V

1
Vérification des données
2
Entrée des données
Fichier Excel

• Données brutes
• Nom Note score R age sexe
• Houle, N. A 30 21 f
• Darcy, T. B 27 25 m
• Petit, M. C 31 23 m
• Legrand, P. A 28 24 f
• .
• .
• .
• .
• .
• Baron, C. B 29 24 m

3
Data window
4
Premières 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

5
Influence des valeurs extrêmes Examine ltnom de
variablegt
6
Valeurs extrêmes univariées (SPSS - Explore)
7
Valeurs extrêmes multivariées
8
Normalité de distribution

Number of valid observations (listwise)454.00 V
ariable ltnom de variablegt Mean
9.649 Std Dev
7.642 Kurtosis 11.157
S.E. Kurt .229 Skewness 2.755
S.E. Skew .115 Minimum
1.00 Maximum
58.00
Distribution normale gt Coefficient de
dissymétrie (skewness) 0 et Coefficient
daplatissement (kurtosis) 0
9
Vérification de normalité SPSS Explore
10
(No Transcript)
11
Homocédasticité

• Homogénéité de la variance La variance dune
  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
  dune autre variable
• Manque de Homocédasticité
• Non normalité dune des variables
• Ex âge et salaire (salaire est biaisé
  positivement)
• Plus derreur de mesure pour certains niveaux
  dune des variables
• Ex des personnes dune certain âge sont plus
  préoccupées avec leur santé et donnent donc des
  informations plus fiables à ce sujet

12
Solutions

• Taille de léchantillon
• 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 -gt 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 lt 3
• Transformations

13
Transformations
14
Transformation logarithmique
15
(No Transcript)
16
Interprétation des résultats
17
Le test 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
  lon puisse conclure quelle nest pas due au
  hasard?
• La réponse dépend
• de la taille deffet
• du nombre de sujets
• du test statistique utilisé
• du niveau alpha fixé

18
MAGIC

• Magnitude ? la taille de leffet
• ? est-ce que linfluence 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 résultats
• Interestingness ? limportance théorique
• est-ce que létude fournit des nouvelles
  connaissances?
• Credibility ? validité interne
• ? la qualité de lopérationnalisation des
  variables, contrôle des artefacts potentiels

19
Significatif 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 lt p lt .15 the difference leans in the ...
  direction
• .15 lt p lt .25 there is a hint regarding the
  direction

20
Style

• Style conservateur
• nutilise jamais des tests unidirectionnels
• nutilise quune seule analyse pré-déterminée
• nexclue jamais de valeurs extrêmes
• évite de se concentrer sur un seul résultat en
  particulier, surtout sil est favorable
• ne dévie jamais dun seuil de signification
  pré-établi

21
Présentation des résultats
22
Analyse de la variance
Degrées de liberté (effet, erreur)
Valeur p
Eta2 taille deffet
Valeur F
23
Les tableaux et les figures

• PSY7102

24
Les erreurs les plus communes

• 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

25
Les tableaux

• Quand ?
• 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 lordre
  de limportance 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

26
APA

• 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 )

27
Figures

• Pour des fins de vérification et dinterprétation
  des données
• Pour des fins de communication des résultats

28
Née en 1323 à Allemagne (À louest de Riez),
FranceMort le 11 juillet 1382 à Lisieux, France
29
Stem-and-leaf Plot (Tracés en arborescence)
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

• Cette forme de présentation des données permet
  facilement de détecter des distributions
  problématiques

30
Box 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

31
Box Plot exemple
32
Comparaison des séries des données
33
Communication des résultats

• Présentation claire avec des symboles distincts
• Supprimez des informations non essentielles
• Éviter trop de points sur l échelle
• Ne mettez pas dinformations 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

34
suite

• Deux graphiques clairs sont mieux quun graphique
  surchargé par des données ou des symboles
• Il est acceptable de se servir dun graphique
  complexe sil permet de visualiser un résultat
  complexe
• Quand plusieurs graphiques devraient être
  comparés il faut quils aient la même échelle
• Il est possible dindiquer létendue de mesure
  (ex 0-200) sur le titre de laxe et de la
  commencer avec une autre valeur afin daméliorer
  la résolution
• Voir aussi http//www.statcan.ca/francais/edu/pow
  er/ch9/first9_f.htm

35
Exemple I

• Problème peu de données avec un patron simple -gt
  mieux sous forme de tableaux

36
Exemple II

• Problème demande le jugement des longueurs
  relatives, ce qui est plutôt difficile

37
Capacités cognitives impliquées dans la lecture
de figures

• Position sur une échelle commune
• Position sur des échelles identiques mais non
  alignées
• Longueur
• Angle/pente
• Surface
• Volume
• Gradation des couleurs

38
Exemple III
39
APA

• 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)

40
Références

• Abelson, R.P. (1995). Statistics as principled
  argument. Hillsdale, NJ Lawrence Erlbaum.
• Sternberg, R.J. (2005). The psychologists
  companion (4th ed.). New York, NY Cambride
  University Press .
• Cohen, J. (1994). The earth is round (p lt .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.