La méthode expérimentale
Exemples de manuels à votre disposition :
-La démarche expérimentale en psychologie -> Sockeel,P., & Anceaux
-Psychologie Expérimentale -> Myers,A.Hansen,C.H & Fernand
Modalité de l’examen :
-QCM (non régressif) ; en janvier
I- Introduction à la méthode expérimentale
3 objectifs essentiels de la démarche scientifique et 3 démarches de recherche différentes
Objectif
Type de recherche
1. Décrire les évènements
Recherche descriptive
2. Découvrir des relations entre au moins deux phénomènes
Recherche corrélationnelle
3. Découvrir su « quelque chose marche », des relations causales
Recherche expérimentale
Une démarche en 7 étapes distinctes :
1. Problème (ex : le pain n’est pas grillé)
2. Question (pourquoi le grille-pain ne marche pas)
3. Hypothèse (peut-être que la prise est défectueuse)
4. Opérationnalisation (si on branche le grille-pain dans un autre prise, il va marcher)
5. Test de prédiction (on branche dans une autre prise et on réessaye)
6. Analyse des résultats (l’hypothèse est confortée (le pain est grillé) ; l’hypothèse est réfutée (le pain n’est toujours pas grillé)
7. Itération (ms qu’est-ce qui ne va pas avec la prise ; peut-être qu’un fil du grille-pain est cassé)
o Démarche hypothético-déductive
Le choix de la démarche dépend :
o De la question de recherche
Mais aussi :
o D’une préférence personnelle
o D’une habitude de travail commune à un groupe de chercheurs ou un laboratoire de recherche
o La relation n’est pas toujours causale (ex : + il y a de mcdo, + il y a de meurtres -> cette relation ne veut rien dire) Parfois il y a des variables parasites
Une corrélation détermine une relation <-> 2 variables/phénomènes
Si les variations d’un phénomène peuvent causer des variations pour un autre phénomène, le fait que ces 2 phénomènes évoluent ensemble ne signifie pas nécessairement qu’un phénomène cause l’autre
A <-> B
A -> B A <- B
Où :
C
A <-> B
La méthode corrélationnelle
Les phénomènes variables ne st pas manipulés par le chercheur.
On cherche à établir le niveau de relation entre chacun des phénomènes étudiés à l’aide d’un coefficient de corrélation (r)
o Cette corrélation peut être positive/négative/nulle
Avantages du plan corrélationnel :
o Grande validité externe : permet de vérifier certaines hypothèses dans un cadre réel (généralement terrain naturelle)
o Peut être rapide et peu couteux à mettre en œuvre
Limites du plan corrélationnel :
o Faible validité interne : comme le chercheur ne provoque pas de changement dans un phénomènes or observer ls répercussions sur un autre phénomène, il faut demeurer prudent dans l’interprétation de la relation de cause à effet entre les autres phénomènes
Qu’est-ce qu’une corrélation positive ?
o Le coefficient d’une corrélation est une mesure d’association entre deux variables
o Ce coefficient peut varier de +1 à -1
o Au plus une variable augmente + l’autre augmente (ou + diminue + l’autre diminue) càd va dans le même sens
o (ex : + je suis fatigué + je dors)
Contraire :
o Corrélation négative : deux variables ne vont pas dans le même sens
o (ex : au + je fais de sport, au + je suis en mauvaise santé)
Les corrélations peuvent être :
o Forte / modérée / faible / nulle
o La corrélation peut être due au hasard
La particularité de la méthode expérimentale
o Se centre sur au moins deux variables à la fois : il manipule une variable pour provoquer dans changements sur une autre variable
o Teste empiriquement la comparaison (souvent) explicite de la recherche corrélationnelle
o On doit avoir une même situation et e faire varier qu’un élément de la situation pour observer un effet sur un phénomène
o Ainsi toute chose égale par ailleurs, les effets qu’il observera ne sont dû qu’a ce qui a été modulé dans le contexte
ex :en 2016, des chercheurs mettent en place un protocole visant à favoriser l’activité physique en extérieur des enfants. Ils font une mesure du tps passé en intérieur le week-end, avant et après leur protocole expérimental, portant sur ...
o Cet exemple ne vaut rien, pas de comparaison avec le avant/après ; rien avoir avec le protocole
Quelles sont les données nécessaires pour conclure à l’efficacité d’une intervention ?
o Pour établir un lien de causalité = obligé d’avoir un tableau 4 cases
o Ne pas conclure si on ne peut pas compléter le tableau à 4 cases
o Attention à ne pas en dire trop à partir de ne pas assez
Groupe contrôle : groupe de référence que l’on compare à la situation expérimentale. Il n’est pas soumis à un traitement spécifique en rapport avec la manipulation expérimentale. Il participe à l’augmentation de la validité interne de l’étude.
