Revision sheet: Principes fondamentaux de la recherche en sciences humaines

Plan du Cours

  1. CritĂšres de l’expĂ©rimentation en sciences humaines
  2. Recherche de preuves et intégration clinique
  3. HypothÚse causale et variables expérimentales
  4. Variables parasites et contrĂŽle a priori ou a posteriori
  5. Groupes contrastés et anti-appariement
  6. Dilemmes éthiques et exemples contemporains
  7. Urgence et maintien des exigences éthiques
  8. Bénéfices, risques et justice distributive
  9. Gouvernance du matériel biologique et droit de retrait
  10. Protection des données et privacy by design
  11. ComitĂ© d’éthique, enregistrement et intĂ©gritĂ© scientifique
  12. Fiabilité, validité et sources de variabilité

1. CritĂšres de l’expĂ©rimentation en sciences humaines

Notions clés & Définitions

  • ExpĂ©rimentation contrĂŽlĂ©e : L’expĂ©rimentation contrĂŽlĂ©e est une procĂ©dure oĂč l’on teste une hypothĂšse en maĂźtrisant les conditions pour produire des donnĂ©es pertinentes.
  • HypothĂšse testable : Une hypothĂšse testable est une proposition formulĂ©e Ă  partir d’observations qui peut ĂȘtre mise Ă  l’épreuve par des donnĂ©es issues d’une expĂ©rience.
  • DonnĂ©es objectives : Les donnĂ©es objectives sont des informations recueillies de façon systĂ©matique pour fonder des conclusions sur des preuves plutĂŽt que sur l’opinion.
  • Acceptation ou rejet : L’acceptation ou le rejet correspond Ă  la dĂ©cision prise aprĂšs analyse des rĂ©sultats, selon que les donnĂ©es soutiennent ou contredisent l’hypothĂšse.

Points essentiels

  • L’expĂ©rimentation sert Ă  vĂ©rifier une prĂ©diction gĂ©nĂ©ralement issue d’une hypothĂšse formulĂ©e avant la collecte de donnĂ©es.
  • Les conditions de l’expĂ©rience doivent ĂȘtre contrĂŽlĂ©es afin que les rĂ©sultats soient attribuables au phĂ©nomĂšne Ă©tudiĂ©.
  • Les conclusions reposent sur l’analyse des donnĂ©es recueillies pendant l’expĂ©rimentation.
  • Le cycle hypothĂ©tico-dĂ©ductif implique de tester, d’évaluer les rĂ©sultats puis de rĂ©viser l’hypothĂšse si nĂ©cessaire.
  • Les sciences humaines visent des objectifs (description, prĂ©diction, explication, vĂ©rification) qui orientent la maniĂšre de concevoir l’expĂ©rimentation.
  • Les preuves doivent ĂȘtre vĂ©rifiables et obtenues par une mĂ©thode rigoureuse, pour limiter la subjectivitĂ© dans l’interprĂ©tation.

Astuce mémo

HypothĂšse → expĂ©rience contrĂŽlĂ©e → donnĂ©es → dĂ©cision (acceptation/rejet) : c’est le test qui tranche.

2. Recherche de preuves et intégration clinique

Notions clés & Définitions

  • TechnĂš : La technĂš est une forme de connaissance technique, ancrĂ©e dans le rĂ©el et dans la rĂ©solution de problĂšmes concrets.
  • Praxis : La praxis est une connaissance orientĂ©e vers l’action, centrĂ©e sur la rĂ©alisation et l’activitĂ© plutĂŽt que sur le simple produit.
  • DĂ©marche expĂ©rimentale : La dĂ©marche expĂ©rimentale est une façon de produire des connaissances en dĂ©crivant des protocoles et en testant des hypothĂšses de maniĂšre reproductible.
  • MĂ©thode hypothĂ©tico-dĂ©ductive : La mĂ©thode hypothĂ©tico-dĂ©ductive consiste Ă  observer, formuler une hypothĂšse, la mettre Ă  l’épreuve puis en dĂ©duire des consĂ©quences testables.
  • ReproductibilitĂ© par les pairs : La reproductibilitĂ© par les pairs est une exigence oĂč d’autres chercheurs peuvent refaire une Ă©tude pour vĂ©rifier indĂ©pendamment ses rĂ©sultats.

