Méthodologie et analyse de données
Le groupe de recherche "Méthodologie et analyse de données" est dirigé par les professeurs Olivier Renaud et Paolo Ghisletta.
Domaines de recherche
Les activités de recherche du groupe MAD peuvent être qualifiées dans un sens large comme le développement et l’implémentation de méthodologies et de modèles statistiques pour l’analyse des données issues de problèmes traités essentiellement par des chercheurs en psychologie. Trois sous-groupes poursuivent ce but en l’appliquant à des populations différentes et à des types de données différents.
Olivier Renaud se spécialise avec ses collaborateurs dans l’analyse de signaux de type neuroimagerie (EEG ou IRMf), où beaucoup de questions restent en suspens dans ces domaines, une quantité énorme de tests est effectuée (à chacun des temps de mesure en EEG, pour chaque voxel en IRMf), ce qui entraîne un risque accru d’erreur. Le groupe utilise les outils de la statistique mathématique (champs gaussiens aléatoires, tests par permutation…) pour définir des procédures qui contrôlent l’erreur. Les deux volets de ces recherches consistent à démontrer les propriétés statistiques des méthodes proposées et ensuite à évaluer leur pertinence pour le traitement de données d’expériences particulières en psychologie.
Paolo Ghisletta et ses collaborateurs travaillent sur des données longitudinales, ce qui va de l’expérience à mesures répétées jusqu’à des études de participants évalués à de grands intervalles, ainsi qu’on le pratique dans une perspective lifespan d’étude de trajectoires au travers de la vie. Les méthodes statistiques élaborées sont donc appliquées dans le champ du développement et du vieillissement cognitif, mais également dans des études recourant à la simulation pour tester les caractéristiques mêmes des méthodes : on génère des données selon le modèle, puis on teste le modèle dans des situations typiques (p. ex. disparition de participants au cours de recherches longitudinales) pour en déterminer les limites. Plus récemment, des études ont porté sur les méthodes mixtes (joignant une approche quantitative et qualitative) via des entretiens semi-structurés et l’analyse fine des productions.
Les travaux du groupe de Julien Chanal sont eux liés à la théorie de l’autodétermination (une théorie de la motivation). Les champs d’application principaux sont l’éducation et l’activité physique dans une perspective de santé. En éducation, l’utilisation de modèles statistiques avancés permet notamment d’étudier avec une approche développementale novatrice la différentiation des motivations pour les différentes disciplines scolaires. Concernant l’activité physique, les outils développés sont mobilisés pour étudier les trajectoires motivationnelles des individus et leur déterminants. Enfin, dans une perspective plus théorique, on évalue si les besoins fondamentaux psychologiques des individus (compétence, autonomie, affiliation) se comportent comme les besoins physiologiques primaires.