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J.B. Légal Contact : [email protected] Université Paris OuestNanterre Bureau C 412 1 Quelques rappels concernant la méthode expérimentale 1. La Méthode expérimentale : Définition. Une définition classique de la méthode expérimentale est qu’elle « correspond à la méthode d’investigation qui rend possible le contrôle systématique du maximum de sources de variations potentielles ». Autrement dit, utiliser la méthode expérimentale va consister à créer une situation particulière qui va permettre de tester une hypothèse causale concernant la mesure d’un phénomène précis (VD) en fonction de la manipulation (la variation) d’un ou plusieurs facteurs (VI). L’objectif de l’expérimentation est la comparaison entre groupes équivalents de participants. Si le montage expérimental est bien conçu, seule la variation des modalités des variables indépendantes manipulées par le chercheur va permettre d’expliquer les différences observées entre les groupes au niveau de la ou des mesures (c’est pourquoi il est possible de tester des relations de causalité grâce à cette méthode). En manipulant une ou plusieurs variable(s) indépendante(s), on va essayer de provoquer une variation des réponses des participants (donc de la VD qui, en psychologie sociale, renvoie à la mesure du comportement, des états mentaux ou des processus mentaux). La variable indépendante est déterminée et construite par le chercheur. Il suppose qu’elle et elle seule aura un effet sur le sens de l’hypothèse qu’il se propose de tester. En résumé : L’expérimentation permet de tester, en terme de causalité, l’effet (l’impact) d’une ou plusieurs variable(s) indépendante(s) (VI) sur une ou plusieurs mesure(s) ou variable(s) dépendante(s) (VD).

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J.-­‐B.  Légal         Contact  :  [email protected]  Université  Paris  Ouest-­‐Nanterre           Bureau  C  412      

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Quelques  rappels  concernant  la  méthode  expérimentale  

 

1. La  Méthode  expérimentale  :  Définition.  

Une  définition  classique  de  la  méthode  expérimentale  est  qu’elle  «  correspond  à  la  méthode  

d’investigation   qui   rend   possible   le   contrôle   systématique   du   maximum   de   sources   de  

variations  potentielles  ».  

 

Autrement   dit,   utiliser   la   méthode   expérimentale   va   consister   à   créer   une   situation  

particulière   qui   va   permettre   de   tester   une  hypothèse   causale   concernant   la  mesure  d’un  

phénomène   précis   (VD)   en   fonction   de   la   manipulation   (la   variation)   d’un   ou   plusieurs  

facteurs  (VI).    

 

L’objectif  de  l’expérimentation  est  la  comparaison  entre  groupes  équivalents  de  participants.  

Si   le  montage   expérimental   est   bien   conçu,   seule   la   variation   des  modalités   des   variables  

indépendantes   manipulées   par   le   chercheur   va   permettre   d’expliquer   les   différences  

observées  entre  les  groupes  au  niveau  de  la  ou  des  mesures  (c’est  pourquoi  il  est  possible  de  

tester  des  relations  de  causalité  grâce  à  cette  méthode).  

 

En  manipulant  une  ou  plusieurs  variable(s)  indépendante(s),  on  va  essayer  de  provoquer  une  

variation  des  réponses  des  participants  (donc  de  la  VD  qui,  en  psychologie  sociale,  renvoie  à  

la   mesure   du   comportement,   des   états   mentaux   ou   des   processus   mentaux).   La   variable  

indépendante  est  déterminée  et  construite  par  le  chercheur.  Il  suppose  qu’elle  et  elle  seule  

aura  un  effet  sur  le  sens  de  l’hypothèse  qu’il  se  propose  de  tester.  

 

En  résumé  :  

L’expérimentation   permet   de   tester,   en   terme   de   causalité,   l’effet   (l’impact)   d’une   ou  

plusieurs   variable(s)   indépendante(s)   (VI)   sur   une   ou   plusieurs   mesure(s)   ou   variable(s)  

dépendante(s)  (VD).    

 

 

 

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2) Les  variables  (ou  facteurs).  

 

Dans  une  démarche  causale,  comme  celle  de   l’application  de   la  méthode  expérimentale,   il  

s’agit   donc   de   faire   varier   un   facteur   ou   une   combinaison   de   facteurs   et   d’observer,   de  

mesurer   les   conséquences   de   cette   variation   sur   les   comportements,   les   états   mentaux  

et/ou  les  processus  mentaux.    

 

Il   existe   plusieurs   types   de   variables  :   les   Variables   Indépendantes   (VI),   les   Variables  

Dépendantes  (VD),  les  Variables  Parasites  (VP)  et  les  Variables  Contrôlées  (VC).  

   

2-­‐1) La  variable  indépendante.  

a) Définition.  

Une  variable   indépendante  est  une  caractéristique  de   l’individu(ex  :  homme  vs  femme,  18-­‐

25  ans  vs  45-­‐60  ans,  conducteur  expérimenté  vs  débutant),  de  l’environnement  physique  ou  

social   (ex  :   présence/absence   d’autrui,   couleur   des   murs,   environnement   bruyant   vs  

calme…),  de  la  tâche  (difficile  vs  facile,  familière  vs  non  familière),  ou  des  stimuli  présentés  

(ex  :   ambigus   vs   non   ambigus  ;   subliminal   vs   supra   liminal)   qui   est   manipulée   par   le  

chercheur   dans   le   but   de   contrôler   ou   d’analyser   son   impact   sur   le   comportement,   l’état  

mental  ou  le  processus  mental  étudié.  Une  VI  comporte  au  minimum  2  modalités  (ou  états)  

qui  sont  choisis  par  l’expérimentateur.  

 

Il   est   possible   de   classer   les   variables   indépendantes   selon   qu’elles   sont   extraites   de  

l’environnement  physique  ou  social  des   sujets  ou,  au  contraire  qu’elles   soient  extraites  de  

caractéristiques  présentes  chez  le  sujet.  On  parlera  de  VI  provoquée  dans  le  premier  cas  et  

de  VI  invoquée  dans  le  second.  

 

b) Un  premier  type  de  VI  :  La  variable  invoquée  ou  étiquette.  

Les  variables  invoquées  ou  étiquette  sont  inhérentes  au  sujet.  De  ce  fait,  l’expérimentateur  

ne  peut  agir  directement  sur  ces  variables  (il  ne  peut  pas,  par  exemple,  construire  le  sexe  du  

participant  ou  son  âge).  On  peut  cependant,  parmi   les  critères  existants,  sélectionner  ceux  

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qui   nous   intéressent,   et   effectuer   des   comparaisons   selon   ces   critères   (ouvriers   vs   cadre  

supérieur,  femme  vs  homme,  jeunes  vs  vieux,  experts  vs  non  experts,  etc.).    

 

Un  schéma  classique  d’expérimentation  à  partir  de  variables  invoquées  consiste  à  appliquer  

une  situation  expérimentale  identique  à  plusieurs  groupes  d’individus  différents  sur  la  base  

de   certaines   caractéristiques   intrinsèques   (les   VI   invoquées  ;   ex  :   sexe,   âge,   CSP…)   et  

d’évaluer   l’influence   de   ces   caractéristiques   sur   les   comportements,   états   mentaux   ou  

processus  mentaux  mesurés  (VD).  L’utilisation  de  variables  invoquées  ou  étiquette  nécessite  

d’être  très  rigoureux  et  prudent.  Si  l’on  veut  étudier  l’impact  du  sexe  des  participants,  il  faut  

faire  en  sorte  que  les  sujets  soient  identiques  par  ailleurs  (garantir  «  le  toute  chose  égale  par  

ailleurs  »  :  même  CSP,  même  tranche  d’âge…).  

 

Le   second   type   de   variables   indépendantes   renvoie   à   ce   que   l’on   nomme   les   VI  

«  provoquées  ».    

 

c) Un  deuxième  type  de  VI  :  La  variable  provoquée.  

Une   VI   est   dite   provoquée   lorsqu’elle   est   directement   manipulée   par   le   chercheur.   Les  

modalités   de   ce   type   de  VI   sont   construites   de   toute   pièce   par   le   chercheur.   Ce   sont   des  

stimulations  expérimentales  provenant  de  l’environnement,  autrement  dit  une  construction  

particulière  de  l’environnement  physique  et  /  ou  social  (ex  :  le  délai  entre  2  tâches  :  1  minute  

vs  10  minutes,  la  présence  vs  non  présence  d’autrui,  tâche  facile  vs  difficile,  etc.).  

