Manuels obligatoires (les mêmes que PSYC 2000)

Howell, D. C. (2006/2008). Méthodes statistiques en sciences humaines (Trad. M. Rogier, V. Yzerbyt, & Y. Bestgen). Paris: De Boeck.

            HA 29.5 F7 H69

Myers, A., et Hansen, C.  (2006/2007).  Psychologie expérimentale.  (trad. : D. Zele; rév. : L. Ferrand).  Paris: De Boeck.                    BF 181 M8514

Manuels optionnels

American Psychological Association (2010).  Publication Manual of the American Psychological Association.  (6e éd.)  Washington: auteur.  (hautement recommandé)  BF 76.7 A46 2010 

Baillargeon, N. (2005). Petit cours d’autodéfense intellectuelle.  Montréal : Lux. (disponible au centre universitaire de Shippagan).

Cormier, P.  (2006).  Notes du cours PSYC 2050.  Moncton: École de psychologie, Université de Moncton.

Stanovich, K. E.  (2010).  How to think straight about psychology  (9^e éd.).  Boston, MA: Allyn & Bacon.  BF 76.5 S68 2010

Matériel obligatoire

Calculatrice à main avec fonction statistique  (n.b : savoir comment l'utiliser)

Des amis

Et de la débrouillardise!!!

Place de ce cours dans la formation

Ce cours forme un tout avec son précédent, le PSYC 2000.  L'ensemble de ces deux cours devrait vous permettre de vous initier aux fondements de la recherche en psychologie en vous exposant à une variété de méthodes de collectes de données et de techniques statistiques servant à l'analyse de ces données.  Vous acquérrez donc des outils qui vous permettront de savoir comment faire de la psychologie et comment raisonnent les psychologues.  Il ne s'agit pas ici de vous montrer comment intervenir auprès des gens en difficulté psychologique, mais de vous montrer comment les connaissances utilisées pour ces interventions ont été obtenues.  Cet ensemble de deux cours vous montrera en quoi la psychologie est une science.  Cet ensemble de deux cours suit le cours d'introduction à la psychologie habituellement fait en première année de baccalauréat (vous avez peut-être déjà pris une option en psychologie ou davantage).  Il est aussi la pierre angulaire sur laquelle reposent tous les autres cours de psychologie que vous suivrez.  C'est la pierre angulaire parce que cet ensemble de cours vise à initier les étudiants et étudiantes aux méthodes de recherche en psychologie.  Y-a-t-il un cours plus important pour les psychologues en devenir que sont les étudiants et étudiantes en psychologie?

Le cours PSYC 2050 est d'abord et avant tout une initiation à la recherche non expérimentale en psychologie (alors que le PSYC 2000 vous introduit à la recherche expérimentale en psychologie).  Les acquis qui seront faits dans ce cours aideront les étudiants et étudiantes à comprendre les démarches de recherche présentées dans les autres  cours de psychologie et à réaliser leurs travaux.   En effet, dans la plupart de leurs travaux en 2e, 3e et 4e année du baccalauréat, les étudiants et étudiantes auront à lire des articles de recherche.

Ce cours est une initiation aux méthodes de la psychologie autant pour les étudiants et étudiantes qui veulent devenir des chercheurs en psychologie que pour ceux et celles voulant devenir des professionnels de la psychologie.  En effet, le modèle de formation adopté par l'École de psychologie de l'Université de Moncton considère que le professionnel ou la professionnelle de la psychologie est un chercheur; c'est-à-dire une personne qui essaie de solutionner les problèmes des autres en employant le raisonnement scientifique.

Il serait illusoire de penser qu'un seul cours, ou même deux, suffirait à faire comprendre tous les principes de la recherche scientifique propres à chaque domaine de la psychologie (de la même façon que quelques cours de psychologie ne font pas de vous des psychologues).  Les notions spécifiques à chaque domaine seront apprises dans les cours plus avancés de psychologie et dans d'autres cours de méthode de recherche.  Le présent cours insiste davantage sur l'apprentissage des méthodes de recherche que sur l'apprentissage de notions particulières de psychologie.  De toutes les méthodes de recherche possibles, le présent cours sera consacré à l'exposition aux principes, avantages et défauts des enquêtes, des schèmes quasi-expérimentaux et corrélationnels ainsi qu’aux statistiques qui servent à en analyser les résultats.

