Un guide du design expérimental

Une expérience est un type de méthode de recherche dans laquelle vous manipulez une ou plusieurs variables indépendantes et mesurez leur effet sur une ou plusieurs variables dépendantes. La conception expérimentale consiste à créer un ensemble de procédures pour tester une hypothèse.

Une bonne conception expérimentale nécessite une solide compréhension du système que vous étudiez. En considérant d’abord les variables et la façon dont elles sont liées (étape 1), vous pouvez faire des prédictions qui sont spécifiques et testables (étape 2).

La largeur et la finesse avec lesquelles vous faites varier votre variable indépendante (étape 3) détermineront le niveau de détail et la validité externe de vos résultats. Vos décisions concernant la randomisation, les contrôles expérimentaux et les plans indépendants par rapport aux plans à mesures répétées (étape 4) détermineront la validité interne de votre expérience.

Etape 1 : Définir votre question de recherche et vos variables

Vous devez commencer avec une question de recherche spécifique en tête. Vous devrez peut-être passer du temps à lire sur votre domaine d’étude pour identifier les lacunes dans les connaissances et trouver des questions qui vous intéressent.

Nous travaillerons avec deux exemples de questions de recherche tout au long de ce guide, l’un en sciences de la santé et l’autre en écologie :

Exemple de question 1 : Utilisation du téléphone et sommeil

Vous voulez savoir comment l’utilisation du téléphone avant le coucher affecte les habitudes de sommeil. Plus précisément, vous demandez comment le nombre de minutes pendant lesquelles une personne utilise son téléphone avant de dormir affecte le nombre d’heures de sommeil.

Question d’exemple 2 : température et respiration du sol

Vous voulez savoir comment la température affecte la respiration du sol. Plus précisément, vous demandez comment l’augmentation de la température de l’air à proximité de la surface du sol affecte la quantité de dioxyde de carbone (CO2) respirée par le sol.

Pour traduire votre question de recherche en une hypothèse expérimentale, vous devez définir les principales variables et faire des prédictions sur la façon dont elles sont liées.

Débutez en énumérant simplement les variables indépendantes et dépendantes.

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Question de recherche Variable indépendante Variable dépendante
Utilisation du téléphone et sommeil Minutes d’utilisation du téléphone avant le sommeil Heures de sommeil par nuit
Température et respiration du sol Température de l’air juste au-dessus de la surface du sol CO2 respiré du sol

Puis vous devez penser aux variables confusionnelles possibles et envisager comment vous pourriez les contrôler dans votre expérience.

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Variable confusionnelle Comment la contrôler
Utilisation du téléphone et sommeil Variation naturelle des habitudes de sommeil entre les individus. Contrôle statistiquement : mesurer la différence moyenne entre le sommeil avec utilisation du téléphone et le sommeil avec utilisation du téléphone plutôt que la quantité moyenne de sommeil par groupe de traitement.
Température et respiration du sol L’humidité du sol affecte également la respiration, et l’humidité peut diminuer avec l’augmentation de la température. Contrôle expérimental : surveillez l’humidité du sol et ajoutez de l’eau pour vous assurer que l’humidité du sol est constante dans toutes les parcelles de traitement.

Enfin, rassemblez ces variables dans un diagramme. Utilisez des flèches pour montrer les relations possibles entre les variables et incluez des signes pour montrer la direction attendue des relations.

Diagramme de la relation entre les variables dans une expérience de sommeil

Diagramme de la relation entre les variables dans une expérience de sommeil

Ici, nous prédisons que l’utilisation croissante du téléphone est négativement corrélée aux heures de sommeil, et nous prédisons une influence inconnue de la variation naturelle sur les heures de sommeil.
Diagramme de la relation entre les variables dans une expérience de respiration du sol

Diagramme de la relation entre les variables dans une expérience de respiration du sol

Ici, nous prédisons une corrélation positive entre la température et la respiration du sol et une corrélation négative entre la température et l’humidité du sol, et nous prédisons qu’une diminution de l’humidité du sol entraînera une diminution de la respiration du sol.

Étape 2 : Rédiger votre hypothèse

Maintenant que vous avez une solide compréhension conceptuelle du système que vous étudiez, vous devriez être en mesure de rédiger une hypothèse spécifique et testable qui répond à votre question de recherche.

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Hypothèse nulle (H0) Hypothèse alternative (Ha)
Utilisation du téléphone et sommeil L’utilisation du téléphone avant le sommeil n’est pas corrélée à la quantité de sommeil d’une personne. L’augmentation de l’utilisation du téléphone avant le sommeil entraîne une diminution du sommeil.
Température et respiration du sol La température de l’air n’est pas corrélée à la respiration du sol. Une augmentation de la température de l’air entraîne une augmentation de la respiration du sol.

Les prochaines étapes décriront comment concevoir une expérience contrôlée. Dans une expérience contrôlée, vous devez être en mesure de :

  • manipuler systématiquement et précisément la ou les variables indépendantes.
  • Mesurer précisément la ou les variables dépendantes.
  • Contrôler toute variable confusionnelle potentielle.