Trois conditions de contrôle possible :
o Non administrée (e.g., médicament vs. Pas de médicament)
o Niveau zéro (e.g., médicament vs. Placébo)
o Établie à un. Niveau standard (difficile à établir)
CM-2 :
II- Des hypothèses à l’opérationnalisation
Qu’est-ce qu’une hypothèse ?
1. L’hypothèse est la clé de voute de toute recherche scientifique. Elle est reliée au plan de recherche adopté, à la procédure choisie, à la sélection des participants, aux mesures retenues, aux analyses statistiques effectuées et aux conclusions tirées
2. C’est une réponse à la question posée qui va orienter les étapes suivantes dans la démarche expérimentale. L’objectif étant de dire si cette réponse est la bonne ou non
4 points décisifs pour poser une hypothèse
o L’hypothèse doit être empirique (testable et réfutable). Elle doit être opérationnalisée, quantifiée et reproductible
o L’hypothèse doit être en harmonie avec la littérature existante et apporter une info intéressante pour la communauté scientifique (utile)
o L’hypothèse doit être choisie en fonction de sa parcimonie ou selon le principe du rasoir d’Ockham, l’explication la + simple doit être privilégiée en premier
o L’hypothèse ne doit pas entrainer de problèmes d’éthique
La formulation d’une hypothèse doit être en lien avec la formulation d’une hypothèse statistique
o Par dèf, l’hypothèse doit permettre de comparer 2 choses :
par ex : une condition ou un grp contrôle et une condition ou un grp expérimental
o On peut faire 2 hypothèses=
-une hypothèse « nulle » (H0)
-une hypothèse de différence ou toute autre hypothèses alternatives (H1)
Si on n’arrive pas à valider H1 on ne peut pas conclure que nos groupes soient égaux
Ex : innocent VS non coupable -> non-coupable = l’accusation n’a pas été en mesure de prouver sa cause hors de tout doute raisonnable
Ex : égalité vs non différent -> non différent = l’expérience n’a pas été en mesure de valider l’hypothèse alternative. Le fait de ne pas rejeter l’hypothèse nulle ne veut pas nécessairement dire que les groupes sont égaux
Les hypothèses de différences pourront être éventuellement généralisées avec ce qu’on appelle un seuil de significativité
Ce seuil tient en compte du nombre de sujet utilisé, du nombre de mesures et du nombre de variations inter et intra individuelles
Opérationnalisation :
Reprendre l’exemple de l’intro
-si on branche le grille-pain dans une autre prise il va marcher -> H1
Il existe 2 hypothèses...
L’hypothèse théorique (ou hypothèse générale)
Précise le processus psychologique sous-jacents à l’effet
Ex : le vieillissement réduit les performances mnésiques
Cause -> comportement ou conséquence
L’hypothèse opérationnelle
Elle reprend le même schéma que l’hypothèse générale en précisant les variables et comportements étudiés
Ex : ls pers de + de 50 ans ont de – bonne performances à un test de rappel libre (mémorisation de 10 mots) que les personnes de – de 50 ans
Exemple 1 :
Je m’intéresse à) l’influence de la durée d’exposition aux écrans sur le temps de sommeil chez les enfants en classe de CP
o VI = durée d’exposition aux écrans
o VD = durée du temps de sommeil
Exemple 2 :
Je souhaite regarder si l’estime de soi peut être influencées par le nombre de likes sur Instagram
o VI = nombre de like sur Instagram
o VD= estime de soi
Exemple 3 :
Les objectifs de cette recherche sont d’investiguer les effets d’un protocole artistique en classe de CE1 sur le bien-être et les représentations spatiales
VI= protocole artistique
VD = une mesure du bien-être / représentations spatiales
L’hypothèse doit permettre d’établir un lien logique entre les variables :
Une fois les variables définies, le chercheur doit établir des liens qui les unissent (unidirectionnel, bidirectionnel, covariation non causale)
A -> B A<-> B
C
A <-> B
-La « relation » signifie que les variations entre deux variables ne sont pas indépendantes ; si une variable change d’état, l’autre change également d’état
o Relation positive : quand 2 variables varient dans la même direction
o Relation négative : quand l’augmentation d’une variable entraîne la diminution de l’autre
En résumé, l’hypothèse est une déclaration, une affirmation sur les relations entre différentes variables
Dans le meilleur des cas, cette déclaration devrait spécifier :
1. Les variables en présences
2. Les variables qui sont en relation et celles qui ne le sont pas
3. Si la relation entre ces variables est positive ou négative
4. Si la relation entre les variables est unidirectionnelle, bidirectionnel, ou expliquée par une troisième variable
o
S’inscrire dans une démarche causale = isoler une cause objectivement à l’origine du phénomène observé
o S’inscrire dans une démarche comparative = faire varier de façon systématique la cause en plusieurs niveaux (au moins 2), « toute chose étant égale par ailleurs » (C. Bernard).
