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title: 'TD méthodologie Master 1 ancien'
disqus: hackmd
tags : TD methodo M1 S7
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TD méthodologie Master 1 ancien
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## Objectifs

- Connaître des outils permettant de mener un projet de recherche de manière transparente
- Maîtriser les bases d'un logiciel de programmation d'expériences
- Maîtriser les bases pratiques d'une analyse de donnée
- Maîtriser les bases d'une plateforme de gestion de projets scientifiques
- Être capable de lier différents outils entre eux pour construire un projet de recherche cohérent

## Matériel

Le matériel nécessaire pour le TD est disponible [ici](https://osf.io/t8czx/).

## Construction d'une petite expérience

La premère partie du TD consistera à construire une petite expérience à l'aide d'un logiciel open-source et gratuit : [PsychoPy](https://www.psychopy.org/)

L'expérience que vous allez construire est une tâche de Stroop émotionnel. Nous avons choisi cette tâche car elle est relativement simple à construire, ce qui est pertinent pour un premier exercice. De plus, ce type de tâche peut être utilisé dans des champs très divers de la psychologie comme par exemple :

- [La psychologie sociale](https://www.semanticscholar.org/paper/Avoiding-interference%3A-adult-attachment-and-biases.-Edelstein-Gillath/9de92bb325e8977bde368400fc64df37d204f3a6)
- [La psychologie de l'enfant et de l'éducation](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/bjep.12228)
- [La psychologie cognitive](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2019.01906/full)
- [La psychopathologie](https://www.researchgate.net/publication/280723622_Cerebral_Correlates_of_Abnormal_Emotion_Conflict_Processing_in_Euthymic_Bipolar_Patients_A_Functional_MRI_Study)

PsychoPy
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PsychoPy est un logiciel de programmation d'expériences. Présentation d'images, de vidéos, de sons, enregistrement de temps de réactions, questionnaires... Il existe énormément de possibilités. On peut même utiliser PsychoPy dans d'autres contextes qu'une expérience, simplement pour standardiser la présentation d'un contenu.

PsychoPy est gratuit. Cette dimension est importante car elle facilite le partage du matériel expérimental. Cela facilite donc la capacité à reproduire l'expérience pour d'autres équipes de recherche. Cette possibilité est donc un avantage important pour la qualité et la transparence du travail scientifique.

Pour en savoir plus sur PsychoPy, vous pouvez lire cet article : Peirce, J. W., Gray, J. R., Simpson, S., MacAskill, M. R., Höchenberger, R., Sogo, H., Kastman, E., Lindeløv, J. (2019). [PsychoPy2: experiments in behavior made easy](https://link.springer.com/article/10.3758%2Fs13428-018-01193-y). Behavior Research Methods. 10.3758/s13428-018-01193-y

PsychoPy n'est pas le seul logiciel en son genre mais il est très pratique et fonctionnel. Pour un exemple d'autre logiciel, voir par exemple [OpenSesame](https://osdoc.cogsci.nl/).

Bases de PsychoPy
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Avant de créer une expérience, il va falloir se familiariser avec le logiciel. Pour commencer, il faut le [télécharger et l'installer](https://www.psychopy.org/download.html).

Vous trouverez une documentation [ici](https://www.psychopy.org/documentation.html). Elle vous aidera à comprendre les fonctionnalités du logiciel et à résoudre un grand nombre de problèmes que vous pourrez rencontrer. PsychoPy est gratuit et très utilisé. Il y a donc beaucoup de forums de discussion qui résolvent des problèmes. Vous pouvez sans problème rechercher les réponses à vos question sur internet ou éventuellement plus précisément sur ce [forum](https://discourse.psychopy.org/).

Nous vous conseillons également [cette documentation en français](http://fchetail.ulb.ac.be/resources/py-ebooks/) qui est très bien structurée et très bien rédigée.

🥯 **Il n'est pas nécessaire d'aller plus loin pour le premier TD**

Première petite expérience
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Vous allez maintenant construire une première petit expérience. Il s'agit d'une tâche de stroop (simple). Nous allons vous guider pas à pas. Si vous avez des trous de mémoire après notre explication, vous pouvez toujours consulter ce [tutoriel](https://www.youtube.com/watch?v=VV6qhuQgsiI) ou bien encore [celui-ci](http://www.fperek.net/pdfs/session3.pdf) (en anglais, il va falloir vous habituer 😛).

