Quelques rappels concernant la méthode expérimentale

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). 1

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 2

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 3

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). 4

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. 5

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) 6

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 7

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). G1 Q1 Q2 Q3 G2 Q1 Q3 Q2 G3 Q2 Q3 Q1 G4 Q2 Q1 Q3 G5 Q3 Q1 Q2 G6 Q3 Q2 Q1 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 8

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 9

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. 10

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 11

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: Vitese de nage du pingouin en fonction de l'activité physique matinale et du nombre de sardine ingérées Vitesse de nage en m/s 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 Pas T1 Jogging Jogging T2 M1 15 S M2 3 S. Activité matinale 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 12

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 13

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). Fig. A: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin NOmbre moyen de bidules 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 T1 Type de truc T2 M1 M2 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. Fig. B: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin Nombre moyen de bidules 6 5 4 3 2 1 0 T1 Type de truc T2 M1 M2 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 14

machin M2 entraînera un nombre plus important de bidules avec le truc T2 qu avec le truc T1. Fig. C: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin Nombre moyen de bidules 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 T1 Type de truc T2 M1 M2 * 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. Fig. D: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin Nombre moyen de bidules 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 T1 Type de truc T2 M1 M2 * Une variable a plus ou moins d effet selon la modalité de l autre variable (Fig. E). 15

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. Fig. E: Nombre de bidules en fonction du type de truc et du type de machin Nombre moyen de bidules 6 5 4 3 2 1 0 T1 Type de truc T2 M1 M2 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. 16

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. 17

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 interaction 1. 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. 18

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). 19

Durée de l intervalle de rétention D1 : durée de 3 minutes D2 :durée de 12 minutes T1 : matériel verbal M1 (n=30 sujets) M3 (n=30 sujets) Type de matériel T2 : matériel imagé M2 (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. 20