Variable contrôle ?
Variable contrôle ?
Il s’agit d’une potentielle VI mais qui n’intéresse pas le chercheur
On va donc chercher à la neutraliser
Neutraliser une variable = variable contrôle (VC)
o Maintenir à un niveau constant – contrôlé
o Variation systématique
o Aléatorisation (part du principe que toute chose est égale par ailleurs)
o Contre-balancement
Opérationnaliser = processus de concrétisation de ce que l’on veut étudier scientifiquement (Anger, 1992, dans Dépelteau, 2002)
Une fois les hypothèses formulées, il faut déterminer les indicateurs grâce auxquels les dimensions pourront être mesurées : trouver des données observables qui permettent d’appréhender les dimensions
Ces indicateurs vont déterminer le type de variable que l’on va utiliser
CM-3
Opérationnaliser l’hypothèse
Les variables qualitatives
Une variable est qualitative si ses différentes formes sont des catégories ou des attributs :
Exemple : le sexe (homme/femme/intersexe) ; langue maternelle ; programme d’étude ; PCS ; intérêt pour les études)
Les différentes formes que peut revêtir une variable qualitative sont appelées modalités :
Exemple
Les modalités d’une variable qualitative doivent être exhaustives et mutuellement exclusives
Les variables qualitatives nominales
o Variable qualitative dont les modalités ne peuvent pas être ordonnées (nominal exemple : je suis une tortue/un papillon)
o Pour les variables qualitatives nominales, il n’y a pas de relation d’ordre entre les modalités...
o Si on utilise des chiffres pour identifier les modalités, c’est uniquement pour distinguer les catégories. Càd lorsque l’on utilise des modèles statistiques on attribue des chiffres à ces modalités (1 pour les femmes ou 0 pour les hommes) mais cette manière de coder est arbitraire
Les variables ordinales
o Variable qualitative dont les modalités peuvent être ordonnées (ex : abeilles très contente/ok/triste)
o Il existe une relation d’ordre entre les modalités. Elles peuvent être classés de la + petite à la + grande (ou vice-versa), de la pire à la meilleure...
Ex : on peut dire que « très satisfait » < « satisfait » (ou « satisfait> « très satisfait »).
o Si on utilise des chiffres pour identifier des modalités c’est pour :
A. Distinguer
B. Ordonner les catégories
Une variable est quantitative si la caractéristique observée s’exprime sous la forme d’une valeur numérique
- Variable quantitative continue (nombre infini de valeurs)
Variable quantitative qui peut, en théorie, couvrir toutes les valeurs d’intervalles
è Exemple : âge, temps consacré à une tâche, revenu, masse, taille
Variables quantitatives discrètes
Variable quantitative qui ne peut pas en théorie, couvrir toutes les valeurs d’un intervalle.