Contrairement  à  ce  qui  se  passe  dans  le  cas  des  VI  invoquées,  le  nombre  de  modalités  des  VI  

provoquées  est  virtuellement  infini.    

 

2-­‐2) La  variable  dépendante.  

a) Définition.  

En   psychologie,   la   variable   dépendante   (VD)   correspond   à   la   mesure   de   la   réponse   du  

participant.   Cette   réponse   peut   être   la   performance   à   une   tâche,   le   nombre   d’erreurs  

commises,   les   réponses   à   un   questionnaire,   l’occurrence   ou   la   non   occurrence   d’un  

comportement,  un  temps  de  réponse,  une  opinion...  

Les  VD  sont  des  mesures  qui,  par  hypothèse,  sont  susceptibles  de  dépendre  du  changement  

de   modalité   d’une   ou   plusieurs   VI.   La   mesure   de   la   variable   dépendante   permet,   en  

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comparant   les   résultats   des   différents   groupes   expérimentaux   (ou   modalités  

expérimentales),  de  tester  l’effet  de  l’influence  de  la  VI.  

 

b) Une  bonne  variable  dépendante.  

Il  faut  toujours  s’assurer  que  la  variable  dépendante  sélectionnée  va  bien  mesurer  ce  qu’elle  

est  censée  mesurer  et  rien  d’autre.  Il  ne  faut  pas,  par  exemple,  que  les  termes  utilisés  dans  

la   formulation  de   la  question  que   l’on  pose  évoquent  autre   chose  aux  participants  que  ce  

que  l’on  cherche  à  mesurer.  Il  s’agit  de  faire  attention  aux  confusions  de  mesure  possibles.  

Dans   la   mesure   du   possible,   on   essaiera   de   répertorier   plusieurs   mesures   possibles   du  

phénomène  que  l’on  cherche  à  étudier  (ex  :  échelles  d’attitudes  +  question  ouverte  +  temps  

de  réponse  +  rappel,  etc.).  En  général,  on  utilisera  plusieurs  mesures  (VD)  complémentaires  

de  manière  à  augmenter  la  fiabilité  de  la  recherche.  

 

La   mise   en   place   d’une   expérimentation   nécessite   de   tester   préalablement   le   matériel  

construit  (tâche  expérimentale+VD)  afin  de  déterminer  si  oui  ou  non  il  permet  de  mesurer  ce  

que  l’on  s’est  donné  pour  objectif  de  mesurer.  

 

2-­‐3) La  variable  parasite  et  la  variable  contrôlée  (ou  secondaire).  

Dans   toute   expérimentation,   on   fait   une   distinction   entre   les   facteurs   dont  

l’expérimentateur  veut  étudier  les  effets  sur  les  mesures  (VI  invoquées  ou  provoquées  ayant  

un   effet   potentiel   sur   la   ou   les   VD)   et   les   facteurs   secondaires   ou   parasites   que  

l’expérimentateur  ne  veut  pas  étudier  mais  qu’il  se  doit  de  contrôler  du  fait  de  leur  impact  

potentiel   sur   le   phénomène.   Il   faut   donc  maintenir   constantes   les  modalités   des   facteurs  

secondaires  de  telle  sorte  qu’ils  ne  varient  pas  et  n’interfèrent  pas.  

 

 En  résumé:  

Une  VI  :  c’est  ce  que  l’on  manipule,  ce  que  l’on  fait  varier  dans  le  cadre  de  l’expérimentation.  

On  identifie  la  ou  les  VI  en  répondant  à  la  question  «  Qu’est-­‐ce  qui  varie  dans  l’expérience  en  

terme   de   situation   (caractéristiques   de   l’environnement   physique   ou   social)   et/ou   de  

caractéristiques  des  individus  ?  ».  On  pose  l’hypothèse  que  les  différentes  modalités  de  la  VI  

vont  avoir  des  effets  sur  la  ou  les  mesure(s)  prises  en  compte  dans  l’étude  (VD).  

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Une   VD  :   c’est   ce   que   l’on   mesure.   Elle   reste   «  formellement  »   identique   (on   mesure  

toujours  la  même  chose,  en  terme  de  formulation  de  question  par  exemple,  quelle  que  soit  

la  condition  expérimentale)  mais  on  s’attend  à  des  variations  quantitatives  de  cette  mesure  

en  fonction  des  variations  de  la  VI.    

On   identifie   donc   les   VD   en   répondant   à   la   question   «  Qu’est-­‐ce   qu’on   mesure  ?  ».   En  

général,  il  est  très  facile  de  trouver  les  VD  car  elles  sont  suivies  d’une  unité  de  mesure…  ou  

précédées  d’un  indice  de  quantification  «  nombre  moyen  de  bidule,  fréquence  des  machins,  

etc.  ».  

 

Expérimenter  :   c’est   se   placer   dans   une   situation   qui   permette   de   tester   une   hypothèse  

causale.  Autrement  dit,  il  s’agit  de  tester  l’effet  de  la  variation  d’une  (ou  plusieurs)  VI  sur  une  

(ou  plusieurs)  VD.  

 

3) Le  contrôle  des  différents  paramètres  

La   méthode   expérimentale   repose   sur   le   principe   d’un   contrôle   optimal   des   sources   de  

variations   non   étudiées   par   le   chercheur   (variables   parasites)   qui   seraient   susceptibles  

d’interférer  dans  la  situation  expérimentale.  Ce  contrôle  de  la  situation  est  mis  en  place  afin  

que   la   seule   explication   d’une   variation   au   niveau   de   la   VD   (donc   de   la   mesure   du  

phénomène   étudié)   ne   soit   imputable   qu’à   la   seule   manipulation   de   la   ou   des   variables  

indépendante(s).  

Les  variables  parasites  doivent  être  identifiées  et  contrôlées  au  mieux  par  le  chercheur.  Elles  

peuvent  être  causées  par  :  

• Les  caractéristiques  des  participants  (âge,  sexe,  CSP,  expert,  novice…).  

• L’expérimentateur  (sa  présence  peut  être  source  d’influence).  

• Par   la   situation   expérimentale   elle-­‐même   (matériel   non   adapté,   nécessitant   une  

bonne  acuité  visuelle,  auditive,  changement  de  lieu  de  passation  avec  configuration  

spatiale  différente…).  

 

Pour   éviter   au   maximum   l’effet   des   variables   parasites,   le   chercheur   va   manipuler   un  

ensemble   de   paramètres   afin   de   standardiser   au  maximum   les   conditions   d’apparition   du  

phénomène   qu’il   souhaite   étudier.   En   d’autres   termes,   on   va   provoquer   une   série   de  

réactions  (VD  que  l’on  va  mesurer)  dans  des  conditions  fixées  à  l’avance.  

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3-­‐1)  Les  techniques  de  contrôle  des  variables  parasites      Plusieurs   techniques   sont   utilisées   pour   éliminer   ou   diminuer   l’influence   des   variables  

parasites,   et   ainsi   améliorer   la   [validité   interne   et   externe   de   la]   recherche.   Le   contrôle  

pourra  porter  sur  2  types  de  variables  :  celles  provenant  de  l’environnement  et  celles  issues  

des  caractéristiques  des  participants.    

 

Nous  allons  aborder  ici  les  4  principales  techniques  de  contrôle  des  variables  parasites  :  

♦ Le  maintien  de  la  variable  parasite  à  un  niveau  constant.  

♦ La  variation  systématique  de  la  variable  parasite.  

♦ L’aléatorisation,  randomisation  ou  contrôle  par  variation  au  hasard.  

♦ Le  contre-­‐balancement  (effets  de  rang  ou  dépendance  séquentielle).    

 

a) Maintien  de  la  variable  parasite  à  un  niveau  constant.  

Il   s’agit   ici  de   répertorier   l’ensemble  des  états   (des  modalités)  qui  peuvent  être  pris  par   la  

variable  parasite  et  de  contrôler  les  conditions  expérimentales  de  manière  à  ne  prendre  en  

compte  que  les  observations  réalisées  alors  que  la  variable  parasite  se  trouve  dans  un  seul  

de   ces   états.   La   variable   parasite   interviendra   ainsi   de   la   même   façon   (dans   les   mêmes  

proportions)   dans   les   différentes   conditions   expérimentales.   Autrement   dit,   l’effet   de   la  

variable  parasite  sur  la  variable  dépendante  sera  maintenu  constant.  

