Hoja de repaso: Méthodes d’évaluation en psychologie sociale

1. 📌 L'essentiel

• La validité écologique concerne la généralisation des résultats en contexte réel.
• La manipulation d'une seule variable permet d'établir une relation causale.
• La randomisation augmente la validité interne mais est parfois difficile en sciences sociales.
• La corrélation une relation, ne prouve pas la causalité.
• La conception intra-sujets réduit la variabilité individuelle, mais peut introduire des biais d’ordre.
• La recherche quasi-expérimentale se réalise en contexte naturel sans randomisation.
• La menace du stéréotype peut biaiser les performances, nécessitant une explication claire.
• Les groupes témoins contrôlent l’effet de l’intervention.
• Les effets d’interaction sont analysés dans les plans factoriels.
• La taille de l’échantillon influence la puissance statistique.

2. 🧩 Structures & Composants clés

• Plan expérimental — organisation pour tester la causalité (pré/post, séries chronologiques, factoriels).
• Groupe indépendant — sujets différents pour chaque condition.
• Groupe apparié — mêmes sujets pour plusieurs conditions.
• Variable indépendante (VI) — facteur manipulé pour observer son effet.
• Variable dépendante (VD) — résultat mesuré.
• Variables parasites — facteurs non contrôlés pouvant biaiser.
• Groupes témoins — sans intervention pour comparer.
• Variables de contrôle — âge, genre, contexte.
• Méthodes de mesure — auto-rapport, comportement, physiologie.
• Effet de réactance — réaction négative à la manipulation ou à la liberté perçue.

3. 🔬 Fonctions, Mécanismes & Relations

• La manipulation de la VI influence la VD via la situation expérimentale.
• La randomisation répartit aléatoirement les sujets pour limiter les biais.
• La conception intra-sujets compare les mêmes sujets sous différentes conditions.
• La quasi-expérience utilise des groupes naturels, moins de contrôle mais plus écologique.
• Les effets d’interaction montrent comment une VI modifie l’effet d’une autre.
• La validité interne dépend du contrôle des variables parasites.
• La validité écologique est renforcée par des contextes naturels.
• La formulation claire d’hypothèses guide la conception et l’analyse.
• La mesure précise de la VD permet d’évaluer l’impact de la VI.

4. Tableau comparatif : Plans expérimentaux vs quasi-expérimentaux

Élément	Plans expérimentaux	Plans quasi-expérimentaux
Randomisation	Oui	Non
Contrôle des variables	Élevé	Faible
Validité interne	Haute	Moyenne à faible
Validité écologique	Moyenne à faible	Élevée
Biais potentiels	Biais d’ordre, de sélection	Biais de sélection, confusions
Utilisation principale	Études causales	Études en contexte naturel

5. 🗂️ Diagramme hiérarchique

Méthodes d’évaluation
 ├─ Plans expérimentaux
 │   ├─ Pré/post
 │   ├─ Séries chronologiques
 │   └─ Modèles factoriels
 └─ Plans quasi-expérimentaux
     ├─ Contextes naturels
     └─ Moins de contrôle

6. ⚠️ Pièges & confusions fréquentes

• Confondre corrélation et causalité.
• Sous-estimer l’impact des variables parasites.
• Confondre plans intra-sujets et inter-sujets.
• Négliger la menace du stéréotype dans les performances.
• Surestimer la validité écologique d’un laboratoire.
• Ignorer l’effet de réactance ou de biais d’ordre.
• Ne pas utiliser de groupe témoin pour valider l’effet.
• Confondre plans expérimentaux et quasi-expérimentaux.

7. ✅ Checklist examen final

• Comprendre la différence entre validité interne et écologique.
• Savoir quand utiliser un plan expérimental ou quasi-expérimental.
• Connaître les avantages et limites de la randomisation.
• Identifier les composants clés d’un plan expérimental.
• Savoir analyser une interaction dans un plan factoriel.
• Être capable d’identifier les biais possibles.
• Connaître les méthodes de mesure principales.
• Savoir formuler une hypothèse claire.
• Comprendre le rôle du groupe témoin.
• Être capable de distinguer une corrélation d’une causalité.
• Connaître les effets de réactance et de stéréotype.
• Maîtriser la hiérarchie des plans (de l’expérimental au quasi-expérimental).
• Savoir interpréter un diagramme hiérarchique.
• Être vigilant sur la représentativité de l’échantillon.
• Savoir quand privilégier la validité écologique ou interne.