Ex : nombres de frères et sœurs, nombre de cigarettes consommées par jour
Opérationnaliser l’hypothèse
L’opérationnalisation est l’une des étapes les + délicates dans le processus de recherche scientifique. De la qualité de l’opérationnalisation dépend de la « validité » de la recherche
Validité de l’étude : validité théorique (ou conceptuelle, ou validité « de construit ») = qualité de l’opérationnalisation des variables indépendantes ou dépendantes
Degré de correspondance entre les variables dépendantes et indépendantes utilisées (mesurées) dans l’étude, et les concepts postulés dans l’hypothèse de recherche
o Validité interne : quand les résultats obtenus sont le seul fruit des variables manipulées (VI) par l’expérimentateur. Attention à l’effet de confusion ». Pour cela, les chercheurs essaient toujours de tenir constants les facteurs autres que la VI dans les expériences
o Validité externe :
- Degré de généralisation des résultats d’une étude à une population bcp + vaste que celle étudiée dans la recherche ainsi qu’à d’autres variables dépendantes et indépendantes.
- La convergence des résultats avec diverses populations, dans plusieurs situations et avec des méthodologies différentes atteste de la validité externe et de d’étude et suscite une confiance relative à la généralité des résultats
III- Le plan expérimental
Le plan d’expérience nécessite de définir :
è Les façons dont les VI seront manipulées : inter-sujets ou intra-sujets
è Le nombres de groupes (modalités de la VI), leur fonction
è Les phases de l’expérience (présenter dans un tableau)
Manipulation en inter-sujets (between-subject)
o Chaque sujet est assigné à une seule modalité de la VI
o L’expérience comporte autant de grp que de modalité de la VI
o Pas d’effet d’ordre des conditions expérimentales
Conséquences de la manipulation inter-sujets -> a chaque condition expérimentale correspond un groupe distinct de sujets.
Quel contrôle pour avoir une bonne validité ?
è Contrôle des variables pertinentes en fonction de la VD
è Répartition des sujets dans les groupes en fonction des résultats à un pré-test mesurant le niveau du sujet sur la VD
Manipulation intra-sujets (within-subject)
o Chaque sujet réalise toutes les modalités de ka VI
o Les différentes conditions expérimentales s’appliquent toutes au même groupe de sujets
o Pas besoin de contrôler les variable parasites liées aux sujets car ce sont les mêmes dans différents groupes
Conséquences de la manipulation intra-sujets -> une condition expérimentale contiendra la totalité de l’échantillon de l’expérience
Pourquoi un sujet par condition expérimentale ou un sujet pour toute expérience ?
Il y a deux niveaux d’explications :
1. Dépend de la démarche dans laquelle le chercheur s’inscrit avec l’expérimentation
2. Pour répondre aux règles de l’expérimentation : éviter les biais intra et/ou interindividuelles
Quels sont les biais liés à l’utilisation d’une VI inter ou intra sujets ?
Biais intra-sujet
Biais inter-sujet
Fatigabilité, chronophage, effets d’entrainement, effet d’ordre (voir techniques de contre-balancement)
Différents sujets (contrôle ?)
Exemple de plan mixte :
On s’intéresse à l’effet de l’ingestion d’alcool sur la conduite automobile...
La/les VD :
La/les VI : quantité d’alcool absorbées avant de conduire/
Organisation de l’expérience
Dèf du nombre de grp (modalités de la VI) et leurs fonctions
è Dans une recherche expérimentale, une variable indépendante a au moins 2 modalités
è Entre modalités d’une variable indépendante, une seule chose varie
NB : si une variable indépendante est continue on sera dans un plan de recherche corrélationnel ou quais expérimental
Si la variable n’est pas continue, on est dans un plan de recherche expérimental
Lorsque la VI a deux modalités : deux possibilités
b. Une des conditions est un groupe contrôle
Les phases de l’expérience
Les différents plans de recherche
Notation classique de Campbell and Stanley (1963, p.6) :
§ X représente l’exposition d’un groupe à une variable ou un évènement expérimental dont les effets doivent être mesurés
§ O représente une observation ou une mesure enregistrée sur un instrument
§ Les X et les O d’une même ligne s’appliquent aux mêmes personnes spécifiques. Les X et les O d’une même colonne, ou placés verticalement les uns par rapport aux autres, sont simultanés
§ La dimension de gauche à droite indique l’ordre temporel des procédures dans l’expérience (parfois indiqué par une flèche)
§ Le symbole R indique une affectation aléatoire
§ La séparation de rangées parallèles par une ligne horizontale indique que les groupes de comparaison ne sont pas égaux (ou égalisés) par affectation aléatoire.