 

Ex.  :  Si   l’on  veut  s’assurer  que  la  variation  du  sexe  des  participants  n’aura  pas  d’impact  sur  

les  mesures  qui  nous   intéressent,  un  moyen  commode  consistera  à  ne  considérer  que  des  

participants  de  l’un  des  sexes.    

 

Note  :   le  maintien  de  la  variable  parasite  à  un  niveau  constant  peut  aussi  dans  certains  cas  

correspondre  à  son  absence  totale.  

 

 

b) Variation  systématique  de  la  variable  parasite  

Contrairement  à  la  première  technique,  on  va  ici  chercher  à  tenir  compte  des  différents  états  

de  la  variable  parasite  (ou  tout  au  moins  sélectionner  un  éventail  précis  de  valeurs  possibles)  

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et  faire  en  sorte  que  toutes  ces  états  se  trouvent  représentés  dans  chacune  des  conditions  

expérimentales   produites   par   la   variable   indépendante.   La   représentation   de   la   variable   à  

contrôler  étant  la  même  dans  les  différentes  conditions  expérimentales  (c’est  à  dire  pour  les  

différentes  modalités  de   la  VI),   les  résultats  collectés  ne  seront  pas   influencés  par  un  effet  

différentiel  de  l’influence  de  la  variable  parasite.  

En  d’autres  termes,  la  technique  de  variation  systématique  de  la  variable  parasite  revient  à  

un  équilibrage  des  groupes  expérimentaux.    

 

Ex.  :  c’est  ce  que  l’on  fait   lorsque  l’on  s’assure  que  les  groupes  expérimentaux  contiennent  

autant  d’hommes  que  de  femmes,  autant  d’ouvriers  que  de  cadres  supérieurs,  d’introvertis  

que  d’extravertis,  etc.  

 

c) Aléatorisation,  randomisation  ou  contrôle  par  variation  au  hasard  

On  part   ici   du  postulat  que   si   on   laisse   jouer   librement   la   variable  parasite,   les   valeurs  de  

cette   dernière   se   répartiront   selon   la   même   distribution   dans   les   différentes   conditions  

expérimentales.  Selon  ce  postulat,  le  hasard  procède  à  un  «  équilibrage  naturel  »  et  on  peut  

donc  considérer  l’influence  de  la  variable  parasite  comme  neutralisée.    

 

Cette   technique,   hormis   le   fait   qu’elle   soit   peu   intuitive,   comporte   deux   inconvénients  

majeurs  :  

♦ On  ne  peut   jamais   être   sûr   que   la   répartition   s’est   réellement   réalisée  de  manière  

équilibrée   ni   que   le   hasard   ne   favorisera   pas   l’un   des   degrés   de   la   variable   à  

neutraliser.  De  plus,  il  est  impossible  de  le  contrôler  a  posteriori.  

♦ La  probabilité  pour  qu’une  répartition  du  facteur  à  contrôler  soit  équilibrée  dépend  

surtout  du  nombre  d’occasions  qu’on  laisse  à  ce  facteur  de  varier.  La  technique  n’est  

donc  réellement  utilisable  que  si   la   taille  de   l’échantillon  est   importante   (ce  qui  est  

relativement  rare  en  psychologie).    

 

 

d) Le  contre-­‐balancement  :  effets  de  rang  ou  de  dépendance  séquentielle.  

Dès   lors  qu’une  épreuve  se  trouve  organisée  en  une  séquence  d’items  ou  d’essais,  on  doit  

poser   l’hypothèse  que  la  performance  associée  à  un  essai  particulier  pourrait,  au  moins  en  

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partie,   être   expliquée   par   la   présence   ou   le   contenu   de   l’item   ou   de   la   série   d’items  

précédents.  D’une  manière  générale,   ces  effets,  que   l’on  appelle  effets  de   transfert,  qu’ils  

soient   positifs   ou   négatifs   (i.e.  :   apprentissage   /   facilitation   de   la   performance   ou,   au  

contraire,   interférence   /   diminution   de   la   performance)   sont   possibles   ou   probables   dans  

certaines  situations  expérimentales.  Ceci  est  particulièrement  vrai  lorsque  l’application  d’un  

plan  d’expérience   s’étale   dans   le   temps   et   laisse   ainsi   la   possibilité   à   des   facteurs   d’ordre  

historique  ou  de  maturation  (ex  :  événements  d’actualité  interférant  avec  l’objet  de  l’étude)  

de  s’installer.    

 

Pour  corriger  cet  effet  potentiel  de  l’ordre,  il  suffit  de  répéter  les  essais  en  les  présentant  à  

des  groupes  de  participants  différents   selon  un  ordre  modifié.  C’est   ce  que   l’on  appelle   la  

technique  de  contre-­‐balancement.  Un  contre  balancement  est  dit  complet   lorsque  tous   les  

ordres   de   présentation   possibles   sont   représentés,   c’est   à   dire   factorielle   n   (n  !)  

arrangements  si  n  représente  le  nombre  de  modalités  de  notre  VI  .    

 

 

Ex  :   Si   l’on   veut   contrôler   l’effet   d’ordre   au   sein   d’un   questionnaire   composé   de   trois  

questions  notées  Q1,  Q2  et  Q3  (autrement  dit  si  on  veut  s’assurer  que  le  fait  de  répondre  à  

une  question  n’a   pas   d’influence   sur   la   réponse   à   la   question   suivante)   on  procèdera   à   la  

création  de  6  groupes  de  personnes  pour  lesquelles  les  questions  apparaîtront  à  chaque  fois  

dans  un  ordre  différent  (ici  contrebalancement  complet).  

 

 

 

 

 

 

 

Note  :  lorsque  le  nombre  de  modalités  de  la  VI  à  contrebalancer  augmente,  on  arrive  vite  à  

un  nombre  de  groupes  de  sujets  qui  rend  difficile  la  mise  en  place  de  l’étude.  Par  exemple,  si  

on  voulait  opérer  un  contre  balancement  complet  sur  une  VI  à  5  modalités,  cela  nécessiterait  

la   mise   en   place   de   5x4x3x2   groupes…   soit   120   groupes  !   C’est   pourquoi   dans   ce   cas   de  

G1   Q1   Q2   Q3  

G2   Q1   Q3   Q2  

G3   Q2   Q3   Q1  

G4   Q2   Q1   Q3  

G5   Q3   Q1   Q2  

G6   Q3   Q2   Q1  

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figure  on  choisira  de  n’utiliser  que  quelques  arrangements  particuliers,  tirés  au  hasard,  pour  

minimiser  l’effet  d’ordre  :  on  parle  alors  de  contrebalancement  partiel.  

 

Une  dernière  source  de  variables  parasites  concerne  le  facteur  «  sujets  »  (ou  participants).  

 

3-­‐2)  Le  facteur  «  sujets  »  

Ce   facteur   (présent   dans   la   totalité   des   recherches   de   psychologie)   revêt   une   importance  

particulière  puisqu’il  entre  largement  en  cause  dans  les  calculs  statistiques  d’évaluation  des  

hypothèses.   De   ce   fait,   il   est   nécessaire   de   porter   une   attention   particulière   à   certains  

problèmes  inhérents  au  facteur  sujets  lors  de  la  mise  en  place  de  la  recherche.  Il  s’agit  plus  

particulièrement   des   notions   d’échantillonnage,   de   groupe   de   sujets   et   d’équivalence   des  

groupes  de  sujets.  

 

a) L’échantillonnage  

Le  problème  est  ici  de  construire  un  échantillon  de  participants  qui  sera,  dans  la  mesure  du  

possible,   représentatif   d’une   population   définie   (c’est   à   dire   qui   possèdera   les   mêmes  

caractéristiques  que  cette  population).  L’échantillon  est  une  population  en  «  miniature  ».  Le  

critère   de   représentativité   est   particulièrement   important   dans   les   études   de   type  

«  questionnaire  »  (sur  les  représentations  sociales  par  exemple)  ou  «  sondage  d’opinion  ».  