Objectifs

Objectifs généraux

Le but de ce cours est d'initier les étudiants et étudiantes aux techniques statistiques servant à la recherche en sciences humaines et à leur traitement à l'aide d'un logiciel, SPSS pour Windows.

Les plans de recherche discutés incluent

les enquêtes,
les plans quasi-expérimentaux et
les plans corrélationnels.

Les statistiques présentées font partie

Y soit des tests d’inférence non paramétriques (ex.: analyse des tableaux de contingence à l'aide du c²),

Y soit des tests d’inférence paramétriques (analyse des associations à l'aide de la corrélation et la régression).

Ces outils devraient permettre

Y d'analyser les tendances dans les tableaux de pourcentage (tableaux de contingence),
Y d'apprécier l'association entre des variables dans la recherche corrélative,
Y d'apprécier l'association entre des variables telle que représentée avec la régression et
Y d'apprécier les différences entre conditions à l'aide de techniques statistiques non paramétrique.

Ces apprentissages se feront tant au point de vue de la compréhension de la technique qu'au point de vue de son utilisation.

Enfin, l'utilisation du logiciel SPSS pour Windows permettra une troisième forme d'apprentissage, technique quant à lui.

Objectifs spécifiques

À la fin du cours, les étudiants et étudiantes pourront

 Y distinguer les plans de recherche expérimentaux, quasi-expérimentaux et corrélationnels,

 Y faire la différence entre une corrélation et une interaction statistique,

 Y définir ce qu'est l'analyse qualitative

 Y écrire des rapports de recherche de façon à montrer qu'ils ou elles suivent un raisonnement rigoureux

 Y écrire des rapports de recherche en appliquant les principes de style et de format de présentation de l'American Psychological Association (A.P.A.)

À la fin de ce cours, l'étudiant(e) devrait aussi être en mesure de

Y calculer avec une calculatrice desc², des corrélations, des régressions (et les tests associés),
Y calculer avec une calculatrice des tests non paramétriques,
Y savoir dans quelles conditions appliquer ces tests,
Y comprendre les concepts associés à ces tests (probabilités, distribution, critères de décision statistique, etc.),
Y lire et commenter une présentation scientifique utilisant ces statistiques et
Ysavoir utiliser un logiciel (SPSS pour Windows) pour faire de telles analyses

Présentation du cours

Les concepts et principes statistiques seront présentés dans le cadre d’un cours magistral.

Attente : qu’une première lecture du chapitre discuté dans le cours ait été faite.

Des laboratoires seront également organisés en but d’initier les étudiantes et étudiants au logiciel SPSS. Ces laboratoires serviront à fournir de l’expérience pratique en ce qui a trait à l’analyse et l’interprétation des statistiques tout en permettant à compléter le travail SPSS.

Évaluation

2 examens portant chacun sur une partie distincte de la matière.
L'examen intra-semestriel comptera pour 25% de la note.
L'examen final comptera pour 35% de la note
Ces examens seront constitués de définitions à écrire, de comparaisons de concepts, de problèmes à résoudre, etc.

Une série d’exercices faite à partir des sessions d’initiation à SPSS (10%).

1 rapport de recherche individuel valant 30% de la note finale respectivement. Les directives et les attentes spécifiques à chacune seront présentées dans une série de consignes à venir (voir une esquisse plus loin).

Pondération

Politiques d’évaluation

Politique en cas de plagiat: E

Examens: Il n’y aura pas de reprise accordée.  Toute absence à une épreuve implique un échec, sauf en cas de maladie ou décès dans la famille.  Dans de telles circonstances, une preuve à l’appui (ex.: lettre du  médecin) sera exigée de la part de l’étudiante ou l’étudiant. Il est à noter qu’une photocopie de tout document doit être remise au professeur.