Points essentiels

  • La technĂš prĂ©cĂšde parfois la comprĂ©hension thĂ©orique, comme l’illustre la maĂźtrise du feu avant l’explication de son fonctionnement.
  • La praxis vise la rĂ©alisation et l’activitĂ©, et peut soutenir une dĂ©marche scientifique par l’exigence de dĂ©monstration et de rigueur.
  • Hippocrate a proposĂ© un protocole de diagnostic fondĂ© sur l’observation des symptĂŽmes et la documentation des patients.
  • Roger Bacon a promu la description de protocoles expĂ©rimentaux pour permettre la reproduction des expĂ©riences.
  • Copernic a renforcĂ© l’hĂ©liocentrisme par des prĂ©dictions sur les positions planĂ©taires et par des calculs appuyĂ©s sur des observations anciennes.
  • Descartes a dĂ©fendu une mĂ©thode fondĂ©e sur des donnĂ©es probantes, en diminuant le rĂŽle de l’intuition et d’une expĂ©rience clinique non systĂ©matique dans la prise de dĂ©cision.

Astuce mémo

TechnÚ = technique dans le réel ; Praxis = action qui prouve.

3. HypothÚse causale et variables expérimentales

Notions clés & Définitions

  • HypothĂšse causale : HypothĂšse causale : proposition reliant une cause Ă  un effet, testable en vĂ©rifiant si la variation d’une variable entraĂźne un changement de l’autre.
  • Variable indĂ©pendante : Variable indĂ©pendante : facteur manipulĂ© par le chercheur pour voir s’il produit un effet sur la variable dĂ©pendante.
  • Variable dĂ©pendante : Variable dĂ©pendante : rĂ©sultat mesurĂ© par le chercheur, censĂ© varier en rĂ©ponse Ă  la variable indĂ©pendante.
  • Variable contrĂŽlĂ©e : Variable contrĂŽlĂ©e : caractĂ©ristique maintenue constante pour Ă©viter qu’elle n’explique l’effet observĂ© Ă  la place de la variable indĂ©pendante.

Points essentiels

  • Une hypothĂšse causale vise Ă  expliquer un lien cause→effet entre deux phĂ©nomĂšnes, pas seulement une association.
  • En expĂ©rimentation, la variable indĂ©pendante est celle qu’on fait varier pour tester l’hypothĂšse.
  • La variable dĂ©pendante correspond Ă  ce qu’on observe et mesure pour vĂ©rifier la prĂ©diction.
  • Les variables contrĂŽlĂ©es limitent les explications concurrentes et rendent le test plus rigoureux.
  • Une hypothĂšse causale doit produire des prĂ©dictions testables par observation ou expĂ©rimentation.
  • Les sciences peuvent combiner plusieurs mĂ©thodes, donc la causalitĂ© peut ĂȘtre Ă©valuĂ©e avec des dispositifs variĂ©s selon le domaine.

Astuce mémo

Indépendante = je change ; dépendante = je mesure ; contrÎlées = je stabilise.

4. Variables parasites et contrĂŽle a priori ou a posteriori

Notions clés & Définitions

  • Variable parasite : Une variable parasite est un facteur non ciblĂ© qui peut influencer les rĂ©sultats et crĂ©er une fausse relation entre la variable indĂ©pendante et la variable dĂ©pendante.
  • ContrĂŽle a priori : Le contrĂŽle a priori regroupe les actions prises avant la collecte des donnĂ©es pour limiter l’influence des variables parasites sur l’étude.
  • ContrĂŽle a posteriori : Le contrĂŽle a posteriori regroupe les actions rĂ©alisĂ©es aprĂšs la collecte pour repĂ©rer, mesurer ou tenir compte des variables parasites susceptibles d’avoir biaisĂ© les rĂ©sultats.
  • Variable de contrĂŽle : Une variable de contrĂŽle est une caractĂ©ristique mesurĂ©e ou stabilisĂ©e pour permettre des comparaisons plus justes entre participants ou situations.