 

Tirage  aléatoire  

La  méthode  la  plus  simple  (et  aussi  la  plus  utilisée  en  psychologie  expérimentale)  consiste  à  

tirer  au  hasard,  parmi  la  population,  les  sujets  qui  participeront  à  l’étude.  Il  a  été  démontré  

que   dans   la   plupart   des   cas,   un   triage   au   sort   correctement   réalisé   permettait   d’avoir   un  

échantillon  correct.  Lorsqu’un  contrôle  plus  strict  de  la  représentativité  de  l’échantillon  sera  

nécessaire,  on  utilisera  une  technique  d’échantillonnage  dite  «  des  quotas  ».  

 

 

Méthode  des  Quotas  

L’application  de  cette  méthode  nécessite  une  connaissance  préalable  des  caractéristiques  de  

la  population  (par  exemple  proportion  de  femmes  et  d’hommes,  CSP,  niveau  culturel,  etc.).  

La   méthode   des   quotas   va   consister,   à   partir   des   informations   concernant   la   population  

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d’origine  (on  parle  aussi  de  population  parente),  à  extraire  un  échantillon  en  respectant  les  

proportions  des  différentes  caractéristiques  de   la  population  d’origine  que   l’on  soupçonne  

pouvoir  avoir  un  effet  sur  le  phénomène  étudié.  Cette  technique  permet  donc  d’obtenir  au  

final  un  «  modèle  réduit  »  de  la  population  de  départ,  tout  au  moins  en  ce  qui  concerne  les  

caractéristiques  prises  en  compte.    

 

4) La  notion  de  groupes  de  sujets  (ou  groupes  de  mesures)    

 

4-­‐1)  Groupes  Indépendants,  Appariés  et  Contrôle.  

 

Il   existe   2   grands   types   de   groupes   de  mesures  :   les   groupes   indépendants   et   les   groupes  

appariés.  La  distinction  entre  ces  types  de  groupes  se  fait  au  niveau  du  mode  de  récolte  des  

mesures.   A   ces   2   types   principaux,   il   est   cependant   nécessaire   d’ajouter   un   troisième  :   le  

groupe  contrôle.  

 

Groupes  Indépendants  

On  parle  de  groupes  indépendants  lorsqu’un  groupe  de  sujets  différent  est  attribué  à  chaque  

condition   expérimentale   (autrement   dit   à   chaque   modalité   de   la   VI   ou   croisement   de  

modalités  des  VI).  

Groupes  appariés  (ou  à  mesures  répétées)  

Au   contraire,   on   parle   de   groupes   appariés   lorsque   les   mesures   sont   le   résultat   de  

l’observation  des  mêmes  sujets  passant  l’ensemble  des  modalités  d’une  VI  particulière.    

 

Groupes  contrôles  

On   appelle   groupe   contrôle   un   groupe   de   participants   affectés   à   une   condition  

expérimentale  où   la  variable   indépendante  n’intervient  pas.  La  performance   (les  mesures  ;  

VD)  obtenue  à  partir  de  ce  groupe  sert  donc  de  groupe  de  référence  (vous  trouverez  parfois  

le   terme   «  niveau   de   base  »   ou   «  ligne   de   base  »)   et   permet   (en   comparant   le   groupe  

contrôle  et  les  groupes  expérimentaux)  de  vérifier  l’impact  occasionné  par  la  VI.  

 

 

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4-­‐2)  Choix  du  statut  des  groupes  de  mesures  :  avantages  et  inconvénients  

 

D’une  manière  générale,  il  est  toujours  préférable  de  conserver  les  mêmes  participants  afin  

de   les   observer   dans   les   différentes   conditions   expérimentales   (mesures   répétées).   Ce  

procédé  de  comparaison  dit  «  intra-­‐sujets  »  permet  :  

♦ D’économiser   le   nombre   de   sujets   lorsque   les   effectifs   sont   restreints.   Il   est  

cependant  nécessaire  de  recruter  des  sujets  qui  ne  soient  pas  trop  différents  les  uns  

des  autres.  

♦ De   réduire   les   variations   inter   individuelles   non   contrôlables,   toujours   plus  

importantes  que  les  variations  intra  individuelles.  Chaque  sujet  étant  dans  ce  cas  son  

propre  contrôle,  on  détecte  plus  facilement  l’impact  de  la  variable  indépendante  sur  

la  mesure.  

 

Cependant  l’usage  de  groupes  indépendants  peut  se  justifier  (ou  est  rendu  nécessaire)  dans  

certaines  circonstances  :  

♦ Pour   éviter   les   effets   d’ordre,   d’apprentissage   ou   d’interférence   et,   plus  

généralement  lorsque  l’administration  de  plusieurs  niveaux  de  la  VI  risque,  par  effet  

résiduel,  de  produire  une  modification  de  la  mesure  (et  donc  de  diminuer  la  validité  

interne  de  la  recherche).  

♦ Lorsque  l’on  utilise  des  variables   invoquées  ou  de  type  «  personnalité  »  (âge,  poids,  

sexe,   introversion/extraversion,   etc.).   La   variable   dépendante   est   alors   abordée   de  

manière  corrélationnelle,  l’impossibilité  est  donc  ici  d’ordre  technique.  

   5)  Combinaison  de  plusieurs  variables  indépendantes  :  les  interactions.    Un   comportement,  un  état  mental  ou  un  processus  mental  n’est  en  général  pas   influencé  

par   une   seule   composante   de   l'environnement   ou   de   la   personnalité   des   individus.   Nous  

l’avons  vu,  s’il  est  possible  de  neutraliser  certaines  variables  par  l’utilisation  des  techniques  

appropriées,   mais   il   est   aussi   possible   (et   c’est   le   but   de   la   méthode   expérimentale)   de  

manipuler  certaines  variables  :  elles  prennent  alors   le  statut  de  variable   indépendante.  Or,  

dès  que  l’on  manipule  plus  d’une  variable  indépendante  (ce  qui  est  le  cas  de  la  plupart  des  

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recherches  en  psychologie),   il   est  nécessaire  de  prévoir  des  moyens  qui  nous  permettrons  

d’analyser  les  effets  conjoints  des  VI,  autrement  dit  :  les  interactions.  

 

5-­‐1)  Définition  de  l’interaction  

On  dit  qu’il  y  a  interaction  «  lorsque  le  fait  de  changer  la  modalité  d’une  VI  modifie  l’influence  

de  l’autre  VI  sur  la  VD  ».  

 

5-­‐2)  Et  concrètement  ?  :  Exemple  et  représentation  graphique.  

Il   est   sans   doute   plus   aisé   de   comprendre   la   définition   de   l’interaction   à   partir   de   la  

représentation  graphique  «  type  »  d’une  interaction  :  l’interaction  dite  «  croisée  ».  

 

Admettons  que  l’on  cherche  à  évaluer,  chez  le  pingouin,  l’impact  de  la  présence  ou  l’absence  

du  jogging  matinal  (lorsque  l’ours  blanc  a  faim…)  et  du  nombre  de  sardines  ingérées  (3  vs  15)  

sur  la  vitesse  de  nage  de  la  grande  course  du  samedi.  

Les  résultats  sont  les  suivants:  

 Si  L’on  regarde  ce  graphique  on  peut  extraire  plusieurs  informations  :    

♦ Le   sens   de   l’effet   principal   de   l’activité  matinale  :   les   pingouins   nagent   aussi   vite  

lorsqu’ils  font  de  l’exercice  le  matin  que  lorsqu’ils  n’en  font  pas  (on  considère  ici  les  

moyennes   relatives   à   la   VI   «  Activité   matinale  »   en   comparant   la   moyenne   de   la  

modalité  jogging  à  celle  de  la  modalité  pas  de  jogging).  

♦ Le   sens   de   l’effet   principal   du   nombre   de   sardines   ingérées  :   les   pingouins   nagent  

aussi   vite   lorsqu’ils   ont   ingéré   3   sardines   que   lorsqu’ils   en   ont   ingéré   15   (on   ne  

0 0,5

1 1,5

2 2,5

3 3,5

4 4,5

T1 T2 Vite

sse

de n

age

en m

/s

Activité matinale

Vitese de nage du pingouin en fonction de l'activité physique matinale et du nombre de sardine

ingérées

M1

M2 15 S

Jogging Pas Jogging

3 S.

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s’intéresse   cette   fois-­‐ci   qu’aux   moyennes   qui   concernent   la   VI   «  Nombre   de  

sardines  »).  

