Fiche de révision : Méthode expérimentale et plans d’étude

Plan du Cours

  1. Méthode scientifique et dérivation des hypothèses
  2. Vérification publique et démarcation
  3. Découverte, modèles et inférences
  4. Stratégies de recherche comportementale
  5. Variables expérimentales, causalité et contrefactuels
  6. Manipulations expérimentales et choix du comparateur
  7. Variance, signal et bruit
  8. Hypothèses et définitions opérationnelles
  9. Plans expérimentaux inter-participants et mesures posttest
  10. Validité interne et menaces liées aux groupes et au temps
  11. Contrôles expérimentaux et biais sociaux
  12. Réduction des biais, validité externe et artificialité
  13. Validité causale, contrôles et réplications conceptuelles
  14. Contrôles de manipulation et alternatives
  15. Objectifs de recherche et critères scientifiques
  16. Découverte, théories et hypothèses falsifiables
  17. Inférence forte, définitions et réfutation théorique
  18. Spécialités comportementales et recherche animale
  19. Logique expérimentale, manipulations et variables
  20. Assignation et plans expérimentaux
  21. Effets d’ordre, contrebalancement et variance de traitement
  22. Validité interne et menaces expérimentales
  23. Réduction de l’erreur et limites de généralisation
  24. Biais, bruit et variance
  25. Manipulation expérimentale, contrôle et menaces internes
  26. Attentes et effets placebo
  27. Variance d’erreur, expérimentation et validité externe
  28. Recherche expérimentale en ligne
  29. Plans et contrôles expérimentaux
  30. Mesure de la variance systématique et d’erreur
  31. Taille d’effet, méta-analyse et écarts en mathématiques
  32. Mesures, variance et vérifications de manipulation
  33. Chaîne causale, médiateurs et validité de construit
  34. Explications alternatives, médiateurs et vérifications expérimentales

1. Méthode scientifique et dérivation des hypothèses

Notions clés & Définitions

  • Hypothèses auxiliaires : Suppositions qui permettent de passer de l’hypothèse théorique à l’hypothèse opérationnelle, notamment que l’instrument mesure le construit, que le protocole réalise la manipulation et que l’échantillon correspond à la population visée.
  • Biais de confirmation : Faust - Consiste à retenir les cas qui confirment une hypothèse et à interpréter les données ambiguës dans son sens, notamment en citant les articles qui vont dans ce sens.
  • Chaîne de dérivation : Meehl - Suite des maillons qui relie une théorie à un résultat observable : le concept, la mesure, les frontières de validité, les hypothèses auxiliaires, puis la prédiction.
  • Hypothèse mal définie : Scheel, 2022 - Affirmation trop vague pour savoir quelles données la confirmeraient ou la réfuteraient ; elle exige une formulation claire et un lien explicite avec les mesures et l’analyse.
  • Hypothèse de recherche : Énoncé formulé a priori sous la forme « si A, alors B », afin de rendre une idée déductible, testable et discutable.
  • Pré-enregistrement : Dépôt des hypothèses, de l’effectif et du plan d’analyse avant de voir les données.

★ À maîtriser

  • La science se distingue par la méthode employée pour étudier un objet, et non par l’objet étudié.

  • La méthode scientifique repose sur :

    • l’empirisme systématique
    • les vérifications publiques
    • des hypothèses falsifiables

  • 🔄 Le cycle empirique consiste à :

    1. observer
    2. formuler une hypothèse
    3. en déduire une prédiction
    4. la tester sur de nouvelles données
    5. évaluer le résultat puis recommencer

  • La méthode hypothético-déductive déduit de l’hypothèse théorique une prédiction vérifiable publiquement, puis la confronte aux données.

  • Un échec expérimental peut mettre en cause l’hypothèse théorique ou l’une des hypothèses auxiliaires portant sur la mesure, le protocole ou l’échantillon.

Compléments

  • L’empirisme appuie les conclusions sur l’observation plutôt que sur l’intuition ou la logique seule, et son caractère systématique exige un plan et un protocole.

Astuce mémo

Théorie → hypothèses auxiliaires → prédiction → données

2. Vérification publique et démarcation

Notions clés & Définitions

  • Forum scientifique : Communauté de spécialistes devant laquelle les affirmations doivent être argumentées et jugées par la critique, l’évaluation par les pairs et la réplication au fil du temps.
  • Objectivité procédurale : Protocole standardisé, comme des consignes fixes ou un codage à l’aveugle, applicable par un autre opérateur sans interprétation privée.
  • Falsifiabilité : Popper, 1963 - Possibilité d’imaginer une observation publique qui contredirait une théorie ; une théorie scientifique précise ce qui ne devrait pas arriver et prend ainsi le risque d’avoir tort.
  • File Drawer Problem : Sous-publication des études aux résultats nuls, qui déforme la littérature visible vers les effets positifs et conduit une méta-analyse qui les ignore à surestimer l’effet réel.
  • Pseudoscience : Popper / Okasha, 2016 - Doctrine qui ressemble à la science, mais réinterprète chaque échec pour sauver sa théorie au lieu de la soumettre à des tests falsifiables.
  • Immunisation de l’hypothèse : Popper - Neutralisation après coup d’un test contradictoire par l’ajout de clauses, de sorte qu’aucune prédiction risquée ne puisse plus mettre la théorie en danger.

★ À maîtriser

📌 La pseudoscience se distingue de la science par sa méthode plutôt que par la vérité de ses idées, leur importance ou leur valeur morale et politique.

📌 La défense lakatosienne ajuste des hypothèses auxiliaires ou des conditions en protégeant le noyau tout en soumettant le programme de recherche à des prédictions falsifiables, tandis que l’immunisation neutralise les échecs sans maintenir de prédictions risquées. - Popper

Compléments

  • L’objectivité scientifique est une propriété de l’organisation de la recherche, et non une qualité morale du chercheur ; elle neutralise les attentes perturbatrices sans exclure l’étude des processus subjectifs.

  • Citer une autorité sans données revient à croire un maître ou un système prestigieux au lieu de tester la thèse, ce que Francis Bacon appelle l’idole du théâtre. - F.Bacon

Astuce mémo

La science expose ses théories au risque d’échouer ; la pseudoscience les immunise

3. Découverte, modèles et inférences

Notions clés & Définitions

  • Recherche non confirmatoire : Scheel - Renforcement de la chaîne de dérivation avant le test en formant les concepts, en construisant les mesures et en définissant les frontières de validité, notamment pour qui et quand.
  • HARKing : Kerr, 1998 - Présentation comme a priori d’une hypothèse formulée après avoir vu les résultats ; explorer les données n’est pas interdit, mais masquer le moment où la prédiction a été formulée l’est.
  • Affirmation du conséquent : Raisonnement invalide « si T, alors H ; or H est observé, donc T », car d’autres théories peuvent aussi impliquer H.
  • Construit : Leary - Idée théorique qui n’est pas directement observable, comme la faim, l’estime de soi ou la difficulté, et dont il faut préciser le sens et la mesure dans l’étude.
  • Biais de mono-opération : shahdish et al - Représentation d’un construit par une seule manipulation ou mesure, ce qui peut sous-représenter le construit et mêler des facteurs non pertinents à l’opération.
  • Faisceau d’hypothèses : okasha - Ensemble constitué de la théorie et des hypothèses auxiliaires dont dépend une prédiction ; un échec révèle qu’un maillon est faible sans indiquer lequel.

★ À maîtriser

  • Le travail de recherche comporte deux tâches : découvrir et documenter les phénomènes, puis développer des explications et les tester par des hypothèses.

📌 Un modèle indique que deux mesures vont ensemble, tandis qu’une théorie explique comment et pourquoi elles sont liées. - Leary

📌 L’induction va du particulier au général et fournit une conclusion probable, tandis que la déduction va du général au particulier et garantit sa conclusion si ses prémisses sont vraies.

  • Un nombre fini d’observations compatibles avec une hypothèse ne prouve jamais logiquement une loi universelle, selon la limite de l’induction discutée par Hume.

  • La réfutation d’une hypothèse ne réfute pas automatiquement la théorie, car l’échec peut provenir de la mesure, de l’échantillon ou du plan expérimental.

Compléments

  • Selon De Groot, les critères de confirmation doivent être fixés avant le test.

📌 Le modus tollens permet de mettre une théorie en difficulté : si T implique O et que non-O est observé, alors T a un problème.

  • Une définition opérationnelle précise ce qui est fait dans une étude pour mesurer ou manipuler un construit, par exemple imposer douze heures sans manger ou utiliser un score de 1 à 4. - Leary

  • Une hypothèse précise peut être falsifiée si elle indique à l’avance la mesure et le résultat qui la contrediraient ; une différence prévue mais observée ne la corrobore que provisoirement.

Astuce mémo

L’induction propose ; la déduction éprouve une conséquence

4. Stratégies de recherche comportementale

Notions clés & Définitions

  • Recherche corrélationnelle : Étudie les relations entre variables sans manipulation expérimentale, mais une corrélation ne permet pas à elle seule d’établir qu’une variable en cause une autre.
  • Recherche expérimentale : Manipule une variable indépendante afin d’évaluer ses effets sur une variable dépendante, sous certaines conditions de contrôle.
  • Recherche quasi-expérimentale : Étudie les effets d’une variable ou d’un événement naturel sans le manipuler directement, tout en contrôlant autant que possible les facteurs externes.
  • Recherche descriptive : Décrit le comportement, la pensée ou les émotions d’un groupe, mais renseigne peu sur les liens entre les processus psychologiques étudiés.

★ À maîtriser

  • Les quatre stratégies de recherche comportementale sont :
    • la recherche descriptive, qui documente un phénomène
    • la recherche corrélationnelle, qui mesure des liens
    • la recherche expérimentale, qui teste un effet causal sous contrôle
    • la recherche quasi-expérimentale, qui vise une question causale lorsque l’assignation aléatoire est impossible

Compléments

  • Le choix d’une stratégie de recherche comportementale dépend de la question et des contraintes, notamment éthiques, temporelles et liées au contrôle.

  • Pour étudier Instagram et l’estime de soi, on peut décrire les minutes d’utilisation et le score Rosenberg, mesurer leur corrélation, assigner des participants à quinze minutes d’Instagram ou de paysage, ou comparer deux lycées aux politiques d’écrans différentes sans assignation aléatoire.

  • Terkel et Rosenblatt (1968) ont observé que des rates vierges injectées avec du plasma de rates récemment mises bas manifestaient davantage de comportements maternels envers des ratons étrangers que celles recevant du plasma de rates n’ayant jamais eu de petits.