Points essentiels

  • Le contrĂŽle des variables parasites vise Ă  rendre la relation observĂ©e plus attribuable Ă  l’hypothĂšse testĂ©e qu’à des facteurs externes.
  • Le contrĂŽle a priori s’appuie sur la planification (dĂ©finition de ce qui est observĂ©, procĂ©dures de recueil, organisation de la situation) pour rĂ©duire les biais dĂšs le dĂ©part.
  • Le contrĂŽle a posteriori s’appuie sur l’analyse et la prise en compte des diffĂ©rences mesurĂ©es (par exemple via des variables de contrĂŽle) pour interprĂ©ter correctement les rĂ©sultats.
  • Les variables de contrĂŽle servent Ă  regrouper ou comparer des individus ayant des caractĂ©ristiques similaires (comme l’ñge ou le niveau socio-Ă©conomique) afin de limiter des explications concurrentes.
  • Pour que les indicateurs soient exploitables, ils doivent ĂȘtre rendus opĂ©rants, c’est-Ă -dire concrets et mesurables, y compris pour les variables de contrĂŽle.
  • En sciences humaines, l’observation et l’expĂ©rimentation exigent une dĂ©marche systĂ©matique pour amĂ©liorer la validitĂ© des conclusions face aux influences non prĂ©vues.

Astuce mémo

Parasites = “bruit” : contrĂŽle a priori = empĂȘcher le bruit avant, contrĂŽle a posteriori = corriger aprĂšs.

5. Groupes contrastés et anti-appariement

Notions clés & Définitions

  • Groupes contrastĂ©s : Des groupes sont constituĂ©s pour comparer des participants exposĂ©s Ă  des conditions diffĂ©rentes et mettre en Ă©vidence des effets observables.
  • Anti-appariement : Une procĂ©dure vise Ă  Ă©viter que les groupes soient trop similaires en contrĂŽlant l’appariement afin de rĂ©duire les biais liĂ©s aux ressemblances.
  • ValiditĂ© et fiabilitĂ© : La validitĂ© mesure si l’étude rĂ©pond bien Ă  la question, et la fiabilitĂ© si les rĂ©sultats sont reproductibles avec la mĂȘme procĂ©dure.
  • Consentement Ă©clairĂ© : Le consentement Ă©clairĂ© est l’accord donnĂ© aprĂšs information claire sur la recherche, ses enjeux et ses conditions de participation.
  • Rapport risques/bĂ©nĂ©fices : Le rapport risques/bĂ©nĂ©fices compare les dangers potentiels pour les participants aux apports attendus de la recherche.

Points essentiels

  • Les prĂ©dictions doivent ĂȘtre testables et vĂ©rifiables, avec des rĂ©sultats accessibles Ă  l’observation via des donnĂ©es tangibles.
  • Toute Ă©tude impliquant des sujets humains doit respecter des critĂšres Ă©thiques, et la responsabilitĂ© Ă©thique incombe au chercheur.
  • Une recherche ne doit pas viser une curiositĂ© personnelle ou futile, et les nouveaux savoirs ne doivent jamais primer sur la santĂ© physique ou psychique des participants.
  • La qualitĂ© d’une Ă©tude dĂ©pend d’une rigueur mĂ©thodologique et du respect du plan expĂ©rimental pour garantir validitĂ© et fiabilitĂ©.
  • Le consentement Ă©clairĂ© doit ĂȘtre obtenu, et une Ă©valuation du rapport risques/bĂ©nĂ©fices doit encadrer la dĂ©cision de mener l’étude.
  • Des contre-exemples historiques (Stanford, Mengele, expĂ©riences nazies) illustrent pourquoi des principes Ă©thiques et dĂ©ontologiques sont indispensables en recherche.

Astuce mémo

Contraste = comparer; Anti-appariement = empĂȘcher la ressemblance qui biaise; Éthique = consentement + risques/bĂ©nĂ©fices.