♦ Le   sens  de   l’interaction  de   l’activité  matinale  et  du  nombre  de   sardines   ingérées  :  

alors  que  les  pingouins  qui  ne  font  pas  de  jogging  le  matin  nagent  plus  vite  lorsqu’ils  

ont   le   ventre   plein   (15   sardines)   que   lorsqu’ils   ont   le   ventre   vide   (3   sardines),   les  

pingouins  qui   font  de   l’activité   le  matin,  eux,   sont  plus  performants   lorsqu’ils  n’ont  

mangé  que  3  sardines  que  lorsqu’ils  en  ont  mangé  15.  

 NB  :  le  fait  de  prendre  en  compte  plusieurs  VI  dans  une  recherche  ne  signifie  pas  forcément  

qu’il  y  ait  interaction.  Cela  signifie  seulement  qu’une  interaction  est  possible,  envisageable,  

et   qu’il   faut   donc   se   poser   la   question   de   sa   présence   éventuelle.   La   seule   manière   de  

répondre   de   manière   définitive   à   la   question   de   la   présence   d’une   interaction   passe   par  

l’utilisation  de  méthodes  statistiques  (en  particulier   l’analyse  de  variance,  qui  va  permettre  

de  définir  si  une  interaction  est  significative  ou  non).  

 5-­‐3)  Les  différents  types  d’effetss    Pour  aborder  cette  partie,  il  est  nécessaire  d’avoir  une  représentation  claire  de  ce  que  sont  

un  effet  principal  et  un  effet  d’interaction.  

 Effet  principal  :  On  entend  par  effet  principal,  l’effet  d’une  VI  sur  une  VD.    

Autrement  dit,  on  s’attend  à  ce  que  les  résultats  obtenus  sur  la  mesure  (VD)  soient  différents  

en  fonction  des  modalités  de  la  VI.  

 Effet  d’interaction  :  Nous  l’avons  dit,  il  y  a  interaction  entre  2  VI  (ou  plus)  lorsque  le  fait  de  changer  la  modalité  

de  l’une  des  VI  modifie  l’effet  de(s)  l’autre(s)  VI  sur  la  VD.  Cet  effet  d’interaction  des  VI  sur  la  

VD  peut-­‐être  de  type  additif  ou  non  additif.  

 

Pour  illustrer  les  différentes  possibilités,  nous  considèrerons  2  VI  à  2  modalités  :  

VI1  :  Type  de  truc  (T1  et  T2)  

VI2  :  Type  de  machin  (M1  et  M2)  

VD  :  Nombre  moyen  de  bidules  

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 a) Action  d’une  seule  variable  (Fig.  A)  

 Ici  seul   le  type  de  machin  a  un  effet  :   le  nombre  de  bidules  est  plus  élevé  en  modalité  M1  

qu’en  modalité  M2  (M1>M2)  alors  que  le  type  de  truc  n’a  pas  d’effet  (T1=T2).  

 

   

b) Action  séparée  de  chaque  variable  (Effet  additif  ;  Fig.  B)    L’action  combinée  des  deux  VI  correspond  à  la  somme  de  l’effet  séparé  de  chaque  variable.  

C’est   en   condition  machin  M1   et   truc   T2   que   le   nombre   de   bidules   est   le   plus   élevé,   par  

addition  de  l’action  de  chaque  variable.  

 

 c) Interaction  des  deux  variables  (Effet  non    additif  ;  Fig.  C,  D  &  E)  

 *   L’action   d’une   variable   est   inversée   par   les  modalités   de   l’autre   (Fig.   C).   Le  machin  M1  

engendre  un  nombre   supérieur   de   bidules   avec   le   truc   T1   que   le   truc   T2.   Inversement,   le  

0 0,5

1 1,5

2 2,5

3 3,5

4 4,5

T1 T2

NO

mbr

e m

oyen

de

bidu

les

Type de truc

Fig. A: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin

M1

M2

0 1 2 3 4 5 6

T1 T2

Nom

bre

moy

en d

e bi

dule

s

Type de truc

Fig. B: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin

M1

M2

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machin  M2  entraînera  un  nombre  plus  important  de  bidules  avec  le  truc  T2  qu’avec  le  truc  

T1.  

 

       *  L’action  d’une  variable  est  annulée  par  l’une  des  modalités  de  l’autre  (Fig.  D).  

L’action  du  type  de  truc  est  nulle  pour  le  machin  M2,  mais  le  truc  T2  combiné  au  machin  M1  

engendre  un  nombre  de  bidules  plus  important  que  le  truc  T1  combiné  au  machin  M1.  

 

           *  Une  variable  a  plus  ou  moins  d’effet  selon  la  modalité  de  l’autre  variable  (Fig.  E).  

0 0,5

1 1,5

2 2,5

3 3,5

4 4,5

T1 T2

Nom

bre

moy

en d

e bi

dule

s

Type de truc

Fig. C: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin

M1

M2

0 0,5

1 1,5

2 2,5

3 3,5

4 4,5

T1 T2

Nom

bre

moy

en d

e bi

dule

s

Type de truc

Fig. D: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin

M1

M2

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La  différence  entre  les  machins  M1  et  M2,  en  terme  de  bidules,  sera  plus  importante  dans  la  

condition  truc  T2  que  dans  la  condition  truc  T1.  

 

     

6) Les  plans  d’expérience.    Construire  un  plan  d’expérience  équivaut  à  la  mise  en  place  d’une  stratégie  qui  va  permettre  

de  maximiser  la  probabilité  de  détecter  les  effets  réels  des  VI  sur  la  ou  les  VD,  mais  aussi  de  

minimiser   la   probabilité   que   les   conclusions   tirées   puissent   être   dues   à   l’influence   de  

variables  non   contrôlées.  On  peut   classer   les   types  de  plans  en   fonction  de  2   facteurs  :   le  

degré  de  contrôle  des  situations  considérées  et  les  caractéristiques  techniques.  

 6-­‐1)  Degré  de  contrôle  des  situations:  Distinction  plan  expérimental  et  plans  quasi-­‐expérimental  On   parle   de   plan   expérimental   au   sens   strict   lorsque   toutes   les   VI   qui   composent   le   plan  

d'expérience  sont  provoquées,  donc   lorsque   l’on  a  un  contrôle  maximal  sur   les  sources  de  

variation.   Lorsque   le   plan   comporte   au  moins   une  VI   de   type   invoqué   (sur   laquelle   on   ne  

dispose  que  d’un  contrôle  limité),  le  plan  est  alors  dit  quasi-­‐expérimental.  

 6-­‐2)  Les  principaux  types  de  plans  en  fonction  des  caractéristiques  techniques    A   partir   des   caractéristiques   techniques,   on   peut   classer   les   plans   expérimentaux   en   2  

grandes  catégories  :  

♦ Les  plans  à  une  variable  indépendante,  à  groupes  indépendants  ou  appariés.  

♦ Les  plans  à  plusieurs  VI,  à  groupes  indépendants,  appariés  ou  mixtes.  

0 1 2 3 4 5 6

T1 T2

Nom

bre

moy

en d

e bi

dule

s

Type de truc

Fig. E: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin

M1

M2

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Les  plans  à  plusieurs  VI  peuvent  eux  même  être  subdivisés  en  plans  dits  factoriels,  en  carré  

latin  ou  encore  en  carré  gréco  latin.  Nous  nous  limiterons  ici  aux  plans  factoriels,  qui  sont  les  

plans  que  vous  rencontrerez  le  plus  souvent.  

 A)  Les  plans  à  une  variable  indépendante    Les  plans  à  une  variable  indépendante  sont  les  plans  les  plus  simples.  Ils  font  intervenir  une  

seule   VI   ayant   au   minimum   2   modalités.   Il   existe   deux   types   de   plans   à   une   variable  

indépendante  :   les  plans  à  une  VI  à  groupes   indépendants  et   les  plans  à  une  VI  à  groupes  

appariés.  

 1) Les  plans  à  groupes  indépendants  (ou  plans  inter-­‐sujets).  

  Définition.  