  • Le terme « expérience » désigne uniquement une recherche où le chercheur contrôle une variable indépendante pour en évaluer les effets, et non une étude ou recherche en général.

  • Steinberg, Fegley et Dornbusch (1993) ont comparé des lycéen·nes ayant commencé à travailler après l’école à ceux n’ayant pas pris d’emploi, et le premier groupe a ensuite obtenu de moins bons résultats scolaires ; l’absence d’assignation aléatoire limite l’interprétation causale.

  • Dans une étude corrélationnelle, l’hostilité rapportée par les conjoint·es de patients cardiaques était associée à la maladie cardiaque et la prédisait au-delà de facteurs de risque traditionnels comme l’âge, le tabagisme et l’hypertension.

Astuce mémo

Corrélation observe un lien ; expérience manipule une variable.

5. Variables expérimentales, causalité et contrefactuels

Notions clés & Définitions

  • Variable indépendante : Facteur dont le chercheur fixe ou assigne les modalités afin d’en estimer l’effet sur les pensées, les sentiments ou les comportements des participants.
  • Variable dépendante : Résultat mesuré pour tester l’effet de la VI ; dans le protocole mobilité, il s’agit de la proportion de trajets durables.
  • Contrefactuel : Résultat qu’une même personne aurait obtenu dans la condition qu’elle n’a pas vécue ; cette situation n’a jamais réellement existé.

★ À maîtriser

  • Dans le protocole mobilité, la question causale est de savoir si l’assignation au module entraîne une hausse de la proportion de trajets durables, mesurée à J+28.

📌 Une modalité appartient à la VI expérimentale seulement si le protocole la fixe ou l’assigne, même si elle est quantitative ou qualitative.

  • Pour une personne, l’effet causal individuel serait la différence entre son résultat sous module et son résultat sous liste d’attente, mais une seule de ces deux situations est observable.

  • L’effet causal individuel recherché s’écrit Y(1)−Y(0)Y(1) - Y(0), où Y(1)Y(1) est le résultat sous module et Y(0)Y(0) le résultat sous liste d’attente.

  • Le tirage au sort sert à approcher l’effet causal impossible à observer directement : il produit un écart estimé qui peut différer de l’effet vrai, notamment lorsque l’échantillon est petit.

📌 L’assignation aléatoire intervient avant l’intervention et protège la comparabilité initiale des groupes, tandis que la standardisation intervient après l’assignation et protège la similitude de la procédure entre groupes, hors manipulation.

Compléments

  • Dans le protocole mobilité, la mesure est un carnet de déplacements en ligne auto-administré, qui relève la part des trajets durables sur 7 jours à J+28.

  • Une VI doit comporter au moins deux niveaux ou modalités pour créer une variation, qui peut être quantitative, comme une dose en mg, ou qualitative, comme un renforcement positif ou négatif.

  • Plus de deux modalités peuvent servir à tester des effets non linéaires ou non monotones, plusieurs hypothèses, des seuils critiques ou plusieurs conditions pratiques ou théoriques, mais elles complexifient parfois l’analyse et nécessitent des contrastes orthogonaux.

  • L’expérimentation ne donne jamais un accès direct à la causalité elle-même, mais permet seulement une inférence causale.

📌 Le principe ceteris paribus exige que seule la manipulation diffère systématiquement entre les conditions ; l’assignation aléatoire limite les déséquilibres initiaux et la standardisation maintient constants les éléments contrôlés après l’assignation.

  • Dans toutes les répartitions aléatoires possibles, les groupes sont équivalents en moyenne pour les covariables observées ou non, mais un tirage unique avec un effectif modeste peut produire des déséquilibres. - Shadish et al., 2002

  • Lorsque des covariables critiques sont connues à l’avance et risquent de déséquilibrer les groupes, l’étude peut recourir à l’appariement, aux blocs ou au contrôle statistique.

Astuce mémo

Tirage au sort → groupes comparables en espérance

6. Manipulations expérimentales et choix du comparateur

Notions clés & Définitions

  • Contrôle de manipulation : Fayant et al., 2017 - Un contrôle de manipulation examine si l’opération a modifié l’état ou la perception qu’elle était censée modifier, mais ne valide à lui seul ni le construit ni le mécanisme causal.
  • Comparateur : Condition qui représente ce qui se serait passé sans le traitement précis que l’étude veut isoler, sans nécessairement signifier l’absence de toute activité, information ou attente.
  • Étude pilote : Étude menée avant le recrutement de l’échantillon complet pour tester la faisabilité du protocole, la clarté des exercices et la perception de la manipulation auprès d’un public comparable à celui visé.

★ À maîtriser

  • Les trois familles de manipulations sont :
    • environnementale, qui modifie le cadre ou les stimuli
    • instructionnelle, qui modifie les consignes ou l’information
    • invasive, qui modifie l’organisme lui-même

📌 Le contrôle de manipulation est recommandé lors de l’étude pilote afin de réviser l’opérationnalisation, plutôt que de servir à prouver l’effet causal sur la VD dans l’étude principale.

  • Le choix du comparateur dépend de la question de recherche, et le modifier change la question posée même si le traitement testé reste identique.

Compléments

  • Le contrôle de manipulation se place après la manipulation ; avant la VD, il risque d’attirer l’attention sur l’hypothèse, tandis qu’après la VD, l’état déclenché peut s’être dissipé.

  • Les comparateurs possibles comprennent :

    • l’absence de traitement
    • la liste d’attente
    • le contrôle d’attention
    • le comparateur actif
    • le placebo

  • Dans le protocole mobilité, la liste d’attente représente un accès différé au module et peut constituer un comparateur crédible et éthique si le module n’est pas obligatoire.

  • Le contrôle d’attention, le comparateur actif et le placebo peuvent aider à distinguer un effet général du fait d’être réuni, encadré et actif de l’effet spécifique du contenu du module.

Astuce mémo

Liste d’attente = accès différé, pas absence de traitement

7. Variance, signal et bruit

Notions clés & Définitions

  • Variance systématique : Part de la variabilité observée qui constitue le signal ; dans une expérience, elle comprend la variance de traitement et la variance confondue.
  • Variance d’erreur : Bruit résiduel, c’est-à-dire la part de la variabilité observée qui ne relève pas de la variance systématique.

★ À maîtriser

  • La variance totale se décompose en variance systeˊmatique+variance d’erreur\text{variance systématique} + \text{variance d’erreur}, et la variance systématique en variance de traitement+variance confondue\text{variance de traitement} + \text{variance confondue}.

  • Une variance confondue empêche d’isoler l’effet du traitement visé et détruit la validité interne de l’expérience.

📌 Une même source de variabilité est du bruit si elle est répartie au hasard entre les conditions, mais devient un biais si elle est répartie systématiquement entre les groupes.

Compléments

  • La randomisation limite les déséquilibres systématiques initiaux, la standardisation évite les différences procédurales après assignation et une mesure fidèle améliore la précision sans corriger la variance confondue.

  • Réduire le bruit, augmenter l’effectif ou renforcer la manipulation facilite la détection d’un écart, mais un ratio signal/bruit élevé ne protège pas contre un biais confondant.

Astuce mémo

Répartition aléatoire = bruit ; répartition systématique = biais

8. Hypothèses et définitions opérationnelles

Notions clés & Définitions

  • Contrefactuel : Le résultat qui aurait été observé dans le monde alternatif non vécu, avec le module ou avec l’attente.

★ À maîtriser

📌 Une hypothèse scientifique falsifiable doit pouvoir être réfutée par des données si elle est fausse.

  • La recherche expérimentale teste une relation causale au sens strict en manipulant la variable indépendante.

Compléments

📌 La privation alimentaire de 12 h et le score de 1 à 4 sur une échelle de faim sont des définitions opérationnelles de la faim.

  • La proportion de trajets durables mesurée avant l’étude est une variable participante, car elle n’est ni manipulée ni assignée par le protocole.

  • Dans le protocole de mobilité, le principe ceteris paribus est approché par l’assignation aléatoire et la standardisation des éléments contrôlés par le protocole.

9. Plans expérimentaux inter-participants et mesures posttest

Notions clés & Définitions

  • Plan factoriel : Un plan qui croise deux variables indépendantes ou plus, et dont le nombre de cellules expérimentales est le produit du nombre de modalités de chacune.

★ À maîtriser

  • Une expérience bien menée manipule la variable indépendante avant la variable dépendante, vise l’équivalence initiale des participants entre modalités et élimine ou maintient constants les facteurs extérieurs susceptibles d’affecter les résultats.

📌 Dans un plan inter-participants, chaque personne reçoit une seule modalité de la variable indépendante et les réponses de groupes différents sont comparées.

📌 Dans un plan intra-participants, chaque personne passe par toutes les modalités de la variable indépendante et ses réponses sont comparées entre modalités. - Leary, 2012

  • Les quatre effets d’ordre possibles sont la fatigue, la pratique, le transfert de l’effet d’une modalité précédente et la sensibilisation à l’hypothèse de l’étude.

  • Le contrebalancement présente les modalités dans des ordres variés entre participants afin que l’effet moyen de la position ne favorise pas une condition.

📌 Dans un plan posttest seul, la variable dépendante est mesurée une seule fois après la manipulation de la variable indépendante.

📌 Un changement pré-post sans groupe témoin ne constitue pas encore l’effet causal de la manipulation.

  • Les plans factoriels permettent d’étudier les effets principaux, les interactions et les effets simples, ainsi que de tester la généralisation d’un effet à plusieurs niveaux d’un autre facteur.

Compléments

  • L’assignation aléatoire vise l’équivalence des groupes en moyenne sur les répartitions possibles, sans la garantir dans un tirage particulier.

📌 Un plan quasi-expérimental est utilisé lorsque les participants ne peuvent pas être assignés aléatoirement à la variable indépendante, notamment pour des caractéristiques comme le sexe ou l’âge.

  • Les plans intra-participants réduisent la contribution des différences individuelles au contraste entre modalités, sont généralement plus puissants et demandent en général moins de participants pour détecter un effet de même taille. - Leary, 2012

  • Dans un plan intra-participants, l’assignation aléatoire n’est pas nécessaire pour équilibrer les différences individuelles entre les modalités.

  • Dans l’étude de Rosen et al. (1988, cité dans Leary, 2012), 45 enfants reçoivent, sur des matins contrebalancés, une boisson sans sucre, faiblement sucrée ou riche en sucre, et chaque enfant passe par les trois modalités.