6. Dilemmes éthiques et exemples contemporains

Notions clés & Définitions

  • Constats profanes : Les constats profanes sont des observations issues du quotidien qui servent de point de dĂ©part Ă  une rĂ©flexion scientifique.
  • Observations systĂ©matisĂ©es : Les observations systĂ©matisĂ©es sont des donnĂ©es recueillies de façon mĂ©thodique et rĂ©guliĂšre, afin de rĂ©duire le hasard.
  • Revue par les pairs : La revue par les pairs est un contrĂŽle critique effectuĂ© par des spĂ©cialistes avant publication pour amĂ©liorer la fiabilitĂ© des rĂ©sultats.
  • HypothĂšse expĂ©rimentale : Une hypothĂšse expĂ©rimentale est une proposition testable reliant une manipulation Ă  un effet attendu, sous forme causale.
  • Evidence-Based Practice : L’Evidence-Based Practice (EBP) est une dĂ©marche clinique qui combine preuves de recherche, expertise, contexte et prĂ©fĂ©rences du patient.

Points essentiels

  • Les constats profanes correspondent Ă  des intuitions et observations occasionnelles, souvent liĂ©es Ă  l’« expĂ©rience de l’homme de la rue ».
  • Les observations systĂ©matisĂ©es reposent sur une collecte et une analyse rigoureuses, et peuvent rĂ©vĂ©ler des tendances au-delĂ  du hasard.
  • Avant de conclure Ă  un manque dans la littĂ©rature, il faut vĂ©rifier si les observations sont uniques ou si elles se rĂ©pĂštent de maniĂšre systĂ©matique.
  • Une hypothĂšse doit ĂȘtre testable et suffisamment prĂ©cise pour qu’un tiers puisse la vĂ©rifier.
  • Une hypothĂšse expĂ©rimentale s’exprime classiquement comme une relation causale de type Si A alors B, avec variables indĂ©pendantes et dĂ©pendantes.
  • Une hypothĂšse reste considĂ©rĂ©e comme confirmĂ©e tant qu’aucune observation ou expĂ©rience ne montre qu’elle est fausse.

Astuce mémo

Profane = hasard du quotidien ; Systématisé = méthode ; HypothÚse = Si A alors B ; EBP = preuves + patient + expertise.

7. Urgence et maintien des exigences éthiques

Notions clés & Définitions

  • HypothĂšse expĂ©rimentale : Une hypothĂšse expĂ©rimentale dĂ©crit la relation attendue entre une variable manipulĂ©e et un rĂ©sultat observĂ©, sous la forme Si A alors B.
  • Variable indĂ©pendante : La variable indĂ©pendante est le facteur manipulĂ© intentionnellement par le chercheur pour provoquer des variations mesurables de la variable dĂ©pendante.
  • Variable dĂ©pendante : La variable dĂ©pendante correspond au rĂ©sultat attendu qui varie en rĂ©ponse Ă  la manipulation de la variable indĂ©pendante et qui est mesurĂ©.
  • Variables parasites : Les variables parasites sont des facteurs externes pouvant influencer la variable dĂ©pendante sans ĂȘtre l’objet de l’étude.
  • ValiditĂ© interne : La validitĂ© interne indique que les variations observĂ©es de la variable dĂ©pendante sont attribuables uniquement Ă  la ou aux variables indĂ©pendantes.

Points essentiels

  • Une hypothĂšse expĂ©rimentale s’exprime comme un enchaĂźnement conditionnel : si A se produit, alors on s’attend Ă  ce que B s’ensuive.
  • Dans une expĂ©rience, la variable indĂ©pendante doit avoir au moins deux valeurs (ou deux modalitĂ©s) pour pouvoir comparer les effets.
  • Le groupe expĂ©rimental reçoit le traitement (ou la condition) correspondant Ă  la variable indĂ©pendante, tandis que le groupe contrĂŽle ne le reçoit pas.
  • Le contrĂŽle des variables parasites peut ĂȘtre fait a priori (en empĂȘchant l’effet pendant l’expĂ©rience) ou a posteriori (par des procĂ©dures statistiques).
  • La validitĂ© interne est menacĂ©e par toute variable parasite non contrĂŽlĂ©e qui pourrait expliquer les variations de la variable dĂ©pendante.
  • La validitĂ© externe concerne la reprĂ©sentativitĂ© des rĂ©sultats pour gĂ©nĂ©raliser Ă  d’autres sujets ou situations soumis aux mĂȘmes influences de la variable indĂ©pendante.

