Introduction à l’analyse quantitative · Qu’est-ce que le Centre d’excellence? Savoir Rassembler les gens et le savoir afin de promouvoir la meilleure santé mentale et le

Introduction à l’analyse quantitative

Vue d’ensemble du webinaire Le webinaire sera enregistré.

Les diapositives et tous les autres documents seront envoyés aux participants après la séance.

La séance durera environ 45 minutes.

Les participants peuvent taper leurs questions et leurs commentaires.

Qu’est-ce que le Centre d’excellence?

Savoir

Rassembler les gens et le savoir afin de promouvoir la meilleure santé mentale et le

bienêtre pour chaque enfant et chaque adolescentCapacité Partenariats

Fournir un continuum complet de services efficaces et accessibles aux enfants et aux adolescents en matière de santé mentale

Le présent webinaire Animatrices

• Orsolya Vaska, Centre d’excellence• Mylan Ly, Centre d’excellence

Survol du contenu• Introduction et préparation à l’analyse• Statistique descriptive et statistique

inférentielle• Tests paramétriques et non

paramétriques

Introduction

Données et analyse quantitatives

Les données quantitatives se présentent sous forme numérique.

Exemples :• réponses données en fonction d’une échelle

d’évaluation;• résultats à un test standardisé;• fréquence, durée ou longueur de quelque chose.

Pour procéder à une analyse quantitative, il faut que les données soient numériques.

Préparation des données Vérifier l’exactitude des données Encoder les données Saisir les données Nettoyer les données/vérifier que les

données ont été bien saisies Modifier les données

Exemple d’un fichier de données (Excel de Microsoft)

Exemple d’un fichier de données (SPSS)

(si vous avez des questions concernant la version française du logiciel SPSS, écrivez au Centre d’excellence à [email protected])

Échelles de mesure Échelle nominale (catégorisation)

• Classes sans ordre particulier Échelle ordinale

• Classes suivant un ordre particulier, mais les rangs ne sont pas divisés également

Échelle d’intervalle• Réponses classées selon un ordre particulier; écarts

égaux Échelle de rapport

• L’échelle de mesure de la variable possède un zéro absolu

Analyse des données

Statistique descriptive et inférentielle

Statistique descriptive : décrit ce que les données représentent• Distribution statistique, mesures de la tendance

centrale, mesures de dispersion Statistique inférentielle : permet de tirer des

conclusions au sujet d’une population en se fondant sur les données se rapportant à l’échantillon étudié

Statistique descriptive : distribution

Distribution de fréquence

Énumération de toutes les valeurs ou regroupement des données par catégories

Nombres ou pourcentages

Statistique descriptive : tendance centrale

Moyenne (moyenne des données)

Médiane (donnée du milieu)

Mode (donnée la plus fréquente)

Statistique descriptive : dispersion Étendue

• Dispersion des valeurs : différence entre la valeur la plus élevée et la moins élevée

Écart-type• Dispersion des valeurs : distance par rapport

à la moyenne Variance

• Fournit les mêmes renseignements que l’écart-type, mais présentés dans une unité de mesure autre que celle des données brutes

Statistique inférentielle

Image trouvée sur la page www.sarkisian.net/sc705/index.html. Source originale inconnue.

Tests paramétriqueset non paramétriques

Tests paramétriques• Distribution des données : normale• Taille de l’échantillon : large• Types d’échelle de mesure : d’intervalle ou de rapport

Tests non paramétriques• Distribution des données : inhabituelle• Taille de l’échantillon : petit• Types d’échelle de mesure : nominale ou ordinale

Survol : test t1. Test t pour échantillons indépendants2. Test t pour échantillons appariés

• Définition• Excel• SPSS (pour toute question concernant la version française du logiciel

SPSS, écrivez au Centre d’excellence à [email protected])

Test t pour échantillons indépendants

Test t pour échantillons indépendants

• Deux échantillons indépendants l’un de l’autre• Test pour déterminer la différence entre la

moyenne de deux échantillons• Taille de l’échantillon devrait être inférieure

à 30

Exemple : test t pour échantillons indépendants

Supposons que des adolescents atteints d’un trouble d’anxiété généralisé sont assignés de façon aléatoire à un groupe témoin ou à un groupe de traitement.

Les participants du groupe témoin reçoivent à lire un livre de croissance personnelle et ceux du groupe de traitement ont droit à 12 séances de thérapie cognitivocomportementale qui devrait diminuer leur anxiété.

Au bout de trois mois, on utilise le test t à deux échantillons pour comparer le niveau d’anxiété des deux groupes. Chaque participant est évalué une fois et fait partie d’un seul groupe.