Conception de groupe contrôle prétest/post test
Groupe A R ------O----X-------O
Groupe B R-------O-------------O
Conception de groupe de contrôle avec post test uniquement
Groupe A R ------ ----X-------O
Groupe B R---------------------O
Étude de cas unique
Groupe A X -----------------O
Modèle de prétest et de post-test à groupe unique
Groupe A O1 ---------X-------O2
Comparaison statique de groupes ou post-test uniquement avec des groupes non équivalents
Groupe A X -----------------O
Groupe B -----------------O
Traitement alternatif post-test uniquement avec des groupes non équivalents
Groupe A X1 -----------------O
Groupe B X2 -----------------O
Plan factoriel
Variable médiatrice
« Représentent le mécanisme générateur ou le processus par lequel la variable indépendante peut arriver à influencer la variable dépendante »
Permettent d’expliquer la relation
Variable modératrice
« L’influence de la variable indépendante sur la variable dépendante va être différente selon la valeur que va prendre la valeur modératrice »
è Permettent de spécifier ka relation
Exemple :
o Lorsqu’on MANIPULE plus de 2 VI, on est dans un plan factoriel
o Si on ne manipule pas toutes les VI, on est dans du quasi expérimental
o Dans un plan factoriel, il est possible d’analyser :
- Les effets principaux
- Les effets d’interactions (de 1er ordre et de 2ème ordre)
- Les effets simples
Écriture formalisée
· S indique le facteur sujet
· n est à remplacer par l’effectif des sujets par groupe dans l’expérience
· VI est à remplacer par l’initiale du nom de la VI de l’expérience
· m est à remplacer par le nombre de modalités de la VI de l’expérience
· < > : emboitement, signifie que chaque sujet n’est soumis qu’à une condition expérimentale. Symbole utilisé pour une variable inter-sujet (un groupe diff pour chaque modalité de la VI).
· * : croisement, signifie que les mêmes sujets sont soumis à toutes les modalités de la variable. Symbole utilisé pour une variable en intra-sujet sujets font toutes les modalités de la VI)
IV- L’échantillonnage ses biais
Quid de la taille d’un échantillon :
è La taille d’échantillon dépend de l’homogénéité de la population. Donc, du type de recueil des données effectué
è La taille de l’échantillon dépend aussi de la taille d’effet de la ou des VI (voir table de puissance)
(Au + on veut homogénéiser une population donnée au – ça peut être généralisable)
L’échantillonnage, la clé d’une bonne enquête
L’échantillon doit être représentatif de la population « parente »
Plusieurs méthodes peuvent être utilisées :
Procédures d’échantillonnage probabilistique
Les limites de l’échantillonnage aléatoire
Quelles peuvent être les limites de l’échantillonnage aléatoire ?
o Trop grande population parente
o Choix de participants trop restreints
L’échantillonnage non probabilistique
La méthode par quotas : proche de la méthode aléatoire et stratifiée à l’exception que les sujets ne sont pas sélectionnés de manière aléatoire dans les sous-groupes. Aucune contrainte n’est imposée à la méthode de sélection, ce qui peut générer plus de biais
Échantillonnage par disponibilité ou accidentel : on prend les sujets disponibles.
o C’est la technique la plus risquée en termes de biais d’échantillonnage. Pourtant, c’est une des techniques la plus utilisée car la moins couteuse.
o Suppose de vérifier a posteriori la répartition des sous-groupes dans l’échantillon sélectionné
o Plus l’échantillon est grand, moins on risque de trouver des biais
Échantillon total
Les sujets effectuent toutes les conditions expérimentales
Les sujets sont différents dans chaque condition expérimentale
La constitution et le contrôle des groupes
Si la Vi invoquée => obligatoirement groupes de mesures indépendants (pourquoi ?)
Si la VI provoquée => deux possibilités
o Ex 1 : effet de la VI répétition d’un apprentissage (4 modalités : app1, app2, app3, app4) sur la VD performance (variable continue) => plutôt groupe apparié ici on s’intéresse à l’évolution de la performance
o Ex 2 : effet de la Vi méthodes d’apprentissages (2 modalités : méthode 1 ; méthode 2) sur la VD performance (variable continue) => groupe indépendant (pourquoi ?)
