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Sauter à un chapitre clé
- Dans cette explication, tu auras une introduction à la façon dont les données quantitatives sont présentées et affichées en psychologie.
- Ensuite, nous passerons en revue les données présentées dans le cadre d'une analyse quantitative.
- L'explication portera sur la représentation visuelle des données quantitatives et la représentation graphique des données quantitatives.
- Enfin, nous examinerons un exemple réel de la façon dont ces présentations visuelles et graphiques des données sont utilisées et interprétées.
Présentation et affichage des données quantitatives : Psychologie
Lorsque nous menons des recherches, nous recueillons généralement des masses de données, certaines utiles et d'autres non. Alors, comment présenter et afficher une recherche qui résume les points clés que les chercheurs veulent que les lecteurs retiennent de leur publication ?
L'une des meilleures façons de se faire une idée réelle des données est de les présenter sous forme de tableaux et de graphiques. Les chercheurs procèdent généralement ainsi lorsqu'ils étudient les statistiques descriptives et veulent faciliter l'interprétation des résultats obtenus lors de l'analyse déductive.
Il existe de nombreux graphiques différents, tels que les diagrammes à barres, les histogrammes ou les diagrammes de dispersion.
Présentation des données pour l'analyse quantitative
L'analyse quantitative fait référence au type d'analyse qui comprend des données quantitatives, c'est-à-dire des données exprimées numériquement.
Les chercheurs utilisent des outils de présentation des données pour visualiser leurs résultats à la fois dans les statistiques descriptives et dans l'analyse statistique de leurs études.
Les statistiques descriptives sont généralement présentées sous forme de tableaux récapitulatifs. Ces tableaux comprennent un aperçu général de la plupart des variables étudiées.
Les chercheurs peuvent inclure un histogramme pour explorer la distribution des données, mais ces graphiques ne doivent pas nécessairement être inclus dans les rapports. Ils peuvent être inclus dans une annexe, par exemple.
.
Pour la présentation de l'analyse des statistiques inférentielles, on utilise généralement différents graphiques. Pour représenter graphiquement les corrélations, on utilise généralement des diagrammes de dispersion. Les diagrammes en bâtons conviennent pour représenter visuellement les résultats lors de l'étude des différences entre les groupes.
Il est essentiel de garder à l'esprit les niveaux de mesure lorsque l'on trace des variables ; c'est important parce que le type de données influence la façon dont les données doivent être affichées.
Les données nominales, par exemple, ne peuvent pas être représentées dans un nuage de points. Pour ce type de données, un diagramme à barres est une meilleure option.
| Niveau de mesure | Définition | Exemple de variable |
| Nominal | Distingue - il y a des différences, mais elles ne sont pas ordonnées et nous ne pouvons pas mesurer l'ampleur des différences. | Couleur des yeux des participants |
| Ordinaire | Distingue les différences, qui ont un ordre, mais nous ne pouvons pas mesurer l'importance de chaque différence. | Réponse sur une échelle de Likert |
| Intervalle | Il y a un ordre, et les différences entre les chiffres sont mesurables. | Température |
| Rapport | Le rapport est le même que l'intervalle, à la différence qu'il y a un 0 absolu, ce qui signifie que les valeurs de la variable ne peuvent pas descendre en dessous de 0. | Hauteur |
Il est essentiel de se rappeler que les graphiques accompagnent toujours l'interprétation numérique de l'analyse, et que les graphiques ne sont jamais inclus comme unique méthode de présentation des résultats.
Le but des tableaux et des graphiques est d'illustrer ce que les valeurs numériques disent des données brutes.
Présentation visuelle des données quantitatives
Comme tu l'as appris plus tôt dans cette explication, les tableaux sont des présentations visuelles de données en colonnes et en lignes dans lesquelles les nombres sont présentés. Les tableaux les plus courants sont les tableaux de corrélation, les tableaux démographiques ou les tableaux de régression.
Les tableaux fournissent des données de manière résumée et concise, ce qui facilite la compréhension des données. En général, les tableaux comprennent des données telles que la moyenne et l'écart-type.
Selon l'American Psychological Association, un tableau doit comporter des éléments spécifiques.
Chaque tableau doit avoir un numéro. Ainsi, le premier tableau d'un rapport doit être intitulé "Tableau 1", tandis que le septième doit être intitulé "Tableau 7".