Exercices:    Pour obtenir la pleine valeur (ex.: 2,5 points selon le cas), les étudiantes et étudiants doivent :

a)        remettre les exercices avant le cours et à la date indiquée   (voir ci-bas)
b)        remettre un exercice complet y compris les détails des         calculs (s’il y a lieu) et des explications (s’il y a lieu) pour     chacun des problèmes,

Travail SPSS: Un retard dans la remise d’un travail entraînera la pénalité suivante : -10% par jour

Barème pour la correction du français dans le travail SPSS

Le barème suivi est une version modifiée de celui du Conseil de la langue française de l’Université de Moncton (http://www.umoncton.ca/clf/node/4).

Moyenne de

0-1 faute sur 400 mots donne une augmentation d'une demi-lettre (5%)

2-3 fautes sur 400 mots ne change rien à la note

4-5 fautes sur 400 mots réduit la note du travail de session d'un tiers de lettre    (3,33%)

6-7 fautes sur 400 mots réduit la note du travail de session de deux tiers de lettre         (6,67%)

8 fautes et plus sur 400 mots réduit la note du travail de session d'une pleine lettre (10%)

Dates à retenir

Comment bien réussir ce cours ?

1          présence et participation au cours (3 heures / semaine)

• poser des questions si on ne comprend pas un concept

2         les exercices (3 heures / semaine approx.)

• bien organiser son temps pour ne pas arriver à la dernière minute
• travailler en groupe et/ou se faire un horaire du temps consacré à faire les exercices (ex.: durant les assistanats)

3         la lecture des chapitres (3 heures / semaine approx.)

• faire un survol des sections à lire avant le cours (1 heure approx. pour connaître les grandes lignes)
• prendre des notes en relisant le chapitre à nouveau

4         assister régulièrement aux assistanats et laboratoires

• connaître les autres étudiantes et étudiants du cours
• en profiter pour s’avancer dans son travail SPSS et exercices

5         pratique! pratique! pratique!

• pour la préparation aux examens, revoir les exercices, refaire les exemples présentés en classe, essayer des exercices supplémentaires à la fin des chapitres

SPSS – pitonner autant que possible et le plus tôt possible durant le semestre!!!

ATELIERS SPSS 2015 préparés et présentés au local 438 Taillon

par Sébastien Lagacé et Jean-Michel Robichaud

ATELIER 1 : Introduction et codage de données (28 janvier 2015 de 18 à 20h30)

-         

Introduction au projet

o  

Grille de correction

o  

Ateliers

o  

Commencer le plus tôt possible

o  

Matériel (PSPP?, Field (2009), APA, plan de cours)

-         

Introduction à SPSS

o  

Fonctionnement (fenêtres, fonctions…)

o  

Trucs et astuces (fonction coller; toujours garder une trace de notre travail)

-         

Codage des données

o  

Présentation du fichier

o  

Codification

o  

À REMETTRE – envoyer le fichier SPSS (2 points)

-         

Section introduction

o  

Discussion des articles

o  

À REMETTRE - résumé d’une demi-page de deux articles (2 points)

ATELIER 2 : Recodage de données, construction des échelles et section method (11 février 2015 de 18 à 20h30)

-         

Recodage de données

o  

Notes, items de personnalité

-         

Construction des échelles

o  

Motivations

o  

Personnalités

o  

Stratégies motivées d’études

-         

Statistiques descriptives

o  

Section participants

o  

À REMETTRE – première version de la section participants (2 points)

-         

Discussion section méthode

o  

Sous-titre

o  

Description détaillée = reproductibilité

§ 

Questionnaires

§ 

Procédures

ATELIER 3 : Analyses et sections résultats (24 février 2015 de 10h00 à 11h30)

-         

Corrélations

o  

15 échelles

-         

ANOVA

o  

Différences sur les 5 échelles de motivations entre les 3 profils motivationnels

-         

Régression multiple

o  

Régression hiérarchique

§ 

Prédire la moyenne cumulative à partir des échelles de personnalités

o  

Régression pas à pas

§ 

Prédire la moyenne cumulative en mettant en compétition les 15 échelles du questionnaire

-         

Khi-carré

o  

4 tests (?)

