La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

1 Dominique Muller Laboratoire Inter-universitaire de Psychologie Cours 4 Bureau : 238 Tel : 04 76 82 58 90

Présentations similaires


Présentation au sujet: "1 Dominique Muller Laboratoire Inter-universitaire de Psychologie Cours 4 Bureau : 238 Tel : 04 76 82 58 90"— Transcription de la présentation:

1 1 Dominique Muller Laboratoire Inter-universitaire de Psychologie Cours 4 Bureau : 238 Tel :

2 2 Tests des contrastes 1) Comparaison de modèles pour le test du contraste 1 : MA : MC : 2) Comparaison de modèles pour le test du contraste 2 : MA : MC :

3 3 Tests des contrastes Interprétation de b 0 = : prédiction pour C1 et C2 = 0, ces deux contrastes étant centrés, cela correspond à une condition moyenne est donc la moyenne Interprétation de b 1 = : pour toute augmentation dune unité, notre prédiction diminue de Il y a 3 unités de différence entre FBnm/NoFB et FBm, 6.26 correspond donc à 1/3 de la différence entre la moyenne de FBnm/NoFB et FBm. Interprétation de b 2 = : pour toute augmentation dune unité, notre prédiction diminue de Il y a 2 unités de différence entre FBnm et NoFB, 1.11 correspond donc à 1/2 de la différence entre la moyenne de FBnm et NoFB.

4 4 Pourquoi une famille de contrastes orthogonaux ? Y a-t-il un problème avec le fait dutiliser des contrastes non orthogonaux ? FBmFBnmNoFB C12 C210 Moyenne b 1 devrait être égal à 1/3 de la différence entre et la moyenne de et 54.48, soit Or b 1 = -7.37, soit 2/3 de la différence entre la moyenne des deux premières conditions et NoFB, soit un contraste 0.5, 0.5, -1 b 2 devrait être égale à 1/2 de la différence entre et 52.26, soit Or b 2 = 2.22, soit la différence entre FBnm et NoFB, soit un contraste 0, -0.5, 0.5 FBmFBnmNoFB C10.5 C.O.Cont. Ortho. FBmFBnmNoFB C.O.Cont. Ortho. C Oui, il y a un problème, nous ne savons pas ce que nous testons !

5 5 Exemple de codage non orthogonaux : dummy codings FBmFBnmNoFB D1100 D2010 Moyenne Avec un tel codage, la condition codée 0 sur les deux prédicteurs sera opposée à la condition codée 1. Ainsi, D1 : la condition NoFB est opposée à la condition FBm D2 : la condition NoFB est opposée à la condition FBnm

6 6 Un codage alternatif : test dune tendance linéaire Imaginons quun chercheur ait comme hypothèse une augmentation linéaire telle que FBm < FBnm < NoFB Nous avons vu que le codage correspondant est – 1, 0, 1, donc L = – 1, 0, 1 Il nous faut également définir un contraste orthogonal à celui-ci pour avoir une famille de contrastes orthogonaux => contraste de tendance quadratique Q = -1, 2, -1 FBmFBnmNoFB L01 Q 2-1 Q teste la tendance quadratique mais cest aussi le test de la condition FBnm contre la moyenne des deux autres conditions L teste la tendance linéaire mais cest aussi le test de la condition FBm contre la condition NoFB Ainsi, pour dire que les données suivent une tendance linéaire, il faudra que le contraste de linéarité soit significatif MAIS pas celui de tendance quadratique

7 7 Modèle à un facteur catégoriel k > 2 : test de linéarité Prédiction pour FBm : Ces prédictions sont, là encore, les moyennes des trois conditions expérimentales Prédiction pour FBnm : Prédiction pour NoFB : GroupeFBmFBnmNoFB Moyenne Un arrangement, un découpage, différent pour arriver à une même solution

8 8 Test omnibus et tests de contrastes Ici encore le contraste qui teste notre hypothèse, la linéarité, est significatif, mais pas celui qui teste la variance résiduelle F omnibus identique au découpage précédent

9 9 Découpage du SCR (SC effet) total SCR total C1 C2 L Q

10 Modèle ANOVA intra à 3 modalités VI : type ditems positifs (Rien, Compatible et Incompatible) VD : temps de réaction pour dire si litem du milieu est positif ou négatif Rien Compatible Incompatible Comme pour les VI inter, pour traiter les VI intra à 3 modalités, utilisation de familles de contrastes orthogonaux Ici deux questions orthogonales : La présence dun « flanker » augmente-t-elle le temps de réponse ? (Q1) Les temps de réponse sont-ils plus lents avec un « flanker » incompatible quavec un « flanker » compatible ? (Q2)

11 11 VI intra à 3 modalités : Flanker effect ( Fenske et Eastwood, 2003 ) Rien Compatible Incompatible Première question : La présence dun « flanker » augmente-t-elle le temps de réponse ? Là encore, utilisation dun contraste pour opposer la première condition aux deux autres -211 Comme nous sommes en intra le contraste renvoie à un calcul sur les trois mesures (trois colonnes)

12 12 Modèles pour Q1 : VI intra à 3 modalités : première question, premier contraste Tester ce premier contraste revient donc encore une fois à tester la moyenne de W 1 contre 0 (test T pour échantillon unique) Avec :

13 Comparaison de modèles pour Q1 : MC : MA : SCE C = SCE A = Le contraste opposant la condition rien avec les deux autres est donc tendanciel, F(1,5) = 5.52, p <.07, PRE =.52 VI intra à 3 modalités : première question, premier contraste

14 Comme pour tous modèles simples, on peut tester b 0 contre 0 en utilisant un test t pour échantillon unique : VI intra à 3 modalités : première question, premier contraste Le contraste opposant la condition rien avec les deux autres est donc tendanciel, t(5) = 2.35, p <.07, PRE =.52 Aparté : quand ddl effet = 1 => F = t 2 = = 5.52

15 15 VI intra à 3 modalités : Flanker effect ( Fenske et Eastwood, 2003 ) Rien Compatible Incompatible Seconde question : Les temps de réponse sont-ils plus lents avec un « flanker » incompatible quavec un « flanker » compatible ? Là encore, utilisation dun contraste mais cette fois pour opposer les deux dernières conditions. Soit : 01

16 Comparaison de modèles pour Q2 : MC : MA : SCE C = SCE A = Le contraste opposant les conditions Comp et Inc est donc significatif, F(1,5) = 8.67, p <.04, PRE =.63 VI intra à 3 modalités : seconde question, second contraste

17 Problème : la formule devait être appliquée pour retrouver le test omnibus MC : MA : SCE C = SCE A = 5542 VI intra à 3 modalités : test omnibus Recalculons les contrastes, que nous appellerons W1 et W2, mais en utilisant la formule ci-dessus. Ceci nous donne : MC : MA : SCE C = SCE A = Pour le test de W1 : Pour le test de W2 :

18 VI intra à 3 modalités : test omnibus Pour le test omnibus, il nous suffit dadditionner les SC et ddl des 2 contrastes :

19 VI intra à 3 modalités : une raison pour éviter de tester des effets à plus d1 ddl en intra ! Exemple de comparaison de modèles pour un test à plus d1 ddl en inter (k = 3) MA : MC : Le terme derreur utilisé pour le test de leffet omnibus sera le même que celui que nous aurions utilisé pour les tests à 1 ddl => SCE A Exemple de test à plus d1 ddl en intra (k = 3) Le terme derreur utilisé pour le test de leffet omnibus dune variable intra est (potentiellement) un composé de deux termes derreur totalement différents (ici lun est plus de deux fois plus grand que lautre) (note : pas de test vraiment efficace pour voir si cette différence est trop importante) MA : SCE A2 = 5542 MA : SCE A1 = 12947et SCE omnibus = SCE A1 + SCE A2

20 20 Test dun modèle théorique avec facteurs catégoriels k > 3 Nous avons parfois une hypothèse très précise sur ce que nous attendons Exemple de prédiction avec k = 4 : 1)Trouver le contraste du modèle théorique 2)Trouver des contrastes pour tester ce qui nest pas expliqué par le modèle théorique, ce que lon appelle le résidu ou la variance résiduelle 3)Montrer que le modèle théorique est significatif MAIS pas le(s) résidu(s)

21 21 1) Contraste du modèle théorique Placer des poids correspondant aux « hauteurs » prévues pour chaque condition Ensuite, faire de ces poids un code de contraste (centrer) : Pds TPds TAPds TVPds TVAMOY – 2 = – 2 = 0 2 – 2 = 0 3 – 2 = 1 Nous utiliserons donc un contraste appelé « Mod » du type : - 1, 0, 0, 1 Prédictions Résultats observés

22 22 2) Contrastes du résidu Trouver deux contrastes orthogonaux avec le modèle : Vérification de lorthogonalité deux à deux des contrastes : Mod * Res1 : (-1 * 0) + (0 * -1) + (0 * 1) + (1 * 0) = 0 Mod * Res2 : (-1 * -1) + (0 * 1) + (0 * 1) + (1 * -1) = 0 Res1 * Res2 : (0 * -1) + (-1 * 1) + (1 * 1) + (0 * -1) = 0 Il sagit donc dune famille de contrastes orthogonaux, nous pouvons tester le modèle : TTATVTVA Mod001 Res1010 Res211 (adresse pour trouver des contrastes orthogonaux :

23 23 3a) Test du modèle Test du modèle théorique => simplement le test du contraste lui correspondant : MA : MC : b 1 = est significatif, le changement dattitude est donc plus fort dans la condition Texte seul (M = 34.95) que dans la condition Texte + Audio + Vidéo (M = 58.43), t(16) = 3.8, p <.02. Ce contraste seul ne nous en dit pas plus

24 24 3b) Test du résidu 3b) Test du résidu => nous allons mettre ensemble tout ce qui nest pas le modèle théorique : MA : MC : Pour une fois, le logiciel ne fera pas tout seul la comparaison de modèles qui nous intéresse. Comment faire ? Nous allons faire les deux modèles (MA et MC), lun après lautre : => SCE A => SCE C


Télécharger ppt "1 Dominique Muller Laboratoire Inter-universitaire de Psychologie Cours 4 Bureau : 238 Tel : 04 76 82 58 90"

Présentations similaires


Annonces Google