52. En généralisant d’un échantillon à la population, il est important que : L’ensemble de scores qui serait probablement le plus représentatif de la population à partir de laquelle il a été tiré serait un échantillon avec un relativement : A) grand écart-type.
Lors de la généralisation des résultats d’un échantillon à une population, laquelle des questions suivantes est la question la plus importante à poser ?
Lors de la généralisation des résultats d’un échantillon à une population, quelle est la question la plus importante à poser ?
Comment les participants ont-ils été sélectionnés ?
Deux variables indépendantes ou plus ayant chacune deux niveaux ou plus.
Lorsque nous généralisons à partir d’un échantillon, nous devons garder à l’esprit tous les éléments suivants, sauf ?
Le ____________ est la seule mesure de la tendance centrale qui n’est pas affectée par des nombres extrêmement élevés ou faibles. Lorsque nous généralisons à partir d’un échantillon, nous devons garder à l’esprit tous les éléments suivants SAUF : les échantillons non représentatifs sont meilleurs que les échantillons biaisés.
Laquelle des mesures suivantes est la mesure de la tendance centrale qui serait la plus affectée par quelques scores extrêmes * ?
La médiane est la mesure préférée de la tendance centrale lorsque : Il y a quelques scores extrêmes dans la distribution des données. (REMARQUE : rappelez-vous qu’une seule valeur aberrante peut avoir un effet important sur la moyenne).
Quel type de recherche vous permettrait de déterminer les notes des étudiants pour prédire avec précision les revenus ultérieurs ?
La bonne réponse serait l’option 1, Corrélation. La stratégie de recherche de corrélation vous permettrait de déterminer si les notes universitaires des étudiants prédisent avec précision les revenus ultérieurs.
Quelle mesure de variation est la plus affectée par le groupe de scores extrêmes de choix de réponses ?
1 réponse. La médiane. Un score extrême faussera la valeur d’un côté ou de l’autre.
Lequel des énoncés suivants décrit le mieux un biais rétrospectif ?
Le biais rétrospectif est un terme utilisé en psychologie pour expliquer la tendance des gens à surestimer leur capacité à prédire un résultat qui n’aurait pas pu être prédit.
Qu’est-ce qui est le plus affecté par les scores extrêmes ?
La moyenne arithmétique fait référence à la quantité moyenne dans un groupe de données donné. Il est défini comme la somme de toutes les observations dans les données divisée par le nombre d’observations dans les données. Par conséquent, la moyenne est affectée par les valeurs extrêmes car elle inclut toutes les données d’une série.
Quelle mesure de tendance centrale n’est pas affectée par les scores extrêmes ?
Lorsque l’on dispose de données très asymétriques, il est préférable d’utiliser la médiane comme mesure de tendance centrale puisque la médiane n’est pas très affectée par les valeurs extrêmes.
Quelle mesure de tendance centrale est la meilleure ?
La moyenne est la mesure de tendance centrale la plus fréquemment utilisée car elle utilise toutes les valeurs de l’ensemble de données pour vous donner une moyenne. Pour les données provenant de distributions asymétriques, la médiane est meilleure que la moyenne car elle n’est pas influencée par des valeurs extrêmement élevées.
Pourquoi la reproductibilité est-elle importante en psychologie ?
Les études de réplication tentent d’évaluer si les résultats publiés reflètent de vrais résultats ou de faux positifs. L’intégrité des découvertes scientifiques et la reproductibilité de la recherche sont importantes car elles constituent la base de connaissances sur laquelle les futures études seront construites.
Quel est un phénomène qui illustre pourquoi nous ne devrions pas ?
Quels sont les trois phénomènes qui illustrent pourquoi nous ne pouvons pas compter uniquement sur l’intuition et le bon sens ?
Le biais rétrospectif, l’excès de confiance et notre tendance à percevoir des modèles dans des événements aléatoires nous conduisent souvent à surestimer notre intuition.
Pourquoi la réplicabilité est-elle difficile en psychologie ?
Alors pourquoi les résultats de la psychologie sont-ils si difficiles à reproduire ?
Écrivant pour The Guardian, John Ioannidis a suggéré qu’il y a un certain nombre de raisons pour lesquelles cela pourrait se produire, y compris la concurrence pour les fonds de recherche et la forte pression pour obtenir des résultats significatifs.