-         

Discussion: Présentation des résultats

-         

À REMETTRE:

o  

Plan d’analyse (le rationnel entre les analyses et la compréhension des analyses) (2 points)

o  

1 tableau khi-carré avec les explications (2 points)

ATELIER 4 : Rattrapage et questions (11 et 25 mars 2015 de 18 à 20h30)

-         

Selon les besoins

Bibliographie sélective

Campbell, D. T., & Stanley, J. C.  (1963). Experimental and quasi-experimental designs for research.  Boston, MA: Houghton Mifflin.                     Q 175 C35
(Un classique)

Cook, T. D., & Campbell, D. T.  (1979).  Quasi-experimentation: Design and analysis issues for field settings.  Boston, MA: Houghton Mifflin.
(ibid.)             H 62 C5857

Horvat, J., & Davis, S. (1998).  Doing Psychological Research. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.  (Pour ceux et celles qui veulent poursuivre une carrière en recherche en psychologie et qui désirent savoir comment démarrer un projet de recherche)

Judd, C. M., & McClelland, G. H.  (1989).  Data analysis: A model-comparison approach.  San Diego, CA: Harcourt Brace Jovanovich.
(Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur la régression et plus)

Kazdin, A. E.  (1998).  Research design in clinical psychology (3e éd.).  Boston, MA: Allyn & Bacon.
(Le classique de la recherche en psychologie clinique)       RC 467.8 K39

Kirk, R. E.  (1995).  Experimental design: Procedures for the behavioral sciences (3e éd.).  Pacific Grove, CA: Brooks/Cole.
(Tout ce qu'il faut savoir pour l'analyse de variance en psychologie expérimentale)     BF 76.5 K574 1968

Pedhazur, E. J., & Pedhazur-Schmelkin, L.  (1991).  Measurement, design and analysis: an integrated approach (2e éd.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
(Pour tout comprendre en statistiques et recherche) H 62 P325

Robert, M. (Éd.) (1988).  Fondements et étapes de la recherche scientifique en psychologie (3e éd.).  St-Hyacinthe, Québec: Edisem.
(Un texte antérieur à Vallerand et Hess, 2000)            BF 76.5 F65

Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T.  (2002).  Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference.  Boston, MA : Houghton Mifflin.

(Une nouvelle version du livre de 1963)                       BD 591 S48

Siegel, S.  (1956).  Nonparametric statistics for the behavioral sciences.  New York: McGraw Hill.
(Un classique de simplicité)         BF 39 S464  1988

Travail SPSS 2015: Statistiques descriptives et tests d’inférence à propos d’un questionnaire

Le but pédagogique de ce travail est de vous initier à la présentation de rapports d’analyses de données et au logiciel SPSS pour Windows.  Ce travail permettra aussi de vous familiariser avec la technique de l’entrée des données et avec les procédures d’analyse des statistiques descriptives et tests d’inférence.  Le rapport comporte quatre grandes sections: (1) objectifs, (2) méthode, (3) résultats et (4) conclusions.  Dans les lignes qui suivent, les consignes pour la rédaction des différentes sections de votre rapport et les directives sur quelles analyses faire avec SPSS sont présentées. 

A.   Recodage préliminaire:

Veuillez créer de nouvelles variables en transformant les quatre variables de notes où les sujets ont répondu en lettres.  Remplacez les lettres par les valeurs pondérées définies dans l’annuaire de cours (A+ = 4.33, A = 4.00, etc.)

◄▬▬▬►

Le questionnaire sur les attitudes à l’égard des cours se compose de 5 échelles (avec quatre questions par échelle, soit les échelles

Motivation intrinsèque : Moyenne (att02, att07, att12, att17)

Régulation identifiée : Moyenne(att03, att08, att13, att18)

Régulation intériorisée : Moyenne(att05, att10, att15, att20)

Régulation externe : Moyenne(att01, att06, att11, att16)

Amotivation : Moyenne(att04, att09, att14, att19)

◄▬▬▬►

L’instrument de mesure de la personnalité comporte lui aussi 5 échelles.  Chaque échelle regroupe les réponses à 12 énoncés.

A)        Accorder les scores de la façon suivante pour les 60 énoncés (pers01-pers60):

            1 = total désaccord

            2 = désaccord

            3 = impartial

            4 = accord

            5 = total accord

B)          

Inverser les items suivants :

En les recodant ainsi (1 = 5) (2 = 4) (3 = 3) (4 = 2) (5 = 1).

(Cette procédure comporte deux avantages : deux écritures au lieu d’écritures multiples et meilleur contrôle.)

Une fois ce double codage fait, vous êtes prêts à composer les échelles de personnalité.

échelle de névrotisme : somme des énoncés npers01, npers06, npers11,

npers16, npers21, npers26, npers31, npers36, npers41, npers46, npers51, npers56

échelle d’extraversion : somme des énoncés npers02, npers07, npers12,

npers17, npers22, npers27, npers32, npers37, npers42, npers47, npers52, npers57

échelle d’ouverture : somme des énoncés npers03, npers08, npers13,

npers18, npers23, npers28, npers33, npers38, npers43, npers48, npers53, npers58

échelle d’amabilité : somme des énoncés npers04, npers09, npers14,

npers19, npers24, npers29, npers34, npers39, npers44, npers49, npers54, npers59

échelle de minutie : somme des énoncés npers05, npers10, npers15,

npers20, npers25, npers30, npers35, npers40, npers45, npers50, npers55, npers60

◄▬▬▬►

Le questionnaire sur les stratégies motivées d’étude compte 44 énoncés dont quelques-uns sont inversés par rapport à la tendance générale de l’échelle.  La même double procédure que lors du codage du questionnaire de personnalité permettra de tenir compte de ces énoncés.  Ces énoncés constituent cinq échelles.

Tout d’abord, les énoncés à inverser sont : Etud25*, Etud26*, Etud36* et Etud37*

en les recodant ainsi (1 = 7) (2 = 6) (3 = 5) (4 = 4) (5 = 3) (6 = 2) (7 =1).

Croyances motivationnelles

D’autoefficacité : Moyenne des énoncés Etud02, Etud06, Etud08, Etud09, Etud11, Etud13, Etud16, Etud18, Etud19

De Valeur intrinsèque : Moyenne des énoncés Etud01, Etud04, Etud05, Etud07, Etud10, Etud14, Etud15, Etud17, Etud44

D’Anxiété face aux tests : Moyenne des énoncés Etud03, Etud12, Etud20, Etud21

Stratégies d’apprentissage

Cognitives : Moyenne des énoncés Etud22, Etud23, Etud25*, Etud27, Etud28, Etud29, Etud30, Etud33, Etud35, Etud38, Etud40,Etud41, Etud43

Auto-régulées : Moyenne des énoncés Etud24, Etud26*, Etud31, Etud32, Etud34, Etud36*, Etud37*, Etud39, Etud42

B.      

Rédaction du rapport:

La section objectifs

Le rapport commence par la répétition du titre de la page titre.  Il commence aussi avec au moins un paragraphe résumant la problématique et les objectifs de la recherche.  Vous devez faire comme s’il s’agissait de votre propre recherche (c’est-à-dire ne pas inclure de référence à ce document-ci). Vous devez appuyer l’argumentation expliquant les objectifs en incluant des références aux quatre textes suivants au moins.

Furnham, A., & Chamaro-Premuzic, T.  (2004).  Personality and intelligence as predictors of statistic examanition grades.  Personality and Individual differences, 37, 943-955.

Paulhus, D. L., & Landolt, M. A.  (2000).  Paragons of intelligence: Who gets nominated and why.  Revue canadienne des sciences du comportement, 32, 168-177.

Pintrich, P. R., Smith, D. A., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1993). Reliability and predictive validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). Educational And Psychological Measurement, 53, 801-813.

Ratelle, C. F., Guay, F., Vallerand, R. J., Larose, S., & Senécal, C. (2007). Autonomous, controlled, and amotivated types of academic motivation: A person-oriented analysis. Journal of Educational Psychology, 99, 734-746.

La section méthode

1) Description des participants :

Voici les analyses servant à décrire les participant(e)s (les procédures SPSS sont indiquées en italiques et les variables du fichier SPSS sont indiquées en majuscules).

            frequencies: a) combien d’étudiant(e)s ont complété le questionnaire?

                                   b) combien de femmes et d’hommes ont participé (SEXE)?

                                    c) combien d’étudiant(e)s parlent le français l’anglais, ou une

autre langue à la maison  (LANGUE) ?

                                   d) combien d’étudiant(e)s ont et n’ont pas un travail à temps

    partiel (TRAVPART) ?

e) combien d’étudiant(e)s se retrouvent dans les différents

    programmes d’études (PROGRAME)?

f) combien d’étudiant(e)s se retrouvent dans les différentes

    années de recrutement (COHORTE)?  

g )  combien d’étudiant(e)s se retrouvent dans les différents

    profils de motivation (PROFILMOT)?

            descriptives: a) quelle est la moyenne d’âge des étudiant(e)s (AGE)?

b) quelle est la médiane d’âge des étudiant(e)s (AGE)?

c) quelle est l’étendue d’âge des étudiant(e)s (AGE)?

d) quel est l’écart type de l’âge des étudiant(e)s (AGE)?

2)   

Description des variables utilisées dans l’analyse:

Vous devez décrire toutes les variables de l’étude, soit toutes les variables composant le questionnaire.  Ce faisant, n’oubliez pas :

1.   

les variables démographiques qui servent à décrire les participants: SEXE, PROGRAME, LANGUE, TRAVPART et AGE

2.   

le regroupement des variables du choix de personnes intelligentes (PERSIQN, FEMIQN, HOMIQN)

3.   

les nouvelles variables représentant les notes des participants et participantes à la recherche

4.   

TOUTES LES NOUVELLES VARIABLES AJOUTÉES AU FICHIER DE DONNÉES

3)   

Description et définition des cinq types d’analyses effectuées: Voici les analyses statistiques que vous devez décrire dans la section méthode.  Pour chacune des analyses, vous devez présenter les informations suivantes: a) la définition de l’analyse (ex.: quel est le but de la régression multiple?) ; b) la formule de calcul de l’analyse (ex.: présenter l’équation de la droite de régression multiple); c) une définition des éléments de cette formule (ex.: que signifie « b » dans l’équation de la droite de régression multiple?).  Ces informations se retrouvent dans votre manuel (Howell) et seront également présentées dans le cadre du cours PSYC 2050.

1.   

Tests post hoc à l’analyse de variance

2.   

l’analyse de tableaux de contingence

3.   

la corrélation

4.   

la régression multiple : deux approches

La section résultats:

N.B.: les variables profil de motivation et type de personnalité seront créées pour vous une fois toutes les données colligées.

1)   

Les tests post hoc de l’analyse de variance

Présentez les différences sur les 5 échelles de motivation entre les profils de motivation.

2)   

L’analyse de tableaux de contingence

N.B.: vous aurez à regrouper les catégories des variables utilisées pour les nominations de personnes intelligentes dans les analyses suivantes.  De plus, vous aurez à identifier une personnalité type par participant en choisissant sa cote maximale parmi les 5 échelles de personnalité.

Y-a-t-il un lien entre le type personnalité dominant et la nomination d’une personne intelligente? (1 test à faire)

Y-a-t-il un lien entre l‘une des 12 caractéristiques personnelles et la nomination d’une personne intelligente, d’une femme prototype intelligente et d’un homme prototype intelligent (justifiez votre choix de caractéristique à l’aide de Paulhus et Landolt (1990) ou de tout autre argument empirique ou théorique). (3 tests à faire)

3) La corrélation :

Dresser le tableau de corrélation entre les 5 échelles de motivation et les 5 échelles de stratégies.

4) L’analyse de régression multiple:

Tester la relation entre la moyenne cumulative, comme variable dépendante d’une part, et les échelles de personnalité en insérant ces dernières une à une selon un ordre déterminé par votre lecture de Furnham et Chamaro-Premuzic (2004). Justifier cet ordre dans votre contexte.

5) L’analyse de régression multiple pas à pas

Prédire la moyenne cumulative en mettant en compétition toutes les échelles des instruments de mesure de motivation, de personnalité et de stratégie d’étude.

La section Discussion:

Indiquez comment vos résultats répondent aux objectifs de la recherche.

Indiquez si ces résultats (et l’atteinte des objectifs) concordent ou non avec les attentes créées à partir de la lecture des articles recensés en introduction.  Élaborez votre argumentation à cet effet.

Identifiez des limites à votre étude.  Discutez-les.

Pensez à des solutions possibles et à des pistes d’avenir pour des recherches futures.