Astuce mémo

VI→je manipule, VD→je mesure ; parasites→je contrîle (a priori ou a posteriori).

8. Bénéfices, risques et justice distributive

Notions clés & Définitions

  • Éthique de la recherche : L’éthique de la recherche regroupe les principes moraux qui encadrent ce qu’on peut faire en science et comment on traite les participants et les rĂ©sultats.
  • Principe d’autonomie : Le principe d’autonomie reconnaĂźt la libertĂ© et la responsabilitĂ© des personnes Ă  dĂ©cider en connaissance de cause de leur participation Ă  une Ă©tude.
  • Bienfaisance et non-malfaisance : La bienfaisance et la non-malfaisance imposent d’optimiser les bĂ©nĂ©fices attendus tout en Ă©vitant ou limitant les prĂ©judices possibles.
  • Principe de justice : Le principe de justice exige une rĂ©partition Ă©quitable des bĂ©nĂ©fices et des contraintes, sans discrimination entre groupes de participants.
  • Justice distributive : La justice distributive vise une rĂ©partition Ă©quitable des avantages et des charges, notamment dans la sĂ©lection et le traitement des participants.

Points essentiels

  • L’éthique se distingue du droit car elle relĂšve de principes et de valeurs, alors que le droit impose des rĂšgles explicites avec sanctions lĂ©gales.
  • Un dilemme Ă©thique oppose deux options lĂ©gitimes mais incompatibles, sans solution unique universellement acceptĂ©e.
  • En recherche, l’autonomie implique un consentement Ă©clairĂ© incluant objectifs, procĂ©dures, risques et bĂ©nĂ©fices, et un droit de retrait sans prĂ©judice.
  • La dissimulation de l’hypothĂšse en psychologie sociale peut ĂȘtre admise seulement si elle est strictement nĂ©cessaire Ă  la validitĂ© et soigneusement justifiĂ©e.
  • La non-malfaisance n’est pas l’inaction : elle impose une Ă©valuation continue du rapport bĂ©nĂ©fices/risques pendant l’étude.
  • Le principe de justice interdit de sursolliciter ou d’exposer davantage des populations vulnĂ©rables que d’autres groupes.

Astuce mémo

Autonomie = choisir, Bienfaisance/Non-malfaisance = protéger, Justice/Distributive = répartir équitablement.

9. Gouvernance du matériel biologique et droit de retrait

Notions clés & Définitions

  • DĂ©ontologie professionnelle : La dĂ©ontologie professionnelle regroupe les rĂšgles de conduite qui encadrent l’exercice d’un mĂ©tier et ses obligations envers les personnes concernĂ©es.
  • Secret professionnel : Le secret professionnel impose de protĂ©ger les informations confidentielles obtenues dans le cadre de la pratique, sauf exceptions prĂ©vues.
  • Conflit d’intĂ©rĂȘts : Un conflit d’intĂ©rĂȘts est une situation oĂč des intĂ©rĂȘts personnels ou financiers peuvent influencer les dĂ©cisions professionnelles au dĂ©triment de l’intĂ©rĂȘt gĂ©nĂ©ral.
  • IntĂ©gritĂ© scientifique : L’intĂ©gritĂ© scientifique dĂ©signe l’ensemble des valeurs et pratiques qui assurent la fiabilitĂ©, l’honnĂȘtetĂ© et la transparence du travail de recherche.
  • Fraude scientifique : La fraude scientifique regroupe les manƓuvres dĂ©libĂ©rĂ©es qui falsifient ou inventent des rĂ©sultats pour tromper la communautĂ©.

Points essentiels

  • La dĂ©ontologie encadre notamment les pratiques autorisĂ©es/interdites, les relations de hiĂ©rarchie et de collaboration, et les obligations envers les usagers.
  • Le secret professionnel peut ĂȘtre levĂ© dans des cas prĂ©vus, par exemple quand un patient formule une menace explicite et crĂ©dible de danger pour lui-mĂȘme ou autrui.
  • Le cumul de fonctions peut relever de la dĂ©ontologie, par exemple lorsqu’un mĂ©decin siĂšge au conseil d’administration d’une firme pharmaceutique.
  • Un professionnel ne doit pas exercer une activitĂ© parallĂšle susceptible d’influencer ses dĂ©cisions Ă  son avantage personnel, et un chercheur doit aussi assurer la transparence sur ses financements.
  • L’intĂ©gritĂ© scientifique couvre toutes les Ă©tapes de la recherche, de la conception Ă  la collecte, l’analyse, la publication, puis la conservation et le partage des donnĂ©es.
  • Les manquements Ă  l’intĂ©gritĂ© se situent sur un continuum allant de l’erreur non intentionnelle Ă  la fraude dĂ©libĂ©rĂ©e, avec des pratiques contestables entre les deux.

Astuce mémo

Déontologie = conduite + confidentialité ; Intégrité = fiabilité + transparence ; Fraude = tromper volontairement.

10. Protection des données et privacy by design

Notions clés & Définitions

  • Protection des donnĂ©es : Ensemble des mesures qui encadrent la collecte, l’usage et la conservation des donnĂ©es personnelles afin de limiter les atteintes aux droits des personnes.
  • Privacy by design : Approche consistant Ă  intĂ©grer la protection de la vie privĂ©e dĂšs la conception d’un systĂšme ou d’un protocole, puis Ă  la maintenir tout au long du cycle de vie.
  • DonnĂ©es personnelles : Informations permettant d’identifier directement ou indirectement une personne, ou de la rendre identifiable dans un contexte donnĂ©.
  • Minimisation des donnĂ©es : Principe selon lequel seules les donnĂ©es strictement nĂ©cessaires au but du projet doivent ĂȘtre collectĂ©es et traitĂ©es.

Points essentiels

  • La protection des donnĂ©es doit ĂȘtre traitĂ©e comme un enjeu de droits des participants, pas comme un simple dĂ©tail administratif du protocole.
  • Privacy by design impose d’anticiper les risques dĂšs la conception (finalitĂ©s, accĂšs, conservation) plutĂŽt que de corriger aprĂšs coup.
  • La minimisation des donnĂ©es rĂ©duit l’exposition des participants en limitant la collecte Ă  ce qui est nĂ©cessaire pour rĂ©pondre Ă  la question de recherche.
  • Les donnĂ©es doivent ĂȘtre utilisĂ©es uniquement pour les finalitĂ©s prĂ©vues par le projet, afin d’éviter des usages non justifiĂ©s.
  • La conservation des donnĂ©es doit ĂȘtre limitĂ©e dans le temps et alignĂ©e sur les besoins rĂ©els du projet, pour limiter les risques de divulgation ou de rĂ©utilisation.
  • Les mesures de protection doivent rester cohĂ©rentes mĂȘme en contexte contraint (urgence, ressources limitĂ©es), sans abaisser les standards de protection.

Astuce mémo

Conception d’abord : « privacy by design » = protĂ©ger avant de collecter, pas aprĂšs.

11. ComitĂ© d’éthique, enregistrement et intĂ©gritĂ© scientifique

Notions clés & Définitions

  • Droit au retrait : Le droit au retrait permet Ă  une personne de quitter une Ă©tude Ă  tout moment sans pĂ©naliser ses soins habituels ni sa relation avec les professionnels.
  • Indemnisation proportionnĂ©e : L’indemnisation proportionnĂ©e vise Ă  compenser le temps et les inconvĂ©nients liĂ©s Ă  la recherche sans crĂ©er une incitation indue Ă  participer.
  • Prise en charge gratuite des dommages : La prise en charge gratuite des dommages impose que les prĂ©judices dus Ă  la recherche soient pris en charge sans frais pour la personne, indĂ©pendamment d’une faute.
  • Privacy by design : La privacy by design consiste Ă  intĂ©grer dĂšs la conception des outils une logique de protection de la confidentialitĂ© et de rĂ©duction du risque pour les donnĂ©es.
  • Enregistrement des essais : L’enregistrement des essais impose de documenter l’étude avant le recrutement du premier participant afin d’assurer la transparence du protocole.

Points essentiels

  • Le refus de participer doit ĂȘtre respectĂ©, et un dĂ©briefing honnĂȘte doit suivre toute participation autorisĂ©e.
  • Les remboursements et indemnitĂ©s doivent ĂȘtre encadrĂ©s pour Ă©viter des coĂ»ts injustes et inclure le remboursement des frais directs (transport, hĂ©bergement).
  • Une indemnisation trop Ă©levĂ©e en contexte de vulnĂ©rabilitĂ© Ă©conomique peut rĂ©duire la libertĂ© rĂ©elle du consentement, d’oĂč une rĂ©flexion et une approbation par le comitĂ© d’éthique.
  • Les clauses de renonciation aux formulaires de consentement sont exclues lorsque la recherche cause un prĂ©judice physique, psychologique ou social.
  • La prise en charge des effets indĂ©sirables et des dommages doit ĂȘtre prĂ©vue dĂšs le protocole, car la protection ne peut pas ĂȘtre improvisĂ©e aprĂšs coup.
  • Aucune recherche impliquant des ĂȘtres humains ne peut dĂ©marrer sans examen prĂ©alable par un comitĂ© d’éthique compĂ©tent et indĂ©pendant, multidisciplinaire et transparent dans ses procĂ©dures (et avec soumission des amendes

Astuce mémo

Retrait→sans perte; Indemnité→proportion; Dommages→pris en charge; Comité→avant; Enregistrement→avant recrutement.

12. Fiabilité, validité et sources de variabilité

Notions clés & Définitions

  • Trait latent : Un trait latent est une caractĂ©ristique psychologique inobservable directement, dont on infĂšre l’existence Ă  partir d’observables.
  • Manifestation externe du trait : La manifestation externe du trait est l’indicateur observable censĂ© varier avec le trait latent et servir de base Ă  la mesure.
  • ValiditĂ© : La validitĂ© est le degrĂ© d’adĂ©quation entre ce que l’outil prĂ©tend mesurer et ce qu’il mesure rĂ©ellement, au vu des preuves disponibles.
  • FiabilitĂ© : La fiabilitĂ© est la qualitĂ© mĂ©trologique d’un outil, liĂ©e Ă  la prĂ©cision et Ă  la constance, qui conditionne la reproductibilitĂ© des rĂ©sultats.
  • OpĂ©rationnalisation : L’opĂ©rationnalisation est le choix de la manifestation externe et de la procĂ©dure permettant de transformer un trait psychologique en mesure.

Points essentiels

  • Le lien mesure→trait est indirect : on mesure une manifestation externe, et on suppose qu’elle est causĂ©e par le trait latent.
  • La validitĂ© dĂ©pend de l’identification de la manifestation externe : si l’observable n’est pas causĂ©e par le trait, l’interprĂ©tation des scores devient incorrecte.
  • La fiabilitĂ© renvoie Ă  la reproductibilitĂ© : un mĂȘme test, administrĂ© Ă  des personnes stables, doit donner des rĂ©sultats Ă©quivalents Ă  des moments diffĂ©rents.
  • Un test non fiable est nĂ©cessairement non valide, car l’erreur alĂ©atoire empĂȘche une interprĂ©tation stable des scores.
  • Un test valide doit ĂȘtre suffisamment fiable, mais un test fiable peut rester non valide si l’erreur est systĂ©matique (rĂ©sultat dĂ©calĂ© de la cible).
  • La relation d’implication est : fiabilitĂ© nĂ©cessaire mais non suffisante pour la validitĂ© (validitĂ© ⇒ fiabilitĂ©).

Astuce mémo

Trait latent → observable : validitĂ© = bon lien causal, fiabilitĂ© = rĂ©sultats qui se rĂ©pĂštent.