Test t pour échantillons indépendants dans Excel

Installer Macros complémentaires : Outils Macros complémentaires Utilitaire d’analyse OK


Dans Excel : Outils Utilitaire d’analyse Test d’égalité des espérances : deux observations de variances différentes OK


1. Cliquer sur l’icône de la feuille de calcul dans la boîte de la variable 1

2. Mettre la première colonne en surbrillance (ne pas inclure le nom du traitement)

3. Cliquer de nouveau sur l’icône de la feuille de calcul

4. Répéter les étapes précédentes pour la variable 2 en mettant la deuxième colonne en surbrillance OK


Résultats : examiner les deux moyennes et la signification (valeur p)


Interprétation des résultatsMoyenne des résultats (anxiété)

du groupe témoin = 24,4Moyenne des résultats (anxiété) du groupe de

traitement = 17,5Valeur p = 0,0001 (ou < 0,05)

Les résultats révèlent que le taux moyen d’anxiété était beaucoup moins élevé chez les participants du groupe de traitement bénéficiant de la thérapie cognitivocomportementale.

Test t pour échantillons indépendants dans SPSS

Les données tirées du même exemple sont traitées de façon différente dans la base de données SPSS.

Tous les résultats sont dans la première colonne, la seconde indiquant à quel groupe appartient le participant ayant obtenu ce résultat. (c.-à-d. 1 = groupe témoin; 2 = groupe de traitement)

* (pour toute question concernant la version française du logiciel SPSS, écrivez au Centre d’excellence à [email protected])


Pour attribuer un code à chaque groupe : Variable View Values


Dans SPSS : Analyze Compare Means Independent-Samples T Test

Une boîte de dialogue s’affichera. Sélectionner la variable dépendante (Anxiety Scores) et déplacer vers la case Test Variable(s)

Sélectionner la variable indépendante (Group) et déplacer vers la case Grouping Variable


Cliquer sur Define Groups pour attribuer un code aux groupes qui seront comparés

Continue OK


Résultat du traitement des données dans SPSS

Sig. (bilatérale) correspond à la valeur p

Test t pour échantillons appariés Test t pour échantillons appariés

• Il existe un lien entre les échantillons.• Le test t permet de comparer la moyenne de

deux populations.• Par exemple : l’échantillon a été testé deux

fois (avant-après)• La taille de l’échantillon devrait être inférieure

à 30.

Exemple : test t pour échantillons appariés

Dans une étude sur le trouble d’anxiété généralisé, tous les adolescents ayant fait l’objet d’un tel diagnostic sont évalués avant l’intervention en thérapie cognitivocomportementale et après celle-ci.

Test t pour échantillons appariésdans Excel

Dans Excel : Outils Utilitaire d’analyse Test d’égalité des espérances : observations pairées


1. Cliquer sur l’icône de la feuille de calcul dans la boîte de la variable 1

2. Mettre les résultats de la première colonne (résultats avant l’intervention) en surbrillance

3. Cliquer de nouveau sur l’icône de la feuille de calcul

4. Répéter les étapes précédentes pour la variable 2 en mettant la deuxième colonne (résultats avant l’intervention) en surbrillance


Résultats : examiner les moyennes et la signification (valeur p)


Interprétation des résultatsMoyenne des résultats avant l’intervention = 39,6Moyenne des résultats après l’intervention = 28,6Valeur p = 0,004 (ou < 0,05)

Les résultats révèlent que le taux moyen d’anxiété était beaucoup moins élevé chez les participants APRÈS la thérapie cognitivocomportementale qu’AVANT celle-ci.

Test t pour échantillons appariésdans SPSS

Dans SPSS : Analyze Compare Means Paired-Samples T Test

* (pour toute question concernant la version française du logiciel SPSS, écrivez au Centre d’excellence à [email protected])


Sélectionner les variables qui seront comparées et cliquer sur la flèche pour qu’elles soient déplacées dans la case Paired Variables OK


Résultat du traitement des données dans SPSS Sig. (bilatérale) correspond à la valeur p

Test du khi carré de Pearson Test non paramétrique

Test d’ajustement• Une variable

Test d’indépendance• Deux variables et plus

X2

Tableau de corrélation (exemple)A suivi le traitement intégralement

N’a pas suivi le traitement intégralement

Total

Femme 18 2 20

Homme 10 10 20

Total 28 12 40

Calcul du khi carré

Valeur attendue = total ligne * total colonne / total valeur observée

Calcul du khi carré (suite)

Inconvénients relatifs au khi carré Taille de l’échantillon devrait être supérieure à 20

Valeur minimale attendue

Bilatéral

Ne permet pas de mesurer la force d’une corrélation

Ne peut servir à analyser des observations multiples

Calcul du khi carré (Excelde Microsoft)

Formule utilisée pour le test d’indépendance du khi carré :

=TEST.KHIDEUX(plage_réelle;plage_attendue)

Calcul du khi carré (Excelde Microsoft) – suite

Calcul du khi carré (Excelde Microsoft) – suite

Résultat du calcul (en surbrillance) = valeur p

Calcul du khi carré (SPSS)

Analyze Descriptive Statistics Crosstabs…

Calcul du khi carré (SPSS) – suite



Webinaires connexes Prochain webinaire

• Le chemin de la collecte de données (1er mars)

Webinaires à venir• Analyser les mesures multiples (7 avril) • Introduction à l’analyse qualitative (à déterminer)

Webinaire archivé• Types d’évaluation pour de petits échantillons

Questions?

Orsolya VaskaCentre d’excellence

613-737-7600, poste 3446

[email protected]

Mylan LyCentre d’excellence

613-737-7600, poste 3329

[email protected]

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