1.Facile
L'effet Hawthorne désigne :
- ALe rapprochement des scores vers la moyenne lors d'un nouveau test
- BL'influence inconsciente des chercheurs sur le comportement des participants par leurs propres attentes
- CLa baisse des performances des participants à mesure qu'ils se fatiguent
- DLe fait que des personnes modifient leur comportement parce qu'elles savent qu'elles sont étudiées
2.Facile
Un chercheur publie une annonce invitant des personnes à participer à une étude. De quelle méthode d'échantillonnage s'agit-il ?
- AL'échantillonnage de convenance
- BL'échantillonnage de volontaires (autosélection)
- CL'échantillonnage stratifié
- DL'échantillonnage systématique
3.Facile
Un essai à petite échelle d'une étude avant la recherche principale s'appelle :
- AUne étude pilote
- BUne réplication
- CUne méta-analyse
- DUne expérience de terrain
4.Moyen
L'opérationnalisation consiste à :
- ADéfinir les variables de façon précise et mesurable
- BChoisir un test statistique
- CMener la recherche dans un cadre opérationnel réel, comme un hôpital
- DDonner des consignes aux participants
5.Moyen
Des experts vérifient si les items d'un examen de mathématiques couvrent tous les thèmes du programme. Cela évalue :
- ALa fidélité test-retest
- BLa validité de contenu
- CLa validité écologique
- DLa validité prédictive
6.Moyen
Un étudiant obtient 130 à un test de moyenne 100 et d'écart-type 15. Quel est son score z ?
- A3,0
- B2,0
- C0,5
- D1,5
7.Difficile
Une ANOVA à un facteur comparant quatre groupes est significative. Que doit faire ensuite le chercheur pour savoir quels groupes diffèrent ?
- AEffectuer un test du khi-deux sur les moyennes
- BEffectuer des tests post hoc comme le HSD de Tukey
- CConclure que les quatre groupes diffèrent tous les uns des autres
- DRapporter le résultat sous forme de corrélation
8.Difficile
Une méta-analyse combine 40 études sur une thérapie. Pourquoi sa taille d'effet globale pourrait-elle quand même être trop grande ?
- ALes méta-analyses ne peuvent pas inclure d'essais randomisés
- BÀ cause du biais de publication, des études non publiées aux résultats nuls peuvent manquer
- CCombiner des études élimine toujours tout biais
- DLes méta-analyses donnent toujours des effets plus petits que les études isolées qu'elles incluent
Corrigé
- 1. D · Le fait que des personnes modifient leur comportement parce qu'elles savent qu'elles sont étudiées
- 2. B · L'échantillonnage de volontaires (autosélection)
- 3. A · Une étude pilote
- 4. A · Définir les variables de façon précise et mesurable
- 5. B · La validité de contenu
- 6. B · 2,0
- 7. B · Effectuer des tests post hoc comme le HSD de Tukey
- 8. B · À cause du biais de publication, des études non publiées aux résultats nuls peuvent manquer
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