Si votre système d’étude ne correspond pas à ces critères, il existe d’autres types de recherche que vous pouvez utiliser pour répondre à votre question de recherche.

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Étape 3 : Concevez vos traitements expérimentaux

La façon dont vous manipulez la variable indépendante peut affecter la validité externe de l’expérience – c’est-à-dire la mesure dans laquelle les résultats peuvent être généralisés et appliqués à un monde plus large.

D’abord, vous devrez peut-être décider de l’ampleur de la variation de votre variable indépendante.

Expérience sur le réchauffement du sol

Vous pouvez choisir d’augmenter la température de l’air :

  • juste un peu au-dessus de la plage naturelle de votre région d’étude.
  • sur une plage plus large de températures pour imiter le réchauffement futur.
  • sur une plage extrême qui est au-delà de toute variation naturelle possible.

Deuxièmement, vous pouvez avoir besoin de choisir la finesse de la variation de votre variable indépendante. Parfois, ce choix est fait pour vous par votre système expérimental, mais souvent, vous devrez décider, et cela affectera ce que vous pouvez déduire de vos résultats.

Expérience sur l’utilisation du téléphone

Vous pouvez choisir de traiter l’utilisation du téléphone comme :

  • une variable catégorielle : soit comme binaire (oui/non), soit comme niveaux d’un facteur (pas d’utilisation du téléphone, faible utilisation du téléphone, forte utilisation du téléphone).
  • une variable continue (minutes d’utilisation du téléphone mesurées chaque nuit).

Étape 4 : Assignez vos sujets aux groupes de traitement

La façon dont vous appliquez vos traitements expérimentaux à vos sujets est cruciale pour obtenir des résultats valides et fiables.

D’abord, vous devez considérer la taille de l’étude : combien d’individus seront inclus dans l’expérience ? En général, plus vous incluez de sujets, plus la puissance statistique de votre expérience est élevée, ce qui détermine le degré de confiance que vous pouvez avoir dans vos résultats.

Puis vous devez répartir vos sujets de manière aléatoire dans des groupes de traitement. Chaque groupe reçoit un niveau différent du traitement (par exemple, aucune utilisation du téléphone, faible utilisation du téléphone, forte utilisation du téléphone).

Vous devez également inclure un groupe de contrôle, qui ne reçoit aucun traitement. Le groupe témoin nous indique ce qui serait arrivé à vos sujets d’essai sans aucune intervention expérimentale.

Lorsque vous assignez vos sujets aux groupes, vous devez faire deux choix principaux :

  1. Un plan complètement aléatoire par rapport à un plan en blocs aléatoires.
  2. Un plan à mesures indépendantes par rapport à un plan à mesures répétées.

Randomisation

Une expérience peut être complètement randomisée ou randomisée au sein de blocs (alias strates) :

  • Dans un plan complètement randomisé, chaque sujet est assigné à un groupe de traitement au hasard.
  • Dans un plan en blocs aléatoires (alias plan aléatoire stratifié), les sujets sont d’abord regroupés en fonction d’une caractéristique qu’ils partagent, puis assignés au hasard à des traitements au sein de ces groupes.

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Dispositif à blocs aléatoires complets Dispositif à blocs aléatoires
Utilisation du téléphone et sommeil Les sujets se voient tous attribuer au hasard un niveau d’utilisation du téléphone à l’aide d’un générateur de nombres aléatoires. Les sujets sont d’abord regroupés par âge, puis des traitements d’utilisation du téléphone sont attribués aléatoirement au sein de ces groupes.
Température et respiration du sol Les traitements de réchauffement sont attribués aux parcelles de sol de manière aléatoire en utilisant un générateur de nombres pour générer des coordonnées cartographiques dans la zone d’étude. Les sols sont d’abord regroupés en fonction de la pluviométrie moyenne, puis les parcelles de traitement sont attribuées de façon aléatoire au sein de ces groupes.

Parfois, la randomisation n’est pas pratique ou éthique, alors les chercheurs créent des plans partiellement aléatoires ou même non aléatoires. Un plan expérimental où les traitements ne sont pas attribués de manière aléatoire est appelé plan quasi-expérimental.

Mesures indépendantes vs mesures répétées

Dans un plan à mesures indépendantes (également connu sous le nom de plan inter-sujets ou plan ANOVA classique), les individus ne reçoivent qu’un seul des niveaux possibles d’un traitement expérimental.

Dans la recherche médicale ou sociale, vous pourriez également utiliser des paires appariées au sein de votre plan à mesures indépendantes pour vous assurer que chaque groupe de traitement contient la même variété de sujets d’essai dans les mêmes proportions.

Dans un plan à mesures répétées (également appelé plan intra-sujet ou plan ANOVA à mesures répétées), chaque individu reçoit consécutivement chacun des traitements expérimentaux, et ses réponses à chaque traitement sont mesurées.