La constitution et le contrôle des groupes de mesures indépendants
Une fois l’échantillonnage global est fait :
o Répartir les individus dans les groupes de mesure ou les groupes sujets
o Si une seule VI : Nb de grp = Nb de conditions, modalités de la VI
o Si plusieurs VI : Nb de grp = Nb de combinaison des différentes modalités entres-elles
- Ex 1 : j’ai 2 VI à 2 modalités chacune : 2*2 = 4 groupes ;
- Ex 2 : j’ai 3 VI, une a 2 modalités et les 2 autres à 3 : 2*3*3= 18 groupes
Constitution et contrôle des groupes indépendants
Avant d’effectuer l’expérimentation, s’assurer de l’équivalence entre les groupes : c’est la procédure d’affectation des sujets dans les groupes (randomisation)
Il ne doit pas y avoir de grosses différences entre les groupes si on veut préserver la validité interne de l’étude
Sélection aléatoire de l’échantillon
=/=
Affectation au hasard dans les groupes
Procédure d’échantillonnage différente de la procédure d’affectation.
Pourquoi ?
Comment procéder pour l’affectation des sujets ?
o Répartition ou affectation aléatoire ou au hasard : même principe que pour procédure échantillonnage (avoir un grand échantillon et de grands groupes)
o Répartition par quotas : idem que pour la procédure d’échantillonnage
o Groupe pairés : après le pré-test, on va répartir de manière équivalente entre les 2 groupes les individus ayant des caractéristiques similaires révélées par le pré-test.
(Afin que la performance moyenne et la variance soit la même dans les différents groupes malgré la variabilité des performances individuelles des individus qui les composent)
Randomiser avec 3 groupes indépendants et plus
Ex de randomisation par bloc pour une VI à 3 modalités manipulée en inter-sujets :
o Le nombre de bloc correspond au nombre de sujets dans chaque groupe de traitement (condition expérimentale, modalité de la VI)
o Chaque bloc contient le nombre de conditions désiré (ici 3) dans un ordre aléatoire
Pourquoi on procède de la sorte ? -> pour éviter d’avoir des groupes de tailles différentes
Constitution et contrôle des groupes de mesures appariés
La randomisation, ou l’affectation aléatoire des sujets dans différents groupes, ne garantit pas à 100% l’équivalence des groupes pour toutes les variables externes pertinentes propres aux sujets.
Quand on a des petits échantillons, il vaut mieux avoir recours aux groupes de mesures apparié.
Avantage :
- Pas de problèmes d’équivalence entre les groupes
Inconvénients :
- Effet de fatigue
- Effet d’entrainement
- Effet d’ordre
Il y a transfert d’apprentissage lorsqu’un apprentissage modifie soit par facilitation soit par inhibition un autre apprentissage
o Transfert proactif : lorsqu’un apprentissage une fois maîtrisé, influence en le rendant plus facile (proactif positif) ou plus difficile (proactif négatif) un apprentissage ultérieur
o Transfert rétroactif : lorsqu’un apprentissage, une fois maîtrisé, influence en le rendant plus facile (rétroactif positif) ou plus difficile (rétroactif négatif) un apprentissage antérieur.
Pour lutter contre « l’erreur progressive » :
- Estimer l’erreur si son évolution est linéaire
- Contrebalancer
Écriture formalisée -emboitement
Formule : Sn <> où n = nombre de sujets par conditions possibles et où <> = emboîtement (gr indépendants)
Dèf : soit 2 facteurs quelconques A= accolade a1, a2...an accolade et B= accolade b1,b2, ... bn accolade, on dit que A est emboité dans B
-relation notée <A*B>, lorsqu’à chaque modalité de A = accolade a1, a2...an accolade correspond une seule modalité de B accolade b1, b2, ... bn accolade
Exercice :
Je souhaite étudier l’effet du tempo de la musique noté M (VI 1 ; rapide, lent) et du type de de texte noté T (familier, courant, soutenu) sur la mémoire de rappel des étudiants.