  • Avec quatre modalités, 24 ordres sont possibles, tandis qu’un carré latin 4 × 4 utilise quatre ordres distincts pour équilibrer la position de chaque condition. - Leary, 2012

📌 Un carré latin équilibre la position ordinaire des conditions, mais ne garantit pas à lui seul l’équilibre complet des effets de transfert entre toutes les paires de conditions.

10. Validité interne et menaces liées aux groupes et au temps

Notions clés & Définitions

  • Validité interne : Le degré de confiance avec lequel la différence ou le changement observé sur la variable dépendante peut être attribué à la variable indépendante plutôt qu’à une explication alternative.
  • Menace à la validité interne : Shadish, Cook et Campbell, 2002 - Une source possible de variance confondue, c’est-à-dire un facteur qui aurait pu se produire même en l’absence du traitement et engendrer en tout ou en partie le résultat observé.
  • Sélection : Une menace où les personnes affectées à des conditions différentes diffèrent systématiquement dès le départ sur des caractéristiques susceptibles de causer le résultat observé.
  • Attrition : La perte de participants pendant l’étude ou à la mesure, qui menace la validité interne si elle diffère selon les conditions et dépend de caractéristiques liées à la variable dépendante.
  • Histoire : Un événement extérieur au protocole qui survient entre le prétest et le posttest et qui pourrait produire le résultat en l’absence de la variable indépendante.
  • Maturation : Les changements naturels et graduels qui surviennent avec le temps chez les participants ou dans leur environnement, même en l’absence de traitement.

★ À maîtriser

📌 La variance liée à la variable indépendante correspond à l’effet recherché, la variance d’erreur réduit la précision sans biaiser systématiquement le contraste, et la variance confondue rend impossible de distinguer l’effet de la variable indépendante de celui d’une autre variable qui varie avec elle.

📌 La maturation commune, lorsque les groupes issus de la même population suivent le même calendrier, s’annule dans le contraste, tandis qu’une maturation différentielle menace la validité interne si un groupe évolue spontanément plus vite que l’autre.

  • La régression vers la moyenne survient après la sélection de participants aux scores initiaux extrêmes : leur score suivant est en moyenne moins extrême, car l’erreur aléatoire propre à la première mesure se redistribue autour de zéro.

📌 La répétition des mesures modifie le participant par apprentissage, habitude ou prise de conscience, tandis que l’instrumentation modifie l’outil ou la règle de mesure.

Compléments

  • La valeur p indique si l’écart observé est compatible avec le hasard de l’échantillonnage, mais ne permet pas de déterminer si cet écart est causé par la variable indépendante plutôt que par un facteur confondu.

  • Un biais de sélection peut survenir si les salariés déjà acquis au vélo s’inscrivent volontairement au module tandis que les automobilistes réguliers choisissent la liste d’attente.

  • L’assignation aléatoire prévient théoriquement le biais de sélection au départ, mais les écarts initiaux qui subsistent peuvent résulter du hasard du tirage.

  • L’assignation aléatoire initiale ne protège pas contre l’attrition ultérieure, que Shadish et al. (2002) décrivent comme une sélection survenant après l’assignation.

  • Pour évaluer l’attrition, il faut comparer le taux d’abandon et le profil initial des personnes perdues dans chaque condition.

📌 Une histoire commune touche les deux conditions et son effet se soustrait dans la comparaison avec le groupe contrôle, tandis qu’une histoire locale ne touche qu’un groupe et demeure une menace à la validité interne.

Astuce mémo

Histoire : événement ponctuel ; maturation : évolution graduelle.

11. Contrôles expérimentaux et biais sociaux

Notions clés & Définitions

  • Caractéristiques de la demande : Orne, 1962 - Les indices de la situation expérimentale qui transmettent au participant l’hypothèse testée et peuvent l’amener à adapter ses réponses ou sa conduite.
  • Attentes de l’expérimentateur : Les croyances de l’expérimentateur sur les réponses que devraient produire les différentes conditions, lesquelles peuvent modifier à son insu ses interactions ou le codage des réponses.
  • Histoire locale : Un événement extérieur au traitement qui touche une seule condition et dont l’effet s’ajoute à celui du traitement.
  • Maturation différentielle : Une évolution spontanée à des rythmes différents entre les groupes pendant l’étude.
  • Attrition différentielle : Des abandons qui diffèrent entre les groupes et font que les participants restant au posttest ne sont plus comparables.
  • Instrumentation différentielle : Un outil de mesure qui diffère selon la condition, de sorte que l’écart observé peut refléter l’instrument plutôt que le traitement.

★ À maîtriser

  • L’effet estimé du module correspond à la différence entre les changements prétest-posttest des deux groupes : (Mpost−Mpreˊ)module−(Mpost−Mpreˊ)liste d′attente\left(M_{post}-M_{pré}\right)_{module}-\left(M_{post}-M_{pré}\right)_{liste\ d'attente}.

  • Sans groupe contrôle, une variation entre prétest et posttest peut provenir du module, de l’histoire, de la maturation ou de la répétition des mesures.

  • Les menaces communes éliminées par le contraste sont : l’histoire commune, la maturation commune, la répétition du prétest, la régression commune après une sélection identique

  • Le contrôle randomisé ne neutralise pas les facteurs qui agissent différemment selon les groupes entre le prétest et le posttest.

Compléments

  • Dans le plan à mesure répétée avec groupe contrôle, les participants sont répartis aléatoirement entre un module de mobilité durable et une liste d’attente, à raison de n = 325 par groupe.

  • Dans le plan de référence, les deux groupes remplissent un carnet de trajets de sept jours au prétest, suivent quatre semaines de module ou d’attente, puis remplissent le même carnet au posttest à J + 28.

📌 Sans groupe contrôle mesuré aux mêmes dates, les menaces temporelles ne peuvent pas être dissociées statistiquement de l’effet du traitement.

  • Les caractéristiques de la demande menacent la validité interne lorsqu’elles varient avec la condition expérimentale.

  • Dans l’étude d’Orne et Scheibe (1964), deux groupes passent quatre heures isolés dans les mêmes conditions physiques, mais le groupe auquel la situation est présentée comme une privation sensorielle avec examen médical, formulaire de décharge et bouton panique manifeste davantage de troubles cognitifs et émotionnels que le groupe auquel elle est présentée de façon neutre.

  • Les indices de la situation expérimentale peuvent susciter des expériences subjectives réellement ressenties, et pas seulement des réponses déclaratives complaisantes. - Corneille et Lush, 2023

Astuce mémo

Demande : le participant devine ; attente : l’expérimentateur anticipe.

12. Réduction des biais, validité externe et artificialité

Notions clés & Définitions

  • Validité externe : Évaluation de la mesure dans laquelle une relation causale établie dans une étude se maintient avec d’autres personnes, contextes, modalités du traitement ou mesures de l’effet.
  • Dilemme de l’expérimentateur : Tension entre le contrôle expérimental, qui favorise la validité interne, et la généralisation immédiate des résultats, que peut limiter un protocole très spécifique.
  • Double aveugle : Une procédure dans laquelle ni le participant ni l’expérimentateur ne savent quelle modalité de la variable indépendante est attribuée.

★ À maîtriser

  • Les précautions méthodologiques sont : utiliser une cover-story crédible, privilégier un plan inter-participants, standardiser et automatiser la passation, travailler en double aveugle ou avec un évaluateur aveugle

  • La généralisation aux personnes concerne la représentativité de l’échantillon et la reproduction de l’effet auprès d’autres individus, âges ou cultures, tandis que la généralisation au contexte concerne le maintien de l’effet dans d’autres lieux, à d’autres périodes ou dans un cadre moins artificiel.

  • La validité interne demande si la variable indépendante a causé l’effet dans l’étude, tandis que la validité externe demande jusqu’où cette conclusion causale peut être étendue.

  • La plupart des expériences de psychologie visent d’abord à tester une hypothèse ou une théorie, plutôt qu’à estimer un résultat directement transposable à la vie quotidienne (Mook, 1983).

  • Un cadre artificiel peut aider à isoler les variables causales en écartant les corrélations qui brouillent les phénomènes dans le monde naturel. - Stanovich, 1996

Compléments

  • Une cover-story masque l’hypothèse précise et donne aux groupes une interprétation commune de la tâche ; cette dissimulation doit rester sans risque et être suivie d’un débriefing complet.

  • Un plan inter-participants rend généralement le but de la comparaison moins transparent qu’un plan intra-participants, où chaque personne rencontre plusieurs modalités de la variable indépendante.

  • Des consignes écrites identiques et un recueil informatisé réduisent les contacts directs avec le chercheur et la transmission involontaire de ses attentes.

  • Un effet du module observé chez certains salariés ne justifie pas son déploiement dans toute l’entreprise sans vérifier qu’il se maintient auprès des équipes de nuit et sur des sites périurbains dépourvus de pistes cyclables ou de gares accessibles.

  • Les psychologues expérimentaux privilégient généralement la validité interne, car sans relation causale crédible dans l’étude, il n’y a rien de solide à généraliser (Leary, 2012).

  • La généralisation d’une théorie s’évalue au fil de réplications réalisées auprès d’autres populations, dans d’autres contextes et avec d’autres opérationnalisations, plutôt qu’à partir d’une étude isolée.

  • Dans l’expérience de Schachter et Singer (1962), une activation physiologique provoquée par injection d’épinéphrine ou de placebo est associée à un complice euphorique ou colérique et à une information contrôlée sur les symptômes, afin d’étudier l’interprétation de cette activation selon le contexte social.

📌 L’artificialité du paradigme de Schachter et Singer limite sa validité externe, mais permet d’isoler le rôle du contexte social dans l’interprétation d’une même activation corporelle.

Astuce mémo

Interne : ici ; externe : pour qui et où ?

13. Validité causale, contrôles et réplications conceptuelles

Notions clés & Définitions

  • Contrôle de manipulation : Mesure qui vérifie dans quelle mesure une manipulation expérimentale modifie le construit théorique qu’elle est censée manipuler.

★ À maîtriser

📌 La validité interne attribue les variations de la mesure à la manipulation expérimentale plutôt qu’à d’autres facteurs, tandis que la validité de construit de la relation causale vérifie que la manipulation représente bien le construit théorique supposé responsable de l’effet.

📌 Un contrôle de manipulation vérifie si la manipulation modifie le construit théorique, tandis qu’un contrôle du traitement vérifie si les participants ont bien reçu le traitement ou suivi les instructions.

  • Un contrôle de manipulation qui confirme la modification du construit rassure sur l’efficacité de la manipulation, mais ne prouve ni la validité interne ni que le construit a causé les variations de la mesure d’intérêt.

