L'histogramme est une façon de représenter les données statistiques qui permet d'associer visuellement des nombres à des catégories discrètes (mutuellement exclusives).

Cet article présente l'utilité et la logique de construction des histogrammes, accompagné de divers exemples.

Une variable de scores vrais, notée T, est définie par rapport à une variable Y de scores psychométriques. Alors que la variable Y est définie de telle sorte que la même personne puisse obtenir des scores variables, la variable T assigne à chaque personne un score unique, son score vrai, c'est-à-dire l'espérance mathématique des scores qu'elle peut obtenir.

Cette première grande leçon introduit la psychométrie et la statistique dans la perspective historique du développement de la psychologie scientifique à partir du XIXe siècle, afin de permettre aux étudiants de comprendre les enjeux épistémologiques, scientifiques, et techniques de ces matières.

Ces enjeux comprennent en particulier l'établissement de procédures de mesurage et la mise au point de méthodes objectives pour l'étude de la variabilité induite expérimentalement ou observée en condition naturelle.

La notion de variable aléatoire formalise l'idée qu'un phénomène variable varie selon une certaine loi de probabilité. Pour modéliser le phénomène, on définit un ensemble Ω de résultats possibles associés à une expérience aléatoire, un ensemble A de valeurs que peut prendre le phénomène, une application de l'ensemble Ω dans l'ensemble A, qui à tout résultat possible associe une et une seule valeur dans A. Enfin, on définit une probabilité des valeurs possibles en fonction de la structure précédente. Cette structure est généralement purement théorique dans les applications en psychologie.

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Cette troisième grande leçon présente l'ensemble des concepts de base nécessaires à la description quantifiée d'observations.

Elle constitue le vrai coeur de l'enseignement de la Statistique en L1 et l'étudiant y retrouvera exposés les principaux concepts qu'il aura vus dans ses cours.

Toutefois nous n'aborderons pas ici les aspects analytiques de l'inférence statistique, c'est-à-dire les concepts et méthodes permettant d'évaluer la fiabilité des résultats descriptifs.

Cette seconde grande leçon développe la problématique de la mesure en psychologie dans une perspective épistémologique et historique.

Il s'agit de poser le problème de la quantification objective des observations comportementales, et le problème de l'interprétation des données comme des mesures de variables théoriques d'autre part.

La grande leçon met l'accent sur les applications de la psychométrie, en particulier la technique des tests psychologiques, mise en oeuvre à des fins de dépistage, de sélection et de conseil notamment.

Étendre les concepts de liaison entre variables, de corrélation, aux cas où les variables considérées ne sont pas toutes numériques.

"Les scores psychométriques sont des nombres privés d'unité de mesure obtenus par codage numérique des comportements observés avec des tests ou des questionnaires psychologiques, ou toute situation d'observation standardisée, et dont la finalité est d'être interprétés comme mesures d'attributs psychologiques" (Vautier, 2008, p. 6). Étant donné un test, on distingue les scores élémentaires, associés à un item particulier du test, et les scores composites, associés à un sous-ensemble d'items (une échelle) du test ou à l'ensemble du test.

Statistique et Psychométrie, matières indispensables dans les cursus de Sciences Humaines, constituent une source importante d’échec en Licence, surtout chez les étudiants peu préparés.

Dans cette perspective, le projet vise à permettre aux étudiants de Licence en Sciences Humaines, notamment en psychologie, de se mettre à niveau grâce à un support pédagogique utilisable de façon personnalisée.

Ce cours est organisé autour de quatre grandes leçons permettant la compréhension et l’acquisition des savoir-faire nécessaires à la réussite:

1. statistique inférentielle et psychométrie appliquée;
2. psychométrie : théorie et applications;
3. statistiques : comparer des moyennes;
4. statistique : tester l'association de variables.

 Chaque cours est constitué comme suit :

• la théorie avec jusqu’à trois niveaux de profondeur (définitions, théorèmes,démonstrations);
• la pratique (exercices dynamiques et manipulation d’interfaces permettant de manipulerdes causes et d’en simuler les effets),
• l’auto-évaluation des connaissances acquises.

Cette ressource est le second opus du projet  psychométrie et statistiques. Le premier volet s'intitule psychométrie et statistique : éléments d'auto-formation pour les étudiants en sciences humaines.

Statistique et Psychométrie, matières indispensables dans les cursus de Sciences Humaines, constituent une source importante d’échec en Licence, surtout chez les étudiants peu préparés.

Dans cette perspective, le projet vise à permettre aux étudiants de Licence en Sciences Humaines, notamment en psychologie, de se mettre à niveau grâce à un support pédagogique utilisable de façon personnalisée.

Ce cours est organisé autour de quatre grandes leçons permettant la compréhension et l’acquisition des savoir-faire nécessaires à la réussite:

1. statistique inférentielle et psychométrie appliquée;
2. psychométrie : théorie et applications;
3. statistiques : Comparer des moyennes;
4. statistique : Tester l'association de variables.   

Chaque cours est constitué comme suit :

• la théorie avec jusqu’à trois niveaux de profondeur (définitions, théorèmes,démonstrations);
• la pratique (exercices dynamiques et manipulation d’interfaces permettant de manipulerdes causes et d’en simuler les effets),
• et l’auto-évaluation des connaissances acquises. 

Cette ressource est le second opus du projet  psychométrie et statistiques, éléments d'autoformation pour les étudiants en sciences humaines. Le premier volet s'intitule psychométrie et statistique : éléments d'auto-formation pour les étudiants en sciences humaines.

Statistique et Psychométrie, matières indispensables dans les cursus de Sciences Humaines, constituent une source importante d’échec en Licence, surtout chez les étudiants peu préparés.

Dans cette perspective, le projet vise à permettre aux étudiants de Licence en Sciences Humaines, notamment en psychologie, de se mettre à niveau grâce à un support pédagogique utilisable de façon personnalisée.

Ce cours est organisé autour de quatre grandes leçons permettant la compréhension et l’acquisition des savoir-faire nécessaires à la réussite:

1. statistique inférentielle et psychométrie appliquée;
2. psychométrie : théorie et applications;
3. statistiques : comparer des moyennes;
4. statistique : tester l'association de variables. 

Chaque cours est constitué comme suit :

• la théorie avec jusqu’à trois niveaux de profondeur (définitions, théorèmes,démonstrations);
• la pratique (exercices dynamiques et manipulation d’interfaces permettant de manipulerdes causes et d’en simuler les effets),
• et l’auto-évaluation des connaissances acquises.

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1. statistique inférentielle et psychométrie appliquée;
2. psychométrie : théorie et applications;
3. statistiques : comparer des moyennes;
4. statistique : Tester l'association de variables.  

Chaque cours est constitué comme suit :

• la théorie avec jusqu’à trois niveaux de profondeur (définitions, théorèmes,démonstrations);
• la pratique (exercices dynamiques et manipulation d’interfaces permettant de manipulerdes causes et d’en simuler les effets),
• l’auto-évaluation des connaissances acquises.

 Cette ressource est le second opus du projet  psychométrie et statistiques. Le premier volet s'intitule psychométrie et statistique : éléments d'auto-formation pour les étudiants en sciences humaines.

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Dans cette perspective, le projet vise à permettre aux étudiants de Licence en Sciences Humaines, notamment en psychologie, de se mettre à niveau grâce à un support pédagogique utilisable de façon personnalisée.

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2. psychométrie : théorie et applications;
3. statistiques : comparer des moyennes;
4. statistique : tester l'association de variables.

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• la pratique (exercices dynamiques et manipulation d’interfaces permettant de manipuler des causes et d’en simuler les effets),
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