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1.2.2. Justification et opérationnalisation des hypothèses Lélaboration dhypothèses « falsifiables » suppose que lon établisse: 1.La justification des.

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1 Justification et opérationnalisation des hypothèses Lélaboration dhypothèses « falsifiables » suppose que lon établisse: 1.La justification des relations attendues (« 1.La justification des relations attendues (« ») 2. La définition des concepts utilisés 3. La validité et la fidélité des indicateurs utilisés pour approcher les concepts 4. Ladéquation entre la métrique utilisée et les hypothèses à vérifier. 5. Les critères dacceptation ou de rejet de lhypothèse 6. Le champ dapplication (validité externe) de lhypothèse

2 La justification des relations attendues 1.Le simple énoncé dune relation attendue ne suffit pas à établir une hypothèse. Il convient dexpliciter le pourquoi de ce pronostic. 2.Cest en effet cette explicitation qui permet: - déliminer les corrélations illusoires - de définir la forme de la relation attendue - de tester éventuellement des hypothèses alternatives - de préciser les critères dacceptation de lhypothèse - de choisir un « design » expérimental ou comparatif adéquat 3.Le simple énoncé dune corrélation nest pas toujours simplement le « premier stade » de la recherche. Il peut aussi constituer lénoncé dune erreur, ou dune « mystification »

3 La définition des concepts utilisés 1. Tout concept est abstrait. Il demande à être traduit en indicateurs qui vont permettre dobserver concrètement les comportements 2. Pour que cette traduction puisse se faire sans trop darbitraire, cest-à-dire en établissant une certaine validité et fidélité des indicateurs, il est indispensable que lon ait au moins une définition provisoire des concepts utilisés. 3. Cette définition aide également à choisir - de choisir un « design » expérimental ou comparatif adéquat. 4. Elle permet de sassurer de la falsifiabilité dune hypothèse 5. Cest également cette définition qui aide à la décision à prendre en matière de métrique utilisée

4 La métrique utilisée 1.On distingue les genres de variable suivants: - Nominales, - Dichotomiques, - Ordinales, - Métriques, - dIntervalles 2.Ces genres de variables autorisent des genres et niveaux différents de traitement statistique 3.Ils correspondent aussi des genres dhypothèses différents. P.ex. des hypothèses relatives à la correspondance entre facettes du changement social appellent souvent des variables métriques ou dintervalles

5 Les critères de vérification de lhypothèse 1.Portée et limites de lemploi des test de signification statistiques 2.Le niveau de corrélation 3.La part de variance expliquée dans un modèle

6 La validité externe Définition explicite Définition implicite


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