Semaine 4 : Initiation au plan expérimental

Nous entamons la quatrième phase de votre projet de thèse et il est important de reconnaître la nature fondamentalement diverse des méthodologies. La recherche, par essence, est un domaine où les approches, les techniques et les perspectives sont illimitées. De ce fait, le chapitre ne prescrit pas une méthodologie unique, mais offre surtout une vue d’ensemble pour apporter un éclairage au vaste champ des méthodes de recherche. Chaque projet de thèse est unique et les approches, quoiqu’excellentes pour un, peuvent ne pas convenir à d’autres. Des méthodes différentes favorisent le même degré d’efficacité scientifique dans plusieurs contextes. Notre but n’est pas de limiter votre projet dans un cadre méthodologique prédéterminé, mais de vous faire découvrir la multitude de possibilités, en vous proposant une orientation, des conseils pratiques et des stratégies ajustables.

Lorsque vous plongez dans votre projet de thèse de premier cycle, vos attentes doivent être réalistes vis-à-vis de la nature de votre participation à la recherche. Généralement, au premier cycle, la conception des expériences ne s’effectue pas à partir de rien. Le plus souvent, vous aurez la possibilité de prendre part à un projet en cours, dont la méthodologie et le cadre expérimental ont été établis par une équipe de recherche.

Une telle approche pragmatique au premier cycle vous permet de vous attarder sur l’apprentissage et l’application des méthodologies de recherche, la collecte et l’analyse des données dans un environnement structuré. La conception et la conceptualisation d’expériences sont souvent complexes et requièrent des connaissances approfondies et de l’expertise, généralement détenues au cycle supérieur. Cependant, ce postulat ne diminue pas l’importance de la compréhension de la méthodologie de recherche au premier cycle. Même si vous ne chapeautez pas une expérience, il est essentiel de comprendre la méthodologie qui étaie votre projet. Vous pouvez alors participer efficacement dans la recherche, saisir les raisons d’être de l’étude et faire une analyse critique des résultats.

Une bonne connaissance de la méthodologie renforce votre capacité d’apporter une contribution importante au projet. Vous serez mieux outillés pour comprendre la portée de la recherche, l’importance des données et les incidences des résultats. D’ailleurs, ces connaissances forment une pierre d’assise pour tout projet de recherche, notamment si vous poursuivez des études supérieures.

Dans les faits, si la conception d’une expérience est généralement limitée aux projets de thèse de cycle supérieur, la compréhension et la connaissance de la méthodologie de recherche sont essentielles à tous les paliers de la recherche universitaire. Votre thèse de premier cycle est une excellente occasion de renforcer ces compétences et de bâtir de l’expérience pour des rôles plus complexes.

Comprendre la méthodologie

Tout projet de recherche repose sur la méthodologie, un plan structuré qui oriente la collecte, l’analyse et l’interprétation des données. La présente section traite des concepts fondamentaux de la méthodologie de recherche et souligne leur importance et la manière dont elles influencent votre recherche.

Définir une expérience

Une expérience est un outil de recherche essentiel conçu pour analyser et établir des relations de cause à effet. Essentiellement, elle comporte la manipulation intentionnelle d’une ou de plusieurs variables indépendantes, afin d’observer et de mesurer les répercussions sur des variables dites dépendantes.

Le processus est crucial dans la recherche expérimentale, car il permet de déduire des relations de cause à effet. En modifiant méticuleusement les variables indépendantes et en observant les changements correspondants dans les variables dépendantes, les scientifiques peuvent tirer des conclusions sur l’influence d’un aspect sur un autre dans des conditions contrôlées. Les expériences forment la clé de voûte de la recherche empirique, car elles proposent une approche structurée pour tester les hypothèses et saisir les complexités de différents phénomènes.

Établir la différence entre méthode qualitative et quantitative

Il est essentiel de comprendre la différence entre méthodologie de recherche qualitative et quantitative pour choisir la thèse appropriée. Chaque méthode a des forces, des lacunes et offre des possibilités d’application qui lui sont propres, en fonction de la nature de la question de recherche.

Analyser des méthodologies de recherche qualitatives et quantitatives

Les méthodologies de recherche reposent souvent sur la conception expérimentale choisie, qui est essentielle pour la validité et la fiabilité des résultats. Trois principaux plans expérimentaux se distinguent, chacun caractérisé par des stratégies différentes d’utilisation des groupes de contrôle et des participants. Ci-dessous figure une explication plus détaillée et rigoureusement nuancée des modèles.