RepĂšres chronologiques

DateÉvĂ©nement
1637René Descartes : « Toute science est une connaissance certaine et évidente. »
1905Albert Einstein : « La connaissance s’acquiert par l’expĂ©rience ; tout le reste n’est que de l’information. »
1965François Jacob : « La recherche est un processus sans fin
 »

Tableaux de synthĂšse

Objectifs des sciences humaines

ObjectifButExemple d’idĂ©e
DescriptionCompte rendu systématique et sans parti pris des caractéristiques des comportements étudiésObserver systématiquement des effets selon des conditions
PrĂ©dictionConnaĂźtre Ă  l’avance certains comportementsPrĂ©dire avant qu’ils n’arrivent
ExplicationIdentifier la cause et les conditions qui reproduisent le comportementConnaßtre les mécanismes sous-jacents
VérificationAppliquer les connaissances acquisesRecommander une intégration en milieu réel

PiÚges & confusions fréquents

  1. Confondre validitĂ© et fiabilitĂ© : un outil peut ĂȘtre fiable (constance) sans ĂȘtre valide (mauvais lien trait↔observable).
  2. Croire que « mesurer » garantit la science : la mesure doit s’inscrire dans une dĂ©marche rigoureuse (opĂ©rationnalitĂ©, reproductibilitĂ©, prĂ©cision).
  3. Inverser VI et VD : la variable indépendante est manipulée (au moins deux modalités), la dépendante est mesurée en réponse.
  4. Penser qu’une variable parasite est forcĂ©ment un biais : un biais apparaĂźt si la variable parasite n’est pas contrĂŽlĂ©e.
  5. Mélanger contrÎle a priori et a posteriori : le premier planifie avant la collecte, le second repÚre/compte aprÚs via des procédures statistiques.
  6. Traiter les constats profanes comme des preuves : ils sont des points de départ, alors que les observations systématisées visent une collecte méthodique.
  7. Oublier que le consentement éclairé est un processus : il faut information compréhensible, possibilité de questions et droit de retrait sans préjudice.

Checklist Examen

  1. Expliquer le cycle hypothĂ©tico-dĂ©ductif et le rĂŽle de l’expĂ©rimentation contrĂŽlĂ©e pour accepter ou rejeter une hypothĂšse.
  2. Distinguer technÚ, praxis et démarche expérimentale, et relier ces notions à la reproductibilité par les pairs.
  3. Formuler une hypothÚse causale et identifier correctement variable indépendante, variable dépendante et variables contrÎlées.
  4. Décrire comment les variables parasites menacent la validité interne et distinguer contrÎle a priori vs contrÎle a posteriori.
  5. Construire des groupes Ă©quivalents et contrastĂ©s, et prĂ©ciser l’objectif de l’anti-appariement (Ă©viter des groupes trop similaires).
  6. Citer les exigences éthiques de base en recherche avec humains : consentement éclairé, rapport risques/bénéfices, responsabilité du chercheur.
  7. Exprimer une hypothÚse expérimentale sous la forme conditionnelle Si A alors B et préciser le rÎle du groupe expérimental vs groupe contrÎle.
  8. Distinguer éthique de la recherche, autonomie, bienfaisance/non-malfaisance et justice (dont justice distributive) et donner ce que chacune impose.
  9. DĂ©finir dĂ©ontologie professionnelle, intĂ©gritĂ© scientifique et fraude scientifique, et situer les manquements sur un continuum erreur↔fraude.
  10. DĂ©finir protection des donnĂ©es, privacy by design et minimisation des donnĂ©es, et expliquer pourquoi la protection doit ĂȘtre anticipĂ©e dĂšs la conception.
  11. DĂ©crire les exigences liĂ©es au comitĂ© d’éthique, Ă  l’enregistrement des essais et au droit au retrait, ainsi que les principes d’indemnisation proportionnĂ©e et de prise en charge gratuite des dommages.
  12. DĂ©finir trait latent et manifestation externe, puis relier opĂ©rationnalisation, validitĂ© et fiabilitĂ© (validitĂ© ⇒ fiabilitĂ©, mais fiabilitĂ© ≠ validitĂ©).

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1. Quel élément caractérise le mieux une expérimentation contrÎlée en sciences humaines ?

2. Que permet principalement le cycle hypothĂ©tico-dĂ©ductif dans l’expĂ©rimentation ?

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ExpĂ©rimentation contrĂŽlĂ©e — dĂ©finition ?

Test d'une hypothĂšse en maĂźtrisant les conditions

Hypothùse testable — rîle ?

Proposition vérifiable par des données

DonnĂ©es objectives — importance ?

Fonder des conclusions sur des preuves

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