Hypothèse statistique
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Vous avez de À la différence du data mining, les méthodes de statistiques classiques exigent de se fixer une hypothèse de façon préalable à tout travail. Cet article présente cette notion d’hypothèse et en donne quelques exemples.
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[modifier] Hypothèse générale
L’hypothèse est une explication anticipée, une affirmation provisoire qui décrit ou explique un phénomène. Elle est une prédiction consistant à mettre en relation une variable et un comportement. Elle s’exprimera toujours sous la forme « telle variable a tel effet sur tel comportement ». Cette prédiction peut naître soit de l’observation, soit de données précédemment recueillies, soit d’une théorie qu’elle va tenter de valider.Elle s’exprimera alors sous la forme suivante : « si telle théorie est juste dans telle situation il se produira tel phénomène ». L’hypothèse générale comprend une variable indépendante (VI) et une variable dépendante (VD). Elle peut avoir plusieurs opérationnalisations, elle peut donc renvoyer à plusieurs hypothèses opérationnelles. Elle est précise et non ambiguë.Une bonne hypothèse est une prédiction précise qui peut être opérationnelle et de façon simple. Une hypothèse ne peut prédire une conséquence et son contraire. Une prédiction non réfutable ne saurait être une hypothèse scientifique. Avec Popper, il faut rappeler que la réfutabilité est la qualité de toutes hypothèse scientifique.
[modifier] Hypothèse opérationnelle
L’hypothèse opérationnelle précise l’hypothèse générale. Elle se présente comme l’exemple concret d’application de l’hypothèse générale. Reprend le même schéma mais en précisant les variables et les comportements qui seront étudiés dans l'expérience. L'hypothèse opérationnelle consiste donc à prédire l'effet du ou des facteurs (variables indépendantes) manipulé(s) dans l'expérience sur le ou les indicateurs (variables dépendantes) du comportement étudié par le chercheur.La qualité principale d’une hypothèse générale est de pouvoir être opérationnalisée. Des hypothèses trop vagues ou trop générales ne pourront évidemment pas générer des hypothèses opérationnelles. Seules les hypothèses ayant des implications concrètes pouvant être l’objet d’observations pourront être retenues.Pour renforcer des hypothèses opérationnelles, il faut prendre des décisions. Ces décisions reviennent à donner une forme concrète avec force de l’hypothèse. On dit qu’il s’agit d’opérationnaliser les éléments théoriques. Pour cela il faut introduire la VI, la VD et une prédiction.
Ex. : l’avancée en âge influence les performances mnésiques.
o Les personnes de plus de 50 ans ont de moins bonnes performances à un test de rappel libre (mémorisation de 10 mots) que les personnes de moins de 50. o Les personnes se situant dans la classe d’âge 50-70 ans ont de moins bonnes performances à une tâche de rappel d’informations spatiales (placer des points de repères sur une carte) que les personnes se situant dans la classe d’âge 20-40 ans.
Les voitures françaises sont moins chères que les voitures allemandes
o Les Citroën sont moins chères que les BMW o Les Peugeot sont moins chères que les Mercedes
[modifier] Hypothèse statistique
Les hypothèses statistiques décrivent le modèle mathématique permettant de procéder aux inférences.
Exemple de différences entre les formes d’hypothèses:
Hypothèse générale : la familiarité des mots facilite l’identification des mots.
Hypothèse opérationnelle : le seuil d’identification des mots fréquents est inférieur au seuil d’identification des mots rares.
Hypothèse statistique : dans la mesure où le chercheur veut généraliser le résultat obtenu sur un échantillon représentatif, il va tester une hypothèse statistique dite hypothèse nulle.
[modifier] Variable indépendante
La variable indépendante est celle qui est manipulée par le chercheur, elle est dite indépendante parce qu’elle ne dépend pas du sujet. Elle est à l’origine du phénomène étudié : c’est la cause du phénomène d’étude. Elle est manipulée par le chercheur dans le but d’analyser son effet sur un indicateur du comportement étudié.
[modifier] Variable dépendante
Au sens strict, la variable dépendante est la variable qui varie selon la modalité de la variable indépendante. C’est elle dont les variations sont prévues par le chercheur qui établit une relation causale entre les variations de la variable indépendante et celle de la variable dépendante.
La relation entre VI et VD peut être schématisée comme suit : VI > VD.
[modifier] Variable parasite
Le but de l’expérimentateur est de faire la preuve sans ambiguïté de l’effet de telle VI sur telle variable dépendante. Pour ce faire, il s’agirait d’avoir des groupes de sujets équivalents en tous points hormis les différences induites par les modalités de la variable indépendante. En d’autres termes, il faudrait manipuler une variable indépendante et maîtriser toutes les autres. Les variables indépendantes à maîtriser ou variable parasites (VP) sont très nombreuses et souvent inconnues. Ainsi on essaie de contrôler les variables parasites dont le chercheur sait ou présume l’effet sur la variable dépendante. Les variables parasites fréquemment contrôlées sont : - Les caractéristiques du sujets : le sexe, l’âge, appartenance religieuse, politique ou culturelle. - Variable « expérimentateur » : lorsque plusieurs expérimentateurs recueillent des données, lorsque le sujet fait plusieurs tâches ou plus généralement appartient à plusieurs groupes expérimentaux. Ex. : si je m’intéresse aux performances dans différents tests de mémoire, il est important de conserver le même ordre de passage pour tous les sujets.
Comment éliminer les effets des variables parasites ? Les variables parasites contrôlées s’appellent variables contrôles. Toutefois, toutes les variables parasites ne peuvent être contrôlées. On peut, par exemple, maintenir son effet constant sur la variable dépendante c’est-à-dire en considérant qu’une seule de ses modalités.
Ex. : si le sexe a un effet sur la performance mnésique à des tests spatiaux, ne prendre que des groupes homogènes, soit uniquement des hommes, soit uniquement des femmes.