Quelles sont les 12 menaces à la validité interne ?
Ces menaces à la validité interne comprennent : la préséance temporelle ambiguë, la sélection, l’historique, la maturation, la régression, l’attrition, les tests, l’instrumentation et les menaces additives et interactives à la validité interne.
Comment savez-vous que vos conclusions sont correctes ?
Ainsi, pour que vos conclusions soient valides, elles doivent être exactes et appropriées, tout en se référant à la question à laquelle vous vouliez initialement répondre. Ils doivent représenter ce que vous avez testé et ils doivent être forts dans le sens où la validité du contenu est élevée ; montrant clairement que ce que vous avez testé représente votre domaine d’études.
Qu’est-ce qui affecte la validité interne ?
La validité de votre expérience dépend de votre conception expérimentale. Quelles sont les menaces à la validité interne ?
Il existe huit menaces à la validité interne : l’historique, la maturation, l’instrumentation, les tests, le biais de sélection, la régression vers la moyenne, l’interaction sociale et l’attrition.
Quelle mesure de tendance centrale est la plus affectée par des scores extrêmes très élevés ou très faibles ?
La médiane. Un score extrême faussera la valeur d’un côté ou de l’autre.
Quelle est la mesure la plus stable et la plus fiable de la tendance centrale ?
Comme moyenne utilise toutes les observations dans une distribution donnée. Par conséquent, la moyenne est considérée comme la tendance centrale la plus stable. La moyenne (souvent appelée la moyenne) est très probablement la mesure de la tendance centrale que vous connaissez le mieux, mais il en existe d’autres, telles que la médiane et le mode.
Quelle moyenne est la moins affectée par les valeurs extrêmes ?
Propriété de la médiane : la médiane est la valeur qui divise l’ensemble de données en deux parties exactement. L’un des avantages de la médiane est qu’elle n’est pas affectée par les valeurs aberrantes. C’est une statistique basée sur la position.
La moyenne est-elle influencée par les scores extrêmes ?
En général, à mesure que la distribution devient plus déséquilibrée (asymétrique), la moyenne et la médiane s’éloignent du mode. Avec des distributions extrêmement asymétriques, la moyenne sera quelque peu trompeuse en tant que mesure de la tendance centrale, car elle est fortement influencée par les scores extrêmes.
Pourquoi la moyenne est-elle sensible aux scores extrêmes ?
La moyenne est sensible aux scores extrêmes lorsque les échantillons de population sont petits. Les moyennes sont mieux utilisées avec des échantillons de plus grande taille. La médiane est le score du milieu dans une liste de scores ; c’est le point auquel la moitié des scores sont au-dessus et la moitié des scores sont en dessous.
Comment les scores extrêmes affectent-ils la moyenne ?
Une façon de se souvenir de l’ordre de la moyenne, de la médiane et du mode dans une distribution asymétrique est de se rappeler que la moyenne est tirée dans la direction des scores extrêmes. Dans une distribution positivement asymétrique, les scores extrêmes sont plus grands, donc la moyenne est plus grande que la médiane.
Quel est un exemple de biais rétrospectif ?
Par exemple, après avoir assisté à un match de baseball, vous pourriez insister sur le fait que vous saviez que l’équipe gagnante allait gagner à l’avance. Les élèves du secondaire et du collégial subissent souvent un biais rétrospectif au cours de leurs études. Au fur et à mesure qu’ils lisent leurs textes de cours, l’information peut sembler facile.
Quelle est la définition simple du biais rétrospectif ?
Le biais rétrospectif est un phénomène psychologique qui permet aux gens de se convaincre après un événement qu’ils l’ont prédit avec précision avant qu’il ne se produise. Cela peut amener les gens à conclure qu’ils peuvent prédire avec précision d’autres événements.
Pourquoi utilisons-nous le biais rétrospectif ?
Selon de nouvelles recherches, le biais rétrospectif – la façon dont notre impression de la façon dont nous avons agi ou aurions agi change lorsque nous apprenons le résultat d’un événement – est en fait un sous-produit d’un mécanisme cognitif qui nous permet de désencombrer notre esprit en rejeter les informations inexactes et embrasser ce qui est correct.