UOH - Psychométrie et Statistique en L2 - Comprendre
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Comprendre

Ce cours est organisé autour de quatre « Grandes Leçons ». Chaque grande leçon est elle-même composée d'une série d'articles d'une ou plusieurs pages, et se conclut par un QCM d'auto-évaluation.

GL1 Psychometrie Moyennes Liaisons

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  • Statistique inférentielle et psychométrie appliquée  ( 11 items )

    Cette grande leçon introduit la statistique inférentielle et la psychométrie appliquée, ceci dans la  perspective de permettre aux étudiants de comprendre les enjeux épistémologiques, scientifiques et techniques de ces matières. Ces enjeux comprennent en particulier la mise au point de méthodes objectives pour l’étude de la variabilité induite expérimentalement ou observée en condition naturelle.

    Cette leçon est essentielle pour comprendre les suivantes car tous les concepts de base de la statistique inférentielle y sont expliqués.

  • Psychométrie : théorie et applications  ( 7 items )

    Le titre développé de cette grande leçon est « Du qualitatif au quantitatif : théorie et applications ». Cette grande leçon consacrée à la psychométrie approfondit la problématique de la mesure en psychologie selon deux perspectives. D’une part, il s’agit d’expliciter la construction d’un observable comme le processus
    de composition d’applications, processus qui permet de transcrire des énoncés qualitatifs en énoncés quantitatifs. D’autre part, il s’agit de montrer comment l’utilisation des prévisions qu’il est possible de dériver statistiquement à partir des « sorties » de l’observation psychotechnique étaye l’intervention du psychologue dans des problématiques de dépistage, de sélection et de conseil.

  • Statistiques : Comparer des moyennes  ( 8 items )

    Cette grande leçon introduit les principales stratégies permettant de comparer des moyennes par rapport à une valeur de référence ou des moyennes entre elles. Le test de student est étudié en détail, ainsi que l'ANOVA à un facteur. On introduit les concepts de comparaisons planifiées et tests-post-hoc.

  • Statistique : Tester l'association de variables  ( 9 items )

    Cette grande leçon présente, sous l'angle de la statistique inférentielle, les principales méthodes pour tester l'existence d'une association entre variables : corrélations de variables numériques (r de Pearson) ordinales (Rho de Spearman, Tau de Kendal), ou nominales (Chi-deux et Phi). Après un rappel de la régression linéaire simple, on iontoduit la corrélation partielle. Finalement, cinq articles sont consacrés à la corrélation multiple.

     

Citation

In science the validity of measures deserves just as serious reflection and debate as does the explanatory adequacy of theories.
  Krause (2012).
 

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