Après une introduction sur le rôle central des méthodes statistiques et en particulier des méthodes descriptives et inférentielles dans la pratique professionnelle du psychologue, le cours (magistral) abordera divers thèmes :
• Structuration de données statistiques et nature des variables (quantitatives, qualitatives, …) ;
• Aide au choix des indices et graphes selon la nature des variables et leur statut (VD, VI) ;
• Outils numériques pour résumer des données en fonction de leur nature et détails de la façon dont ils sont calculés : tableaux de fréquence, indices de position (mode, médiane, moyenne), indices de dispersion (Etendue, Ecart interquartile, écart-type, variance, coefficient de variation…), indices d’association, Coefficient de corrélation et de corrélation partielle, tables de contingence ;
• Outils graphiques pour représenter des données et présentation de leur construction dans des situations simples: diagrammes en barre, pie chart, fonction de répartition, boxplot, histogramme, graphique en points, diagramme de dispersion ;
• Quelques principes de ce qu’il faut faire et ne pas faire pour représenter des données efficacement dans un tableau ou un graphique sur base des caractéristiques de nos processus de perception ou des présentations standardisées dans la littérature en psychologie ;
• Lecture et interprétation de tableaux et graphiques complexes provenant de différents domaines de la psychologie dans l’idée d’en tirer un maximum d’informations objectives ;
• Notions d’estimation. Population, échantillon et effet de l’échantillonnage et de sa taille sur la variation des indices statistiques.
• Notions de distribution et de probabilité. Normes, normalité de la distribution de données, transformations de variables (réduction du nombre de niveaux, inversion d’une échelle, standardisation, utilisation des rangs ou score Z), calcul de percentiles. Formes particulières de distribution, valeurs extrêmes ou aberrantes et leur impact ;
• Notions de base de l’inférence, intervalle de confiance, tests statistiques et interprétation de résultats tels que présentés dans la littérature.
• comprendre et d'interpréter les résultats d'une étude relevant d'un des principaux domaines de la psychologie et de l'éducation et basée sur des analyses descriptives de données (A1) ;
• structurer un ensemble de données de manière à identifier les données pertinentes en regard d'une problématique de recherche ou de terrain, à en extraire des informations objectives et à les présenter à un destinataire donné.
Plus spécifiquement, il sera capable de
• transposer la question du psychologue en une problématique d'ordre statistique ;
• juger de la qualité de données : les données, leurs caractéristiques comme leur méthode de récolte (en relation avec le cours de méthodologie), permettront-elles de répondre aux questions posées par l'étude spécifiée ?
• structurer un ensemble de données : extraire d'un jeu de données un sous-ensemble de données utiles et pertinentes pour traiter une problématique (décrire un phénomène, tester une hypothèse) ;
• choisir les indices statistiques adaptés à la problématique, ainsi que les outils de représentation idéaux (graphique, tableaux, texte) ;
• construire les indices statistiques adaptés à la problématique, ainsi que les outils de représentation idéaux (graphique, tableaux, texte) ;
• comprendre les outils de représentation statistiques, du plus simple au plus complexe, tels que trouvés dans la littérature en psychologie
• juger de la qualité des outils de représentation statistiques, du plus simple au plus complexe, tels que trouvés dans la littérature en psychologie ;
• interpréter correctement les outils de représentation statistiques, du plus simple au plus complexe, tels que trouvés dans la littérature en psychologie. Cela signifie être capable d'en extraire des informations en relation avec le sujet d'étude, d'en tirer des conclusions objectives en termes statistiques, et de les replacer dans le contexte psychologique de l'étude.
• expliquer les concepts de variable, de population, d’échantillon, de distribution (Normale, percentile), de standardisation, d’intervalle de confiance, de test et d’inférence statistique au sens large et de respecter ces concepts lors de la réalisation des points précédents ;
Le cours est construit dans une perspective d'appropriation critique des outils par l'étudiant.
- Enseignant: Lefèvre Nathalie