EXPÉRIENCE (PLAN D’ENQUÊTE ET D’)

EXPÉRIENCE (PLAN D’ENQUÊTE ET D’)

EXPÉRIENCE PLAN D’ENQUÊTE & D’

La différence entre expérience et enquête tient essentiellement à l’objet que l’on étudie: quand l’étude porte sur des comportements, on parle plutôt d’expérience; quand elle porte sur des opinions, on emploie de préférence le terme d’enquête. Les procédures statistiques utilisées dans l’analyse des données peuvent être différentes, les données d’une expérience étant plus souvent numériques, alors que celles d’une enquête sont généralement non numériques. Toutefois, les problèmes généraux de planification de la recherche se posent pour les deux cas dans les mêmes termes, et il est souhaitable de les traiter simultanément.

Il faut distinguer deux types de recherches: les recherches dont l’intention est de faire un bilan à un moment donné et celles dont l’intention est de faire des comparaisons. Dans une recherche-bilan, on vise à décrire l’état (relativement à certaines variables considérées comme critiques) d’une situation ou d’une population données dans une situation donnée. Dans une recherche-comparaison, on a pour but de comparer (relativement à certaines variables) plusieurs situations ou plusieurs populations.

Généralement, on n’a pas la possibilité d’étudier la totalité des personnes qui répondent aux caractéristiques de la population ou l’ensemble des cas. L’observation porte sur un échantillon de ces personnes ou de ces cas; mais, comme les conclusions que l’on va tirer de l’étude doivent porter sur l’ensemble de la population de référence et non seulement sur l’échantillon que l’on a étudié (ce qui serait de peu d’intérêt), la construction de l’échantillon doit suivre certaines règles.

Dans les deux types de recherches définis plus haut se posent les problèmes d’échantillonnage, auxquels s’ajoute, pour les recherches de type comparaison, un problème supplémentaire, celui de la construction des ensembles (de personnes ou de situations) que l’on veut comparer.

En bref, dans une recherche-bilan, le plan consistera simplement dans la construction de l’échantillon. Dans une recherche-comparaison, le plan va consister d’une part dans la construction des ensembles à comparer, d’autre part dans la construction des échantillons représentant chacun un ensemble à comparer.

Dans une recherche-comparaison, on se demande comment varie quelque chose (variable dépendante) en fonction d’autre chose (variable indépendante ou facteur). Par exemple, on peut se demander comment varie le temps de perception d’un mot en fonction de sa fréquence dans la langue, ou comment varie le jugement qu’on porte sur une mesure gouvernementale en fonction du parti auquel on appartient (ou pour lequel on a voté aux dernières élections).

La comparaison peut porter sur un seul facteur: dans ce cas, on va comparer les différences obtenues pour les différentes valeurs prises par ce facteur. Elle peut porter sur l’effet conjoint de deux facteurs (ou éventuellement de plus de deux facteurs); les comparaisons sont alors un peu plus complexes.

Supposons deux facteurs A (dont les valeurs sont a ¹ et a ²) et B (dont les valeurs sont b ¹ et b ²). Il existe quatre conditions expérimentales, représentées dans le tableau ci-dessous: a ¹b ¹, a ¹b ², a ²b ¹ et a ²b ². Appelons m ¹, m ², m ³ et m ⁴ les moyennes observées dans chaque condition expérimentale respectivement:

Si l’on oppose a ¹b ¹ et a ¹b ² à a ²b ¹ et a ²b ², c’est-à-dire si l’on compare m ¹ + m ² et m ³ + m ⁴, on a l’estimation de l’effet du facteur A.

Si l’on oppose a ¹b ¹ et a ² à a ¹b ² et a ²b ² (comparaison de m ¹ + m ³ et de m ² + m ⁴), on a l’estimation de l’effet du facteur B.

Si l’on oppose a ¹b ¹ et a ²b ² à a ¹b ² et a ²b ¹, c’est-à-dire si l’on compare m ¹ + m ⁴ et m ² + m ³, on a l’estimation de l’effet de l’interaction entre le facteur A et le facteur B. L’absence d’interaction signifie que l’effet du facteur A est le même, que le facteur B ait la valeur b ¹ ou la valeur b ²; ou, ce qui revient au même, que la différence entre m ¹ et m ³ est la même que la différence entre m ² et m ⁴ (en effet, m ¹ — m ³ = m ² — m ⁴ peut se récrire m ¹ + m ⁴ = m ² + m ³).

Pour qu’une différence constatée dans une comparaison puisse être valablement imputée au facteur sur lequel porte la comparaison, il faut que les variations des autres facteurs capables d’influer sur le phénomène soient équilibrées pour chaque niveau du facteur étudié.

Si l’on veut étudier un facteur A et que l’on sait qu’un autre facteur B influe sur le phénomène, il faut que b ¹ et b ² soient associés un même nombre de fois à a ¹ et à a ² respectivement. Cette condition est remplie dans le tableau précédent si le nombre d’observations est égal dans chaque case.

Si l’on veut étudier un facteur A et que l’on sait que deux autres facteurs B et C interviennent, la situation est un peu plus complexe. Deux cas sont à envisager:

a ) On sait qu’il n’y a pas d’interaction entre B et C. Ilsuffit alors que chaque valeur de B et que chaque valeur de C soient associées à chaque valeur de A le même nombre de fois. Dans le cas où les trois facteurs sont binaires, on aura les conditions a ¹b ¹c ¹, a ¹b ²c ², a ²b ¹c ², a ²b ²c ¹. Ce type de plan est appelé plan en carré latin.

b ) On suppose qu’il y a une interaction entre B et C. Il faut alors qu’à chaque valeur de A soient associées toutes les combinaisons possibles des valeurs des deux facteurs B et C. Dans le cas de trois facteurs binaires, on aura huit conditions: les quatre précédentes et, en outre, a ¹b ¹c ², a ¹b ²c ¹, a ²b ¹c ¹, a ²b ²c ². C’est ce qu’on appelle un plan factoriel.

Dans un plan expérimental, on contrôle un certain nombre de facteurs. Il se peut que les différences observées soient dues non pas à l’un des facteurs contrôlés, mais à un facteur non contrôlé, corrélé avec le facteur contrôlé. C’est pourquoi le résultat d’une expérience ne peut être défini et se trouve souvent remis en cause: on n’est pas assuré que la variation que l’on observe quand varie un facteur donné n’est pas imputable à un autre facteur auquel on n’a pas pensé et dont les variations seraient corrélées avec celles du facteur contrôlé.

Encyclopédie Universelle. 2012.