Un   plan   d’expérience   est   dit   à   groupes   indépendants   lorsque   les  mesures   sont   prises   sur  

autant  de  groupes  qu’il  y  a  de  modalités  à  la  variable.  Autrement  dit,  dans  un  plan  à  groupes  

indépendants   un   groupe   de   sujets   ne   passe   qu’une   des   modalités   de   la   variable  

indépendante.   Ils  ne  passent  ainsi  «  qu’une  partie  »  de   l’expérience.  Dans  ce  type  de  plans  

les   comparaisons  portent   sur   la  performance  moyenne  des  differents  groupes   (donc  entre  

les   résultats   obtenus   au   niveau   de   chaque   modalité   de   la   VI,   autrement   dit   de   chaque  

condition  expérimentale).  

 2. Les  plans  à  mesures  répétées  (ou  plans  à  groupes  appariés  ou  intra-­‐sujets).    

Définition.  On   parle   de   groupes   appariés   lorsque   tous   les   sujets   passent   par   toutes   les   conditions  

expérimentales.  La  comparaison  s’effectue  sur  un  même  groupe  de  participants  qui  se  prête  

à   toutes   les  modalités  de   la  VI.  Autrement  dit,   lorsque   tous   les   sujets   subissent   toutes   les  

modalités  de  la  VI.  Dans  ce  cas,  l’impact  de  la  VI  pour  un  sujet  n’est  plus  mesuré  par  rapport  

à  la  performance  moyenne  du  groupe  (comme  dans  les  plans  à  groupes  indépendants)  mais  

relativement   à   sa   performance   moyenne,   calculée   en   sommant   l’influence   de   tous   les  

traitements.  Ainsi,   il  est  possible  d’observer   la  performance  de  chaque  sujet  dans  chacune  

des  conditions  expérimentales.  

B)  Les  plans  à  plusieurs  VI.    

1) Définition.  

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Dans   un   contexte   naturel   un   comportement,   un   état  mental   ou   un   processus  mental   est  

rarement  le  produit  d’une  seule  cause,  mais  plutôt  celui  de  la  combinaison,  de  l’interaction  

de  plusieurs  causes  ou  facteurs  ou  variables.  Le  chercheur  se  doit  donc  de  tenir  compte  de  

ces   éventuelles   interactions   dans   son   expérimental.   On   parle   alors   de   plan   factoriel   (ou  

fischérien).  

 Les   plans   factoriels   sont   destinés   à  mettre   en   évidence   d’une  part   les   effets   respectifs   de  

chaque  VI  sur   la  VD  :  on  parle  alors  d’effets  simples  ou  d’effets  principaux  et  d’autre  part  

leurs  éventuelles  combinaisons  en  fonction  des  différentes  valeurs  ou  modalités  des  VI  :  on  

parle  alors  d’effet  d’interaction1.  Un  plan  factoriel  permet  donc  de  représenter  et  de  tester  

toutes  les  combinaisons  possibles  entre  les  différentes  modalités  des  VI.    

 Un  plan   factoriel   étant   caractérisé  par   la   présence  d’au  moins  deux  VI,   il   peut   se  décliner  

selon  trois  formes  en  fonction  du  type  des  groupes  de  mesures.  Un  plan  factoriel  peut  donc  

être  à  groupes  indépendants  (composé  uniquement  de  groupes  de  mesures  indépendants),  

à  groupes  appariés  (ou  à  mesures  répétées),  ou  encore  mixte  (lorsque  le  plan  combine  des  

groupes  indépendants  et  des  mesures  répétées).  

 2) Petite  parenthèse  concernant  le  plan  mixte…  

Ce   type   de   plan   combine   des   groupes   indépendants   (VI   inter   sujets)   et   des   mesures  

appareillées  (VI  intra  sujets).  Il  comprend  au  moins  quatre  conditions  expérimentales  issues  

du  croisement  de  2VI  à  deux  modalités.  Dans  ce  plan  minimal,  deux  groupes  indépendants  

de  sujets  sont  soumis  à  deux  conditions  de  mesures  répétées  (2  conditions  expérimentales).  

Dans   ce   type   de   plan,   comme   dans   les   plans   à  mesures   répétées,   il   va   falloir   porter   une  

attention  particulière  aux  éventuels  effets  d’ordre  ou  de  séquence.  

 3) Retour  au  plan  factoriel  :  un  exemple  concret.  

Le  principe  du  plan  factoriel  consiste  à  associer  toutes  les  modalités  d’un  facteur  aux  autres  

modalités   des   autres   facteurs.   Chacune   des   ces   associations   définit   une   condition  

expérimentale   avec   un   certain   effectif   de   sujets   ou   participants.   Autrement   dit,   le   plan  

factoriel  permet  de  constituer  autant  de  conditions  expérimentales  qu’il  y  a  de  combinaison  

possible  entre  toutes  les  modalités  des  VI.  

  1 Cf. partie du cours consacrée aux differents types d’interactions.

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Avantages  du  plan  factoriel  Le  plan  factoriel  a  pour  principal  intérêt  de  permettre  de  tester  les  effets  d’interactions  des  

variables  indépendantes  sur  la  VD.    

 Détermination  du  nombre  de  conditions  expérimentales  Lorsque   l’on  connaît   le  nombre  total  de  participants  ainsi  que   le   type  de  plan  utilisé,   il  est  

alors  très  facile  de  déterminer  le  nombre  de  sujets  par  situations  expérimentales  :  

Dans   notre   exemple,   il   s’agit   d’un   plan   à   groupes   indépendants,   cela   signifie   que   chaque  

sujet  ne  passe  que  par  une  condition  expérimentale  et  une  seule.  Nous  avons  deux  VI  à  deux  

modalités   chacune   (T2*D2),   on   calcule   alors   le   nombre   de   conditions   expérimentales   en  

effectuant   le   produit   du   nombre   de  modalités   de   chaque   VI.   Ainsi   donc   cette   expérience  

comporte  2*2=4  conditions  expérimentales.  

• Si   par   contre   nous   avions   un   plan   comportant   deux   VI   à   trois   modalités   chacune,  

nous  aurions  alors  un  plan  de  type  3*3=9  conditions  expérimentales.  

• Si  nous  avions  un  plan  comportant   trois  VI  à   trois  modalités  chacune,  nous  aurions  

alors  un  plan  de  type  3*3*3=27  conditions  expérimentales.  

• Si  nous  avions  un  plan  comportant  trois  VI  dont  deux  à  deux  modalités  et  une  à  trois  

modalités,  nous  aurions  alors  un  plan  de  type  2*2*3=12  conditions  expérimentales.  

Quand  il  y  a  deux  VI  à  deux  modalités  (plan  2x2),  un  simple  tableau  à  double  entrée  permet  

de  visualiser  les  différentes  situations  expérimentales,  c’est  à  dire  les  différents  croisements  

des  modalités  des  VI.  

 

Prenons   l’exemple   d’une   recherche   sur   la   mémoire   dans   laquelle   on   s’intéresse   à   la  

performance   en   terme   de   rappel   en   fonction   du   type   de   matériel   appris   (Facterur   T  

provoqué  à  2  modalités  :  verbal  vs  imagé)  et  de  la  durée  de  l’intervalle  de  rétention  (Facteur  

D,  provoqué,  à  2  modalités  :  3  minutes  vs  12  minutes).  

                   

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Type  de  matériel    

T1  :  matériel  verbal   T2  :  matériel  imagé  

D1  :  durée  de  

3  minutes  

M1  (n=30  sujets)  

M2  (n=30  sujets)  

Durée  de  

l’intervalle  de  

rétention  

D2  :durée  de  12  

minutes  

M3  (n=30  sujets)  

M4  (n=30  sujets)  

 Ce  tableau  permet  de  récapituler  les  différentes  situations  expérimentales.    

M=valeur  prise  par  la  VD  (ici  la  performance  de  rappel),  le  plus  souvent,  cette  valeur  est  une  

moyenne  de  groupe.  

n=  entre  ()  correspond  au  nombre  de  participants  par  condition  expérimentale.    Ce  type  de  plan  permet  de  répondre  à  trois  questions  en  même  temps  :  

• La  VD,  ici  la  performance  de  rappel,  dépend-­‐elle  uniquement  de  la  VI1,  ici  le  type  de  

matériel  ?⇒Comparaison  statistique  entre  M1  et  M3/  M2  et  M4  

• La   VD   dépend-­‐elle   uniquement   de   la   VI2,   ici   la   durée  ?⇒Comparaison   statistique  

entre  M1  et  M2/  M3  et  M4  

⇒ Ici  calcul  statistique  des  effets  principaux.  