Stroop émotionnel
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Maintenant que vous maîtrisez les bases de PsychoPy, vous allez pouvoir créer l'expérience qui nous intéresse réèllement : la tâche de Stroop émotionnel. Pour cela, vous devrez globalement respecter une forme de présentation de présentation similaire à [cette vidéo](https://osf.io/pj84f/).

Rapidement, en quoi consiste cette tâche ? On présente des visages de joie et de colère à des personnes. Sur ces visages, on écrit soit le mot "joie", soit le mot colère. Il y a donc 4 combinaisons possibles et 2 conditions :

| | Visage de joie | Visage de colère |
| -------- | -------- | -------- |
| **Mot "joie"** | Congruent | Incongruent |
| **Mot "colère"** | Incongruent | Congruent |

L'idée générale est que les personnes seront plus lentes pour détecter l'émotion d'un visage lorsque le mot est incongruent que lorsque le mot est congruent.

Utilisez le matériel disponible [ici](https://osf.io/3xrwm/) pour construire votre expérience.

Dans cette expérience, chaque visage sera présenté deux fois : une fois associé au mot "joie" et une fois associé au mot "colère". La présentation des stimuli devra être aléatoire.

##### Pensez bien à :

* Prévoir une phase d'entraînement avant la phase d'expérience à proprement parler
* Prévoir des écrans pour les explications des consignes, pour le formulaire de consentement, pour les transitions, et pour les remerciements de fin d'expérience
* Prévoir des feedbacks après les essais. Voir par exemple [https://www.psychopy.org/recipes/builderFeedback.html](https://www.psychopy.org/recipes/builderFeedback.html)

##### Code à insérer pour inclure un feedback

1. Insérer un élément code.

###### Premier message :

dans la section "start experiment" du composant code

msg='doh!'#if this comes up we forgot to update the msg!

###### Second message :

dans la section "Begin Routine" du composant code

if not key_resp.keys :
    msg="Failed to respond"
elif key_resp.corr:#stored on last run routine
    msg="Correct! RT=%.3f" %(key_resp.rt)
else:
    msg="Oops! That was wrong"

2. Insérer un élément texte => $msg.

Vérfications
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Pour des raisons de temps, nous ne nous attarderons pas sur cette partie. Cependant, voici un petit récapitulatif de certains points importants à prendre en compte à ce stade de la procédure. Une fois que vous pensez avoir fini de programmer l'expérience, quelques étapes indispensables sont à considérer avant de récolter les données. Pour assurer ces étapes il sera nécessaire de faire passer quelques pilotes. Les pilotes sont des passations d'essai, des "brouillons". Il permettent de :

1. Vérifier que l'expérience fonctionne comme prévu
2. Vérifier que les données sont bien enregistrées comme prévu

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Avant de passer à la suite, ouvrez jamovi et téléchargez le module "Linear Models" en cliquant sur "Modules" en haut à droite.

Si vous n'avez pas encore téléchargé jamovi → [https://www.jamovi.org/download.html](https://www.jamovi.org/download.html)

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## Analyses et pré-enregistrement

Considerons qu'à ce stade, nous avons terminé l'expérience et que nous pensons qu'elle est prête à démarrer. Nous avons fait déjà passer quelques pilotes sur des version précédentes et avons améliorer l'expérience suite à ces passations. Nous avons ensuite fait passer quelques autres pilotes pour vérifier que la dernière version fonctionnait correctement. Ici considérons que nous avons fait passer 5 pilotes. Le nombre de pilotes choisi ici est arbitraire et sert simplement pour l'exemple du TD. Vous trouverez les données des ces pilotes sur [la page OSF du projet](https://osf.io/qxwp9/).

Ces données vont vous êtres nécessaires afin de vérifier que le format des données est compatible avec les analyses prévues. Autrement dit, elles vont vous permettre d'effectuer une procédure d'analyse de données pour s'assurer que les analyses sont possibles avec ce format de données.