Chaque variable est inter-sujet et 120 sujets se sont proposés pour l’expérience
Il y a donc un total de 6 groupes possibles (rapide familier ; rapide courant, rapide soutenu, lent familier, lent courant et lent soutenu)
Écriture formalisée = S20 < M2*T3>
S20 < M2*T3>
Musique 2 modalités donc = M2
S20 car 120 participants
T3 car 3 modalités
*= pour toutes les modalités de M on associe une modalité de T (mais reste dans l’emboitement)
Écriture formalisée-emboîtement équilibré
Définition : l’emboitement est dit équilibré si le nbr de modalité du facteur emboité est le même pour chaque modalité du facteur emboitant
Dans ce cas, il y a des grp différents associées à chacune des modalités d’une VI, mais les participants réalisent toutes les conditions d’une seconde VI
Une VI inter-sujets (M) ; une VI est intra-sujet (T) ? J’ai ici aussi 120 participants
S60 < M2> *T3
Une VI est inter-sujet (T) ; une VI est intra-sujets (M). Ici aussi 120 participants
S40 < T3> *M2
40 participants dans chacun des 3 groupes + écoute tous chaque tempo de musique
S40 car 3 modalités (nombre total des participants = 120 donc divisé par 3 = 40)
M2 car écoute les 2 conditions (lente et rapide)
Écriture formalisée-CROISEMENT
Définition : d’une manière générale, une relation de croisement, notée A*B est définie lorsque, pour tout couple ab avec aÎ accolade a1, a2, ... an accolade et bÎ accolade b1, b2, ...bn accolade , il existe au moins une mesure xab
Ici chaque VI est intra-sujet. J’ai donc un seul groupe de participants (N= 120)
Écriture formalisée : S120 M2*T3 (ou S120 T3*M2)
Un exercice :
Effet de la luminosité, du bruit, du sexe et de l’âge sur la concentration des étudiants (n= 120)
Variables indépendantes :
1. Luminosité de l’environnement (VI – intra sujets) : chaque participant est exposé à trois niveaux de luminosité différentes lors des sessions séparées (lumière vive, lumière modérée, lumière faible) 1.
2. Bruit (VI 2 -intra sujets ) chaque participant a deux modalités de bruit pendant ses sessions (silence, bruit). B
3. Sexe (VI 3 inter sujets) : les participants sont répartis en 2 grp en fonction de leur sexe biologique (hommes et femmes) S
4. Age (VI 4 – inter sujets) : les participants sont également répartis en 2 grp en fonction de leur âge (jeunes adultes et adultes plus âgées) A
S30< S2*A2 > B2 * L3
Constitution et contrôle des groupes de mesures appariés
(voir début plus haut)
Définition de contrebalancement : technique de contrôle des effets d’ordres qui répartit l’erreur progressive parmi les différentes conditions de traitement de l’expérience
Différents types de contrebalancement :
è Contrebalancement complet des modalités d’une VI
è Contrebalancement partiel des modalités d’une VI
è Contrebalancement en carré latin
è Contrebalancement en matériel expérimental
Exemple de Contrebalancement complet
Exemple : épreuve visio-spatiale pour des enfants
VD : performance à la tâche « retrouver un item parmi un ensemble de figures »
VI : type de figures ; 3 modalités : figures géométriques simples (s), figures à textures complexes (t), figure représentant des objets de 3 dimensions
Pour que tous les ordres soient représentés, il faut 6 sujets ou 6 grp de sujets (3*2*1)
Insérer tableau
Exemple de Contrebalancement aléatoire partiel
Principe : l’expérimentateur sélectionne au hasard autant de séquences de traitement qu’il dispose de sujets pour l’expérience
Dans quel cas l’utilisé ?
Quand trop de séquençage, trop de modalités disponibles
Exemple de Contrebalancement en carré latin
Principe : l’expérimentateur construit une matrice – ou carré- des séquences de sorte que chaque traitement n’apparaît qu’une fois dans n’importe quel ordre de position
Tjr même séquençage mais tous les participants ne démarrent pas en même temps)
Permet de gérer les effets de position, mais pas de maitriser tous les effets d’ordre
V- Mise en évidence des VI sur les VD
Plan factoriel et effet des VI
Effet principal :
o Action d’une seule VI dans une expérience
o Effet d’une VI quelles que soit les modalités de l’autre VI / des autres VI
Effet d’interactions (interaction de 2ème ordre)
o L’effet des modalités d’une des variables indépendantes modifie les effets qu’une autre variable aurait eu si elle avait été la seule à intervenir
o Effet d’une VI est différent selon les modalités d’une autre VI
o C’est une différence de différence
Effet simple (ou effet d’interaction simple)
o Effet d’une VI dans une des modalités d’une autre VI. Il s’agit d’une décomposition d’effets principaux ou d’interactions en effet simples suivie d’une comparaison deux à deux
Expérience sur le conformisme
VI (+ modalité + intra ou inter-sujet ?) : groupe qui se lève quand on entend la sonnerie ; inter-sujet -> + intra-sujet après car réduction du nombre de participants
VD : se lever ou non
Quel type d’effet ? effet du groupe
Expérience sur l’auto-contrôle
VI (+ modalité + intra ou inter-sujet ?) : le temps que les enfants vont mettre avant de manger le marshmallow -> + s’ils l’ont mangé ou non ; relation inter-sujet
VD : réussite + tard (dans la vie, scolaire etc.…)
Quel type d’effet ? VI peut être oui non ou le temps durée -> effet = pas vraiment expérimentaux car sujets différents ; -> effet corrélationnelle (mise ne relation d’éléments)
L’effet témoin...
