Améliorer le rapport statistique en psychologie

Un rapport statistique transparent et complet est essentiel pour garantir la crédibilité, la reproductibilité et l'interprétabilité de la recherche psychologique. Cet article propose un ensemble structuré de lignes directrices pour le rapport des analyses statistiques en psychologie quantitative, mettant l'accent sur la clarté tant au stade de la planification qu'à celui des résultats. S'appuyant sur des recommandations établies et des meilleures pratiques émergentes, nous décrivons les décisions clés liées à la formulation des hypothèses, à la justification de la taille de l'échantillon, à la préenregistrement, au traitement des valeurs aberrantes et des données manquantes, à la spécification du modèle statistique et à l'interprétation des résultats inférentiels. Nous abordons les considérations dans les cadres fréquencistes et bayésiens ainsi que dans les conceptions de recherche fixes et séquentielles, y compris des conseils sur le rapport de la taille de l'effet, les tests d'équivalence et le traitement approprié des résultats nuls. Pour faciliter la mise en œuvre de ces recommandations, nous fournissons la Liste de vérification pour un rapport statistique transparent en psychologie (TSRP) que les chercheurs peuvent utiliser pour évaluer et améliorer systématiquement leurs pratiques de rapport statistique (https://osf.io/t2zpq/). De plus, nous proposons une liste sélectionnée d'outils, de paquets et de fonctions librement disponibles que les chercheurs peuvent utiliser pour mettre en œuvre des pratiques de rapport transparent dans leurs propres analyses afin de combler le fossé entre théorie et pratique. Pour illustrer l'application pratique de ces principes, nous fournissons une comparaison côte à côte entre un rapport insuffisant et un rapport de meilleure pratique en utilisant une étude hypothétique en psychologie cognitive. En adoptant des normes de rapport transparent, les chercheurs peuvent améliorer la robustesse des études individuelles et faciliter le progrès scientifique cumulatif grâce à des méta-analyses et des synthèses de recherche plus fiables.