Hypothèses infirmées Flashcards
(23 cards)
Pourquoi les hypothèses infirmées posent-elles problème
→ Parce qu’elles suscitent aussi des problèmes d’interprétation
Quel est le premier cas de figure lié à une hypothèse infirmée
→ Les résultats vont dans le sens attendu, mais l’hypothèse est infirmée
Quelle est la conclusion la plus directe dans ce cas
→ Qu’il n’y a pas d’effet
Pourquoi peut-on obtenir une conclusion erronée d’absence d’effet
→ Car la variable indépendante n’était pas suffisamment différente entre les conditions
Que faire si la variable indépendante n’est pas assez différente
→ Proposer une manipulation plus substantielle pour augmenter la taille de l’effet
Que faire si la variable indépendante n’est pas en cause
→ Identifier les erreurs méthodologiques pouvant expliquer les résultats
Quelle est la première erreur méthodologique à explorer
→ Le manque de puissance de l’étude (erreur de type II)
Que faire si le manque de puissance est lié à la mesure
→ Augmenter la sensibilité des mesures ou changer d’instrument de mesure
Comment peut-on augmenter la sensibilité d’un instrument
→ En choisissant des items plus liés aux variables étudiées ou en changeant d’instrument
Que permet une meilleure sensibilité des mesures
→ Mesurer de plus petits effets
Que faire si le manque de puissance est lié à l’échantillonnage
→ Augmenter le nombre de participants
Que permet un plus grand nombre de participants
→ Un test statistique plus puissant et la détection de plus petits effets
Quelle autre méthode d’échantillonnage peut être utilisée
→ L’échantillonnage stratifié
À quoi sert l’échantillonnage stratifié
→ À tenir compte de certaines variables pour augmenter la taille de la statistique
Que permet une méthode qui augmente la taille de la statistique
→ Augmenter les chances d’avoir un test statistique significatif
Que peut-on faire pour augmenter la différence réelle entre les groupes
→ Augmenter l’écart entre les groupes (ex : comparer des extrêmes)
Pourquoi augmenter l’écart entre les groupes est utile
→ Car cela augmente la taille de la statistique
Que peut-on faire pour réduire la variabilité interne des groupes
→ Choisir des participants plus homogènes dans chaque groupe
Pourquoi réduire la variabilité interne est utile
→ Car cela augmente la taille de la statistique (en diminuant le dénominateur)
Que faire si aucun défaut méthodologique n’explique les résultats
→ Reconsidérer les positions théoriques ou les données empiriques sous-jacentes
Quel est le second cas de figure d’une hypothèse infirmée
→ Les résultats sont à l’opposé de ce qui avait été prédit
Que peuvent indiquer des résultats opposés à l’hypothèse
→ La présence d’un problème méthodologique majeur
Que faire si aucune erreur méthodologique n’est trouvée
→ Réviser radicalement les hypothèses de recherche
