préface

Introduction à la Fondation R

1. Structure de RStudio
1) Package R
2) Quatre fenêtres de RStudio
2. Notions de base de RStudio I
1) Installez et mettez à jour R et RStudio
2) Spécifiez le répertoire de travail
3) Types de données et fonctionnalités R
3. Notions de base de RStudio II
1) Création et enregistrement d'objets R
2) Dataframe
3) Autres

Chapitre 1 : Fondements de la recherche quantitative

1.
Variables et échelles
1) Types de variables
2) Type d'échelle
2.
Méthode d'échantillonnage
1) Échantillonnage probabiliste
2) Échantillonnage non probabiliste
3.
Statistiques descriptives et inférentielles
1) Statistiques et théorie des probabilités
2) Différences entre les statistiques descriptives et inférentielles
3) Statistiques descriptives
4.
Exemple R
1) Saisie des données et analyse de fréquence
2) Valeurs de tendance centrale et dispersion
3) Statistiques descriptives par groupe
4) Écart interquartile et diagramme en boîte
5) Score standard
• Exercices pratiques

Chapitre 2 : Conception expérimentale et menaces à la validité

1.
Menaces liées à la conception expérimentale et à la validité interne
1) Conception expérimentale et inférence causale
2) Échantillonnage aléatoire et répartition aléatoire, plan expérimental véritable et plan quasi-expérimental
3) Menaces à la validité interne
4) Plan quasi-expérimental et menaces à la validité interne
2.
Menaces à la validité externe et à la validité de construit
1) Menaces à la validité externe
2) Facteurs menaçant la validité du recrutement
3.
Relations entre les menaces à la validité interne, externe et de construit
1) Relation entre la validité interne et la validité externe
2) Relation entre la validité interne et la validité de recrutement
3) Relation entre la validité interne et la validité externe
4.
Conception expérimentale avancée
1) Conception prospective et conception rétrospective
2) Appariement par score de propension
3) Inférence causale et considérations relatives à la conception expérimentale
• Exercices pratiques

Chapitre 3 : Fondements de l'analyse statistique

1.
Tests d'hypothèses statistiques
1) Principes des tests d'hypothèses statistiques
2) Hypothèses nulles et alternatives dans les tests bilatéraux/uniscisifs
3) Erreur de type I, erreur de type II, intervalle de confiance, puissance
4) Critique des tests d'hypothèses statistiques
2.
variable aléatoire
1) Caractéristiques des variables aléatoires
2) Espérance de valeur et variance
3.
Théorème central limite
1) Distribution du consensus de l'échantillon
2) Distribution des moyennes d'échantillon
4.
distribution de probabilité de base
1) Distribution normale
2) Distribution binomiale
• Exercices pratiques

Chapitre 4 Test Z et test t

1.
Statistiques d'inférence
1) Estimation ponctuelle et estimation par intervalle
2) Niveau de signification, probabilité de signification, seuil de rejet, puissance statistique
2.
test à échantillon unique
1) Test d'hypothèse pour les variables suivant une distribution Z : test Z
2) Test d'hypothèse pour des variables suivant une distribution t : test t
3) Puissance statistique
4) Exemple R : Test t à un échantillon
3.
test d'échantillon indépendant
1) Lorsque la variance de la population est connue ou que le théorème central limite peut être utilisé : test Z
2) Lorsque la variance parentale est inconnue mais que l'homoscédasticité est supposée : test t
3) Lorsque la variance parentale est inconnue et que l'homoscédasticité ne peut être supposée : test de Welch-Aspin
4) Exemple avec R : Test t pour échantillons indépendants
4.
Test sur échantillons appariés
1) Modèle statistique et hypothèses
2) Exemple avec R : Test t pour échantillons appariés
• Exercices pratiques

Chapitre 5 Analyse de corrélation et fiabilité

1.
Analyse de corrélation
1) Covariance
2) Coefficient de corrélation
3) Hypothèses statistiques et test du coefficient de corrélation de Pearson
4) Coefficient de corrélation partielle et coefficient de corrélation partielle
5) Exemple R
2.
Fiabilité
1) Hypothèses et formules statistiques
2) Méthode de calcul de la fiabilité
3) Erreur type de mesure
4) Facteurs affectant la fiabilité
5) Exemple R
• Exercices pratiques

Chapitre 6 Analyse de régression I : Analyse de régression simple

1.
Modèles statistiques et hypothèses
2.
Vérification des hypothèses statistiques : analyse des résidus
1) Indépendance
2) Régularité
3) Variance égale
3.
Tests d'hypothèses
1) Test de signification des coefficients de régression
2) Décomposition de la somme des carrés et test F
3) Coefficient de détermination
4.
Diagnostic des modèles de régression
5.
Exemple R
1) Pré-tests et post-tests des groupes expérimentaux et témoins
2) Notes scolaires et résultats aux examens d'entrée à l'université
• Exercices pratiques