• La   VD   dépend-­‐elle   de   l’interaction   entre   ces   deux   facteurs  ?⇒ex  :  M1   fonction   de  

l’interaction  entre  D1  et  T1  et  M2  fonction  de  l’interaction  entre  D1  et  T2.  

⇒ Ici  calcul  statistique  des  effets  d’interaction.  

 

Représentation  des  plans  expérimentaux    Un   plan   expérimental   est   généralement   représenté   sous   la   forme   d’un   tableau   à   entrées  

multiples   et/ou   d’une   écriture   formalisée.   Une   représentation   sous   forme   d’un   arbre   de  

répartition  des  effectifs  par  condition  est  aussi  parfois  utilisée,  mais  plus  rarement.  Nous  ne  

nous  attarderons  pas  sur   la   représentation  sous   forme  de   tableau,  qui  ne  présente  pas  de  

difficultés  particulières,  pour  passer  directement  à  l’écriture  formalisée.  

 

 

 

 

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1) L’écriture  formalisée.  

 

1-­‐1) Définition.  

L’écriture   formalisée   d’un   plan   donne   des   informations   pour   le   traitement   statistique   des  

données.  Il  précise  l’effectif  des  sujets  et  indique  s’il  s’agit  d’un  plan  à  groupes  indépendants,  

d’un  plan  à  mesures  répétées  ou  d’un  plan  mixte.  

Formule  :  Sn  <>  où  n  =  nombre  de  sujets  par  case  et  où  <>=  emboîtement  (gr  indépendants).  

 Sn  *        où  n  =  nombre  de  sujets  au  total  et  où  *  =  croisement  (gr  appariés).  

 L’écriture  formalisée  d’un  plan  mixte  combine  emboîtement  et  croisement.  

 

Dans  notre  exemple  sur  la  mémoire,  nous  avons  affaire  à  un  plan  factoriel  de  type  2*2  :  

♦ Si   l’on   considère   ce   plan   comme   étant   un   plan   à   groupes   indépendants,   alors  

l’écriture  formalisée  se  présentera  de  la  façon  suivante  :  S30  <T2*D2>  

⇒Ici   on   a   donc   4   groupes   comptant   chacun   30   participants   soit   un   total   de   4*30=   120  

participants,  chaque  groupe  expérimental  est  soumis  à  une  condition  expérimentale  et  une  

seule.  

♦ Si  l’on  considère  ce  plan  comme  étant  un  plan  à  groupes  appareillés,  alors  l’écriture  

formalisée  se  présentera  de  la  façon  suivante  :  S30*T2*D2  

⇒Ici  on  a  donc  un   seul   groupe  comptant  30  participants,   chaque  participant  est   soumis  à  

l’ensemble  des  conditions  expérimentales.    

♦ Si  l’on  considère  ce  plan  comme  étant  un  plan  mixte  avec  T  en  groupe  indépendant  

et   D   en   groupe   appareillé,   alors   l’écriture   formalisée   se   présentera   de   la   façon  

suivante  :  S30  <T2>*D2  

⇒Ici   on   a   donc   deux   groupes   comptant   chacun   30   participants,   chaque   participant   est  

soumis  à  l’une  des  modalités  du  facteur  T  et  à  l’ensemble  des  modalités  du  facteur  D.  

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Les  Hypothèses    

1) Les  hypothèses  générales  (ou  encore  hypothèses  «  de  travail  »  ou  «  théoriques  »)  

 Définition  :  Il   s’agit   d’une   représentation   abstraite   explicative   et/ou   prédictive   de   l’existence   d’une  

relation   entre   deux   faits   ou   deux   ensembles   de   faits.   Dans   le   cadre   de   la   méthode  

expérimentale,  les  premiers  faits  font  référence  à  la  cause  et  les  seconds  aux  conséquences.  

 

Les  hypothèses  générales  proviennent  la  plupart  du  temps  des  connaissances  du  chercheur  

sur  le  domaine,  sur  la  question,  ou  d’une  observation  antérieure.  

Ce   genre   d’hypothèse   permet   d’élargir   (de   généraliser)   les   faits   établis   par   d’autres  

chercheurs   ou,   au   contraire,   de   restreindre   la   portée   de   conclusions   antérieures   pour   les  

préciser.  

 

Utilité:  Les  hypothèses  générales  permettent  de  guider  une  réflexion  approfondie  dans  un  domaine  

donné.   Elles   permettent   également   de   fixer   des   objectifs   de   recherche   et   de   choisir   les  

méthodes  adéquates.  

 

Caractéristiques  :  L’hypothèse  générale  doit   fournir  une  réponse  (parfois  partielle  et  souvent  provisoire)  à   la  

question  de  recherche  que  l’on  se  pose.Elle  doit  être  vérifiable  à  l’aide  des  techniques  dont  

dispose  le  chercheur  (sinon  elle  reste  une  pure  spéculation).  

 

Exemples  de  formulation  :    

Effet  d’une  VI  :  • Quand   un   individu   juge   le   comportement   d’autrui   dans   un   temps   limité,   il   donnera  

plus  d’importance  aux  facteurs  personnels  que  situationnels  

• Le  type  de  stéréotype   induit  va  voir  un  effet  sur   le   jugement  de  responsabilité  porté  

par  un  individu  sur  un  autre.  

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Effet  de  plusieurs  VI  :  • Le  comportement  d’une  personne  sera  jugé  en  fonction  de  sa  valence  et  du  degré  de  

similarité  perçue  entre  la  personne  cible  et  le  participant.  

• L’expertise  du   juge  et   la  présence  d’informations   catégorielles   vont  avoir  un   impact  

sur  le  processus  de  décision.  

 

2) Les  hypothèses  opérationnelles  (ou  hypothèses  «  de  recherche  »)    

Définition  :  Les  hypothèses  opérationnelles  sont   la  traduction  des  hypothèses  générales  dans  un  cadre  

concret,   celui   d’une   recherche   particulière.   La   mise   en   place   de   la   recherche   doit   donc  

permettre  de  vérifier  ces  hypothèses.  

 

Utilité:  Les   hypothèses   opérationnelles   précisent   l’état   des   variables   utilisées   dans   la   recherche.  

Elles   permettent   de   mettre   en   exergue   les   effets   simples   des   variables,   mais   aussi   les  

éventuels  effets  d’interaction.  

 Caractéristiques  :  Les   hypothèses   opérationnelles   font   apparaître   les   différentes   modalités   de   la(les)  

variable(s)  indépendante(s)  et  la  variable  dépendante  considérée.  En  général,  les  hypothèses  

opérationnelles  précisent  également  le  sens  de  la  relation  attendue.  

 

Exemples  de  formulation  :    

Effets  principaux  • Lorsque   le   temps   de   jugement   est   court   (2   minutes),   les   explications   données   au  

comportement  d’autrui  devraient  être  plus  internes  que  lorsque  le  temps  de  jugement  

est   long  (15  minutes).   [=>  effet  principal  de   la  VI  temps  de   jugement  (court  vs   long)  

sur  les  VD  explications  du  comportement  d’autrui]  

• L’évaluation  du  degré  de  responsabilité  devrait  être  plus  élevé  lorsque  l’on  affecte  un  

stéréotype  négatif  à  la  personne  cible  que  lorsqu’on  lui  affecte  un  stéréotype  positif.  

[=>  effet  principal  de  la  VI    type  de  stéréotype  (positif  vs  négatif)  sur  la  VD  évaluation  

du  degré  de  responsabilité]  

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Effets  d’interaction  • Un  comportement  de  valence  négative  devrait  être  jugé  de  manière  plus  sévère  qu’un  

comportement  de  valence  positive.  Cet  effet  devrait  être  plus  marqué  lorsque  le  degré  

de  similarité  entre   la  personne  cible  et   le  participant  est  faible  que   lorsqu’il  est   fort.  

[=>  effet  additif  des  VI  valence  du  comportement  (positive  vs  négative)  et  du  degré  de  

similarité   entre   le   participant   et   la   cible   (élevé   vs   faible)   sur   la   VD   sévérité   du  

jugement]  

 

• Les  experts  vont  avoir   tendance  à   juger   les   individus  de  manière  plus  rapide  que   les  

novices.   Cet   effet   devrait   être   d’autant   plus   marqué   lorsqu’ils   disposent  

d’informations  catégorielles  que  lorsqu’ils  n’en  disposent  pas.  

