Statistique inférentielle et psychométrie appliquée
Cette grande leçon introduit la statistique inférentielle et la psychométrie appliquée, ceci dans la perspective de permettre aux étudiants de comprendre les enjeux épistémologiques, scientifiques et techniques de ces matières. Ces enjeux comprennent en particulier la mise au point de méthodes objectives pour l’étude de la variabilité induite expérimentalement ou observée en condition naturelle.
Cette leçon est essentielle pour comprendre les suivantes, car tous les concepts de base de la statistique inférentielle y sont expliqués.
1. Les étapes de la recherche scientifique
1.1. Le chercheur et le praticien
Le chercheur en sciences humaines, celui qui utilise quotidiennement la statistique et la psychométrie, le fait dans un objectif particulier : élaborer et valider des connaissances générales. Ces connaissances sont éventuellement utilisables ensuite par le praticien mais pas nécessairement. Le chercheur peut avoir un objectif de compréhension pure. Pour le chercheur, le raisonnement statistique est donc un outil conceptuel de première nécessité. Pour autant, la recherche est très loin de se limiter aux statistiques. Il convient donc de replacer la statistique et la psychométrie dans la perspective générale de la démarche de recherche scientifique.
La démarche du chercheur est très différente de celle du praticien qui, souvent, ne s'intéresse aux statistiques qu'en tant qu'aide au diagnostic, au sens où elles peuvent lui fournir des probabilités de pathologies associées à des configurations de symptômes (sachant que le patient a de la fièvre, qu'il tousse, qu'on est en hiver, les chances qu'il ait une grippe sont de ...), ou aide au pronostic (probabilités de guérison associées à des traitements). Mais même le praticien, pour pouvoir utiliser convenablement les statistiques que lui fournissent les chercheurs, doit au minimum comprendre ce que lui disent ces derniers. Il doit donc être capable de comprendre le langage des statistiques, c'est-à-dire savoir construire une représentation mentale valide des concepts véhiculés par le langage statistique.