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Les chercheurs ont recours à une expérience simple pour déterminer si les changements dans une variable entraînent des changements dans une autre variable — en d’autres termes, pour établir une relation de cause à effet.
Par exemple, dans une expérience simple examinant l’efficacité d’un nouveau médicament, les participants à l’étude seraient répartis aléatoirement dans l’un des deux groupes : l’un d’eux serait le groupe témoin et ne recevrait aucun traitement, tandis que l’autre groupe serait le groupe expérimental qui recevrait le traitement étudié.
Table des matières
Les éléments d’une expérience simple
Une expérience simple est composée de plusieurs éléments clés :
- Hypothèse expérimentale : il s’agit d’une affirmation qui prédit que le traitement aura un effet. Elle sera toujours formulée sous forme d’énoncé de cause à effet. Par exemple, les chercheurs pourraient formuler une hypothèse comme suit : « L’administration du médicament A entraînera une réduction des symptômes de la maladie B. »
- Hypothèse nulle : il s’agit d’une hypothèse selon laquelle le traitement expérimental n’aura aucun effet sur les participants ou les variables dépendantes. Il est important de noter que l’absence d’effet du traitement ne signifie pas qu’il n’y a aucun effet. Le traitement pourrait avoir un impact sur une autre variable que les chercheurs ne mesurent pas dans l’expérience actuelle.
- La variable indépendante : La variable de traitement manipulée par l’expérimentateur.
- La variable dépendante : la réponse que les chercheurs mesurent.
- Le groupe témoin : groupe de personnes choisies au hasard qui ne reçoivent pas le traitement. Les mesures prises dans le groupe témoin seront comparées à celles du groupe expérimental pour déterminer si le traitement a eu un effet.
- Le groupe expérimental : ce groupe d’individus assignés au hasard recevra le traitement testé.
Déterminer les résultats d’une expérience simple
Une fois les données de l’expérience simple recueillies, les chercheurs comparent les résultats du groupe expérimental à ceux du groupe témoin pour déterminer si le traitement a eu un effet. En raison de la possibilité omniprésente d’erreurs, il n’est pas possible d’être sûr à 100 % de la relation entre deux variables. Il peut toujours y avoir des variables inconnues influençant le résultat de l’expérience.
Malgré ce défi, il existe des moyens de déterminer s’il existe une relation significative entre les variables. Pour ce faire, les scientifiques ont recours à la statistique inférentielle, une branche de la science qui consiste à tirer des conclusions sur une population à partir de mesures prises à partir d’un échantillon représentatif de cette population.
La clé pour déterminer si un traitement a eu un effet est de mesurer la signification statistique. La signification statistique montre que la relation entre les variables n’est probablement pas due au simple hasard et qu’une relation réelle existe très probablement entre les deux variables
La signification statistique est souvent représentée comme ceci :
p <; 0,05
Une valeur p inférieure à 0,05 indique que les résultats sont probablement dus au hasard et que la probabilité d’obtenir ces résultats serait inférieure à 5 %.
Il existe plusieurs méthodes différentes pour mesurer la signification statistique. Celle utilisée dépendra du type de plan de recherche utilisé pour l’expérience.