• Plan expérimental avec groupe témoin indépendant : D’après cette conception, différents participants sont soumis à différentes conditions expérimentales. Ces derniers sont répartis en deux groupes ou plus, exposés chacun à un traitement ou des conditions distinctes. Les groupes sont généralement aléatoires, ce qui garantit que chacun est comparable à tous égards, à l’exception de la variable testée.
  • Exemple : Un essai pharmaceutique vise à tester un nouveau médicament pour traiter l’hypertension artérielle. Les participants sont répartis au hasard en deux groupes recevant respectivement le nouveau médicament (groupe expérimental) et un placebo (groupe témoin). Dans la mise en situation, chaque participant ne prend que le médicament ou le placebo, et non les deux. Le modèle permet d’évaluer l’efficacité du traitement en comparant les résultats.
• Plan de mesures répétées : Le modèle prévoit que les mêmes participants sont soumis à toutes les conditions. Le principal avantage est le nombre de participants requis, puisque chacun d’entre eux prend part à toutes les étapes de l’étude. De plus, puisque chacun sert de variable de contrôle, les différences individuelles, qui peuvent être des facteurs de confusion, sont négligeables.
  • Exemple : Dans une étude de psychologie cognitive portant sur les répercussions du manque de sommeil sur la mémoire, les participants font un test après une nuit de sommeil normale et après une nuit de privation de sommeil. Les mêmes personnes sont soumises aux deux conditions et leurs résultats sont comparés. Ce faisant, l’équipe de recherche évalue l’incidence du manque de sommeil sur la mémoire au sein d’un même groupe d’individus.
• Plan expérimental de comparaison appariée : Dans ce modèle, les participants sont groupés en paire d’après des caractéristiques communes ou démographiques. Puis, chaque personne est soumise à différentes conditions expérimentales. La méthode est très pertinente pour contrôler des variables précises comme l’âge, le sexe ou les facteurs préexistants.
  • Exemple : Dans une étude portant sur les effets d’un nouveau complément alimentaire sur les performances sportives, les équipes de recherche évaluent d’abord les participants en fonction du niveau de forme physique, de l’âge et du régime alimentaire. Chaque personne est ensuite jumelée à une autre qui présente des caractéristiques similaires. L’un des membres de chaque paire reçoit le supplément, tandis que l’autre reçoit un placebo. En comparant les changements de performance au sein des paires, l’équipe de recherche peut attribuer avec plus de précision toute différence liée au supplément, en contrôlant les autres variables.
• Plan expérimental factoriel : Ce modèle permet d’étudier plusieurs variables indépendantes et les interactions afin de comprendre l’effet conjugué sur une variable dépendante. Le plan expérimental factoriel comprend deux variables indépendantes ou plus, avec différents « degrés » ou des variations. On parle souvent « 2×2 » (plan deux par deux) ou « 2x2x3 » entre autres, où les nombres représentent les niveaux de chaque variable indépendante. Par exemple, un plan factoriel 2×2 comporte deux variables indépendantes, chacune à deux niveaux.
  • Exemple : Supposons qu’une équipe de recherche analyse l’effet de l’intensité de l’exercice (faible, élevée) et du type de régime alimentaire (végétarien, omnivore) sur la perte de poids. Il s’agit donc d’un plan factoriel 2×2. Les participants sont répartis en groupes en fonction de chaque combinaison des variables (p. ex., végétarien et faible intensité, omnivore et faible intensité, végétarien et forte intensité, omnivore et forte intensité). Les données sur la perte de poids sont recueillies auprès de chaque groupe. L’équipe analyse ensuite non seulement les principaux effets de l’intensité de l’exercice et du type de régime, mais aussi l’existence d’un effet d’interaction (par exemple, si l’effet de l’intensité de l’exercice sur la perte de poids diffère selon le type de régime).
• Plan transversal : Dans ce modèle, les participants sont exposés successivement à plus d’un traitement. Il est pertinent dans les essais cliniques où les mêmes participants sont requis pour évaluer plusieurs traitements ou interventions sur différentes périodes.
  • Exemple : Dans le cadre d’un essai clinique visant à évaluer deux médicaments contre la douleur chronique, les participants reçoivent d’abord le médicament A pendant une période déterminée, suivie d’une période de sevrage avant de recevoir le médicament B. Le processus est ensuite inversé pour un autre groupe. Le plan permet à chaque participant de servir de témoin, et les effets des deux médicaments peuvent être comparés chez les mêmes personnes.
• Plan expérimental longitudinal : Les plans longitudinaux comportent des observations répétées des mêmes variables sur une longue période. Ce modèle est utilisé pour étudier les changements dans le temps et est particulièrement pertinent dans les recherches sur le développement et la sociologie.
  • Exemple : Dans une étude de suivi du développement cognitif de la petite enfance à l’adolescence, le même groupe d’enfants est évalué à différents âges afin d’observer et d’analyser les changements et les tendances de leurs capacités cognitives au fil du temps. Ce modèle permet de comprendre les trajectoires de développement et de cibler les prédicteurs précoces des résultats.
• Plan séquentiel : Ce modèle regroupe des éléments des modèles transversal et longitudinal. L’équipe de recherche observe différents sous-groupes d’une population au cours du temps, ce qui permet d’analyser les changements liés à l’âge au sein même des cohortes et entre elles.
  • Exemple : Une étude examinant l’impact de l’utilisation de la technologie sur les compétences sociales dans différents groupes d’âge (par exemple, les adolescents, les jeunes adultes, les adultes d’âge moyen) sur plusieurs années. En comparant différents groupes d’âge à plusieurs moments, l’équipe de recherche peut discerner des schémas d’évolution des compétences sociales liées à l’utilisation des technologies, à la fois en fonction de l’âge et du temps.

