Méthodologie de recherche expérimentale

Une hypothèse statistique doit être formulée de manière concrète et vérifiable par l'expérience. Elle doit pouvoir être testée et réfutée par des données empiriques.

L'hypothèse doit être cohérente avec les connaissances scientifiques existantes et apporter une contribution utile à la recherche.

Le principe de parcimonie prône la sélection de l'explication la plus simple et la plus probable, avec le moins d'éléments possibles.

L'hypothèse ne doit pas violer les normes éthiques et ne pas causer de préjudice.

L'hypothèse statistique compare généralement deux groupes (ex: contrôle et expérimental) pour déterminer une différence significative.

L'hypothèse nulle (H0) affirme qu'il n'y a pas de différence significative entre les groupes. Elle est généralement réfutée ou non par les données.

L'hypothèse alternative (H1) propose qu'il existe une différence significative entre les groupes. Elle est alternative à l'hypothèse nulle.

L'opérationnalisation transforme l'hypothèse générale en une formulation concrète avec des variables et des mesures précises.

Contrôler les variables parasites pertinentes en fonction de la variable dépendante (VD) pour obtenir des conclusions valides.

Chaque participant effectue toutes les conditions de la variable indépendante (VI).

Réduire la possibilité de biais intra ou inter-individuel.

Un plan mixte combine des variables indépendantes (VI) inter-sujets et intra-sujets.

Une variable indépendante (VI) doit avoir au moins deux modalités pour permettre de comparer les effets.

L'organisation de l'expérience, avec les interventions et les mesures, est représentée par des symboles (X et O).

Une intervention ou un événement expérimental auquel un groupe est exposé.

Une observation ou une mesure enregistrée à un moment donné.

Une conception de recherche impliquant l'affectation aléatoire des participants à deux groupes, avec un pré-test et un post-test administrés à tous les groupes, et un traitement uniquement administré au groupe expérimental.

Un modèle de recherche où les participants sont affectés aléatoirement à deux groupes et où le pré-test est omis, pour éviter les effets d'entraînement ou de confusion.

Un modèle de recherche impliquant l'observation d'un seul groupe avant et après l'administration d'un traitement.

Un modèle de recherche où deux groupes non assignés au hasard sont observés dans le temps, l'un recevant un traitement.

Un modèle de recherche impliquant des observations répétées d'un seul individu avant, pendant et après l'administration d'un traitement.

Un diagramme qui représente l'ordre temporel des procédures d'une expérience.

Une conception de recherche impliquant l'administration d'un traitement alternatif suivi d'un post-test uniquement dans des groupes non équivalents.

Une conception de recherche impliquant la comparaison statique de deux groupes non équivalents, basée sur des données post-test uniquement.

Une méthode d'échantillonnage où chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné. Elle permet de réduire les biais et de garantir la représentativité de l'échantillon.

Une méthode d'échantillonnage qui vise à créer des sous-groupes représentatifs de la population totale (par exemple, l'âge, le sexe, etc.).

Une méthode d'échantillonnage où les participants ne sont pas choisis aléatoirement. Elle peut introduire des biais mais est souvent moins coûteuse.

Une méthode d'échantillonnage non-probabiliste où on utilise simplement les participants disponibles. C'est la méthode la moins fiable car elle est susceptible de biais.

Une méthode d'échantillonnage où la variable indépendante est invoquée par le chercheur (par exemple, l'âge). Elle nécessite la constitution de groupes indépendants pour mesurer l'effet de la VI sur la VD.

Une méthode d'échantillonnage où l'on observe l'évolution d'un même groupe de participants au cours du temps. On peut utiliser un groupe contrôle pour comparer l'évolution du groupe expérimental.

Processus de répartition aléatoire des participants dans les différents groupes, après avoir sélectionné l'échantillon global. Elle permet de s'assurer de l'équivalence des groupes avant l'expérience.

La validité interne d'une étude se mesure à l'exactitude des relations de cause à effet entre les variables. La randomisation aide à garantir cette validité en réduisant les possibles biais qui pourraient modifier la relation entre les variables.

La répartition aléatoire des participants dans les groupes de recherche est similaire à celle de l'échantillonnage. Cela permet de garantir que les groupes sont équivalents en termes de caractéristiques pertinentes.

La répartition par quotas est utilisée pour garantir que les groupes de recherche reflètent la proportion de caractéristiques clés dans la population cible.

La méthode de pré-test attribue les participants aux groupes en fonction de leur performance lors d'un test préalable. Cela permet de s'assurer que les groupes sont équivalents en termes de performance initiale.

La méthode des groupes appariés consiste à regrouper les participants ayant des caractéristiques similaires en termes de performance au pré-test et à les affecter à chaque groupe de manière équilibrée .

Le transfert d'apprentissage décrit l'influence d'un apprentissage sur un autre. Cela peut se produire lorsque les apprentissages sont successifs. Il peut être positif ou négatif.

Le transfert proactif décrit l'influence passée sur un apprentissage actuel. Un apprentissage antérieur peut faciliter ou rendre plus difficile un apprentissage actuel.

Le transfert rétroactif décrit l'influence d'un apprentissage actuel sur un apprentissage passé. Un apprentissage actuel peut faciliter ou rendre plus difficile un apprentissage passé.

L'effet d'apprentissage est une forme de transfert d'apprentissage qui peut se produire lors des études de recherche avec des groupes appariés. Cela se produit lorsque les participants ont déjà été exposés à des tâches similaires lors d'un pré-test et que cela peut influer sur leurs performances lors du post-test.

Une méthode de recherche qui permet d'étudier les relations de cause à effet entre les variables, mais avec un contrôle limité sur l'attribution des participants.

Une variable indépendante qui est manipulée par le chercheur et qui a au moins deux niveaux ou modalités.

La variable mesurée dans une étude, supposée être influencée par la variable indépendante.

Un groupe qui ne reçoit pas l'intervention expérimentale, servant de base de comparaison pour le groupe expérimental.

Un plan de recherche où le chercheur manipule plusieurs variables indépendantes en même temps, ce qui permet d'étudier leurs interactions.

Un plan de recherche où les participants sont affectés aux groupes de manière aléatoire, ce qui permet de garantir l'équivalence des groupes avant l'intervention.

Une situation où les attentes du chercheur influencent inconsciemment les résultats de la recherche.

Une situation où les performances d'un sujet sont réduites en raison d'attentes négatives de la part du chercheur.