Statistiques en psychologie et neuropsychologie : méthodes, applications et exercices corrigés

Auteur(s) :

Degraeve, Béatrice (1986-....) Découvrir l'auteur

Résumé

Un outil pour se familiariser avec les méthodes statistiques les plus récentes appliquées aux domaines de la psychologie et de la neuropsychologie. ©Electre 2022

Éditeur(s)
- Dunod
Date
- DL 2022
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (463 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm
Collections
- Psycho sup (Paris)
Sujet(s)
ISBN
- 978-2-10-082207-2
Indice
- 15.2 Psychologie et mathématiques, psychologie et statistiques
Quatrième de couverture
- Statistiques en psychologie et neuropsychologie
  Les évolutions des besoins en formation ainsi que l'apparition de nouvelles méthodes et pratiques statistiques justifient la nécessité de proposer un ouvrage à jour sur cette thématique. Ce livre, destiné aux étudiants et professionnels en (neuro)psychologie, répondra à leurs besoins actuels, en leur permettant de :
  
  reprendre les bases essentielles du programme de statistiques, classiquement enseignées au cours du cursus de psychologie, tout en abordant les développements récents et émergents de cette discipline (analyses de puissances, de cas uniques, test t de Welch,...) ;
  
  bénéficier d'outils de compréhension pratiques grâce à des exemples et exercices d'application corrigés pour s'entraîner à la réalisation des calculs « à la main » ;
  
  s'initier ou se perfectionner à la réalisation de ces analyses au moyen de logiciels gratuits, open-sources et multi-plateformes, grâce à des exemples, afin de devenir autonomes sur la gestion d'un grand nombre de données.
Tables des matières
- - Statistiques en psychologie et neuropsychologie
  - Méthodes, applications et exercices corrigés
  - Béatrice Degraeve
  - Dunod
  - Introduction 9
  - Jeux de piste14
  - Chapitre 1 - Concepts de base15
  - 1. Pourquoi, mais pourquoi des statistiques ?17
  - 2. Types de variables18
  - 3. Des statistiques dans quel cadre ?25
  - 4. Nature des variables28
  - 5. Population versus échantillon29
  - Exercices30
  - Chapitre 2 - Statistiques descriptives33
  - 1. Réaliser un tri à plat35
  - 2. Résumer un ensemble de données : les indices de tendance centrale37
  - 3. Les données sont-elles homogènes ou hétérogènes : les indices de dispersion48
  - 4. Loi normale65
  - Exercices87
  - Chapitre 3 - Un pas vers l'inférence : estimer des paramètres à partir d'un échantillon89
  - 1. Distribution d'échantillonnage des moyennes et erreur-type (ou erreur standard)91
  - 2. Estimer des paramètres : les intervalles de pari et de confiance98
  - Chapitre 4 - Statistiques inférentielles : logique des tests105
  - 1. Le principe des tests d'hypothèse107
  - 2. Concrètement comment ça se passe (presque à chaque fois) ?124
  - 3. Taille de l'effet, type d'erreurs et puissance129
  - 4. Critiques et contres-critiques132
  - Chapitre 5 - Comparer des répartitions d'effectifs135
  - 1. Choisir le bon test137
  - 2. Comparer une répartition d'effectifs (N) observés à une norme : X² d'ajustement ou de conformité137
  - 3. Comparer plusieurs répartitions d'effectifs (N) observés : le X² d'homogénéité148
  - 4. Le X² de Mac Nemar (échantillons appariés)154
  - 5. Correction de continuité ou correction de Yates159
  - Exercices162
  - Chapitre 6 - Comparer des proportions, des pourcentages163
  - 1. Comparer un pourcentage observé (p) à une norme166
  - 2. Comparer deux pourcentages observés provenant de deux groupes indépendants170
  - Chapitre 7 - Examiner l'indépendance entre deux variables nominales181
  - 1. Le X² d'indépendance183
  - 2. Les limites d'utilisation et d'interprétation187
  - 3. Taille de l'effet187
  - Exercices188
  - Chapitre 8 - Comparer deux moyennes189
  - 1. Vérification des conditions d'applications et choix du test191
  - 2. Comparer une moyenne à un standard : test de Student pour échantillon unique191
  - 3. Comparer deux moyennes quand la dispersion est homogène (homoscédasticité) : test de Student pour échantillons indépendants198
  - 4. Comparer deux moyennes quand la dispersion est hétérogène (hétéroscédaticité) : test de Welch pour échantillons indépendants214
  - 5. Test de Student pour échantillons appariés220
  - 6. Alternatives non paramétriques au test de Student229
  - Exercices254
  - Chapitre 9 - Comparer trois moyennes et plus, en fonction d'une seule VI257
  - 1. Vérification des conditions d'applications et choix du test259
  - 2. L'analyse de variance (ANOVA) simple pour échantillons indépendants259
  - 3. L'alternative non paramétrique à l'ANOVA simple pour échantillons indépendants : le test de Kruskal-Wallis277
  - 4. L'ANOVA simple pour échantillons appariés287
  - 5. L'alternative non paramétrique à l'ANOVA simple pour échantillons appariés : le test de Friedman299
  - Exercices305
  - Chapitre 10 - Analyser la force d'association entre deux variables309
  - 1. Vérification des conditions d'applications et choix du test311
  - 2. ρ ou r de Bravais-Pearson312
  - 3. Régression linéaire simple331
  - 4. ρ ou r_S de Spearman338
  - 5. Les indices Phi (φ) ou V de Cramer344
  - 6. Association entre deux variables de natures différentes345
  - Exercices346
  - Chapitre 11 - Analyse de puissance et calcul de la taille d'échantillon nécessaire349
  - 1. Erreur de type I, erreur de type II et puissance statistique351
  - 2. Comment calculer la puissance d'un test ? Illustration avec le test z354
  - 3. Comment calculer la taille d'échantillon nécessaire ?363
  - 4. Autres possibilités pour déterminer la taille d'échantillon a priori368
  - Exercices368
  - Chapitre 12 - Évaluation des performances et statistiques du cas unique371
  - 1. Les tests et l'étude de leurs qualités psychométriques373
  - 2. Évaluer les performances individuelles en référence à celles d'une norme établie393
  - 3. Comparer les performances individuelles à celles d'un groupe : statistiques du cas unique402
  - Exercices414
  - Annexes415
  - Annexe 1 - Tester la normalité et l'homogénéité d'une distribution417
  - Annexe 2 - Table de la loi normale centrée-réduite (bilatérale)418
  - Annexe 3 - Table de la loi normale centrée-réduite (unilatérale)420
  - Annexe 4 - Table du X² (valeurs critiques)422
  - Annexe 5 - Table de Student (valeurs critiques)423
  - Annexe 6 - Table de Mann-Whitney (valeurs critiques)425
  - Annexe 7 - Table Wilcoxon (valeurs critiques)427
  - Annexe 8 - Table de Fisher (valeurs critiques)428
  - Annexe 9 - Table de Kruskal-Wallis (valeurs critiques)432
  - Annexe 10 - Table de corrélation de Pearson (valeurs critiques)434
  - Annexe 11 - Table de corrélation de Spearman (valeurs critiques)436
  - Correction des exercices439
  - Bibliographie 461
Origine de la notice:
- Abes ;
- Electre