  • Une réplication conceptuelle teste la même hypothèse avec une autre opérationnalisation du construit, par exemple en induisant la tristesse par des films tristes plutôt que par le rappel de souvenirs, afin d’éprouver une explication alternative propre à la première manipulation.

📌 La validité interne est menacée si une variable confondue, comme une variable parasite, l’auto-sélection ou un artefact méthodologique, peut expliquer les changements de la variable dépendante à la place de la variable indépendante manipulée.

  • Dans l’expérience de Festinger et Carlsmith (1959) sur la dissonance cognitive, des participants accomplissent une tâche longue et ennuyeuse, puis sont payés 1 ou20ou 20 pour dire qu’ils l’ont appréciée; ceux payés 1 $ modifient davantage leur attitude envers la tâche. - Festinger & Carlsmith

Compléments

  • La validité est une inférence qui doit être évaluée au regard des buts de l’étude et étayée par des preuves convergentes (Cook & Campbell, 1979).

📌 Si une manipulation modifie le construit mais pas la mesure d’intérêt, les explications envisagées sont une manipulation insuffisamment puissante ou une hypothèse théorique incorrecte.

  • Si la mesure d’intérêt varie sans variation du contrôle de manipulation, l’absence d’effet sur ce contrôle peut venir d’une mesure inadéquate du construit ou d’une hypothèse erronée sur le construit impliqué.

  • Une étude pilote peut manipuler puis mesurer le construit pour vérifier l’efficacité de la manipulation avant d’étudier son effet sur la mesure d’intérêt, sans toutefois exclure les explications alternatives liées à cette manipulation.

  • Dans l’expérience de Festinger et Carlsmith, une différence de ton ou de manière de délivrer le message selon la condition de paiement peut menacer la validité interne.

  • Dans l’expérience de Festinger et Carlsmith, les participants payés 20 $ peuvent soupçonner qu’il y a une raison particulière de les payer autant, ce qui constitue une explication alternative menaçant la validité de construit.

14. Contrôles de manipulation et alternatives

Notions clés & Définitions

  • Recherche appliquée : Recherche qui vise à trouver des solutions à des problèmes concrets plutôt qu’à faire progresser le savoir général.
  • Validité convergente : Propriété à examiner pour évaluer la validité de construit d’une opérationnalisation.
  • Validité discriminante : Propriété à examiner pour évaluer la validité de construit d’une opérationnalisation.
  • Recherche évaluative : Recherche qui utilise les méthodes de la recherche comportementale pour évaluer les effets de programmes sociaux ou institutionnels.

★ À maîtriser

  • Un contrôle de manipulation consiste à mesurer la variable indépendante afin de vérifier qu’elle a bien été manipulée, mais la validité de cette mesure doit elle-même être vérifiée.

📌 Lorsque d’autres explications alternatives sont possibles, le croisement de l’effet sur la variable dépendante et de l’effet sur le contrôle de manipulation peut informer l’interprétation : effet sur les deux, effet seulement sur la variable dépendante, ou effet seulement sur le contrôle.

  • Pour éprouver une manipulation, on peut vérifier et mesurer la variable indépendante dans des études pilotes avec des mesures valides, puis répliquer les études avec d’autres opérationnalisations.

📌 La recherche fondamentale vise d’abord à comprendre des processus psychologiques et à accroître le savoir, sans être motivée en premier lieu par une application immédiate.

📌 La distinction entre recherche fondamentale et appliquée dépend de l’intention du chercheur, et non de la nature ou du design de l’étude.

  • Les sciences du comportement poursuivent trois objectifs généraux :
    • décrire le comportement
    • prédire le comportement
    • expliquer le comportement

Compléments

  • Un effet sur le contrôle de manipulation sans effet sur la variable dépendante est informatif en cas d’échec, mais n’est pas très optimal.

  • Dans l’exemple d’Aronson et Miles (1959), une lecture de scène obscène présentée comme un test d’embarras précède un cours sur la vie sexuelle des abeilles; l’explication alternative proposée est que l’excitation sexuelle augmente l’attractivité du groupe. - Aronson & Miles

  • Dans l’exemple de Gérard et Matthewson, des chocs électriques sévères ou modérés sont présentés comme un test émotionnel avant un groupe de discussion sur la triche à la faculté; l’activation sexuelle n’est pas possible dans cette situation. - Gérard & Matthewson

  • La recherche appliquée s’appuie sur les connaissances de la recherche fondamentale et fait émerger en retour de nouvelles questions pour cette dernière.

Astuce mémo

Fondamentale : comprendre ; appliquée : résoudre.

15. Objectifs de recherche et critères scientifiques

Notions clés & Définitions

  • Recherche descriptive : Recherche qui vise principalement à décrire des régularités de comportement, de pensée ou d’émotion.
  • Empirisme systématique : Pratique qui fonde les conclusions sur des observations structurées afin d’en tirer des conclusions valides, plutôt que sur la seule expérience quotidienne, l’intuition ou la doctrine.
  • Vérification publique : Principe qui rend les méthodes et les résultats disponibles afin que d’autres puissent observer, répliquer et contrôler les résultats d’une recherche.
  • Problème soluble : Question à laquelle il est possible de répondre avec les connaissances et les techniques de recherche disponibles.
  • Pseudo-science : Ensemble d’affirmations qui semblent scientifiques mais enfreignent les critères de l’empirisme systématique, de la vérification publique ou des problèmes solubles.

★ À maîtriser

  • L’explication est généralement considérée comme l’objectif le plus important de la recherche scientifique, car décrire et prédire un phénomène ne suffit pas à comprendre pourquoi il se produit.

  • Répondre rapidement aux pleurs d’un bébé est associé à une moindre exigence ultérieure, contrairement à la croyance selon laquelle cette réponse le gâterait.

  • Se former aux méthodes de recherche aide à comprendre la littérature de sa profession, à évaluer les résultats scientifiques diffusés dans les médias, à développer l’esprit critique et à approfondir un sujet en participant à un projet de recherche.

  • Stanovich (1996) distingue trois critères de scientificité :

    • l’empirisme systématique
    • la vérification publique
    • l’étude de problèmes solubles

  • La pseudo-science peut s’appuyer sur des anecdotes ou des preuves sélectionnées pour soutenir une thèse préexistante, reposer sur des témoignages invérifiables ou avancer des hypothèses impossibles à réfuter.

Compléments

  • Les psychologues du travail peuvent prédire la performance professionnelle à partir de tests et d’entretiens, dont les méthodes doivent être affinées selon des critères statistiques et vérifiées sur d’autres échantillons.

  • La recherche indique que les personnes très intelligentes ne sont pas plus susceptibles d’être folles ou étranges que les personnes de QI moyen.

  • Payer davantage une personne pour effectuer une tâche peut miner sa motivation intrinsèque.

  • La recherche a contribué à mieux comprendre l’ampleur des effets de la socialisation liée au genre sur les différences entre hommes et femmes.

  • La vérification publique permet de contrôler la réalité des phénomènes étudiés et rend la science autocorrective en facilitant la découverte et la correction d’erreurs de méthode ou d’interprétation.

  • Dans l’exemple d’un tabloïd, une personne sur 1 500 avait deviné correctement cinq prédictions, mais ce succès isolé peut survenir par hasard et ne démontre pas une capacité psychique.

Astuce mémo

EVS : empirisme, vérification, soluble.

16. Découverte, théories et hypothèses falsifiables

Notions clés & Définitions

  • Théorie : Ensemble de propositions qui cherche à expliquer les relations entre un ensemble de concepts.
  • Falsifiabilité : Possibilité qu’une hypothèse précise soit infirmée par les données recueillies.
  • Généralisation empirique : Hypothèse fondée sur des régularités de résultats déjà observées.

★ À maîtriser

📌 Les scientifiques ont deux tâches : découvrir et documenter de nouveaux phénomènes, régularités et relations, puis élaborer et évaluer des explications de ces phénomènes.

  • Selon Fiske (2004), une bonne théorie :
    • propose des relations causales
    • est cohérente
    • est parcimonieuse
    • génère des hypothèses testables
    • stimule d’autres recherches
    • résout une question théorique existante

📌 Un modèle décrit les relations hypothétiques entre des variables sans nécessairement expliquer pourquoi ces relations se produisent, tandis qu’une théorie cherche à les expliquer.

  • Les chercheurs formulent des hypothèses précises avant la collecte des données afin de tester une théorie et d’éviter les explications construites après observation des résultats.

  • Les théories sont généralement testées indirectement en testant une ou plusieurs hypothèses dérivées de leurs propositions.

📌 La déduction dérive des hypothèses spécifiques d’une théorie générale, tandis que l’induction généralise une hypothèse à partir de faits observés, notamment de recherches antérieures.

Compléments

  • La théorie de la contingence du leadership de Fiedler (1967) relie l’efficacité des leaders, orientés vers la tâche ou la relation, à la qualité de la relation leader-groupe, à la structuration de la tâche et au pouvoir formel du leader.

  • Les théories scientifiques sont soutenues par des données empiriques et peuvent être abandonnées ou remplacées lorsqu’elles deviennent incompatibles avec les faits connus.

  • Les hypothèses dérivées de la théorie psychanalytique freudienne sont difficiles à falsifier, notamment parce que le refoulement désigne des pensées inconscientes qui ne peuvent être directement interrogées.

Astuce mémo

Le modèle décrit les liens ; la théorie explique pourquoi.

17. Inférence forte, définitions et réfutation théorique

Notions clés & Définitions

  • Inférence forte : Platt, 1964 - Consiste à concevoir des études opposant directement les prédictions de théories concurrentes, de sorte que les résultats soutiennent l’une et infirment l’autre.
  • Modus tollens : Raisonnement selon lequel, si une hypothèse est déduite d’une théorie et que cette hypothèse n’est pas soutenue, la théorie doit être fausse.
  • Problème du tiroir : Désigne la sous-représentation, dans la littérature publiée, des études menées qui échouent à soutenir un résultat prédit.

★ À maîtriser

📌 Une définition conceptuelle donne le sens général d’un concept, tandis qu’une définition opérationnelle précise comment ce concept est mesuré ou induit dans une étude particulière.

  • Confirmer une hypothèse déduite d’une théorie ne prouve pas cette théorie, car l’hypothèse peut être vraie même si la théorie qui l’a produite est fausse.

  • 🔄 Les idées traversent quatre filtres successifs : (Bauer, 1992) :

    1. La formation et la réputation scientifiques écartent le non-sens.
    2. Les scientifiques écartent les impasses et les sujets marginaux.
    3. L’évaluation par les pairs écarte les recherches peu solides ou peu contributives.
    4. L’épreuve du temps écarte les travaux non répliqués ou inutiles.

Compléments

  • Dans six expériences, Sedikides (1993) a opposé les théories de l’auto-amélioration, de l’auto-évaluation exacte et de l’auto-vérification, et les résultats ont généralement soutenu l’auto-amélioration comme motif prédominant.

  • Les définitions opérationnelles rendent possible la réplication exacte d’une étude en précisant comment ses variables ont été mesurées ou induites.

  • En pratique, un résultat négatif ne réfute pas nécessairement une théorie, car une mesure inadéquate, un échantillon biaisé ou un plan de recherche ou une analyse statistique incorrects peuvent produire ce résultat.

  • La science ne prétend pas atteindre une vérité absolue : selon Powell (1962), les modèles successifs deviennent plus proches des faits observés à mesure que les techniques d’observation s’améliorent.

  • Dans l’étude de Lord, Ross & Lepper (1979), partisans et opposants à la peine de mort ont jugé solides les études conformes à leur opinion et défaillantes celles qui la contredisaient, malgré l’accès aux mêmes preuves.

  • Munro (2010) a montré que des participant·es confronté·es à des preuves scientifiques contredisant leurs croyances pouvaient conclure que la science n’avait rien à apporter sur la question.

Astuce mémo

Un entonnoir à quatre filtres transforme progressivement les idées en savoir établi.

18. Spécialités comportementales et recherche animale

★ À maîtriser

  • Certaines procédures de recherche, comme la modification chirurgicale ou électrique de zones cérébrales, l’administration de drogues pour étudier l’addiction ou le sacrifice en fin d’étude, ne pourraient pas être menées sur des participants humains.

  • La recherche animale a contribué aux connaissances sur la faim, la soif, la sexualité, le toucher, les sens, la douleur, l’apprentissage, les traitements pharmacologiques de la dépression ou de l’addiction et la vulnérabilité génétique à la dépendance.

Compléments

  • Les sciences du comportement réunissent des spécialités qui étudient le comportement, la pensée et l’émotion à différentes échelles.

  • Environ 8 % des études psychologiques utilisent des animaux non humains comme participants ; les rats, souris et pigeons sont les plus fréquents, tandis que les chiens et les chats sont assez rarement utilisés.

  • L’étude animale permet un contrôle expérimental en laboratoire qui élimine de nombreux effets environnementaux compliquant la recherche humaine, et autorise l’observation sur de longues périodes, plusieurs semaines d’affilée.

  • Dans l’étude de Melis, Hare et Tomasello (2006), des chimpanzés ayant appris quel partenaire était le plus efficace pour tirer une plateforme alimentaire à deux choisissaient, dès le deuxième jour de test, significativement plus souvent ce partenaire.

📌 La recherche animale soulève des questions éthiques, mais elle a contribué de façon importante à la compréhension scientifique de la pensée, de l’émotion et du comportement.

  • Les principales spécialités et leurs objets sont : psychologie du développement (changements liés à l’âge tout au long de la vie), psychologie de la personnalité (différences psychologiques individuelles), psychologie sociale (influence des environnements sociaux et relations interpersonnelles), psychologie expérimentale (processus psychologiques de base), neurosciences ou psychophysiologie (relations entre structures corporelles, système nerveux et comportement), psychologie cognitive (pensée, apprentissage et mémoire)

19. Logique expérimentale, manipulations et variables

Notions clés & Définitions

  • Recherche expérimentale : Recherche qui cherche principalement à déterminer si une variable cause une modification d’un comportement, d’une pensée, d’une émotion ou d’une réponse physiologique.
  • Variable indépendante : Variable que le chercheur fait varier ou manipule afin d’étudier ses effets sur le comportement des participants.
  • Variable dépendante : Réponse mesurée par le chercheur pour déterminer si elle a été influencée par la variable indépendante.
  • Manipulation environnementale : Manipulation qui modifie des aspects de l’environnement physique ou social du participant.
  • Compère : Personne qui travaille avec le chercheur et joue volontairement un rôle devant les participants pour modifier leur environnement social.
  • Manipulation instructionnelle : Manipulation qui modifie les instructions ou les informations données aux participants.
  • Manipulation invasive : Manipulation qui provoque une modification physique ou physiologique chez les participants, par exemple par stimulation, administration d’une substance ou intervention chirurgicale.

★ À maîtriser

  • Dans une expérience, le chercheur manipule une ou plusieurs variables indépendantes, mesure leurs effets sur une ou plusieurs variables dépendantes et contrôle les facteurs externes afin d’attribuer les différences observées à la manipulation.

  • Les trois types de manipulation de variable indépendante sont (Leary) :

    • la manipulation environnementale
    • la manipulation instructionnelle
    • la manipulation invasive

📌 Une variable sujet, comme le sexe, l’âge, l’ordre de naissance ou une caractéristique de personnalité, est déjà présente et mesurée, contrairement à une variable indépendante manipulée par le chercheur.

Compléments

  • Une variable indépendante comporte au moins deux niveaux, chacun correspondant à une condition expérimentale.

📌 Une différence quantitative entre niveaux d’une variable indépendante porte sur une quantité, tandis qu’une différence qualitative porte sur des catégories, comme des instructions différentes.

  • Une variable dépendante peut être un comportement observable, une réponse cognitive, une émotion ou une réaction physiologique, et une expérience peut en mesurer plusieurs.

  • Dans l’étude de contagion émotionnelle présentée par Leary, une injection d’épinéphrine ou d’un placebo était combinée au comportement joyeux ou colérique d’un compère.

Astuce mémo

La variable indépendante est manipulée ; la dépendante est mesurée.

20. Assignation et plans expérimentaux

Notions clés & Définitions

  • Assignation aléatoire simple : Donne à chaque participant·e une probabilité égale d’être placé·e dans chacune des conditions expérimentales.
  • Contrebalancement : Consiste à présenter les niveaux de la variable indépendante dans des ordres différents à des participant·es différent·es afin de contrôler les effets d’ordre.
  • Effets de report : Surviennent quand les effets d’une condition persistent au début de la condition suivante.
  • Carré latin : Organise les conditions de sorte que chacune apparaisse une fois à chaque position ; un carré latin équilibré assure en outre que chacune précède ; un carré latin équilibré assure en outre que chacune suive chacune des autres conditions exactement une fois.

★ À maîtriser

  • Dans une condition contrôle, les participants reçoivent un niveau zéro de la variable indépendante, tandis que les groupes expérimentaux reçoivent les autres niveaux.

  • L’assignation aléatoire simple attribue les participants aux conditions au hasard, avec une probabilité équivalente d’affectation à chacune.

  • Dans un plan inter-participants, des participants différents prennent part à des conditions différentes, tandis que dans un plan intra-participants, les mêmes participants passent par toutes les conditions.

  • Dans un plan entre-sujets, des participant·es différent·es passent par chaque condition, tandis que dans un plan intra-sujets, les mêmes participant·es passent par toutes les conditions.

  • Les effets d’ordre comprennent :

    • les effets de pratique
    • les effets de fatigue
    • la sensibilisation à l’hypothèse de l’étude

Compléments

  • Le groupe contrôle fournit une ligne de base permettant d’observer ce qui se passe en l’absence de la manipulation, mais il n’est pas nécessaire dans toutes les recherches.

  • L’assignation aléatoire simple augmente la probabilité que les groupes soient comparables, mais ne garantit pas leur identité, notamment avec un petit échantillon.

  • L’assignation aléatoire appariée évalue d’abord les participants sur une caractéristique pertinente, les regroupe selon des scores similaires, puis répartit aléatoirement les membres de chaque groupe entre les conditions.

  • Un plan intra-participants réduit l’influence des différences individuelles, nécessite moins de participants et est généralement plus puissant pour détecter un effet de la variable indépendante.

  • 🔄 L’assignation aléatoire appariée procède ainsi :

    1. Mesurer une caractéristique pertinente des participant·es.
    2. Les classer selon leur score.
    3. Les répartir en blocs de taille égale au nombre de conditions.
    4. Assigner aléatoirement chaque personne d’un bloc à une condition.

  • Un plan intra-sujets peut accroître la puissance statistique et réduire le nombre de participant·es nécessaires, car chaque personne participe à toutes les conditions.

21. Effets d’ordre, contrebalancement et variance de traitement

Notions clés & Définitions

  • Contrebalancement : Méthode qui présente les conditions dans des ordres différents selon les participants afin de limiter les effets d’ordre.
  • Contrôle expérimental : Le contrôle expérimental consiste à éliminer ou à maintenir constants les facteurs externes susceptibles d’influencer les résultats, afin que les conditions ne diffèrent systématiquement que par la variable indépendante.
  • Variance systématique : La partie de la variance totale qui reflète des différences organisées entre les conditions expérimentales.
  • Variance de traitement : La partie de la variance observée qui est réellement due à la manipulation de la variable indépendante.
  • Variance de confusion : Produite par une variable autre que la variable indépendante, mais qui varie systématiquement entre les conditions.
  • Variance d’erreur : Les différences non systématiques entre les participants, qui rendent plus difficile la détection de l’effet de la variable indépendante.
  • Sensibilisation : Phénomène où des expositions répétées à une variable indépendante modifient les réactions des participants aux conditions suivantes.
  • Effet de report : Effet d’une condition précédente qui continue d’influencer le comportement du participant dans une condition suivante.
  • Pilot test : Essai préalable qui peut vérifier que les niveaux de la variable indépendante diffèrent suffisamment pour produire les effets recherchés.
  • Manipulation check : Une manipulation check vérifie directement si la manipulation a modifié la variable que le chercheur voulait modifier.

★ À maîtriser

  • Dans un plan intra-participants, les effets de pratique correspondent à une amélioration des performances avec la répétition, et les effets de fatigue à une baisse liée à la fatigue, à l’ennui ou à la démotivation.

Compléments

📌 Le contrebalancement complet utilise toutes les combinaisons possibles d’ordres, tandis qu’un carré latin fait apparaître chaque condition une fois à chaque position ; un carré latin équilibré la fait en outre précéder et suivre chaque autre condition une fois.

  • Si un groupe reçoit une forte dose de caféine le matin et le groupe contrôle est testé l’après-midi, le moment de la journée est une variable de confusion qui empêche d’attribuer sûrement les différences à la caféine.

📐 Formule - Leary propose la relation suivante : Variance totale=variance de traitement+variance de confusion+variance d’erreur\text{Variance totale} = \text{variance de traitement} + \text{variance de confusion} + \text{variance d’erreur}.

Astuce mémo

La variation de l’ordre réduit les effets d’ordre ; le contrôle isole la manipulation.

22. Validité interne et menaces expérimentales

Notions clés & Définitions

  • Validité interne : Le degré de confiance que les différences observées entre les conditions sont causées par la variable indépendante manipulée plutôt que par d’autres facteurs systématiquement différents.
  • Assignation biaisée : Une situation où les participants des différentes conditions ne sont pas équivalents avant la manipulation, de sorte que les différences finales peuvent venir de leurs différences initiales.
  • Attentes de l’expérimentateur : Les effets d’attente de l’expérimentateur apparaissent lorsque les attentes du chercheur influencent le comportement des participants ou l’interprétation de leurs réponses.
  • Effet placebo : Une modification physiologique ou psychologique produite par la simple suggestion qu’un changement devrait avoir lieu, alors que le traitement administré n’a pas d’effet actif.
  • Attrition différentielle : Une perte inégale de participants selon les conditions expérimentales, susceptible de rendre les groupes différents au cours de l’expérience.
  • Procédure en double aveugle : Une procédure dans laquelle ni les participants ni les expérimentateurs qui interagissent directement avec eux ne savent dans quelle condition expérimentale se trouve le participant.
  • Caractéristiques de la demande : Les indices d’une étude qui permettent aux participants de comprendre, consciemment ou non, ce que le chercheur attend d’eux et peuvent les conduire à modifier leur comportement.

Points essentiels

  • Dans l’exemple du Pepsi Challenge, si le type de verre diffère entre les boissons, il constitue une variable de confusion et empêche de savoir si la préférence provient de la boisson ou du verre.

  • Les effets d’histoire surviennent lorsqu’un événement extérieur à l’expérience se produit pendant l’étude et influence les participants, rendant incertaine l’origine des différences observées.

  • La sensibilisation au prétest apparaît lorsque le prétest influence la manière dont les participants réagissent ensuite au traitement expérimental.

📌 La comparaison entre un groupe placebo et un groupe sans traitement permet d’identifier l’effet placebo, tandis que la comparaison entre le traitement actif et le placebo évalue l’effet supplémentaire du traitement au-delà des attentes.

23. Réduction de l’erreur et limites de généralisation

Notions clés & Définitions

  • Traitement différentiel : Une situation où les chercheurs ne traitent pas exactement de la même manière les participants des différentes conditions, ce qui peut influencer leurs réponses.
  • Erreur de mesure : La variabilité introduite par les instruments ou les procédures utilisés pour mesurer les comportements, les pensées ou les émotions.
  • Validité externe : Le degré auquel les résultats d’une étude peuvent être répliqués ou généralisés à d’autres participants, contextes, situations ou conditions.

★ À maîtriser

  • Les sources de variance d’erreur comprennent :

    • les différences individuelles
    • les états transitoires
    • les facteurs environnementaux

  • Pour réduire la variance d’erreur, Leary recommande de : utiliser, lorsque cela est pertinent, un échantillon relativement homogène, traiter tous les participants de la même manière, maintenir constantes les conditions du laboratoire, standardiser les procédures, automatiser autant que possible l’expérience, utiliser des instruments de mesure fiables

  • L’expérimentation peut être inappropriée ou impossible lorsque des contraintes éthiques empêchent la manipulation ou lorsque les chercheurs ne peuvent pas contrôler les variables ou créer les conditions nécessaires; des recherches descriptives, corrélationnelles ou quasi-expérimentales peuvent alors convenir.

  • Le dilemme de l’expérimentateur oppose la validité interne, généralement renforcée par un contrôle important, à la validité externe, qui peut diminuer lorsque le contrôle rend la situation artificielle.

  • Les recherches expérimentales en ligne permettent de recruter rapidement de grands échantillons, souvent à moindre coût, et d’atteindre des populations difficiles à recruter en laboratoire, mais leurs échantillons ne représentent pas nécessairement la population générale.

Compléments

  • Les différences individuelles peuvent concerner :

    • les capacités cognitives
    • la personnalité
    • l’histoire personnelle
    • l’état émotionnel
    • les comportements

  • Les états transitoires susceptibles d’influencer les réponses comprennent :

    • être malade
    • être fatigué
    • être heureux
    • être stressé
    • être irrité
    • être particulièrement motivé

  • Les facteurs environnementaux susceptibles d’influencer les réponses comprennent :

    • la température
    • le bruit
    • l’éclairage
    • le moment de la journée

  • La réplication d’une étude avec d’autres participants, contextes ou procédures permet d’évaluer la généralisation d’un résultat.

  • Les recherches en ligne compliquent le contrôle de l’identité et du nombre de participations, de l’environnement de passation et de l’attrition, et elles permettent moins facilement les manipulations physiques, l’administration de substances, la modification de l’environnement ou les interactions expérimentales complexes.

Astuce mémo

Plus de contrôle renforce l’interne, mais peut fragiliser l’externe

24. Biais, bruit et variance

★ À maîtriser

📌 Le bruit est une variance d’erreur aléatoire qui disperse les données, tandis que le biais est une variance d’erreur systématique qui les décale dans le même sens.

📐 Formule - La relation entre erreur, biais et bruit est Erreur2=Biais2+Bruit2\text{Erreur}^2 = \text{Biais}^2 + \text{Bruit}^2.

Compléments

  • Augmenter le nombre de données peut réduire l’impact du bruit, mais ne corrige pas des données biaisées.

📌 Le bruit externe concerne les données, tandis que le bruit interne concerne le jugement de la personne qui les évalue.

  • La sagesse des foules consiste à se ranger à l’opinion de la population.

25. Manipulation expérimentale, contrôle et menaces internes

Notions clés & Définitions

  • Variable indépendante : Variable manipulée par le chercheur pour en évaluer l’effet; elle comporte au moins deux niveaux, souvent appelés conditions expérimentales.
  • Variable dépendante : Réponse mesurée dans l’étude, susceptible d’être affectée par la variable indépendante; elle peut être comportementale, auto-rapportée ou physiologique.
  • Contrôle expérimental : Consiste à éliminer ou à maintenir constants les facteurs étrangers susceptibles d’affecter les résultats.
  • Validité interne : Désigne le degré auquel le chercheur peut tirer des conclusions exactes sur les effets de la variable indépendante.
  • Assignation biaisée : Survient lorsque les groupes diffèrent avant de recevoir la variable indépendante, ce qui empêche d’attribuer sûrement à celle-ci la différence observée.
  • Attrition différentielle : Perte de participant·es en cours d’étude qui touche les conditions de façon inégale et rend les groupes restants moins comparables.
  • Sensibilisation au prétest : Modification de la réaction à la variable indépendante provoquée par le prétest, qui peut gonfler artificiellement les progrès mesurés après un cours.
  • Histoire : Interférence possible d’un événement extérieur survenu pendant l’étude, qui peut interagir avec la variable indépendante et contribuer à l’effet observé.

★ À maîtriser

  • Une expérience fait varier au moins une variable indépendante, permet au chercheur d’assigner les participant·es aux conditions et contrôle les variables étrangères susceptibles d’influencer leurs réponses.

  • La manipulation de la variable indépendante peut être :

    • environnementale
    • instructionnelle
    • invasive

📌 La variance systématique comprend la variance de traitement, due à la variable indépendante, et la variance confondue, due à une variable étrangère qui diffère systématiquement entre les groupes.

  • La variance confondue empêche de distinguer statistiquement l’effet de la variable indépendante de celui de la variable étrangère.

  • L’attrition différentielle menace la comparabilité des groupes lorsque les abandons touchent les conditions à des taux différents, comme lorsque 15 % des personnes quittent une condition douloureuse contre 0 % d’une condition confortable.

Compléments

📌 Une variable sujet, telle que le genre ou le rang de naissance, est mesurée et non manipulée; elle n’est donc pas une variable indépendante au sens strict.

  • Un groupe expérimental reçoit un niveau non nul de la variable étudiée, tandis qu’un groupe contrôle reçoit le niveau zéro, lorsqu’un tel niveau est pertinent.

  • Un pilote test vérifie avant l’étude complète que les niveaux de la variable indépendante sont suffisamment différenciés pour être perçus.

Astuce mémo

Un signal télévisé brouillé par des images fantômes et du grésillement.

26. Attentes et effets placebo

Notions clés & Définitions

  • Caractéristiques de la demande : Indices d’une étude qui suggèrent aux participant·es comment se comporter, ce qui peut les conduire à répondre aux attentes perçues plutôt qu’à la variable indépendante.
  • Procédure en double aveugle : Procédure où ni les participant·es ni les expérimentateur·rices qui interagissent avec eux ne connaissent la condition assignée, l’assignation étant gérée par une autre personne.
  • Effet placebo : Changement physiologique ou psychologique qui se produit simplement parce qu’une personne croit que ce changement va se produire.

★ À maîtriser

  • Dans l’étude de Cordaro & Ison (1963), les étudiant·es qui s’attendaient à des vers réactifs ont enregistré 20 fois plus de réponses que ceux qui s’attendaient à des vers peu réactifs, alors que tous les vers étaient identiques.

Compléments

  • Dans l’étude de Orne & Scheibe (1964), des indices dramatiques ajoutés au groupe expérimental ont suscité des réactions d’attente plus extrêmes que dans le groupe contrôle, alors que les deux groupes passaient physiquement la même expérience.

📌 Un groupe placebo contrôle reçoit un traitement inactif afin que les groupes expérimental et placebo croient tous deux recevoir un traitement, tandis que seul le groupe expérimental reçoit le principe actif.

  • Pour distinguer l’effet du traitement de l’effet de la croyance, on peut comparer un groupe expérimental, un groupe placebo et un groupe contrôle qui ne reçoit rien.

  • Dans l’étude de Kaptchuk et al. (2006), le comprimé placebo était associé à une meilleure capacité à dormir et écrire après 2 semaines, tandis que la fausse acupuncture était associée à une plus forte baisse de douleur rapportée après 10 semaines.

  • Dans l’étude de Kaptchuk et al. (2006), 25 % du groupe acupuncture ont rapporté des effets secondaires liés aux piqûres et 31 % du groupe comprimé des effets secondaires liés au médicament fictif.

Astuce mémo

Le traitement agit par son principe actif ; le placebo agit par la croyance.

27. Variance d’erreur, expérimentation et validité externe

Notions clés & Définitions

  • Validité externe : Campbell & Stanley, 1966 - Degré auquel les résultats d’une étude peuvent être répliqués ou généralisés à d’autres échantillons, contextes de recherche ou procédures.

★ À maîtriser

📌 La variance d’erreur est une variance non systématique qui réduit la puissance statistique et rend les effets de la variable indépendante plus difficiles à détecter, sans invalider l’expérience.

  • Les cinq sources principales de variance d’erreur sont :

    • les différences individuelles préexistantes
    • les états transitoires
    • les facteurs environnementaux
    • le traitement différentiel des participant·es
    • l’erreur de mesure

  • Les moyens de réduire la variance d’erreur comprennent : traiter tous les participant·es de façon identique hormis la variable indépendante, maintenir constantes les conditions du laboratoire, standardiser les procédures de recherche, automatiser l’expérience autant que possible, utiliser des procédures de mesure fiables

  • Une expérience n’est pas toujours possible ou appropriée lorsque la relation causale n’est pas visée, que la manipulation de la variable indépendante est impossible ou qu’elle serait contraire à l’éthique.

📌 Le contrôle expérimental strict tend à renforcer la validité interne mais à affaiblir la validité externe, compromis que Jung (1971) a appelé le dilemme de l’expérimentateur.

  • Le but principal d’une expérience est de tester des propositions théoriques générales, puis de généraliser la théorie par réplication, plutôt que de généraliser directement les résultats bruts d’une seule étude (Mook, 1983).

Compléments

  • Un échantillon homogène, par exemple des animaux de la même portée ou des étudiant·es d’une même université, peut réduire les différences individuelles préexistantes.

  • On ne peut pas assigner aléatoirement des personnes à une défiguration, priver des nouveau-nés d’oxygène à des durées variables ou assigner des non-fumeurs à fumer beaucoup pour étudier les effets de ces facteurs.

  • Lorsque l’expérimentation est impossible ou inappropriée, les études descriptives, corrélationnelles ou quasi-expérimentales peuvent être plus utiles.

  • Les psychologues expérimentaux privilégient généralement la validité interne, car une validité interne faible empêche de tirer une conclusion fiable sur les effets de la variable indépendante.

Astuce mémo

Contrôle strict : validité interne renforcée, généralisation plus difficile.

28. Recherche expérimentale en ligne

★ À maîtriser

  • La recherche expérimentale en ligne permet de recueillir des échantillons plus grands à moindre coût et plus diversifiés que les échantillons de convenance classiques, sans garantir une représentativité parfaite.

  • Les études en ligne rendent difficile la vérification de l’identité des participant·es et la prévention des participations répétées, et ne permettent pas de contrôler leur cadre de passation.

Compléments

  • La recherche en ligne facilite le ciblage de populations spécifiques et peut réduire les biais de désirabilité sociale et les effets d’attente de l’expérimentateur en l’absence d’un chercheur physiquement présent.

  • La recherche en ligne connaît un taux d’abandon élevé et convient mal aux interactions en face-à-face, aux manipulations physiques ou pharmacologiques, aux études à sessions multiples et aux mises en scène sociales élaborées.

📌 La validité des études en ligne par rapport aux études en laboratoire reste une question ouverte, même si les comparaisons directes ont montré une convergence plutôt rassurante des résultats (Gosling et al., 2004 ; Musch & Reips, 2000).

29. Plans et contrôles expérimentaux

Notions clés & Définitions

  • Validité interne : Degré d'exactitude des conclusions sur les effets de la variable indépendante.
  • Puissance : Capacité d'un plan à détecter les effets de la variable indépendante.
  • Plan en carré latin : Un plan en carré latin fait apparaître chaque condition une fois à chaque position et fait précéder ou suivre chaque autre condition une seule fois.
  • Contrôle de manipulation : Question qui vérifie que la variable indépendante a été perçue comme prévu.
  • Groupe placebo contrôle : Groupe qui reçoit un traitement inactif qu'il croit actif.
  • Variable sujet ou participant : Variable mesurée et non manipulée.

★ À maîtriser

📌 Dans un plan à groupes randomisés, des participant·es différent·es sont assigné·es aléatoirement à chaque condition, tandis que dans un plan à mesures répétées, chaque participant·e est mesuré·e dans toutes les conditions.

Compléments

  • L'assignation aléatoire appariée consiste à apparier les participant·es par blocs selon une mesure pertinente, puis à les assigner aléatoirement au sein de chaque bloc.

Astuce mémo

Mesurer toutes les conditions (mesures répétées) ou répartir les personnes (groupes randomisés)

30. Mesure de la variance systématique et d’erreur

Notions clés & Définitions

  • Variance : Mesure statistique qui quantifie la dispersion des valeurs autour de leur moyenne.
  • Variance systématique : Part de la variabilité expliquée par des facteurs ou variables identifiables et qui ne relève pas simplement du hasard.
  • Variance d'erreur : Part de la variabilité qui n'est pas expliquée par les facteurs étudiés.

★ À maîtriser

📐 Formule - La variance d'un échantillon est la somme des carrés des déviations divisée par le nombre d'observations moins un : s2=∑(yi−yˉ)2n−1s^2=\frac{\sum(y_i-\bar{y})^2}{n-1}.

📐 Formule - La variance totale est égale à la variance systématique plus la variance d'erreur : Variance totale=variance systeˊmatique+variance d’erreur\text{Variance totale}=\text{variance systématique}+\text{variance d'erreur}.

Compléments

📐 Formule - L'étendue est égale à la valeur maximale moins la valeur minimale : Eˊtendue=valeur maximale−valeur minimale\text{Étendue}=\text{valeur maximale}-\text{valeur minimale}.

📐 Formule - La moyenne d'un échantillon est la somme des observations divisée par leur nombre : yˉ=∑yin\bar{y}=\frac{\sum y_i}{n}.

  • Le score de déviation d'une observation est la différence entre cette observation et la moyenne : yi−yˉy_i-\bar{y}.

  • La somme de tous les scores de déviation est toujours égale à zéro.

📐 Formule - La somme des carrés des déviations est SC=∑(yi−yˉ)2SC=\sum(y_i-\bar{y})^2.

📌 Une variance faible indique que les observations sont proches de la moyenne, tandis qu'une variance élevée indique qu'elles sont davantage dispersées.

  • La variance d'erreur peut provenir de :

    • Erreurs de mesure
    • Fluctuations aléatoires
    • Différences individuelles non prises en compte
    • Facteurs situationnels imprévus
    • Imprécisions des instruments utilisés

  • Baron et Bell (1976) ont étudié le lien entre température et agressivité : la variation liée à la température peut relever de la variance systématique, tandis que les variations non expliquées relèvent de la variance d'erreur.

  • Scheier et Carver (1985) ont étudié l'optimisme et ses relations avec la santé; la variabilité non expliquée par cette relation demeure une source de variance d'erreur.

Astuce mémo

Écarts → carrés → somme → division par les degrés de liberté

31. Taille d’effet, méta-analyse et écarts en mathématiques

Notions clés & Définitions

  • Taille de l'effet : Mesure de la force ou de l'ampleur d'une relation entre des variables ou de l'importance d'une différence entre des groupes.
  • Méta-analyse : Méthode statistique qui combine les résultats de plusieurs études portant sur une même question de recherche ou sur des questions proches.

★ À maîtriser

  • La significativité statistique ne suffit pas à déterminer l'importance d'un résultat; il faut également connaître la taille de l'effet.

  • Les principaux indicateurs de taille de l'effet sont d de Cohen et g de Hedges pour les différences standardisées entre moyennes, η² et ω² pour la proportion de variance associée ou expliquée, r pour la force et la direction d'une relation linéaire, r² pour la proportion de variance associée à cette relation, et l'odds ratio pour comparer une association entre variables catégorielles.

  • Une méta-analyse permet de :

    • Examiner la cohérence des résultats entre plusieurs études
    • Estimer la taille globale d'un effet
    • Identifier des tendances générales
    • Étudier les différences entre les résultats des études
    • Mieux comprendre la variabilité des effets observés

  • 🔄 La méta-analyse suit ces étapes :

    1. Définir une question de recherche précise.
    2. Identifier les études pertinentes selon des critères de sélection définis.
    3. Convertir les résultats en indicateurs comparables, notamment des tailles d'effet.
    4. Combiner statistiquement les résultats afin d'obtenir une estimation globale de l'effet.

  • Hyde et ses collègues (1990), puis Else-Quest et ses collègues (2010), ont étudié les différences entre les sexes dans les performances en mathématiques.

  • Une méta-analyse permet de déterminer si les différences observées dans certaines études sur les performances en mathématiques se retrouvent généralement dans l’ensemble des recherches disponibles.

Compléments

📌 Les indicateurs de taille de l'effet ne sont pas interchangeables; leur choix dépend de la nature des variables et du modèle statistique utilisé.

  • Une relation observée entre une variable et un phénomène ne signifie pas que cette variable explique seule toute la variabilité, car plusieurs facteurs peuvent intervenir.

📌 Une différence statistiquement significative dans les bénéfices associés à un traitement ne signifie pas nécessairement que ce bénéfice est important sur le plan clinique.

  • Gershoff (2002) a réalisé une méta-analyse des effets des châtiments corporels, examinant leurs relations avec différents résultats associés au développement et au comportement des enfants.

  • En regroupant les résultats de plusieurs études sur les châtiments corporels, la méta-analyse donne une vision plus globale des relations observées.

  • La méta-analyse des châtiments corporels prend en compte la variabilité des résultats entre les recherches.

  • L’étude des différences entre les sexes en mathématiques par méta-analyse examine la variabilité des résultats et les conditions dans lesquelles certaines différences peuvent apparaître.

  • La méta-analyse permet d’examiner la robustesse des résultats scientifiques et la généralisation des conclusions.

Astuce mémo

Question → études → tailles d’effet comparables → estimation globale

32. Mesures, variance et vérifications de manipulation

★ À maîtriser

  • La recherche scientifique vise à identifier les sources de variabilité systématique afin d’expliquer les différences observées entre individus, situations ou moments.

  • Les mesures transforment les phénomènes psychologiques ou comportementaux en données observables, quantifiables et analysables.

  • La qualité des mesures influence directement la qualité des résultats obtenus.

  • Dans l’ensemble des deux revues, la proportion d’articles expérimentaux inter-sujets comportant une vérification de manipulation était de 27 % en 1965, 33 % en 1975, 42 % en 1985 et 63 % en 1995.

