Introduction à l’analyse quantitative · Qu’est-ce que le Centre d’excellence? Savoir...
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Introduction à l’analyse quantitative
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Vue d’ensemble du webinaire Le webinaire sera enregistré.
Les diapositives et tous les autres documents seront envoyés aux participants après la séance.
La séance durera environ 45 minutes.
Les participants peuvent taper leurs questions et leurs commentaires.
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Qu’est-ce que le Centre d’excellence?
Savoir
Rassembler les gens et le savoir afin de promouvoir la meilleure santé mentale et le
bienêtre pour chaque enfant et chaque adolescentCapacité Partenariats
Fournir un continuum complet de services efficaces et accessibles aux enfants et aux adolescents en matière de santé mentale
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Le présent webinaire Animatrices
• Orsolya Vaska, Centre d’excellence• Mylan Ly, Centre d’excellence
Survol du contenu• Introduction et préparation à l’analyse• Statistique descriptive et statistique
inférentielle• Tests paramétriques et non
paramétriques
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Introduction
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Données et analyse quantitatives
Les données quantitatives se présentent sous forme numérique.
Exemples :• réponses données en fonction d’une échelle
d’évaluation;• résultats à un test standardisé;• fréquence, durée ou longueur de quelque chose.
Pour procéder à une analyse quantitative, il faut que les données soient numériques.
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Préparation des données Vérifier l’exactitude des données Encoder les données Saisir les données Nettoyer les données/vérifier que les
données ont été bien saisies Modifier les données
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Exemple d’un fichier de données (Excel de Microsoft)
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Exemple d’un fichier de données (SPSS)
(si vous avez des questions concernant la version française du logiciel SPSS, écrivez au Centre d’excellence à [email protected])
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Échelles de mesure Échelle nominale (catégorisation)
• Classes sans ordre particulier Échelle ordinale
• Classes suivant un ordre particulier, mais les rangs ne sont pas divisés également
Échelle d’intervalle• Réponses classées selon un ordre particulier; écarts
égaux Échelle de rapport
• L’échelle de mesure de la variable possède un zéro absolu
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Analyse des données
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Statistique descriptive et inférentielle
Statistique descriptive : décrit ce que les données représentent• Distribution statistique, mesures de la tendance
centrale, mesures de dispersion Statistique inférentielle : permet de tirer des
conclusions au sujet d’une population en se fondant sur les données se rapportant à l’échantillon étudié
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Statistique descriptive : distribution
Distribution de fréquence
Énumération de toutes les valeurs ou regroupement des données par catégories
Nombres ou pourcentages
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Statistique descriptive : tendance centrale
Moyenne (moyenne des données)
Médiane (donnée du milieu)
Mode (donnée la plus fréquente)
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Statistique descriptive : dispersion Étendue
• Dispersion des valeurs : différence entre la valeur la plus élevée et la moins élevée
Écart-type• Dispersion des valeurs : distance par rapport
à la moyenne Variance
• Fournit les mêmes renseignements que l’écart-type, mais présentés dans une unité de mesure autre que celle des données brutes
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Statistique inférentielle
Image trouvée sur la page www.sarkisian.net/sc705/index.html. Source originale inconnue.
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Tests paramétriqueset non paramétriques
Tests paramétriques• Distribution des données : normale• Taille de l’échantillon : large• Types d’échelle de mesure : d’intervalle ou de rapport
Tests non paramétriques• Distribution des données : inhabituelle• Taille de l’échantillon : petit• Types d’échelle de mesure : nominale ou ordinale
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Survol : test t1. Test t pour échantillons indépendants2. Test t pour échantillons appariés
• Définition• Excel• SPSS (pour toute question concernant la version française du logiciel
SPSS, écrivez au Centre d’excellence à [email protected])
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Test t pour échantillons indépendants
Test t pour échantillons indépendants
• Deux échantillons indépendants l’un de l’autre• Test pour déterminer la différence entre la
moyenne de deux échantillons• Taille de l’échantillon devrait être inférieure
à 30
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Exemple : test t pour échantillons indépendants
Supposons que des adolescents atteints d’un trouble d’anxiété généralisé sont assignés de façon aléatoire à un groupe témoin ou à un groupe de traitement.
Les participants du groupe témoin reçoivent à lire un livre de croissance personnelle et ceux du groupe de traitement ont droit à 12 séances de thérapie cognitivocomportementale qui devrait diminuer leur anxiété.
Au bout de trois mois, on utilise le test t à deux échantillons pour comparer le niveau d’anxiété des deux groupes. Chaque participant est évalué une fois et fait partie d’un seul groupe.
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Test t pour échantillons indépendants dans Excel
Installer Macros complémentaires : Outils Macros complémentaires Utilitaire d’analyse OK
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Test t pour échantillons indépendants dans Excel
Dans Excel : Outils Utilitaire d’analyse Test d’égalité des espérances : deux observations de variances différentes OK
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Test t pour échantillons indépendants dans Excel
1. Cliquer sur l’icône de la feuille de calcul dans la boîte de la variable 1
2. Mettre la première colonne en surbrillance (ne pas inclure le nom du traitement)
3. Cliquer de nouveau sur l’icône de la feuille de calcul
4. Répéter les étapes précédentes pour la variable 2 en mettant la deuxième colonne en surbrillance OK
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Test t pour échantillons indépendants dans Excel
Résultats : examiner les deux moyennes et la signification (valeur p)
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Test t pour échantillons indépendants dans Excel
Interprétation des résultatsMoyenne des résultats (anxiété)
du groupe témoin = 24,4Moyenne des résultats (anxiété) du groupe de
traitement = 17,5Valeur p = 0,0001 (ou < 0,05)
Les résultats révèlent que le taux moyen d’anxiété était beaucoup moins élevé chez les participants du groupe de traitement bénéficiant de la thérapie cognitivocomportementale.
