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L'inférence statistique ou l'illusion de l'objectivité

Roger A. Cormier
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Roger A. Cormier

Résumé du colloque

Le rejet ou le non rejet de l'hypothèse nulle, une des principales étapes de l'inférence statistique, permet-il de procéder à une analyse plus objective des résultats d'une étude quantitative? De nombreux exemples d'analyses statistiques, dont quelques-unes entreprises par lui, permettent à l'auteur de répondre par la négative. Non seulement les analyses sont-elles faussées par la puissance des tests d'inférence statistique qui dépend directement du nombre d'observations, mais le rejet ou le non rejet de l'hypothèse nulle cloisonne les résultats entre le significatif et le non significatif, entre le vrai et le faux, alors que l'effet peut facilement devenir insignifiant ou inversement. L'exercice mathématique ne permet pas de répondre de façon satisfaisante à l'étude des similitudes entre les sous-ensembles observés, l'acceptation de l'hypothèse nulle n'étant qu'un provisoire. Comme alternative, l'auteur suggère de recourir à des paramètres non différentiels, notamment la mesure de corrélation et la "d" de Cohen. Ces paramètres permettent aux chercheurs, et plus particulièrement aux travaux de recherche, d'avoir une meilleure idée de l'ampleur des observations. Cette alternative se situe dans le cadre du concept économique d'utilité marginale.

Contexte

Section :
Éducation
news icon Thème du colloque :
Éducation
host icon Hôte : Université Laval

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Titre du colloque :

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