Chaque tableau doit présenter un titre décrivant brièvement ce qu'il comprend et représente. Par exemple, le tableau peut être intitulé "Caractéristiques démographiques de l'échantillon".
Chaque colonne et chaque ligne du tableau doit être étiquetée avec le titre approprié. Ces titres doivent ressembler au nom des variables sur lesquelles porte l'étude.
Des exemples de noms de variables seraient l'âge, le sexe, l'éducation, l'appartenance ethnique ou l'emploi.
Un tableau doit comporter une note en bas avec une courte explication du contenu qui ne peut pas être comprise en regardant le tableau seul. Ce texte peut être utilisé pour expliquer les abréviations ou les astérisques.
| Tableau 1 : Tableau résumant l'âge moyen des participants masculins et féminins recrutés dans le cadre de l'étude. | |
|---|---|
| Hommes | 25.78 |
| Femme | 36.21 |
| *notes moyennes écrites à 2 d.p. | |
Présentations graphiques des données quantitatives
Les données quantitatives peuvent également être représentées sous forme de graphiques, qui présentent les données en fonction de deux axes, l'axe des X et l'axe des Y. Les diagrammes de dispersion et les diagrammes en bâtons sont des exemples de graphiques.
Les diagrammes de dispersion sont largement utilisés dans les recherches corrélatives. Un diagramme de dispersion présente les valeurs d'une variable donnée sur l'axe X et les valeurs d'une variable donnée sur l'axe X. De cette façon, chaque paire de valeurs représente un point dans le diagramme de dispersion.
Les diagrammes de dispersion peuvent représenter graphiquement des données de type intervalle et de type ratio.
Conformément aux normes de l'APA pour les tableaux, les diagrammes de dispersion doivent inclure des titres avec les noms des variables et leur mesure. Les graphiques doivent également inclure une brève description de ce qu'ils montrent.
Les diagrammes à barres peuvent représenter des données nominales et ordinales. En général, ces types de données sont présentés sur l'axe des X. Les données relatives aux intervalles et aux ratios sont représentées sur l'axe Y. Les barres d'un diagramme à barres ne se touchent pas.
Lorsque les barres d'un diagramme à barres se touchent, cela signifie que les données sont des intervalles ou des rapports ; il s'agit de données continues. Il s'agit alors d'un histogramme.
Présentation des données dans une recherche quantitative Exemple
Les tableaux sont un moyen parfait pour trouver rapidement des données spécifiques. Disons que tu veux savoir combien de participants ont eu une note semestrielle inférieure à deux points dans la condition d'apprentissage en face à face. En regardant le tableau, il te faudrait quelques secondes pour réaliser qu'il s'agit de 130 participants. Regarder les données brutes prendrait du temps et ne serait pas aussi pratique.
En regardant un nuage de points, tu pourrais facilement repérer que la corrélation entre l'âge et le volume du cerveau chez les hommes est négative, ce qui signifie que plus l'âge augmente, plus le volume du cerveau diminue. C'est une interprétation que l'on ne pourrait pas faire à partir des données brutes mais à partir des résultats de la corrélation.
Bien que la lecture des résultats d'une corrélation soit utile, les chercheurs utilisent des présentations visuelles de la corrélation car elles permettent une interprétation plus complète du résultat.
De même, en ce qui concerne le graphique à barres, d'un seul coup d'œil, tu peux remarquer que le taux d'erreur le plus élevé concernait la condition dans laquelle l'asynchronisme prenait 8,3 ms. Si l'on ne t'avait fourni que le pourcentage d'erreurs pour chaque condition, il t'aurait fallu un peu plus de temps pour déterminer quelle condition comporte le plus grand nombre d'erreurs.
C'est ainsi que les graphiques et les tableaux sont utilisés et interprétés dans la recherche psychologique.
Présentation des données quantitatives - Points clés à retenir
- Les graphiques et les tableaux fournissent des résumés des statistiques descriptives et lorsque les analyses inférentielles sont effectuées.
- La présentation et l'affichage de la psychologie des données quantitatives doivent permettre aux lecteurs de visualiser et de mieux comprendre les résultats.
- La présentation graphique des données quantitatives comprend les diagrammes à barres, les histogrammes, les tableaux et les diagrammes de dispersion.
- Le type de présentation visuelle des données quantitatives utilisé dépend du type de données recueillies.
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Questions fréquemment posées en Présentation des données quantitatives
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