30 grandes notions de statistique descriptive en psychologie

Auteur(s) :

Guéguen, Nicolas (1964-....) Découvrir l'auteur

Résumé

Synthèse de la discipline avec pour chaque notion les principes essentiels, la démarche de traitement des données, les méthodes de calcul et les applications. ©Electre 2016

Éditeur(s)
- Dunod
Date
- DL 2016
Notes
- Bibliogr. et webliogr. p. 127-129. Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (X-138 p.) : ill. ; 22 cm
Collections
- Psycho sup (Paris)
Sujet(s)
- Psychométrie
ISBN
- 978-2-10-074751-1
Indice
- 15.2 Psychologie et mathématiques, psychologie et statistiques
Quatrième de couverture
- 30 grandes notions de statistique descriptive en psychologie
  En psychologie, comme dans de nombreuses autres disciplines scientifiques, il n'y a pas d'instrument à partir duquel on peut tout mesurer. En effet, la complexité des faits psychologiques ne saurait s'appréhender par le biais d'un ou de quelques instruments de mesure et d'une ou de quelques conditions de prélèvement.
  Conçu pour aller à l'essentiel, réviser ses cours ou simplement disposer d'un aperçu rapide sur un ou plusieurs concepts de la statistique descriptive, cet ouvrage propose un éventail des méthodes graphiques et numériques qui permettent de présenter les données recueillies, sous une forme lisible, synthétique, et surtout signifiante.
  
