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Structure de causalité bivariée La question de recherche porte essentiellement sur deux variables La variable X a-t-elle un effet sur la variable Y ? X.

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1 Structure de causalité bivariée La question de recherche porte essentiellement sur deux variables La variable X a-t-elle un effet sur la variable Y ? X est la cause présumée (variable indépendante) Y est la conséquence attendue (variable dépendante) Cette structure est le prototype même de la recherche expérimentale par la simplicité de la question posée Si dautres variables sont présentes, elles ne sont là que comme « contrôles »

2 Cas classique à deux groupes La cause X est souvent une variable discrète à deux niveaux (p. ex. présence ou absence dun traitement expérimental) La conséquence Y est le plus souvent une variable continue mesurée sur une échelle dintervalles ou de proportions Lassignation au hasard ou lappariement des deux groupes sur certaines variables permet de contrôler tous les autres facteurs Toutes autres choses étant égales, si X est une cause de Y, le niveau de Y devrait différer entre les deux groupes Ce format le plus simple appelle un test t

3 Graphique de la structure de causalité bivariée (test t) X Y

4 Cas classique à trois groupes ou plus La cause X peut être une variable discrète à trois niveaux ou plus (p. ex. traitement A, B ou C) La conséquence Y est encore une variable continue Lassignation au hasard ou lappariement des deux groupes sur certaines variables est maintenu Toutes autres choses étant égales, si X est une cause de Y, le niveau de Y devrait différer entre les groupes Ce format à trois groupes ou plus appelle une analyse de variance unifactorielle

5 Graphique de la structure de causalité bivariée (analyse de variance unifactorielle) X Y

6 Cas classique où la cause présumée (variable indépendante) est continue La cause X est une variable continue (p. ex. la motivation du participant) La conséquence Y est aussi une variable continue (p. ex. le rendement dans une tâche) Lassignation au hasard ou lappariement des groupes nest pas possible puisquil ny a pas de groupes comme tels Toutes autres choses étant égales, si X est une cause de Y, le niveau de Y devrait varier en fonction du niveau de X Ce format appelle une analyse de régression simple

7 Graphique de la structure de causalité bivariée (régression simple) X Y

8 Structure de causalité convergente La question de recherche vise à expliquer une même conséquence à laide de plusieurs causes présumées Les variables X 1, X 2 et X 3 ont-elles un effet sur la variable Y ? Les causes présumées X 1, X 2 et X 3 convergent pour expliquer Y Les causes présumées sont en principe indépendantes les unes des autres: chacune ajoute quelque chose aux contributions des autres (absence de multi-colinéarité) Le modèle est additif: leffet des variables X 1, X 2 et X 3 ne découle pas de leur présence combinée, mais bien de leur contribution individuelle

9 Cas classique où la variable à expliquer est continue La variable à expliquer (à prédire) est souvent mesurée de façon continue (p. ex. le niveau de rendement dans une tâche) Les causes présumées sont souvent mesurées de façon continue, mais elles peuvent aussi être discrètes Ce format est très fréquent en psychologie surtout lorsquil est impossible de manipuler les causes ou dassigner les participants à des groupes de façon aléatoire Toutes autres choses étant égales, si X 1, X 2 et X 3 sont des causes de Y, le niveau de Y devrait varier en fonction des poids de ces variables Ce format appelle une analyse de régression multiple

10 Graphique de la structure de causalité convergente (régression multiple) X1X1 Y X2X2 X3X3

11 Cas moins fréquent où la variable à expliquer est discrète À loccasion, la variable à expliquer ou à prédire peut être mesurée de façon discrète (p. ex. réussir ou non dans une tâche) La question revient alors à expliquer ou à prédire lappartenance à un groupe Ce format appelle une analyse de régression logistique

12 Graphique de la structure de causalité convergente (régression logistique) X1X1 Y X2X2 X3X3

13 Structure de causalité factice ou de causalité indirecte La question de recherche vise à expliquer ou à mieux comprendre la relation entre deux phénomènes Pourquoi la variable X influence-t-elle la variable Y ? En dautres termes, y a-t-il vraiment un effet direct de X sur Y ? Pour répondre à ces questions, le chercheur introduit une 3 e variable dont il veut tenir compte

14 Le cas de la causalité factice Ce qui se présente comme une influence directe de X sur Y est peut-être une relation artificielle ou factice Le chercheur soupçonne que la clé de lénigme est une 3 e variable Z qui agit directement sur X et directement sur Y En dautres termes, si on contrôlait Z, la relation apparente entre X et Y disparaîtrait-elle? Si oui, alors leffet de X sur Y était factice («spurious») Ce modèle appelle le calcul de la corrélation partielle entre X et Y en contrôlant pour Z

15 Graphique de la structure de causalité factice (corrélation partielle) XY Z ?

16 Le cas de la causalité indirecte Ce qui se présente comme une influence directe de X sur Y passe peut-être par un autre chemin Le chercheur soupçonne que la relation met en cause une 3 e variable Z qui agit comme variable médiatrice entre X et Y En dautres termes, si on contrôlait Z on pourrait provoquer une diminution importante de leffet de X sur Y. Si cest le cas, alors leffet de X sur Y était indirect Ce modèle appelle lui aussi le calcul de la corrélation partielle entre X et Y en contrôlant pour Z

17 Graphique de la structure de causalité indirecte (corrélation partielle) XY Z ?

18 Le cas des modèles plus complexes Il est possible de vouloir éclairer la relation entre X et Y en contrôlant pour plusieurs variables Il se pourrait quune 3 e variable Z agisse comme variable médiatrice, alors quune 4 e variable W viendrait mettre en évidence laspect factice de linfluence de X sur Y En présence dun modèle complexe de ce type, le chercheur choisira une analyse acheminatoire

19 Graphique de la structure dun modèle causal plus complexe (analyse acheminatoire) XY Z ? W


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