VI (+ modalité + intra ou inter-sujet ?) : réaction des gens autour (soit ils ne regardent pas le vol, soit ils regardent mais ne font rien)
VD : réaction de la personne
Quel type d’effet ? effet principale
VI- Les limites : la démarche quasi-expérimentale
Plan expérimental « factoriel » :
-... quand le chercheur construit une expérience dans laquelle il manipule et contrôle plusieurs VI, et présume des interactions entre ces VI (i.e., existence d’une variable « modulatrice » ou modératrice)
Avantages du plan expérimentale
1) Il permet de contrôler et de manipuler au mieux la ou les VI
La causalité est assurée avec plus de force
2) L’utilisation du laboratoire (une situation très « aseptisée »), permet à l’expérimentateur de limiter les influences indésirables d’autres variables (la présence d’autres personnes par ex) sur la VD. La situation expérimentale permet de déterminer l’effet « pur » de différentes VI.
Le fardeau de la preuve
Il est impossible de prouver la non-existence d’un objet mais il n’est pas nécessaire de produire l’objet lui-même pour prouver son existence.
Tout ce qu’il faut, c’est une manifestation convaincante de cette existence, ce qui en principe est bcp plus simple à prouver.
Limites du plan expérimental :
1) Aspect artificiel de la recherche en laboratoire (parfois il y a peu de ressemblance avec le monde réel extérieure) -> remise en cause de la validité externe
2) Des biais liés à l’expérimentateur. Par exemple : peur de se faire juger ou de se faire tester par l’expérimentateur ; ou perception des attentes de l’expérimentateur -> conduites différentes de la normale.
- Exemple avec le biais de désirabilité (biais de la désirabilité sociale)
Un biais cognitif qui se produit lorsque les individus répondent à des questions ou donnent des infos de manière à se présenter sous un. Jour favorable, plutôt que de fournir des réponses totalement honnêtes ou objectives.
- De plus, les participants peuvent employer des stratégies différentes, sur réfléchir ou sur analyser
- Mais les biais peuvent venir de l’expérimentateur lui-même
La prophétie auto-réalisatrice et l’effet Pygmalion
è Insérer schéma
L’effet pygmalion :
Amélioration des performances d’un sujet, en fonction du degré de croyance en sa réussite venant d’une autorité de son environnement (parents, profs, supérieur ...)
L’effet golème...
Réduction des performances d’un sujet, sous l’effet de golème
Le plan de recherche quasi-expérimentale
o Le contrôle expérimental (i.e., la manipulation et l’affectation aléatoire des participants aux diverses modalités d’une VI) n’est pas tjrs possible (ds le cas d’évènement qu’il est impossible de reconstruire en laboratoire ; pb de déontologie)
o Ce plan permet de tester la « causalité » entre variable, ms avec un contrôle moindre que dans le plan expérimental. Il manque en particulier l’affectation aléatoire des participants dans les différentes modalités de la VI
Plan avec un grp témoin non équivalent
-... quand on compare des sujets ayant vécu un évènement particulier avec d’autres qui présenteraient les mêmes caractéristiques mais qui n’ont pas vécu l’évènement (du coup ils ne sont pas issus de la même « population »).
Limites du plan quasi-expérimental
-Il n’y a pas de contrôle relatif sur la VI (pas d’affectation aléatoirement des idv aux diverses conditions). Il se peut donc que l’effet apparent de la variable indépendante soit dû à une variable insoupçonnée par le scientifique) -> problème de validité interne ?