  Mesurer en psychologie
  
  Décrire et résumer des données
  
  Échantillon et population
  
  La loi normale et ses applications
  
  L'inférence de populations et d'échantillons
Tables des matières
- - 30 grandes notions de statistique descriptive en psychologie
  - Nicolas Guéguen
  - Dunod
  - Introduction1
  - Chapitre 1 Mesurer en psychologie3
  - 1. La mesure en statistique 5
  - 1.1 Principes5
  - 1.2 Bien évaluer6
  - 2. Les variables nominales 7
  - 2.1 Principe7
  - 2.2 Exemples7
  - 3. Les variables ordinales 9
  - 3.1 Principe9
  - 3.2 Exemples9
  - 3.3 Le cas des rangs11
  - 3.4 Exemples11
  - 4. Les variables d'intervalles 12
  - 4.1 Principe12
  - 4.2 Exemples12
  - 5. Imagination et variables 15
  - 5.1 Exemples de réponses par représentation15
  - 5.2 Étrange instrument de mesure17
  - 5.3 Imagination sans limite18
  - 5.4 Les variables de l'un ne sont pas les variables de l'autre19
  - 5.5 Variables et nouvelles technologies20
  - 6. Les changements d'échelles 21
  - 6.1 Principe21
  - 6.2 Exemple21
  - Chapitre 2 Décrire et résumer des données25
  - 1. Résumer une variable nominale : la notion de mode 27
  - 1.1 Principe27
  - 1.2 Exemple27
  - 2. Médiane et quartile : le saucissonnage d'une distribution de données 29
  - 2.1 Principe29
  - 2.2 Méthode de détermination de la médiane30
  - 2.4 Méthode de détermination des quartiles31
  - 2.5 Exemple32
  - 3. Moyenne, variance et écart-type : résumé d'une variable d'intervalles 37
  - 3.1 Principe37
  - 3.2 Méthode37
  - 3.3 Exemple38
  - 4. Résumer l'allure d'une distribution de données d'intervalles 41
  - 4.1 Principe41
  - 4.2 Le coefficient de variation : comparer des dispersions entre elles42
  - 4.3 Le coefficient Kurtosis : - mesure de l'aplatissement43
  - 4.4 Le coefficient Skewness : mesure de l'asymétrie44
  - 5. Résumé graphique d'une variable nominale 47
  - 5.1 Principe47
  - 5.2 Exemple47
  - 6. Résumé graphique d'une variable ordinale 49
  - 6.1 Principe49
  - 6.2 Exemple49
  - 7. Résumé graphique d'une variable d'intervalles 51
  - 7.1 Principe51
  - 7.2 Exemple51
  - 7.3 La détermination du nombre de classes53
  - 8. Les distributions croisées 56
  - 8.1 Principe56
  - 8.2 Exemples56
  - 8.3 Caractéristiques pertinentes d'un graphique60
  - Chapitre 3 Échantillons et population65
  - 1. Population et échantillon 67
  - 1.1 Principe67
  - 1.2 Quelques définitions67
  - 1.3 L'échantillonnage68
  - 2. Le hasard en statistique : prélever, répartir, sélectionner de manière aléatoire 71
  - 2.1 Principe71
  - 2.2 Sélections aléatoires72
  - 2.3 Répartitions aléatoires73
  - 3. Un peu de probabilités 74
  - 3.1 Principe74
  - 3.2 Exemples75
  - Chapitre 4 La loi normale et ses applications79
  - 1. La loi normale 81
  - 1.1 Principe81
  - 1.2 Le principe de l'urne84
  - 1.3 La loi normale : un outil d'analyse86
  - 2. Lecture de la loi normale centrée-réduite 87
  - 2.1 Principe87
  - 2.2 Exemple87
  - 2.3 Calculs de différentes aires de la loi normale centrée-réduite89
  - 3. Lecture inverse de la loi normale centrée-réduite 91
  - 3.1 Principe91
  - 3.2 Calculs de différentes valeurs de la loi normale centrée-réduite91
  - 4. La notion d'écart centré-réduit 93
  - 4.1 Principe93
  - 4.2 Méthode de calcul94
  - 4.3 Exemple95
  - 5. Évaluer la probabilité d'apparition d'une valeur dans une distribution 96
  - 5.1 Principe96
  - 5.2 Méthode de calcul96
  - 5.3 Exemple96
  - 6. Retrouver une valeur dans une distribution par lecture de la loi normale 99
  - 6.1 Principe99
  - 6.2 Méthode de calcul100
  - 6.3 Exemple100
  - Chapitre 5 L'inférence de populations et d'échantillons103
  - 1. L'inférence statistique 105
  - 1.1 Principe105
  - 1.2 Exemple105
  - 2. Intervalle de confiance d'une moyenne d'échantillon 108
  - 2.1 Principe108
  - 2.2 Méthode de calcul108
  - 2.3 Exemple109
  - 3. Intervalle de confiance d'une proportion d'échantillon 111
  - 3.1 Principe111
  - 3.2 Méthode de calcul111
  - 3.3 Exemple112
  - 4. Détermination de la taille d'un échantillon 114
  - 4.1 Principe114
  - 4.2 Méthode de calcul114
  - 4.3 Importance des paramètres116
  - 5. Intervalle de confiance d'une moyenne de population 117
  - 5.1 Principe117
  - 5.2 Méthode de calcul117
  - 5.3 Exemple118
  - 6. Intervalle de confiance d'une moyenne de population à partir d'un petit échantillon 120
  - 6.1 Principe120
  - 6.2 Méthode de calcul120
  - 6.3 Exemple121
  - 7. Intervalle de confiance d'une proportion de population 122
  - 7.1 Principe122
  - 7.2 Méthode de calcul123
  - 7.3 Exemple123
  - 7.4 Grands ou petits échantillons ? un minimum préalable127
  - 8. Ressources Internet et logiciels pour le traitement statistique 127
  - 8.1 La bible Internet en statistique128
  - 8.2 Des logiciels gratuits128
  - 8.3 Un logiciel aux ressources insoupçonnées129
  - 8.4 Apprendre sur Internet129
  - 9. Quelques livres pour aller plus loin 130
  - Tables de probabilités131
  - Table I - Loi normale 133
  - Table II - loi du t de Student 135
  - Tables électroniques 137
  - Index des notions139
Origine de la notice:
- FR-751131015