Chapitre 7 Analyse de régression II : Analyse de régression multiple

1.
Modèles statistiques et hypothèses
2.
Tests d'hypothèses
1) Décomposition de la somme des carrés et test F
2) Parcimonie du modèle et coefficient de détermination modifié
3.
Sélection de variables et multicolinéarité
1) Sélection des variables
2) Multicolinéarité
4.
Autres concepts clés
1) Créer des variables fictives
2) Coefficient de normalisation
3) Centralisation
5.
Exemple R
1) Score à la section de langue coréenne du CSAT
2) Expérience de vol virtuel
• Exercices pratiques

Chapitre 8 ANOVA I : ANOVA à un facteur

1.
Modèles statistiques et hypothèses
2.
Tests d'hypothèses
1) Vérification des hypothèses statistiques : analyse des résidus
2) Décomposition de la somme des carrés et test F
3.
Contraste et post-comparaison
1) Contrast
2) Post-comparaison
4.
Autres concepts clés
1) Variables et niveaux
2) Erreur de test multiple
3) Taille de l'effet
5.
Exemple R
1) Lorsque l'hypothèse d'égalité des variances est vérifiée
2) Lorsque l'hypothèse d'égalité des variances n'est pas respectée
• Exercices pratiques

Chapitre 9 ANOVA II : ANOVA à deux facteurs

1.
Modèles statistiques et hypothèses
2.
Tests d'hypothèses
1) Vérification des hypothèses statistiques : analyse des résidus
2) Décomposition de la somme des carrés et test F
3.
Effets principaux et effets d'interaction
1) Effet principal
2) En l'absence d'effet d'interaction
3) En cas d'effet d'interaction
4.
Exemple d'effets d'interaction
1) S'il n'y a pas d'effet d'interaction
2) En cas d'effet d'interaction
5.
Exemple R
1) Lorsque l'effet d'interaction n'est pas significatif : enseignement privé et notes en mathématiques
2) Si l'effet d'interaction est significatif : Record de saut à la corde
• Exercices pratiques

Chapitre 10 ANCOVA (Analyse de covariance)

1.
Modèles statistiques et hypothèses
1) Modèle statistique
2) Hypothèses statistiques
2.
Tests d'hypothèses
3.
Concepts clés
1) Covariables
2) EMM
3) Taille de l'effet ANCOVA
4. Éléments à prendre en compte lors de la réalisation d'études ANCOVA
1) ANCOVA et groupes homogènes
2) Test t sur les scores du pré-test
3) ANCOVA lorsqu'il existe une grande différence entre les scores pré-test des groupes
4) ANCOVA et taille de l'échantillon par groupe
5) Mélange des traitements expérimentaux et des unités expérimentales
5.
Exemple R
1) Pré-test et post-test
2) L'enthousiasme académique du département
• Exercices pratiques

Chapitre 11 rANOVA (Analyse de variance à mesures répétées)

1.
Terminologie essentielle
1) Conception intrinsèque vs. conception croisée
2) Effet sans fil vs. effet fixe
3) Section
2.
Modèles statistiques et hypothèses
1) Caractéristiques de la conception expérimentale
2) Modèle statistique
3) Hypothèses statistiques
3.
Tests d'hypothèses, décomposition en sommes de carrés, test F
4.
prudence
1) ANCOVA vs. ANOVA à mesures répétées
2) Avantages et limites de l'ANOVA à mesures répétées
5.
Exemple R
1) Données de mesures répétées et format des données
2) Pré-test et post-test
3) Inspections avant, après et de suivi
• Exercices pratiques

Chapitre 12 Analyse des données catégorielles (test du chi carré)

1.
Tableau croisé
1) Probabilité conjointe, probabilité marginale, probabilité conditionnelle
2) Test d'indépendance
3) Statistiques et hypothèses statistiques concernant les Noirs
4) Ozbi
5) Exemple R
2.
Modèle de régression logistique
1) Modèle statistique
2) Hypothèses statistiques
3) Exemple R
• Exercices pratiques

Chapitre 13 Tests non paramétriques

1.
test d'échantillon indépendant
2.
Test sur échantillons appariés
1) Deux groupes
2) Deux groupes ou plus
3.
Exemple R
1) Test sur échantillons indépendants
2) Test sur échantillons appariés
• Exercices pratiques

Réponses et solutions aux exercices pratiques

Annexe 493
〈Annexe 1〉 Tableau de distribution (distribution Z, distribution t, distribution F, distribution du chi carré)
〈Annexe 2〉 Critères de classification des papiers WWC des États-Unis
Annexe 3 : Règles et exemples de format de citation APA

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