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Cafés Quanti

Les cafés quantis constituent un lieu d'échanges sur les méthodes d'analyse de données en Psychologie entre l'ensemble des membres du LabPsy. Les cafés quantis ont lieu un lundi par mois - le premier café a eu lieu le 5 février 2024. Ils sont coordonnés par Guillaume Déprez, Nicolas Pillaud et Solenne Roux.

L'objectif des cafés quantis est de créer un espace d'échanges sur un sujet d'analyse de données quantitatives entre l'ensemble des membres du LabPsy (aussi bien doctorants, enseignants-chercheurs, ingénieur). L'idée est de partir d'un article présentant (ou attaquant) une méthode d'analyse, qui sera envoyé en amont de chaque séance, et de débattre durant 1h30 du sujet. Il s'agit d'échanger sur nos pratiques - souvent différentes selon les sous-disciplines de la Psychologie - de s'informer et de se former. 

Les cafés quantis ont lieu un lundi par mois et sont coordonnés par Guillaume Déprez, Nicolas Pillaud et Solenne Roux.

Les cafés quantis reprendront dès septembre pour une nouvelle saison.

Les séances précédentes : 

  • Le 4 mars 2024 - Les mésusages de la p-value / Articles discutés : 
  • Le 8 avril 2024 - Retour d'expérience sur le calcul des scores factoriels après une CFA - présentation de Simon Pineau / Article discuté :
    • Simon Pineau a réalisé une présentation intitulée : Calcul des scores factoriels à l’issue d’une analyse factorielle confirmatoire : comparaison de 5 méthodes par simulation de Monte-Carlo.
    • DiStefano, C., Zhu, M. & Mîndrilã, D., (2009) “Understanding and Using Factor Scores: Considerations for the Applied Researcher”, Practical Assessment, Research, and Evaluation 14(1): 20. doi: https://doi.org/10.7275/da8t-4g52
  • Le 3 juin 2024 - Présentation des premiers résultats du groupe de travail sur la comparaison des méthodes de détection des outliers - présentation de Nicolas Pillaud & Solenne Roux / Article discuté :
    • Aguinis, H., Gottfredson, R. K., & Joo, H. (2013). Best-practice recommendations for defining, identifying, and handling outliers . Organizational Research Methods, 16(2), 270–301. https://doi.org/10.1177/1094428112470848