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Test t pour échantillons indépendants dans SPSS
Les données tirées du même exemple sont traitées de façon différente dans la base de données SPSS.
Tous les résultats sont dans la première colonne, la seconde indiquant à quel groupe appartient le participant ayant obtenu ce résultat. (c.-à-d. 1 = groupe témoin; 2 = groupe de traitement)
* (pour toute question concernant la version française du logiciel SPSS, écrivez au Centre d’excellence à [email protected])
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Test t pour échantillons indépendants dans SPSS
Pour attribuer un code à chaque groupe : Variable View Values
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Test t pour échantillons indépendants dans SPSS
Dans SPSS : Analyze Compare Means Independent-Samples T Test
Une boîte de dialogue s’affichera. Sélectionner la variable dépendante (Anxiety Scores) et déplacer vers la case Test Variable(s)
Sélectionner la variable indépendante (Group) et déplacer vers la case Grouping Variable
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Test t pour échantillons indépendants dans SPSS
Cliquer sur Define Groups pour attribuer un code aux groupes qui seront comparés
Continue OK
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Test t pour échantillons indépendants dans SPSS
Résultat du traitement des données dans SPSS
Sig. (bilatérale) correspond à la valeur p
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Test t pour échantillons appariés Test t pour échantillons appariés
• Il existe un lien entre les échantillons.• Le test t permet de comparer la moyenne de
deux populations.• Par exemple : l’échantillon a été testé deux
fois (avant-après)• La taille de l’échantillon devrait être inférieure
à 30.
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Exemple : test t pour échantillons appariés
Dans une étude sur le trouble d’anxiété généralisé, tous les adolescents ayant fait l’objet d’un tel diagnostic sont évalués avant l’intervention en thérapie cognitivocomportementale et après celle-ci.
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Test t pour échantillons appariésdans Excel
Dans Excel : Outils Utilitaire d’analyse Test d’égalité des espérances : observations pairées
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Test t pour échantillons appariésdans Excel
1. Cliquer sur l’icône de la feuille de calcul dans la boîte de la variable 1
2. Mettre les résultats de la première colonne (résultats avant l’intervention) en surbrillance
3. Cliquer de nouveau sur l’icône de la feuille de calcul
4. Répéter les étapes précédentes pour la variable 2 en mettant la deuxième colonne (résultats avant l’intervention) en surbrillance
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Test t pour échantillons appariésdans Excel
Résultats : examiner les moyennes et la signification (valeur p)
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Test t pour échantillons appariésdans Excel
Interprétation des résultatsMoyenne des résultats avant l’intervention = 39,6Moyenne des résultats après l’intervention = 28,6Valeur p = 0,004 (ou < 0,05)
Les résultats révèlent que le taux moyen d’anxiété était beaucoup moins élevé chez les participants APRÈS la thérapie cognitivocomportementale qu’AVANT celle-ci.
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Test t pour échantillons appariésdans SPSS
Dans SPSS : Analyze Compare Means Paired-Samples T Test
* (pour toute question concernant la version française du logiciel SPSS, écrivez au Centre d’excellence à [email protected])
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Test t pour échantillons appariésdans SPSS
Sélectionner les variables qui seront comparées et cliquer sur la flèche pour qu’elles soient déplacées dans la case Paired Variables OK
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Test t pour échantillons appariésdans SPSS
Résultat du traitement des données dans SPSS Sig. (bilatérale) correspond à la valeur p
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Test du khi carré de Pearson Test non paramétrique
Test d’ajustement• Une variable
Test d’indépendance• Deux variables et plus
X2
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Tableau de corrélation (exemple)A suivi le traitement intégralement
N’a pas suivi le traitement intégralement
Total
Femme 18 2 20
Homme 10 10 20
Total 28 12 40
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Calcul du khi carré
Valeur attendue = total ligne * total colonne / total valeur observée
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Calcul du khi carré (suite)
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Inconvénients relatifs au khi carré Taille de l’échantillon devrait être supérieure à 20
Valeur minimale attendue
Bilatéral
Ne permet pas de mesurer la force d’une corrélation
Ne peut servir à analyser des observations multiples
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Calcul du khi carré (Excelde Microsoft)
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Formule utilisée pour le test d’indépendance du khi carré :
=TEST.KHIDEUX(plage_réelle;plage_attendue)
Calcul du khi carré (Excelde Microsoft) – suite
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Calcul du khi carré (Excelde Microsoft) – suite
Résultat du calcul (en surbrillance) = valeur p
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Calcul du khi carré (SPSS)
Analyze Descriptive Statistics Crosstabs…
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Calcul du khi carré (SPSS) – suite
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Calcul du khi carré (SPSS) – suite
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Webinaires connexes Prochain webinaire
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