Lamhiyek Mohamed-Waïl STAT-E110
Analyse des données en sciences psychologiques
et de l’éducation (STATE110)
Chapitre 1 : Importance des statistique pour un psychologue
• Étape 1
Collecter l’information brute sur une échantillon
• Étape 2
Statistique descriptives -> simpli er l’information des données brutes = Le traitement de
données
2 manières de simpli er l’information :
-> En utilisant des graphiques
-> En utilisant des indicateurs chi rés
Attention! Le choix du graphique et du (ou des) indicateur(s) chi rés dépendront de
l’échelle de mesure
• Étape 3
Statistiques inférentielles -> induire les informations de l’échantillon à la population
entière = interprétation des données
Attention! Raisonnement incertain -> introduction aux probabilités
À quoi bon faire de l’expérimentation ?
Raison principale : Abolir la croyance (>< sciences)
Avec les expériences, on établit des modèles de prédiction …
Exemple : la résilience en fonction du nombre de di cultés rencontrées
… qu’on pourra complexi er/approfondir en cas de désaccord
Exemple : immunisation vs. sensibilisation
1 sur 72 2022-2023
fi fi fiff ffi ff
, Lamhiyek Mohamed-Waïl STAT-E110
Chapitre 2 : Les notions de prédiction - Variable - Hypothèse - Logique et
représentation par les ensembles
2.1 Les variables
Première étape : Identi er les variables !
Dé nition : « Informations » dont on dispose pour chaque sujet
Ex : âge, genre, taille, …
L’information ne sera pas identique pour tout le monde (>< constante)
Variables dépendantes vs. variables indépendantes
Les variables dépendantes (VD) c’est le concept étudié
Exemple : Le cancer du poumon
La variables indépendantes (VI) in uencent le concept étudié
Exemple : Le sujet fume ? L’environnement du sujet ? …
2.2 Hypothèse
Une hypothèse c’est la prédiction de l’in uence d’une (ou plusieurs) variables
indépendante.s sur le concept étudié (variable dépendante)
Attention, une variable peut changer de statut d’une hypothèse à l’autre
Le temps d’étude consacré au cours va in uencer la note des étudiants à l’examen
de ce cours
La motivation d’un étudiant va in uencer le temps qu’il consacre à étudier le cours
(VD / VI)
2.2.1 Comment générer une hypothèse ?
Intuition Théorie
« Bon sens » qui ne repose sur aucune Ensemble des recherches sur la
tude probl matique cibl e (ou une
probl matique tr s proche)
Exploration avant d’ tablir une hypoth se
Pr dictions a priori
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é éfi é è é é fi flfl è fl fl
,Lamhiyek Mohamed-Waïl STAT-E110
2.2.2 Les propriétés d’une hypothèse
A. Elle est toujours falsi able
-> Elle doit pouvoir être véri ée/réfutée
-> ≠ croyance
« Hypothèse vs. Croyance » ≠ « Vrai vs. Faux »
Ex : Dieu existe = croyance
« Hypothèse vs. Croyance » ≠ « Crédible vs. Non crédible »
Ex : « Les clous rouillent plus rapidement en présence d’adultes dépressifs » = hypothèse
B. Il s’agit d’une prédiction et non d’une question
Question : Est-ce qu’aller aux vidanges permets une meilleure réussite au examen ?
Prédiction : Aller au vidanges permets une meilleure réussite au examen
C. Elle contient une seule proposition
Hypothèse théorique = description générale de l’e et attendu d’une VI sur une VD
Le taux d’alcoolémie réduit le taux de re ex des conducteurs -> pas une hypothèse
opérationnel car je n’ai pas dé ni comment je vais la tester
Hypothèse opérationnelle = prédiction concrète des résultats d’une expérience
On tire nos hypothèses opérationnelle de nos hypothèses théoriques
2.3 La modélisation
La modélisation est une simpli cation de la réalité
Réalité = Modèle + Erreur
>< Erreur = Réalité - Modèle
L’objectif est de r duire l’erreur de pr diction
2.4 Logique
Logique = raisonnement, argumentation
Exemple : Les étudiants les plus motivés réussiront mieux le cours parce que leur
motivation les poussera à étudier plus
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é fi fi fi é fl ff
, Lamhiyek Mohamed-Waïl STAT-E110
Prémisses Conclusion
- Les étudiants les plus motivés étudient Les tudiants les plus motiv s r ussiront
plus mieux le cours
- Les étudiants qui étudient plus réussiront
mieux le cours
Prémisses et conclusion = propositions
Proposition = sujet + prédicat
« Sujet » est l’individu ciblé
« Prédicat » est l’attribut caractéristique
Exemple : Les tudiants motiv s tudient beaucoup
Les 6 types de propositions
Exemple : les humoristes
A rmative Négative
Proposition universelle Tous les humoristes sont Aucun humoriste n’est dépressifs
(toute la population) dépressifs
Proposition particulière Certains humoristes sont Certains humoristes ne sont pas
(un groupe dans la population) dépressifs dépressifs
Proposition singulière Gaspard Proust est dépressif Gaspard Proust n’est pas
(un seul individu) dépressif
2.4.1 La logique déductive
Je pars d’un principe général et j’en tire une conclusion
Exemple : Tous les êtres humains sont mortels, je suis un être humain donc je suis mortel
Syllogisme d’Aristote
Tous le hommes sont mortels (prémisse 1)
Tous les grecs appartiennent à la population
des hommes (prémisse 2)
= Tous les grecs sont mortels (conclusion)
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ffi é
é é é é
Analyse des données en sciences psychologiques
et de l’éducation (STATE110)
Chapitre 1 : Importance des statistique pour un psychologue
• Étape 1
Collecter l’information brute sur une échantillon
• Étape 2
Statistique descriptives -> simpli er l’information des données brutes = Le traitement de
données
2 manières de simpli er l’information :
-> En utilisant des graphiques
-> En utilisant des indicateurs chi rés
Attention! Le choix du graphique et du (ou des) indicateur(s) chi rés dépendront de
l’échelle de mesure
• Étape 3
Statistiques inférentielles -> induire les informations de l’échantillon à la population
entière = interprétation des données
Attention! Raisonnement incertain -> introduction aux probabilités
À quoi bon faire de l’expérimentation ?
