De l'ère des tables à l'ère informatique : faire de Vinférence sans x2, sans T et sans F ? - article ; n°3 ; vol.90, pg 381-401

Bert

Description

L'année psychologique - Année 1990 - Volume 90 - Numéro 3 - Pages 381-401
Résumé
On propose, dans l'étape inférentielle de l'analyse des données, de prendre comme statistique de test, plutôt que les statistiques inférentielles traditionnelles (χ², T, F), des statistiques utilisées à l'étape descriptive (Φ², écart réduit, η²). Le résultat du test (valeur du seuil) est le même. Mais cette approche apparaît plus naturelle et plus intuitive. Elle rétablit un lien souvent perdu entre la description et l'inférence, et peut ainsi permettre au chercheur un contrôle plus intuitif et plus sûr de sa démarche d'analyse et d'interprétation. On présente brièvement, illustré par une série d'exemples, le logiciel DS3 qui rend cette procédure opérationnelle.
Mots clés : analyse inférentielle des données, informatique, procédures naturelles.
Summary : Front statistical tables to computers : Making ingerences without χ², without T and without F ?
Instead of traditional statistics (χ², T, F) there are distinct advantages in using descriptive statistics (Φ², M/S, η² ) during inferential data analysis. The results (the significant level) are identical. The new inferential procedure presented here however is shown to be more natural and intuitive. In particular, it reinstates what is often a « missing link » between descriptive and inferential steps. As such, it provides a better grasp of the tools used during statistical analysis and data interpretation. A computer program (DS3) and a series of examples are discussed.
Key-words : inferential data analysis, computers, natural procedures.
21 pages
Source : Persée ; Ministère de la jeunesse, de l’éducation nationale et de la recherche, Direction de l’enseignement supérieur, Sous-direction des bibliothèques et de la documentation.

Informations

• Publié par: L-annee-psychologique
• Publié le: 01 janvier 1990
• Nombre de lectures: 31
• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 1 Mo

