Validité interne des expériences (TD2)

[Total : 0    Moyenne : 0/5]

La validité interne
Elle renvoie au degré auquel des différences au niveau de la variable dépendante peuvent être attribuées sans ambiguïté à l’effet d’une ou plusieurs variables indépendantes, et non pas à l’effet d’autres variables no contrôlées ou non neutralisées, que sont les variables parasites.
Cambell et Stanley se sont amusés en 1966 à lister les variables parasites affectant la validité interne d’expériences. Ils ont dénombré dix variables parasites principales.

Les facteurs historiques
Tout évènement qui se produit dans la vie du sujet et pouvant faire varier son comportement (par exemple un décès dans l’entourage, une médiatisation sur la crise etc.) peuvent affecter les résultats d’une expérience.

Exemple
Une recherche sur le traitement des phobies comparait les thérapies cognitives et comportementales aux thérapies classiques. Les TCC avaient un certain succès en comparaison. L’expérience consistait en un relevé de la réduction de la phobie chez le sujet. Les thérapies de type TCC ont pri place dans un contexte historique de médiatisation de crash d’avions. Les deux modalités (TCC et médiatisation sur les crashs d’avions) étant confondues, l’expérience ne permettait pas de tirer de conclusion, étant donné qu’on ne savait pas d’où provenait l’effet. La recherche a été effectuée pour rien.

Les facteurs maturationels
La maturation correspond à un changement biologique ou psychologique intervenant dans la vie du sujet et pouvant faire varier son comportement. Elle est indépendante des facteurs historiques. Ces changements peuvent venir modifier le comportement du sujet et influer sur les expériences, par exemple, les cycles de l’attention au cours de la journée.
Exemple
Une expérience sur la compréhension en fonction de la mise en forme de menus a été réalisée comme suit. Le texte A est présenté le matin, et le texte B vers midi. Le texte b a été mieux retenu que le A. Cependant, l’heure du repas approchant, il se peut que les menus aient été mieux appréciés, mémorisés à cause non pas de leur mise en page, mais de la faim des sujets. L’effet observé vient il de là ? de la mise en forme ? des deux ?

Techniques de contrôle
Ce genre de variables parasites peut être contrôlé de différentes façons.
Le contrôle peut se faire par fixation ou maintient constant de la variable. Ne changeant pas de modalité, la variable a la même influence sur les deux groupes et les différences proviennent alors uniquement des VI choisies.

Le contrôle peut se faire par contre-balancement ou variation systématique. Dans ces cas, les groupes de test sont démultipliés pour faire tester les effets du texte dans les deux conditions expérimentales matin/midi. Ceci peut être fastidieux ou très coûteux dans certains cas, en particulier pour les variables qui ont plus de trois modalités. Le nombre de groupes devant être la factorielle du nombre de modalités, cela fait vite un nombre trop important de groupes à constituer (par exemple, 24 pour une variable a quatre modalités)

Pour pallier à cela, on a le contrôle par aléatorisation ou randomisation. Il s’agit là de définir le nombre de groupes/participants disponibles et de les répartir dans certaines des modalités possibles choisies au hasard parmi la totalité.

La régression vers la moyenne
Il s’agit d’un phénomène étudié par Francis Galton (1822-1911). Il s’est intéressé aux variations de la taille d’une génération sur l’autre, et a remarqué que les enfants des gens extrêmement petits ou grands étaient toujours parmi les plus petits/grands, mais l’étaient moins que leurs parents, se rapprochant plus de la normale. Les tailles distribuées selon une courbe de Gauss, celle ce se resserre au fur et a mesure.
En psychologie, ce phénomène est observé en particulier lorsque des observations ou mesures sont répétées sur la même population, ce qui pose en particulier un problème pour les expériences longitudinales.

L’effet de plancher et l’effet de plafond
L’effet de plancher ou de plafond consiste en une première mesure obtenant des résultats minimaux ou maximaux, par rapport auxquels il sera difficile par la suite de mesurer les modifications effectives.

