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Dominic Beaulieu-Prévost - Décembre 2005

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Conférence de Dominic Beaulieu-Prévost
-  Département de Psychologie, Université de Montréal

Décision statisique et falsification en science : au-delà de l’hypothèse nulle

-  Mercredi 14 décembre 2005, 14:00
-  Local : SU-3805, Télé-université (Université du Québec)
-  Pavillon SU, UQÀM, 3e étage. 100, rue Sherbrooke Ouest (coin st-Urbain) cf carte en pdf
-  Métro Place des Arts.

Le texte suivant servira de référence pour la présentation et la discussion :

Statistical decision and falsification in science : going beyond the null hypothesis !
-  Dominic Beaulieu-Prévost.

RÉSUMÉ Le processus de décision est fondamental en sciences sociales et cognitives, non seulement en tant que thème de recherche, mais aussi comme élément central du processus de validation empirique des hypothèses. Dans la très grande majorité des recherches, la décision d’appuyer ou non une hypothèse s’argumente autour d’un modèle probabiliste de décision qui prend la forme d’un test de signification statistique. Ce modèle, basé sur le rejet ou non de l’hypothèse nulle, est utilisé depuis plus de 50 ans. Par contre, des critiques de plus en plus nombreuses (i.e. plus de 300 articles) soulignent des failles majeures l’invalidant comme modèle de décision. D’une part, les tests de signification sont non-falsifiables et leurs résultats dépendent directement de la taille de l’échantillon et, d’autre part, l’hypothèse nulle est improbable et peu plausible. D’une certaine manière, un test de signification statistique n’est rien de plus qu’un exercice simpliste qui nous permet de rejeter une hypothèse ponctuelle que l’on sait déjà être fausse et non-plausible. Le résultat de cet exercice est alors utilisé comme justification pour augmenter notre confiance en une autre hypothèse, dite « scientifique », que l’on n’a jamais testée. Et malgré ces problèmes majeurs, le status quo a toujours été maintenu jusqu’à maintenant. Cette présentation en deux parties tente de faire le point sur la problématique de la décision statistique en sciences cognitives. Dans la première partie, (a) le modèle actuel est explicité et présenté dans le contexte plus global de la validation d’hypothèses, puis (b) les critiques et les problèmes majeurs sont présentés, particulièrement en lien avec le principe de falsifiabilité qui est au cœur du processus de décision en science. L’objectif de la deuxième partie est de vulgariser une solution simple, efficace mais peu connue aux problèmes reliés à l’utilisation de tests de signification statistique qui permet d’améliorer la pertinence des interprétations découlant des décisions statistiques. La thèse défendue est que les problèmes reliés à l’utilisation des tests de signification peuvent être facilement résolus en transformant ces tests d’hypothèse ponctuelle en tests d’hypothèse par intervalle.

Dominic Beaulieu-Prévost, Ph. D., est chercheur en psychologie sociale et en méthodes quantitatives. Les principaux thèmes de ses recherches et publications sont la mémoire autobiographique, les croyances, les rêves, l’influence sociale, les méthodes statistiques utilisées en sciences sociales et les fondements épistémologiques de la recherche. Il enseigne actuellement au département de psychologie de l’Université de Montréal et il est impliqué dans trois équipes de recherche distinctes, soit le laboratoire des rêves (avec Antonio Zadra) et une équipe de recherche en statistique (avec Olga Eizner-Favreau et Jean-Sébastien Fallu) à l’Université de Montréal et le laboratoire d’hypnose de l’Université Concordia (avec Jean-Roch Laurence). Vous pouvez trouver plus de détails en visitant son site internet au www.projetmemoire.info

Pour Informations complémentaires :

Jean Robillard
-  Unité d’enseignement et de recherche Sciences humaines, Lettres et Communication, Télé-Université (Teluq)
-  Téléphone : 987-3000, # 2717
-  jrobilla@teluq.uquebec.ca