Le choix du bon modèle expérimental est primordial dans la recherche, car chaque approche a ses avantages et ses inconvénients. Le choix dépend en grande partie de la nature de la question de recherche, de l’aspect pratique de l’étude et des enjeux éthiques. Voici une analyse comparative des avantages et des inconvénients des trois principaux modèles expérimentaux :

En somme, le choix d’un plan dépend de la question de recherche, des contraintes de l’étude et de l’importance du contrôle des différences individuelles par rapport au risque d’effets différés. Les équipes de recherche doivent trouver l’équilibre entre ces facteurs et des éléments comme le temps, le nombre de participants et la possibilité de gérer différents dispositifs expérimentaux.

L’importance du contrebalancement dans la recherche

Si vous entendez utiliser des plans dans un cadre de mesures répétées ou des plans transversaux, le contrebalancement est une technique indispensable pour contrôler les effets de l’ordre. Ces derniers risquent de se produire lorsque l’ordre de présentation des traitements ou des conditions influence le résultat, plutôt que les traitements eux-mêmes. Le contrebalancement permet ainsi d’éviter toute incidence des effets de l’ordre sur les résultats de l’étude.

La méthode se résume à varier systématiquement l’ordre des conditions ou des traitements entre les participants afin de neutraliser les effets d’ordre. Chaque condition est ainsi testée dans chaque classification sur l’ensemble de l’échantillon. La technique est conçue pour atténuer les effets des facteurs confusionnels comme la fatigue, l’exécution ou l’ennui, qui peuvent affecter les résultats et les fausser par le fait même. En contrôlant les effets de l’ordre, le contrebalancement renforce la validité interne d’une expérience. Il permet également aux équipes de recherche d’utiliser des plans à mesures répétées sans que les effets d’ordre transparaissent dans les résultats. Dans les plans transversaux, il permet notamment d’optimiser l’utilisation des données de tous les participants, puisque chaque participant est soumis à plusieurs conditions. Voici quelques types de contrebalancement :

1. Contrebalancement intégral : Tous les ordres de conditions possibles sont utilisés. Il convient aux expériences comportant peu de conditions, car le nombre de séquences requises augmente rapidement en conséquence.
2. Contrebalancement partiel : Seul un sous-ensemble de tous les ordres possibles est utilisé. L’approche est souvent employée lorsque le contrebalancement intégral n’est pas réalisable en raison d’un grand nombre de conditions.

Les équipes de recherche doivent tenir compte de la complexité du plan et à l’analyse de l’étude. Le contrebalancement peut entraîner l’émergence de variables supplémentaires à prendre en compte dans l’analyse des données. Une lacune de cette technique est la nécessité d’échantillons plus importants pour représenter adéquatement toutes les permutations d’ordre.

Exemple : Une expérience de psychologie cognitive teste les effets de deux types d’aide-mémoire proposés aux participants, mais dans des ordres différents. Le groupe A utilise l’aide-mémoire 1 puis l’aide-mémoire 2, tandis que le groupe B les utilise dans l’ordre inverse. Le contrebalancement garantit que tout effet observé sur la mémoire n’est pas simplement dû à l’accoutumance au test (effet de pratique) ou à la fatigue vers la fin de l’expérience.

Intrinsèquement, le contrebalancement est une technique essentielle dans la recherche expérimentale, en particulier lors de l’utilisation de modèles à l’intérieur d’un même sujet. Une mise en application adéquate permet d’améliorer significativement la fiabilité et la validité des résultats. Elle assure que les effets observés sont liés aux conditions expérimentales et non à l’ordre de présentation des conditions. Par conséquent, la compréhension et l’application efficace de ce modèle sont une compétence importante pour toute équipe de recherche dans une conception d’expériences rigoureuse et crédible.