Raison principale : Abolir la croyance (>< sciences)
Avec les expériences, on établit des modèles de prédiction …
Exemple : la résilience en fonction du nombre de di cultés rencontrées
… qu’on pourra complexi er/approfondir en cas de désaccord
Exemple : immunisation vs. sensibilisation
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, Lamhiyek Mohamed-Waïl STAT-E110
Chapitre 2 : Les notions de prédiction - Variable - Hypothèse - Logique et
représentation par les ensembles
2.1 Les variables
Première étape : Identi er les variables !
Dé nition : « Informations » dont on dispose pour chaque sujet
Ex : âge, genre, taille, …
L’information ne sera pas identique pour tout le monde (>< constante)
Variables dépendantes vs. variables indépendantes
Les variables dépendantes (VD) c’est le concept étudié
Exemple : Le cancer du poumon
La variables indépendantes (VI) in uencent le concept étudié
Exemple : Le sujet fume ? L’environnement du sujet ? …
2.2 Hypothèse
Une hypothèse c’est la prédiction de l’in uence d’une (ou plusieurs) variables
indépendante.s sur le concept étudié (variable dépendante)
Attention, une variable peut changer de statut d’une hypothèse à l’autre
Le temps d’étude consacré au cours va in uencer la note des étudiants à l’examen
de ce cours
La motivation d’un étudiant va in uencer le temps qu’il consacre à étudier le cours
(VD / VI)
2.2.1 Comment générer une hypothèse ?
Intuition Théorie
« Bon sens » qui ne repose sur aucune Ensemble des recherches sur la
tude probl matique cibl e (ou une
probl matique tr s proche)
Exploration avant d’ tablir une hypoth se
Pr dictions a priori
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2.2.2 Les propriétés d’une hypothèse
A. Elle est toujours falsi able
-> Elle doit pouvoir être véri ée/réfutée
-> ≠ croyance
« Hypothèse vs. Croyance » ≠ « Vrai vs. Faux »
Ex : Dieu existe = croyance
« Hypothèse vs. Croyance » ≠ « Crédible vs. Non crédible »
Ex : « Les clous rouillent plus rapidement en présence d’adultes dépressifs » = hypothèse
B. Il s’agit d’une prédiction et non d’une question
Question : Est-ce qu’aller aux vidanges permets une meilleure réussite au examen ?
Prédiction : Aller au vidanges permets une meilleure réussite au examen
C. Elle contient une seule proposition
Hypothèse théorique = description générale de l’e et attendu d’une VI sur une VD
Le taux d’alcoolémie réduit le taux de re ex des conducteurs -> pas une hypothèse
opérationnel car je n’ai pas dé ni comment je vais la tester
Hypothèse opérationnelle = prédiction concrète des résultats d’une expérience
On tire nos hypothèses opérationnelle de nos hypothèses théoriques
2.3 La modélisation
La modélisation est une simpli cation de la réalité
Réalité = Modèle + Erreur
>< Erreur = Réalité - Modèle
L’objectif est de r duire l’erreur de pr diction
2.4 Logique
Logique = raisonnement, argumentation
Exemple : Les étudiants les plus motivés réussiront mieux le cours parce que leur
motivation les poussera à étudier plus
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Prémisses Conclusion
- Les étudiants les plus motivés étudient Les tudiants les plus motiv s r ussiront
plus mieux le cours
- Les étudiants qui étudient plus réussiront
mieux le cours
Prémisses et conclusion = propositions
Proposition = sujet + prédicat
« Sujet » est l’individu ciblé
« Prédicat » est l’attribut caractéristique
Exemple : Les tudiants motiv s tudient beaucoup
Les 6 types de propositions
Exemple : les humoristes
A rmative Négative
Proposition universelle Tous les humoristes sont Aucun humoriste n’est dépressifs
(toute la population) dépressifs
Proposition particulière Certains humoristes sont Certains humoristes ne sont pas
(un groupe dans la population) dépressifs dépressifs
Proposition singulière Gaspard Proust est dépressif Gaspard Proust n’est pas
(un seul individu) dépressif
2.4.1 La logique déductive
Je pars d’un principe général et j’en tire une conclusion
Exemple : Tous les êtres humains sont mortels, je suis un être humain donc je suis mortel
Syllogisme d’Aristote
Tous le hommes sont mortels (prémisse 1)
Tous les grecs appartiennent à la population
des hommes (prémisse 2)
= Tous les grecs sont mortels (conclusion)
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