Exemple
On fait une recherche sur une méthode d’apprentissage. A partir d’une première expérience, on va définir que le niveau de départ d’enfants de 5 à 9 ans. Ceux de cinq ans ont un niveau qui correspond à 0%, ceux de 9 à 100% et ceux de 7 à 51%. Lors de la seconde mesure, il est clair que les enfants de 5 ans au départ ne pourront que s’améliorer, alors que pour ceux de 9, ils ont déjà tout bon, et ne pourront donc pas progresser au-delà du maximum. Il serait faux d’en conclure que les enfants de 5 ans progressent mieux avec cette méthode que les enfants de 9 ans. Seuls ceux de 7 ans avaient une marge suffisante des deux côtés pour pouvoir observer leurs progrès ou leurs « recul »

Il est donc important de choisir les tâches de façons à ce qu’elles ne soient ni trop compliquées, ni trop simple.

Le biais de sélection
C’est la question de l’équivalence des sujets lorsqu’ils appartiennent à des groupes expérimentaux différents, en particulier groupe contrôle vs. groupe expérimental. Si l’un des groupes n’est constitué que de jeunes et l’autre de vieux, ou l’un de femmes et l’autre d’hommes, on peur se demander si la variable étudiée est bien à l’origine des résultats, et non la composition du groupe.

Exemple
Une expérience veut montrer un lien entre l’abonnement des enfants à des revues et leur intérêt pour la lecture en classe. Cela dit, les abonnements des élèves dépendent souvent de l’intérêt et de l’aspect stimulant de l’environnement familial pour ce qui est de la lecture. Les deux variables environnement familial et abonnement étant invoquées (elles sont des caractéristiques du sujet et donc non manipulables).

Pour pallier à ce problème, il suffit de modifier la situation expérimentale de façon à ce que les variables soient provoquées par le chercheur et donc manipulables. A cette fin, il faut dans le cas présent séparer la classe en deux de façon aléatoire, et proposer des abonnements à des magazines à la moitié de la classe, indépendamment de ce qu’il se passe dans l’environnement familial.

La mortalité expérimentale
En particulier dans les expériences longitudinales, à long terme, la mortalité expérimentale est le terme qui rend compte des sujets que l’on perd en court de route, non parce qu’ils sont littéralement morts, mais parce qu’ils ne veulent plus participer, déménagent, etc. Il est de bon ton d’y pallier à l’avance en recrutant plus de sujets que ce que l’on espère avoir à la fin, dans une mesure en accord avec le pronostic de mortalité expérimentale.

Le testage ou effet d’apprentissage
Il s’agit d’un effet lié à la répétition de mesures d’un comportement. Ici aussi, en particulier dans les expériences ur le long terme, le passage de questionnaires répétés peut conduire à des changements non à cause de modifications du sujet lui-même mais de sa connaissance du questionnaire.

Les attentes des participants
Les attentes des participants peuvent biaiser une recherche dans le sens où ils peuvent avoir un biais de désirabilité et répondent dans le sens de l’hypothèse du chercheur, de façon plus ou moins consciente. Une bonne façon d’éviter ceci est de faire l’expérience en simple aveugle : le sujet ne connaît pas le but réel de l’expérience tant qu’il n’a pas réalisé ses tâches.

Les attentes de l’expérimentateur
Mons évidente, les attentes de l’expérimentateur peuvent aussi influer sur les résultats. Il est possible pour éviter cela de faire l’expérience en double aveugle, c’est-à-dire que ni le sujet ni l’expérimentateur ne savent le but de l’expérience, ou du moins pas dans quelle condition se trouve le sujet. Il faut parfois faire appel à quelqu’un comme expérimentateur, autre que ceux qui ont pensé l’expérience.

L’instrumentation
Il s’agit de la standardisation avec laquelle l’expérience est menée. Une épreuve peut varier légèrement en fonction de la fatigue, de l’horaire, de la pluie et du beau temps. Il faut veiller à ce que les situations soient le plus possible identiques (bien sur, la pluie ne sera pas forcément critique et il n’est pas judicieux d’annuler une épreuve à cause du temps, si ce dernier n’est pas clairement un facteur critique.

Autre
C’est le reste, toutes les variables parasites qui sont spécifiques à une étude particulière.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *