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Résumé Analyse des données en sciences psychologiques et de l’éducation

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Course
Analyse De Données (STATE110)

Institution
Université Libre De Bruxelles

Ma synthèse résume de manière concise et précise les concepts clés du cours d'Analyse des données en sciences psychologiques et de l'éducation de première année, avec des exemples concrets et des explications faciles à comprendre. C'est l'outil parfait pour maîtriser rapidement les bases...

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Uploaded on April 9, 2023
Number of pages 72
Written in 2022/2023
Type Summary

statistique
analyse de données
mathématique
psychologie
sciences psychologique
Éducation
psychologue
sciences de léducation
ulb

Institution
Université Libre de Bruxelles
Education
Sciences Psychologique Et De L'éducation
Course
Analyse De Données (STATE110)

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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

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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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,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

3 sur 72 2022-2023

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, 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)

4 sur 72 2022-2023

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