Extrait

D. Corroyer
Marie-Claude Bert
De l'ère des tables à l'ère informatique : faire de Vinférence sans
x2, sans T et sans F ?
In: L'année psychologique. 1990 vol. 90, n°3. pp. 381-401.
Résumé
On propose, dans l'étape inférentielle de l'analyse des données, de prendre comme statistique de test, plutôt que les statistiques
inférentielles traditionnelles (χ², T, F), des statistiques utilisées à l'étape descriptive (Φ², écart réduit, η²). Le résultat du test
(valeur du seuil) est le même. Mais cette approche apparaît plus naturelle et plus intuitive. Elle rétablit un lien souvent perdu
entre la description et l'inférence, et peut ainsi permettre au chercheur un contrôle plus intuitif et plus sûr de sa démarche
d'analyse et d'interprétation. On présente brièvement, illustré par une série d'exemples, le logiciel DS3 qui rend cette procédure
opérationnelle.
Mots clés : analyse inférentielle des données, informatique, procédures naturelles.
Abstract
Summary : Front statistical tables to computers : Making ingerences without χ², without T and without F ?
Instead of traditional statistics (χ², T, F) there are distinct advantages in using descriptive statistics (Φ², M/S, η² ) during inferential
data analysis. The results (the significant level) are identical. The new inferential procedure presented here however is shown to
be more natural and intuitive. In particular, it reinstates what is often a « missing link » between descriptive and inferential steps.
As such, it provides a better grasp of the tools used during statistical analysis and data interpretation. A computer program (DS3)
and a series of examples are discussed.
Key-words : inferential data analysis, computers, natural procedures.
Citer ce document / Cite this document :
Corroyer D., Bert Marie-Claude. De l'ère des tables à l'ère informatique : faire de Vinférence sans x2, sans T et sans F ?. In:
L'année psychologique. 1990 vol. 90, n°3. pp. 381-401.
doi : 10.3406/psy.1990.29413
http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/psy_0003-5033_1990_num_90_3_29413L'Année Psychologique, 1990, 90, 381-401
NOTE
Laboratoire de Psychologie du Développement
et de l'Education de l'Enfant (LaPsyDEE)
Unité associée au CNRS URA1353
Université Paris V1*
Groupe Mathématiques et Psychologie
Unité associée au CNRS URA1201
Université Paris Vs* *
DE L'ÈRE DES TABLES
A L'ÈRE INFORMATIQUE :
FAIRE DE L'INFÉRENCE SANS X2
SANS T ET SANS F?
par Denis Corroyer* et Marie-Claude Bert**
SUMMARY : From statistical tables to computers : Making inferences
without x2» without T and without F ?
Instead of traditional statistics (%2, T, F) there are distinct advantages
in using descriptive (<&2, M/S, tf) during inferential data
analysis. The results (the significant level) are identical. The new infe
rential procedure presented here however is shown to be more natural and
intuitive. In particular, it reinstates what is often a « missing link »
between descriptive and inferential steps. As such, it provides a better
grasp of the tools used during statistical analysis and data interpretation.
A computer program (DS3) and a series of examples are discussed.
Key-words : inferential data analysis, computers, natural procedures.
INTRODUCTION
L'objectif de cet article est de montrer comment la diffusion
de l'outil informatique permet de revenir, dans la démarche
inférentielle, à des procédures plus proches de l'intuition et
1. 46, rue Saint-Jacques, 75005 Paris.
2. 12, rue Cujas, 75005 Paris. 382 Denis Corroyer et Marie-Claude Bert
d'accéder à une représentation unifiée de la statistique, de la
description à l'inférence. Le principe de la démarche proposée
consiste à prendre comme statistiques de test, plutôt que les
statistiques inférentielles traditionnelles (T de Student, y?,
F de Snedecor. ..), dont l'interprétation exige un raisonnement
formel complexe, les statistiques descriptives usuelles (Ecart
réduit, <ï>2, Rapport de corrélation...), dont le lien avec la question
soumise au test apparaît plus naturel.
Après avoir précisé ce que l'on entend par statistique descrip
tive et statistique inférentielle, nous rappellerons sur un exemple
le principe de la démarche inférentielle, et la forme traditionnelle
de sa mise en œuvre. Nous exposerons ensuite cette autre
démarche en examinant dans quelle mesure elle peut être appli
quée à diverses situations inférentielles. Nous en analyserons les
avantages pour le chercheur dans sa pratique d'analyse et d'inter
prétation des données. Enfin, les outils informatiques qui rendent
dès à présent cette démarche opérationnelle seront présentés.
STATISTIQUES DESCRIPTIVES
ET INFÉRENTIELLES
Une recherche a une visée descriptive lorsque les conclusions
renvoient exclusivement aux données recueillies (recensement,
monographie...) ; elle a une visée inductive lorsque les conclu
sions recherchées vont au-delà de ces données, concernent une
population plus vaste (typiquement le sondage). Au niveau des
procédures, on opposera de même les procédures descriptives,
qui répondent à la visée descriptive, et les d'inférence
statistique conçues pour répondre à la visée inductive.
Les statistiques produites au cours de ces deux étapes, des
criptives et inférentielles, peuvent être distinguées selon un
critère opérationnel clair (Rouanet, Le Roux et Bert, 1987) :
— une statistique descriptive est caractérisée par le fait
qu'elle peut être obtenue à partir de la seule distribution des
fréquences. Sa valeur ne dépend donc pas des effectifs à partir
desquels ont été calculées ces fréquences ; en particulier, elle ne
dépend pas de l'effectif total, donc de la taille des données. Ainsi
pour le calcul de la moyenne, seule la connaissance de la distr
ibution de fréquences est nécessaire. Si les notes observées sont Statistiques descriptives et inférenlielles 383
8, 10, 11, 13, il suffît de savoir que 1/4 des sujets ont eu 8, 1/2
ont eu 10, 1/8 ont eu 11, 1/8 ont eu 13, quels que soient les
effectifs à partir desquels ont été calculées ces fréquences (l'ef
fectif total pouvant être aussi bien 8, 16 ou 400...). Il en est de
même pour l'écart type, par exemple ;
— une statistique inférentielle, par contre, dépend expressé
ment de la taille des données (ainsi les statistiques de test clas
siques, T de Student, ^2, F de Snedecor...).
L'EXEMPLE DE STUDENT
Considérons le protocole suivant (cf. tableau I) adapté du
« vénérable exemple de Student » (Student, 1908).
Tableau I. — Gains en temps de sommeil (exprimés en
heures et dixièmes d'heures) de 10 sujets soumis à un
traitement
Increase in sleep duration (expressed in hours and tenths
of hours) for 10 subjects given a treatment
TEMPS
501 1.2
502 2.4
503 1.3
1.3 504
505 0.0
506 1.0
507 1.8
0.8 508
509 4.6
510 1.4
ANALYSE DESCRIPTIVE
Pour décrire ce groupe d'observations, il est possible de
calculer la valeur de différentes statistiques :
— la moyenne des gains de sommeil (m = 1,58) est légèr
ement supérieure à une heure et trente minutes. Si l'on considère
l'écart à la valeur de référence fj. (ici y. = 0, correspondant à
l'absence de gain de sommeil) cet écart m — [i = m — 0 = 1,58
constitue un premier indicateur de l'effet du traitement ; 384 Denis Corroyer et Marie-Claude Berl
— l'écart type (s = 1,17) mesure la dispersion8 de ces gains ;
7"**
— l'écart réduit, ER = (er = ~-= = -f qui
1,35J
prend en compte cette dispersion en exprimant l'écart de M à
la valeur de référence \i, non plus dans l'unité d'origine mais en
nombre d'écarts types : le gain moyen de sommeil se situe à
1,35 écart type au-dessus de la valeur de référence, ce qui peut
être considéré comme important.
D'un point de vue descriptif (pour ces 10 sujets) on conclut
à un effet du traitement important4.
ANALYSE INFÉRENTIELLE : PROCÉDURE TRADITIONNELLE
Peut-on induire de ces résultats qu'il existe un effet du tra
itement au niveau de la population parente, ensemble des indi
vidus susceptibles de recevoir le traitement, ou plus précisément
que la moyenne des gai