 

Rédaction  «  Economique  »  :    

Si   les  attentes  d’effet(s)  de   la(des)  VI(s)  sont   identiques  pour  plusieurs  des  VD  considérées  

[et  pour  éviter  de   répéter  5   fois   la  même  hypothèse  en  ne  changeant  dans   la   formulation  

que   le   nom   de   la   VD]   il   est   possible   (et   admis,   voire   recommandé)   de   formuler   les  

hypothèses  de  manière  résumée.  Ceci  s’applique  aussi  bien  aux  hypothèses  d’effets  simples  

qu’aux  hypothèses  d’interactions.  

 

Exemple  :  On  s’attend  à  ce  que  l’attribution  de  sanction,  de  blâme,  de  causes  internes  et  de  traits  de  

personnalité  négatifs  soit  plus   importante   lorsque  le  sujet  est  doté  d’un  stéréotype  négatif  

que  d’un  stéréotype  positif.  

                     

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Statistiques,  Format  du  fichier  de  données  sur  Excel  et  Normes  bibliographiques  

 Dans  un  souci  de  simplicité  (et  de  rapidité…),  l’Anova  est  ici  abordée  dans  ses  grandes  lignes  

et   de   manière   très   «  pragmatique  ».   Pour   plus   de   détails   «  statistiques  »,   je   vous  

recommande   le   livre   d’Hervé   Abdi   intitulé   «  Introduction   au   traitement   des   données  

expérimentales  ».  

 

Définition  :  qu’est-­‐ce  qu’une  Anova  ?  

Une   Anova   (ou   analyse   de   variance)   est   un   test   statistique   paramétrique   qui   permet   de  

comparer  des  moyennes  et  de  déterminer  si  ces  moyennes  diffèrent  significativement.  

L’Anova   a   pour   particularité   de   comparer   les  moyennes   en   tenant   compte   de   la   variance  

dans   ses  estimations   (d’où   son  nom).   Il   s’agit   en   fait   de   faire  un   rapport   entre   variance(s)  

inter  conditions  et  variance(s)  intra  conditions.  Autrement  dit,  il  s’agit  de  voir  si  la  dispersion  

des  mesures  est  plus  importante  entre  les  conditions  qu’à  l’intérieur  des  conditions.  

 

Exemple  type  de  tableau  d’Anova.  

Voici  des  exemples  de  tableaux  donnés  par  le  logiciel  Statistica  :    

Tableau  de  moyenne  correspondant    

Moy.  (non  pondér.)      F(1,92)=,38;  p<,6829                   SC_ANAGS  empa              ....   6,51666689  cpt                ....   6  

 

 

 

ANOVA/MANOVA  ;  Synthèse  de  tous  les  Effets;  plan:      1-­‐CONDITXT,  2-­‐TYPECTRL    

   

dl  Effet  

MC  Effet  

dl  Erreur  

MC  Erreur  

 F  

 niveau  p  

1   1   2,16690063   92   5,65726757   0,38302955   0,68287486  2   1   24,4841919   92   5,65726757   4,32791805   0,04027243  12   1   6,52309275   92   5,65726757   1,15304649   0,32019269  

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Dans  la  partie  résultats,  un  effet  est  toujours  présenté  sous  la  forme      

F  (1,92)  =  .38;  p  <  .6829    

 

dl  effet     dl  Erreur   Valeur  du  F   Valeur  du  p  

Les  paramètres  de  l’Anova    

• Le  F  de  Fischer    :  qui  renvoie  au  rapport  variance  inter  /  variance  intra.  Plus  le  F  est  

important  et  plus  l’effet  considéré  est  important.  

 

• Le   niveau   de   p  :   renvoie   à   la   marge   d’erreur,   à   la   probabilité   que   la   différence  

considérée  ne  soit  pas  significative  (autrement  dit  de  rejeter  H0  à  tort).    

 

Par  convention,  on  considère  qu’un  effet  est  :  

-­‐  Significatif  :  à  partir  du  moment  où  la  marge  d’erreur  est  inférieure  ou  égale  à  

5%  (p  ≤  0,05  ou  p  ≤  .05  en  notation  anglo-­‐saxonne)  

-­‐  Tendanciel  :  lorsque  .06  ≤  p  ≤  .10  

-­‐  Non  significatif  :  lorsque  p  >  .10  

 

• Les  dl  (degré  de  liberté)  :    

dl  effet  (ou  de  la  source  de  variation)  :  est  égal  au  nombre  de  modalités  du  facteur  –  1  

dans  le  cas  d’une  variable  (effet  principal)  et  au  produit  des  dl  des  variables  dans  le  cas  

d’une  interaction  de  facteurs.  Dans  votre  cas  (et  dans  l’exemple  ci-­‐dessus),  nous  avons  2  

variables   à   2   modalités.   Le   dl   de   chaque   variable   est   donc   de   1   (=2-­‐1)   et   le   dl   de  

l’interaction  est  également  de  1  (=1x1)  

  dl   erreur  :   renvoie   au   dl   total   auquel   on   soustrait   la   somme   des   dl   des   sources   de  

variations  (effets  simples  et  interaction(s)).  

dl  total  :  renvoie  au  nombre  de  participants  de  l’étude  –  1  (ce  dernier  n’apparaît  pas  

dans  le  tableau  de  synthèse  donné  par  le  logiciel)  

 

 

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Données  sous  Excel  

Dictionnaire  des  variables  Avant   toute   chose   il   est   nécessaire   de   construire   ce   que   l’on   appelle   un   dictionnaire   des  

variables.   Ce   dictionnaire   doit   permettre   d’identifier   les   codes   des   différentes   variables  

facilement.  

Il  doit  contenir  au  minimum  :  

• Le  nom  des  variables  (VI  et  VD)  

• Le  nom  résumé  de  chaque  variable  (7  caractères  maximum)  

• Le  codage  des  VD  (ex  :  «  valeur  de  1  à  7  »  ;  «  H  pour  homme,  F  pour  Femme  »,  etc.)  

Le   tout  doit   idéalement   se  présenter   sous   la   forme  d’un   tableau   reprenant   les  différentes  

variables  en  ligne  et  les  catégories  (nom  résumé,  codage…)  en  colonnes.  

Fichier  Excel  Pour  le  fichier  de  saisie  des  données,  le  plus  simple  est  de  former  4  tableaux  indépendants,  

autrement   dit   un   tableau   par   condition   expérimentale.   Chacun   de   ces   tableaux   aura   un  

format  du  type  Sujets  en  ligne  et  Variables  en  colonnes.  

 

Sujet     VI  1   VI2   VD1   VD2   …   VDn  1                          2                          ….                          n                          

 

(Rq  :  Me  mettre  à  chaque  fois  une  ligne  de  titre  redonnant  la  condition  expérimentale  dont  il  

s’agit)  

Dans  les  cases  «  VI  »  doivent  apparaître  le  code  des  modalités    

Dans   les   cases   «  VD  »   doivent   apparaître   les   valeurs   issues   des   questionnaires   (ex  :   le  numéro  de  1  à  7  dans  le  cas  d’une  échelle  en  7  points).      

 

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Normes  d’écriture  de  la  Bibliographie    Les   normes  utilisées   la  majeure   partie   du   temps   en   Psychologie   sont   les   normes  de   l’APA  (American  Psychology  Association).  Voici  les  normes  à  suivre  pour  :  

• Un  article  issu  d’une  revue  :  

Erdley,  C.  A.,  &  D’Agostino,  P.  R.   (1988).  Cognitive  and  affective   components  of  automatic  priming  effects.  Journal  of  Personality  and  Social  Psychology,  54,  741-­‐747.  

• Un  chapitre  de  livre  

Higgins,  E.  T.,  &  Brendl,  C.  M.  (1995).  Accessibility,  applicability,  and  salience.  In  E.  T.  Higgins  &  A.   Kruglanski   (Eds.),  Social   psychology:  Handbook  of   basic   principles   (pp.   133-­‐169).  New  York:  Guilford.  

• Un  livre  dans  sa  totalité  

Wyer,  R.  S.,  &  Srull,  T.  K.  (1989).  Memory  and  social  cognition  in  its  social  context.  Hillsdale,  NJ:  Erlbaum.