Conception d'expériences: stratégies de pesage et causalité

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Description

Cette séance de cours couvre les concepts de base de la statistique, la conception de la méthodologie des expériences et les stratégies pour peser des objets par paires ou par groupes. Il se penche également sur les modèles empiriques, l'analyse de la variance et l'approche hypothético-déductive de la causalité.

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Concepts associés (66)

Validité interne

La validité interne et la validité externe sont des concepts proposés par Donald Campbell dans les années 1950 pour estimer le degré de confiance que l'on peut avoir dans le résultat d'une expérience scientifique. Assurer une bonne validité interne, c'est concevoir, mettre en œuvre et exploiter une expérience de façon à « [limiter] autant que faire se peut les biais imputables aux instruments de collecte ou de traitement des données ».

Validité externe

La validité externe d'une expérience scientifique désigne la capacité de ses conclusions à être généralisées à des contextes non-expérimentaux. Une expérience a une grande validité externe dès lors que ses résultats permettent de comprendre des phénomènes hors du laboratoire. À l'inverse, elle manque de validité externe si les conclusions que l'on peut en tirer ne sont valables que pour des conditions expérimentales restrictives.

Validity (statistics)

Validity is the main extent to which a concept, conclusion or measurement is well-founded and likely corresponds accurately to the real world. The word "valid" is derived from the Latin validus, meaning strong. The validity of a measurement tool (for example, a test in education) is the degree to which the tool measures what it claims to measure. Validity is based on the strength of a collection of different types of evidence (e.g. face validity, construct validity, etc.) described in greater detail below.

Ecological validity

In the behavioral sciences, ecological validity is often used to refer to the judgment of whether a given study's variables and conclusions (often collected in lab) are sufficiently relevant to its population (e.g. the "real world" context). Psychological studies are usually conducted in laboratories though the goal of these studies is to understand human behavior in the real-world. Ideally, an experiment would have generalizable results that predict behavior outside of the lab, thus having more ecological validity.

Statistical conclusion validity

Statistical conclusion validity is the degree to which conclusions about the relationship among variables based on the data are correct or "reasonable". This began as being solely about whether the statistical conclusion about the relationship of the variables was correct, but now there is a movement towards moving to "reasonable" conclusions that use: quantitative, statistical, and qualitative data. Fundamentally, two types of errors can occur: type I (finding a difference or correlation when none exists) and type II (finding no difference or correlation when one exists).