Les mesures répétées peuvent également faire référence à un plan expérimental dans lequel un effet émerge au fil du temps, et les réponses individuelles sont mesurées au fil du temps afin de mesurer cet effet au fur et à mesure qu’il émerge.

Le contre-équilibrage (randomisation ou inversion de l’ordre des traitements entre les sujets) est souvent utilisé dans les plans à mesures répétées pour s’assurer que l’ordre d’application des traitements n’influence pas les résultats de l’expérience.

. mesures répétées

Plan d’échantillonnage à mesures indépendantes Plan d’échantillonnage à mesures répétées
Utilisation du téléphone et sommeil Les sujets se voient attribuer au hasard un niveau d’utilisation du téléphone (faible, moyen, ou élevé) et suivent ce niveau d’utilisation du téléphone tout au long de l’expérience. Les sujets sont affectés consécutivement à des niveaux d’utilisation du téléphone faibles, moyens et élevés tout au long de l’expérience, et l’ordre dans lequel ils suivent ces traitements est randomisé.
Température et respiration du sol Des traitements de réchauffement sont affectés aux parcelles de sol au hasard et les sols sont maintenus à cette température tout au long de l’expérience. Chaque parcelle reçoit chaque traitement de réchauffement (1, 3, 5, 8 et 10C au-dessus de la température ambiante) consécutivement au cours de l’expérience, et l’ordre dans lequel elles reçoivent ces traitements est aléatoire.

Les expériences dépendent toujours du contexte, et un bon plan expérimental tiendra compte de toutes les considérations uniques de votre système d’étude pour produire des informations à la fois valides et pertinentes pour votre question de recherche.

Questions fréquemment posées sur les expériences

Qu’est-ce qu’un plan expérimental ?

La conception expérimentale consiste à planifier un ensemble de procédures pour étudier une relation entre des variables. Pour concevoir une expérience contrôlée, il faut :

  • Une hypothèse vérifiable
  • Au moins une variable indépendante qui peut être manipulée avec précision
  • Au moins une variable dépendante qui peut être mesurée avec précision

Lors de la conception de l’expérience, vous décidez :

  • Comment vous allez manipuler la ou les variables
  • Comment vous allez contrôler toutes les variables de confusion potentielles
  • Combien de sujets ou d’échantillons seront inclus dans l’étude
  • Comment les sujets seront affectés aux niveaux de traitement

La conception expérimentale est essentielle à la validité interne et externe de votre expérience.

Que sont les variables indépendantes et dépendantes ?

Vous pouvez penser aux variables indépendantes et dépendantes en termes de cause et d’effet : une variable indépendante est la variable que vous pensez être la cause, tandis qu’une variable dépendante est l’effet.

Dans une expérience, vous manipulez la variable indépendante et mesurez le résultat dans la variable dépendante. Par exemple, dans une expérience sur l’effet des nutriments sur la croissance des cultures :

  • La variable indépendante est la quantité de nutriments ajoutée au champ de culture.
  • La variable dépendante est la biomasse des cultures au moment de la récolte.

Définir vos variables, et décider comment vous allez les manipuler et les mesurer, est une partie importante de la conception expérimentale.

Qu’est-ce qu’une variable confondante ?

Une variable confusionnelle, également appelée facteur de confusion ou facteur de confusion, est une troisième variable dans une étude examinant une relation de cause à effet potentielle.

Une variable confusionnelle est liée à la fois à la cause supposée et à l’effet supposé de l’étude. Il peut être difficile de séparer l’effet réel de la variable indépendante de l’effet de la variable confusionnelle.

Dans votre plan de recherche, il est important d’identifier les variables confusionnelles potentielles et de planifier comment vous réduirez leur impact.

Quelle est la différence entre un groupe témoin et un groupe expérimental ?

Un groupe expérimental, également appelé groupe de traitement, reçoit le traitement dont les chercheurs souhaitent étudier l’effet, alors qu’un groupe témoin ne le reçoit pas. Ils doivent être identiques à tous les autres égards.

Quelle est la différence entre la validité interne et la validité externe ?

La validité interne est le degré de confiance dans le fait que la relation causale que vous testez n’est pas influencée par d’autres facteurs ou variables.

La validité externe est la mesure dans laquelle vos résultats peuvent être généralisés à d’autres contextes.

La validité de votre expérience dépend de votre plan expérimental.

Quelle est la différence entre la fiabilité et la validité ?

La fiabilité et la validité concernent toutes deux la façon dont une méthode mesure quelque chose :

  • La fiabilité fait référence à la cohérence d’une mesure (si les résultats peuvent être reproduits dans les mêmes conditions).
  • La validité fait référence à l’exactitude d’une mesure (si les résultats représentent réellement ce qu’ils sont censés mesurer).

Si vous effectuez une recherche expérimentale, vous devez également tenir compte de la validité interne et externe de votre expérience.

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