Objectifs du chapitre 5: Plans corrélationnels distinguer les plans corrélationnels des plans expérimentaux et quasi- expérimentaux distinguer les types de plan corrélationnel expliquer ce qu’est une relation causale

Définition d’étude corrélationnelle recherche où 2 ou plusieurs variables sont observées ou mesurées (dans leur variation naturelle) sans intervention ni contrôle afin d’identifier la valeur de leur(s) relation(s) expérimental

Attention!!! Un plan corrélationnel ne donne pas forcément lieu à une analyse avec des coefficients de corrélation

Questions de recherche en psychologie existence de x caractéristiques de x composition de x relation entre x et y différence(s) entre le groupe x et le groupe y x cause-t-il y? x cause-t-il y mieux que z sous quelles conditions x cause-t-il y mieux que z? études descriptives

Différence entre plans expérimentaux, les plans quasi-expérimentaux conditions expérimentales manipulées et contrôlées répartition aléatoire ou non des sujets aux conditions (groupes) plans corrélationnels variables mesurées peuvent être des groupes

Notion particulière (1) corrélation  interaction relation entre 2 variables interaction statistique: les effets sur une variable dépendante d’une variable indépendante causale ne sont pas les mêmes en fonction (des niveaux) d’une autre variable indépendante causale

Notion particulière (2) 2 sortes de contrôle contrôle expérimental: action planifiée pour annihiler un effet ou le répartir dans toutes les conditions contrôle statistique: calcul pour soutirer des relations (corrélations, covariances) d’une relation multivariée

Qu’est-ce qu’une relation causale? si la définition d’une variable identifie des conditions, pour être une cause, cette variable doit produire un effet par sa présence, effet inexistant quand elle est absente être la seule variable responsable de l’effet dans la situation se produire avant l’effet

Types de relation entre des concepts produisant des corrélations (1) B a) Corrélation simple A B c) causalité inverse A B C d) variable confondue A B L b) variable latente commune

Types de relation entre des concepts produisant des corrélations (2) B e) causalité simple A B a) Corrélation simple A B f) causalité réciproque B A M1 M2 h) interaction A B M g) variable médiatrice

Raisons pour utiliser des plans corrélationnels éthique pratique économique (coût) garantir la validité externe explorer la validité psychométrique

Types d’études corrélationnelles descriptive (exploratoire) multi-corrélationnelle analyse de la structure factorielle analyse de fonction discriminant des groupes confirmatoire

L’analyse factorielle comme exploration des matrices de variance-covariance N.B.: les matrices de variance-covariance sont issues d’un plan corrélationnel

McBride-Chang (1995)

L’analyse factorielle confirmatoire comme modélisation des matrices de variance-covariance

McBride-Chang 1995

Ge, D. , Sun, L. , Zhou, C. , Qian, Y. , Zhang, L. , & Medina, A Ge, D., Sun, L., Zhou, C., Qian, Y., Zhang, L., & Medina, A. (2017). Exploring the risk factors of suicidal ideation among the seniors in Shandong, China: A path analysis. Journal Of Affective Disorders, 207393-397. doi:10.1016/j.jad.2016.09.031

D’autres types d’études corrélationnelles ex post facto longitudinale transversale âge

Avantages et inconvénients des plans corrélationnels déceler des relations validation de théorie validité externe validité psychométrique Inconvénients conditions non manipulées conditions non contrôlées différences entre les groupes non réparties aléatoirement

Situations où il est avantageux d’utiliser des plans corrélationnels cadre théorique variables non manipulables séquence temporelle