Assurance
Par Alain Mouchès Maître de Conférences à l’Institut de Psychologie et de Sociologie Appliquées, U.C.O, Angers.
1.Généralités :
Un travail de recherche permet d’analyser et interpréter nos données, pour vérifier nos hypothèses. Et cette validation des conclusions expérimentales est intimement liée à l'emploi de la statistique. Mais le choix des tests appropriés est souvent délicat. Le document proposé n’est pas un abrégé de statistiques, mais simplement une aide concrète vous permettant d’acquérir un « savoir-faire » des principaux tests statistiques. Toutefois il est utile de vous souvenir de vos cours de statistiques, ou au besoin d’avoir sous la main un ouvrage de statistiques pour suivre ces exercices. On parle souvent en Sciences Humaines, de "variable dépendante" et de "variables indépendantes"... Rappelons que la variable définit les caractéristiques de la mesure que l'on utilise pour prélever l'information. La variable dépendante = les données : se poser une question-problème, et décrire la conduite étudiée. La variable indépendante = source de variations, conditions manipulées par l’observateur. Petit rappel (avec un exemple tout à fait absurde, je le précise !): Supposons que je veux étudier la consommation de chocolat chez les étudiants (= Variable dépendante), et plus précisément, je veux savoir si les Littéraires mangent plus (ou moins) de chocolat que les Scientifiques (Variable indépendante). Première difficulté: la typologie des variables. Pour évaluer un traitement à partie des données opérées, il faut déterminer le type d’échelle de mesure utilisé. Généralement, il existe trois niveaux de mesure. Ma variable dépendante est-elle: ordinale? nominale? d’intervalle ? Nominal = classe d'équivalence, ordinal = plus grand que..., et intervalle = grandeur des intervalles entre les objets d'une échelle ordinale. Si je décide de noter simplement l’existence ou l’absence de chocolat