##### Quelques informations :

* Les fichiers de données ne sont pas filtrés. Autrement dit, ils contiennent les données qui vous intéressent, mais égalament des données dont vous ne vous servirez pas.
* Hypothèse : Les individus sont plus lents pour détecter l'émotion du visage lorsque le mot est incongruent que lorsque le mot est congruent.
* Les colonnes "cong" et "congr" contiennent la même information. La première contient l'information de congruence identifiée avec un label, la seconde avec une valeur numérique.
* Nous ne nous interessons qu'aux essais de l'expérience à proprement parler (pas aux entraînements).
* La colonne "resp.rt" contient les temps de réponses en secondes.

### Analyser les données de plusieurs participant·es

Comme dans beaucoup d'études, nous allons analyser les données d'un échantillon composé de plusieurs individus. Cependant, nos données sont enregistrées séparément pour chaque participant·e.

#### Première étape

Vous allez essayer d'imaginer le format de données que vous désirez pour vos analyses. Ouvrez un tableur et créez un tableau de données (fictives) comprenant 40 participant·es (fictives). Utilisez ce tableau pour analyser les données fictives avec jamovi (basez-vous sur vos cours de statistiques :sunglasses:). Jamovi s'utilise quasiment comme JASP que vous avez déjà utilisé auparavant. Cependant, n'hésitez pas à solliciter un·e enseignant·e si vous avez besoin d'aide.

#### Deuxième étape

Maintenant que vous avez décidé des analyses appropriées, il va falloir être capable de les appliquer à des vraies données, c'est à dire celles que nous avons récoltées. Examinez la structure des données pilotes sur [https://osf.io/qxwp9/](https://osf.io/qxwp9/).

* Quelles transformations seraient nécessaires pour passer des fichiers de données enregistrées avec PsychoPy au type de fichier que vous désirez (cf. première étape ci-dessus). Décrivez précisément ces étapes dans l'ordre, sans nécessairement faire référence à une solution pratique pour les effectuer. Par exemple : ""*Etape 1 : Combiner les fichiers pour ne faire qu'un seul fichier.*"

###### Une fois que vous avez terminé, nous vous montrerons concrètement comment passer des fichiers PsychoPy à un fichier de données analysable avec jamovi. Attendez que cette étape soit terminée avant de passer à la suivante.

#### Troisième étape

A cette étape, vous avez normalement décidé de manière dont vous souhaitiez analyser vos données et vous avez comment le faire. Vous êtes donc en mesure de pré-enregistrer votre expérience. Nous allons donc vous montrer comment faire.

#### Quatrième étape

Pré-enregistrez votre étude en vous basant sur [ce template](https://osf.io/ta2r5/). Lorsque vous avez terminé, déposez votre pré-enregsitrement au format .pdf dans [ce dossier](https://uncloud.univ-nantes.fr/index.php/s/DorcEKsLApyy4Np).

#### Cinquième étape

Maintenant que tout est pré-enregistré, vous allez pouvoir suivre ce pré-enregistrement pour analyser les [données de l'expérience disponibles ici](https://osf.io/9dta6/). Le set de données contient les données de 40 participant·es. Le nombre de participant·es choisi ici est arbitraire et sert simplement pour l'exemple du TD.

###### Comme nous l'avons vu en CM, déterminer la tailler de l'échantillon est une étape très importante mais nous n'aurons pas le temps de la travailler en TD.

Lorsque vous avez terminé, Rédigez un court rapport décrivant les résultats et concluez. Si vous souhatitez effectuer d'autres analyses ou analyser vos données autrement, vous pouvez, mais décrivez les résultats dans une section "analyses exploratoires non prévues".

# FIN

Cette partie du TD est terminée. Le prochain portera sur l'éthique. N'hésitez donc pas à nous poser maintenante toutes vos questions sur cette première séquence de TD. Merci pour votre travail :muscle:. N'oubliez pas d'(essayer d')appliquer tout cela dans votre propre travail :hatching_chick: pour le bien de la science :microscope: et de la clinique :pill: