QCM : Principes fondamentaux de la recherche en sciences humaines — 24 questions

Explication

Une expérimentation contrôlée vise à tester une hypothèse en maîtrisant les conditions pour que les données soient interprétables. Les autres propositions décrivent des démarches non contrôlées ou non systématiques.

Explication

Le cycle hypothético-déductif consiste à formuler, tester, évaluer puis ajuster l’hypothèse à partir des résultats. Il ne s’agit pas de confirmer une idée a priori sans examen critique.

Explication

La technè désigne une connaissance technique tournée vers le réel et la résolution de problèmes concrets. Elle se distingue d’une pure spéculation théorique.

Explication

Roger Bacon a promu la description précise des protocoles pour rendre les expériences reproductibles. Cela soutient une démarche scientifique vérifiable par d’autres chercheurs.

Explication

Une hypothèse causale relie une cause supposée à un effet attendu et doit pouvoir être testée. Elle ne se limite pas à décrire ou à exprimer une norme.

Explication

La variable dépendante est l’issue observée et mesurée pour vérifier l’effet de la variable indépendante. La variable manipulée, elle, est la variable indépendante.

Explication

Une variable parasite est un facteur extérieur à l’objet étudié qui peut biaiser la relation observée. Elle devient problématique si elle n’est pas contrôlée.

Explication

Le contrôle a posteriori intervient après la collecte pour repérer ou intégrer des différences déjà mesurées. Le contrôle a priori, au contraire, agit avant la collecte.

Explication

Les groupes contrastés permettent de comparer des conditions différentes afin de faire ressortir un effet observable. Ils sont donc centraux pour la mise en évidence expérimentale.

Explication

L’anti-appariement cherche à éviter une ressemblance excessive entre groupes qui pourrait masquer les effets étudiés. Il ne vise pas à rendre les groupes identiques.

Explication

Un dilemme éthique oppose deux choix tous deux recevables mais incompatibles. Il ne s’agit pas simplement d’une infraction ou d’un aléa méthodologique.

Explication

Ces exemples historiques illustrent les dérives possibles quand l’éthique n’encadre pas la recherche. Ils montrent la nécessité de règles fortes avant et pendant l’étude.

Explication

Une hypothèse expérimentale formule une relation attendue entre une manipulation et un effet, souvent sous la forme « si A alors B ». Elle doit être testable.

Explication

La validité interne concerne l’attribution des variations observées à la manipulation étudiée. Elle est menacée si des variables parasites expliquent l’effet.

Explication

Le principe de justice impose une répartition équitable des avantages et des charges. Il interdit de faire peser davantage les risques sur certains groupes.

Explication

L’autonomie suppose une décision libre et informée, avec droit de retrait sans conséquence négative. Sans information claire, le consentement n’est pas éclairé.

Explication

Le secret professionnel protège les informations confidentielles obtenues dans la pratique. Il connaît toutefois des exceptions prévues par les règles en vigueur.

Explication

La fraude scientifique implique une tromperie délibérée par falsification ou invention de résultats. Une simple erreur non intentionnelle relève d’un autre niveau de manquement.

Explication

La privacy by design consiste à prévoir la protection dès la conception, puis à la maintenir tout au long du cycle de vie. L’approche inverse, tardive, est contraire à ce principe.

Explication

La minimisation limite la collecte à ce qui est utile pour répondre à la question de recherche. Elle réduit ainsi l’exposition inutile des participants.

Explication

Aucune recherche avec des êtres humains ne doit démarrer sans examen préalable par un comité d’éthique. Cette étape garantit une évaluation indépendante du protocole.

Explication

L’enregistrement préalable documente l’étude avant le recrutement et renforce la transparence. Il ne remplace ni l’éthique ni le consentement.

Explication

La fiabilité renvoie à la précision, à la constance et à la reproductibilité des résultats. La validité, elle, concerne l’adéquation entre l’outil et ce qu’il est censé mesurer.

Explication

Un test valide doit être suffisamment fiable, donc la validité implique la fiabilité. En revanche, un test peut être fiable tout en restant invalide si l’erreur est systématique.