilisation est limitée dans le monde réel.
Tests déductifs : Variables dans la recherche et hasard
Avant d'entrer dans les détails des tests inférentiels, récapitulons les différents types de variables.
Dans la recherche expérimentale, la variable indépendante (VI) est la variable manipulée, et la variable dépendante est la variable mesurée après la manipulation de la VI (et parfois avant aussi).
Il est impossible pour les chercheurs de contrôler les facteurs externes susceptibles d'influencer la VI ou la VD ; ces facteurs sont connus sous le nom de variables confusionnelles ou étrangères, qui réduisent la validité de la recherche.
Lors d'une recherche, il y aura toujours, dans une certaine mesure, des facteurs de confusion. L'objectif principal de la recherche en psychologie est d'identifier comment la VI affecte la VD. Cependant, il est impossible pour les chercheurs d'affirmer à 100 % que leurs résultats sont dus à la manipulation de la VI et non à des facteurs externes ou au hasard.
Types de tests déductifs : Hasard et niveaux de signification
Le hasard est la théorie selon laquelle les résultats ne sont pas dus à un coup de chance, par exemple les conditions de ce jour-là et le résultat de la manipulation de la VI. Les valeurs de probabilité et de signification de la recherche sont mesurées pourdéterminer si les résultats sont dus au hasard.
Des tests déductifs peuvent être utilisés pour déterminer si les résultats d'une étude sont dus au hasard. Les niveaux de signification sont un type de test déductif.
La signification est également connue sous le nom de valeur p. Il s'agit d'une statistique inférentielle qui t'indique la probabilité avec laquelle les chercheurs peuvent accepter ou rejeter l'hypothèse de recherche.
La valeur est mieux comprise comme une proportion. Voyons un exemple qui convertit la valeur p en pourcentage.
Si la valeur p est de 0,10, il y a 10 % de chances que l'ampleur de l'effet observé soit due à une erreur d'échantillonnage ou d'expérimentation.
La valeur de signification de 0,05 est la valeur alpha recommandée (un autre terme pour les valeurs de signification) en psychologie. L'hypothèse doit être rejetée si l'on trouve un niveau de signification supérieur à 0,05. La raison en est que les résultats sont probablement dus à des facteurs autres que la VI. Et l'hypothèse doit être acceptée si le niveau de signification est inférieur à 0,05.
Plus le niveau de signification est bas, plus il est probable que les résultats soient dus aux variables prévues qui sont étudiées. Bien qu'il soit pratiquement impossible que l'étude soit reproduite sur l'ensemble de la population, des résultats similaires seraient probablement trouvés. Par conséquent, les données peuvent être considérées comme pouvant être généralisées à la population.
Nous ne pouvons jamais atteindre une valeur p indiquant un niveau de confiance de 100 % car, dans la recherche, nous recueillons des données à partir d'un échantillon de personnes qui ne sont très probablement pas représentatives de l'ensemble de la population.
Tests déductifs dans la recherche : Intervalles de confiance
Les intervalles de confiance sont une autre forme de statistiques déductives qui aident les chercheurs à comprendre dans quelle mesure leur échantillon est représentatif de la population générale.
Les intervalles de confiance peuvent indiquer dans quelle mesure l'échantillon s'écarte de la population. Si les données diffèrent énormément, il est peu probable qu'elles puissent être généralisées à la population.
Un intervalle de confiance de 95 % indique que tu peux être sûr à 95 % que l'échantillon est composé de la population moyenne. Si la méthode d'échantillonnage était répétée plusieurs fois, 95 % des intervalles analysés représenteraient la moyenne de la population.
Une taille d'échantillon plus importante réduit l'étendue des valeurs de l'intervalle, ce qui signifie que la moyenne calculée est probablement plus précise.
Les variances des intervalles de confiance d'échantillonnage et des scores z varient lorsque différents échantillons sont utilisés. Ce test diffère des tests déductifs précédents, les z-scores, car il estime si la procédure d'échantillonnage est représentative de la population plutôt que de la distribution d'échantillonnage.
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Tests de statistiques inférentielles : Tests d'hypothèse
Comme nous l'avons mentionné précédemment, des erreurs se produisent parfois lors de la réalisation d'expériences. Il peut s'agir d'erreurs d'échantillonnage, par exemple lorsque l'échantillon n'est pas représentatif de la population, ou d'erreurs expérimentales.
Parmi les exemples d'erreurs, on peut citer les variables confusionnelles qui affectent le DV, les inexactitudes ou le manque de précision dans la conduite de la recherche.
Les erreurs d'échantillonnage et d'expérimentation peuvent affecter les résultats et amener la recherche à tirer des conclusions incorrectes, telles que les erreurs de type 1 et de type 2.
Une erreur de type 1 se produit lorsque nous rejetons l'hypothèse nulle alors qu'elle est vraie (faux positif), de sorte que le chercheur croit que ses résultats sont significatifs alors qu'ils ne le sont pas.
En revanche, une erreur de type 2 se produit lorsque le chercheur accepte à tort l'hypothèse nulle et rejette l'hypothèse alternative alors qu'elle est vraie (faux négatif).
L'hypothèse nulle stipule qu'aucune différence ne sera trouvée entre les phénomènes/groupes étudiés.
L'hypothèse alternative affirme qu'il existe une relation significative entre les variables étudiées (c'est-à-dire que la variable indépendante influence la variable dépendante) et que cette relation n'est pas le fruit du hasard.
Statistiques déductives Exemples de tests d'hypothèses
Un exemple de test déductif est le test d'hypothèse. Le but de ce test est de déterminer si les résultats de l'expérience sont valides.
En estimant la probabilité que les résultats soient dus au hasard, nous déterminons la validité des résultats.
Une hypothèse nulle doit être énoncée pour effectuer le test, et un test statistique approprié doit être choisi pour effectuer l'analyse.
Si une étude a trouvé un niveau de signification de 0,08, l'hypothèse alternative est rejetée et l'hypothèse nulle doit être acceptée. Le test déductif suggère que la VI n'affecte pas la VD et que les résultats sont probablement dus au hasard ou à d'autres variables. Par conséquent, les résultats sont considérés comme inappropriés pour être généralisés à la population.
Les données statistiques analysées à partir de l'échantillon sont susceptibles de différer des résultats qui seraient obtenus si l'ensemble de la population était testée ; cette différence est appelée erreur d'échantillonnage. Ainsi, l'analyse peut montrer des divergences si l'étude est reproduite avec un échantillon différent.
Dans les tests d'hypothèse, les estimations de l'erreur d'échantillonnage sont prises en compte pour éviter les erreurs d'acceptation/de rejet de l'hypothèse et pour réduire la probabilité d'erreurs de type 1 et de type 2.
Tests déductifs - Principaux enseignements
Les tests déductifs sont des tests statistiques utilisés pour déterminer si les résultats de la recherche peuvent être généralisés à l'ensemble de la population.
Le seuil de signification est une statistique inférentielle dont les psychologues ont convenu qu'elle devait être inférieure à 0,05. Si c'est le cas, il est moins probable que les résultats ne soient pas dus au hasard.
Les intervalles de confiance fournissent une estimation en pourcentage de la confiance du chercheur dans le fait que l'échantillon est représentatif de la population générale. Un pourcentage significatif indique que l'ensemble des données constitue un échantillon raisonnable et représentatif de la population.
Le test d'hypothèse est un exemple de test déductif qui prend en compte l'erreur d'échantillonnage.
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