Lorsqu'un étudiant ou un professionnel produit un rapport devant constituer un mémoire de maîtrise, un essai, une thèse de doctorat, un travail de session ou un rapport de stages, un article scientifique ou une monographie, il doit non seulement se préoccuper de bien écrire pour rendre sa pensée intelligible, mais il doit également disposer rigoureusement le contenu de son manuscrit en respectant des normes de présentation très précises. Ce guide de présentation détaille les normes essentielles à la production d'un tel texte. Le modèle de base retenu est celui de la septième édition de l'American Psychological Association (APA, 2020) parce qu'il propose des normes généralement acceptées en psychologie et adoptées par plusieurs autres domaines scientifiques ou disciplines universitaires. Des modifications aux éditions précédentes de notre guide déjà connu (Provost et al. , 2016), basé sur la sixième édition de l'APA (2010), se sont imposées à cause des nombreux remaniements que cette dernière édition de l'ouvrage de référence de l'APA (2020) a introduits. Nous en avons profité pour épurer le contenu de notre édition antérieure, en améliorer la présentation et préciser certains points qui nous avaient été suggérés par ses utilisateurs.

Normes de présentation d'un travail de recherche

Avec l'accroissement des ordinateurs personnels, une foule de logiciels statistiques allant du très simple au très compliqué sont devenus facilement accessibles sur le marché. Que ce soit SPSS, SAS, Minitab, StatsView, Statistica, Lisrel, etc., il est désormais très facile pour tout chercheur d'entrer ses données et de demander au logiciel de lui sortir une analyse de variance multivariée, une analyse de fonctions discriminantes, une analyse d'équations structurales ou simplement une régression multiple. J'ai cependant observé que beaucoup de gens se fient trop au logiciel sans savoir exactement ce que le logiciel va leur donner comme résultats. La plupart du temps, on va se contenter des options par défaut du logiciel. Même si ces options peuvent convenir, les différents tests que le logiciel va imprimer ne sont pas toujours bien explicités ou le logiciel en donne plus que ce qu'il en faut, ou ils sont carrément inadéquats. Bien souvent même, ils ne sont pas bien compris, et conséquemment ils sont mal rapportés par le chercheur et mal interprétés. On trouve de ces erreurs d'interprétation même dans des revues scientifiques prestigieuses. Cet ouvrage se concentre sur une technique d'analyse particulièrement populaire, mais aussi particulièrement sensible à toutes sortes d'erreurs d'interprétation : La Régression Linéaire Multiple. Il se veut à la fois un guide dans l'utilisation de la régression linéaire multiple et une simplification de celle-ci, n'exploitant pas toute la puissance de la RLM. L'ouvrage contient beaucoup d'exemples avec SPSS pour Windows et le lecteur possédant ce progiciel pourra exécuter les exercices et exemples inclus dans le CD accompagnant le volume pour parfaire sa compréhension de la RLM. J'ai voulu répondre aux interrogations que l'on a souvent à propos de la RLM concernant l'interprétation juste des différents tests de la RLM (le R2, les coefficients de régression, le test d'augmentation du R2, les problèmes de multicolinéarité, la distinction entre variables modératrices et variables médiatrices, l'analyse acheminatoire, etc.). Le dernier chapitre s'attaque à un problème particulièrement complexe en RLM : l'analyse de l'interaction. Cet ouvrage s'adresse autant à ceux qui voudraient rafraîchir rapidement leurs connaissances en RLM qu'à ceux qui voudraient partir du bon pied pour ensuite aller vers des textes beaucoup plus spécialisés en RLM.

Ses oeuvres

Ses derniers livres