  • Des mesures des variables indépendantes et médiatrices peuvent attirer l’attention des participants sur l’objectif de l’étude, contaminer la mesure de la variable dépendante ou compromettre la manipulation en suscitant des doutes sur les instructions.

  • Parmi les répondants, 60 % jugeaient nécessaire une vérification de la manipulation dans une expérience de laboratoire bien conçue, contre 40 % qui ne la jugeaient pas nécessaire.

  • Parmi les personnes ayant soumis, au cours des cinq années précédentes, un article sans vérification de variable médiatrice, 69 % ont indiqué qu’un évaluateur avait considéré cette absence comme un défaut méthodologique.

Compléments

📌 Le chercheur doit vérifier que les instruments utilisés évaluent correctement le phénomène étudié et distinguent les différences réelles entre observations tout en limitant les erreurs de mesure.

  • Sigall et Mills ont étudié les expériences publiées dans le Journal of Personality and Social Psychology (JPSP) et le Journal of Experimental Social Psychology (JESP) en 1965, 1975, 1985 et 1995 pour évaluer la fréquence des vérifications de manipulation.

  • Dans le JPSP, la proportion d’articles expérimentaux inter-sujets incluant une vérification de manipulation était de 25 % en 1965 (n = 112), 35 % en 1975 (n = 198), 39 % en 1985 (n = 118) et 62 % en 1995 (n = 76).

  • L’étude a été limitée aux expériences comportant des manipulations inter-sujets, puis à celles incluant ou non une mesure de la variable indépendante.

  • Un questionnaire a recueilli les réponses de 70 psychologues sociaux, mais la constitution de l’échantillon ne permettait pas d’estimer précisément la répartition des opinions dans la population des psychologues sociaux.

  • Pour la vérification d’une variable médiatrice hypothétique, 41 % des répondants la jugeaient nécessaire et 59 % ne la jugeaient pas nécessaire.

Astuce mémo

Mesures imprécises → erreurs de mesure, différences réelles moins bien distinguées.

33. Chaîne causale, médiateurs et validité de construit

Notions clés & Définitions

  • Variable médiatrice : Un concept influencé par la variable indépendante conceptuelle et qui, à son tour, influence la variable dépendante conceptuelle.
  • Validité de construit : Cook et Campbell, 1979 - La possibilité que les opérations censées représenter un construit de cause ou d’effet soient interprétées comme plusieurs construits différents, créant une confusion entre construits.

★ À maîtriser

  • Dans une expérience de psychologie sociale, l’objectif central est d’établir une relation causale entre une variable indépendante conceptuelle et une variable dépendante conceptuelle.

  • L’interprétation causale relie le traitement expérimental perçu aux différences de variable indépendante conceptuelle, puis aux différences de variable dépendante conceptuelle et enfin aux scores de la mesure dépendante.

  • Dans l’exemple proposé, l’expertise élevée est manipulée en présentant le communicant comme gestionnaire de fonds communs de placement, et l’expertise faible en le présentant comme employé d’un magasin de location de vidéos.

  • Une confusion entre construits implique qu’une explication alternative plausible de l’effet du traitement expérimental sur la mesure de la variable dépendante existe.

  • Lorsqu’aucune explication alternative plausible des différences observées sur la mesure dépendante n’existe, on peut conclure que l’hypothèse causale est soutenue, que la vérification de la variable indépendante ait été réalisée ou non.

  • Lorsqu’aucune explication alternative plausible ne rend compte des différences observées sur la variable dépendante, une vérification réussie de la variable indépendante n’est pas nécessaire pour soutenir l’hypothèse causale.

  • Dans cette même situation, une vérification de la variable indépendante qui ne révèle aucune différence ne réfute pas l’hypothèse, car la mesure peut être insuffisamment sensible.

📌 L’absence de vérification de la variable indépendante ne constitue pas un défaut lorsque les résultats soutiennent sans ambiguïté l’hypothèse et qu’aucune explication alternative plausible n’existe.

Compléments

  • Le traitement expérimental opérationnalise concrètement la variable indépendante conceptuelle, tandis que la mesure de la variable dépendante opérationnalise concrètement la variable dépendante conceptuelle.

  • Dans certains cas, la variable indépendante conceptuelle et le traitement perçu sont identiques si les participants perçoivent correctement le traitement.

  • Dans l’exemple, l’accord avec la conclusion du communicant est mesuré après sa communication afin d’évaluer le changement d’attitude.

  • Le test de l’hypothèse d’expertise suppose que les participants remarquent les descriptions professionnelles, que celles-ci influencent l’expertise attribuée, que l’expertise perçue influence le changement d’attitude et que celui-ci se reflète dans la mesure dépendante.

  • Dans l’exemple, les pensées favorables du public à l’égard de la conclusion peuvent être proposées comme médiateur de l’effet de l’expertise perçue sur le changement d’attitude.

  • Une vérification de la variable indépendante peut mesurer l’expertise attribuée au communicant, tandis qu’une vérification du médiateur peut mesurer les pensées favorables du public à sa conclusion.

Astuce mémo

Traitement perçu → variable indépendante → variable dépendante → mesure

34. Explications alternatives, médiateurs et vérifications expérimentales

Notions clés & Définitions

  • Méthode des exemplaires multiples : Consiste à réaliser plusieurs expériences avec différentes versions du matériel afin que ces versions puissent écarter des explications alternatives spécifiques.

★ À maîtriser

  • Quand une explication alternative plausible, telle qu’une différence d’objectivité perçue, peut expliquer le changement d’attitude, une vérification confirmant que l’expertise perçue a été manipulée ne lève pas l’ambiguïté causale. - Mills, 1969

  • Pour écarter une explication alternative plausible, il faut mener une nouvelle expérience dont la procédure élimine cette explication, par exemple en maintenant constante l’objectivité perçue tout en faisant varier l’expertise perçue.

📌 En l’absence d’explication alternative plausible faisant intervenir une autre variable médiatrice, une vérification réussie ou infructueuse de la variable médiatrice proposée n’est pas nécessaire pour soutenir l’hypothèse de médiation.

  • Si une autre variable médiatrice plausible peut expliquer le résultat, mesurer la médiatrice proposée ne lève pas l’ambiguïté, même si la manipulation de la variable indépendante modifie cette médiatrice. - Baron et Kenny, 1986

  • Pour tester si les pensées favorables médiatisent l’effet de l’expertise perçue sur le changement d’attitude, on peut croiser des conditions faisant varier l’expertise avec des conditions où une tâche distractive empêche les pensées favorables.

  • Les vérifications des variables indépendantes et médiatrices sont utiles dans la plupart des expériences de psychologie sociale, mais elles ne sont pas indispensables à une expérience bien conçue.

  • L’inclusion de ces mesures ne résout pas le problème fondamental de l’expérience, qui consiste à éliminer les explications alternatives plausibles de l’effet du traitement sur la mesure de la variable dépendante.

Compléments

  • Dans l’exemple de l’expertise du communicant, le gestionnaire de fonds communs de placement peut sembler plus objectif que l’employé du magasin de location de vidéos, car la progressivité accrue des impôts pourrait augmenter les impôts du premier et avantager financièrement le second.

  • L’échec d’une vérification de la variable indépendante ne constitue pas une preuve en faveur d’une explication alternative, comme l’objectivité perçue.

  • Lorsqu’un traitement n’a aucun effet observé sur la variable dépendante, une vérification de la variable indépendante aide à distinguer l’absence d’effet de l’échec de la manipulation.

  • Une deuxième mesure de la variable dépendante, évaluant une autre variable dépendante conceptuelle influencée par la variable indépendante, peut fournir des éléments que la manipulation a réussi.

  • Une autre interprétation théorique du fonctionnement d’une variable médiatrice ne constitue pas une explication alternative si elle conserve la variable médiatrice comme lien entre les variables indépendante et dépendante.

  • Le modèle heuristique-systématique de Chaiken (1980), plutôt que le modèle de la probabilité d’élaboration de Petty et Cacioppo (1981), fournit une autre interprétation théorique du rôle médiateur des pensées relatives à la communication.

  • Les procédures statistiques recommandées par Baron et Kenny (1986) pour tester la médiation n’écartent pas à elles seules la possibilité qu’une autre variable explique l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante.

  • Si la différence de changement d’attitude entre expertise élevée et faible disparaît avec la tâche distractive et apparaît sans elle, cela soutient l’hypothèse de médiation par les pensées favorables, à condition qu’aucune explication alternative plausible n’existe.

Astuce mémo

Usage fréquent → impression de nécessité.

Tableaux de synthèse

Plans inter- et intra-participants

DimensionInter-participantsIntra-participants
ParticipantsParticipants différents selon les conditionsMêmes participants dans toutes les conditions
ComparaisonEntre groupesChaque participant est comparé à lui-même
AtoutAucun atout spécifique énoncéMoins de participants et puissance généralement accrue
Limite d’ordrePas de passage de chaque personne par plusieurs conditionsPratique, fatigue et sensibilisation possibles

Vérification des manipulations

MéthodeMoment ou cibleFonction
Pilot testAvant l’étudeVérifier que les niveaux diffèrent suffisamment
Manipulation checkPendant ou après la manipulationVérifier que la variable visée a effectivement changé

Teste tes connaissances

Teste tes connaissances sur Méthode expérimentale et plans d’étude avec 130 questions à choix multiples et corrections détaillées.

1. Une grève nationale et la fatigue de fin de trimestre affectent les participants des deux groupes avec la même intensité. Que permet le contraste entre groupes ?

2. Dans une étude, les scores varient en partie parce que les participant·es ont reçu des traitements différents, facteur identifié par les chercheur·euses. À quelle composante de la variabilité cela correspond-il ?

Faire le QCM →

Révisez avec les flashcards

Mémorisez les concepts clés de Méthode expérimentale et plans d’étude avec 88 flashcards interactives.

Par quoi la science se distingue-t-elle dans l’étude d’un objet ?

Par la méthode employée.

Sur quels principes repose la méthode scientifique ?

Sur l’empirisme systématique, les vérifications publiques et des hypothèses falsifiables.

Quelles étapes composent le cycle empirique ?

Observer, formuler une hypothèse, déduire une prédiction, la tester, évaluer le résultat, puis recommencer.

Voir les flashcards →

Cours similaires

Psychologie et bases neurobiologiques

Essais et propriétés mécaniques

Suites numériques

Mathématiques

Fractions et réduction

Mathématiques

La force musculaire

Mécanique des fluides

Physique

Crée tes propres fiches de révision

Importe ton cours et l'IA génère fiches, QCM et flashcards en 30 secondes.

Générateur de fiches