Variables et Méthodes en Études Quantitatives

Études Quantitatives

• Un échantillon dans une étude quantitative est un grand nombre de cas représentatifs.
• La collecte de données est structurée, l'analyse est statistique.
• Le résultat permet une ligne d'action définitive.

Variables Quantitatives

• Les modalités ont des valeurs numériques.
• Exemples : température, taille, revenu, nombre d'enfants.
• Variables discrètes : nombre limité de valeurs.
• Variables continues (ou de ratio) : nombre illimité de valeurs. Exemple : l'âge.

Niveaux de Mesure des Variables Quantitatives

• Échelle d'intervalles (ou continue) : représente la différence et l'ordre entre les sujets. Les distances entre les valeurs ont un sens. Le zéro est arbitraire.

Outils Descriptifs pour les Variables Quantitatives

• Moyenne : centre de gravité des valeurs.
• Médiane : valeur qui sépare les groupes en deux effectifs égaux.
• Mode : valeur la plus fréquente.
• Écart-type : racine de la variance.
• Variance : dispersion des valeurs autour de la moyenne.
• Étendue : différence entre les valeurs maximale et minimale.

Corrélation

• Mesure la relation linéaire entre deux variables.

• Le coefficient de corrélation linéaire (Pearson) mesure l'intensité de la relation entre deux variables quantitatives.

• Valeur entre -1 et +1.

• Faible : entre -0,3 et +0,3.

• Moyenne : entre -0,6 et -0,3 ou +0,3 et +0,6.

• Forte : supérieure à +0,6 ou inférieure à -0,6.

• Corrélation positive : lorsque les valeurs des deux variables augmentent ensemble, ou si des valeurs plus basses des deux variables tendent à aller ensemble.

• Corrélation négative : lorsque les valeurs des deux variables varient en sens inverse.

• Pas de corrélation : les données sont éparpillées.

• Pas de causalité entre corrélation et causalité (exemple : pluie et parapluie).

Hypothèses

• Hypothèse nulle (H0) : il n'y a pas de différence entre les groupes.
• Hypothèse alternative (H1) : il y a une différence entre les groupes.

Distributions

• Unimodale, bimodale, plurimodale : descriptif des formes d'effectifs.

Test T et ANOVA

• Test T : utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes.

• ANOVA : utilisé pour comparer les moyennes de plus de deux groupes.

• ANOVA : trois types de variation – totale, intergroupe, intragroupe.

• S'il y a un F supérieur à 1, il indique des écarts intergroupes importants. F=2 signifie deux fois plus d'écarts intergroupe que d'écarts intragroupes.