La méthode scientifique est une procédure éprouvée pour élargir les connaissances par l’expérimentation et l’analyse. C’est un processus qui utilise une planification minutieuse, une méthodologie rigoureuse et une évaluation approfondie. L’analyse statistique joue un rôle essentiel dans ce processus.
Dans une expérience qui comprend une analyse statistique, l’analyse se situe à la fin d’une longue série d’événements. Pour obtenir des résultats valides, il est crucial de planifier et de mener soigneusement une étude scientifique pour toutes les étapes jusqu’à et y compris l’analyse. Dans ce billet de blog, je cartographie cinq étapes pour les études scientifiques qui incluent des analyses statistiques.
Cartographie du processus pour les études scientifiques
Il est vital que vous compreniez la méthode scientifique et que vous sachiez comment concevoir une étude scientifiquement rigoureuse qui inclut une analyse statistique. Les erreurs commises en cours de route peuvent invalider les résultats de votre analyse. J’ai divisé le processus en cinq étapes. Selon la nature de votre expérience, vous devrez peut-être mettre l’accent sur certains aspects ou les atténuer.
Par exemple, les études sur les phénomènes physiques seront très différentes de celles des sciences sociales. Dans la même veine, les études qui utilisent des expériences factorielles conçues, des études d’observation et des enquêtes seront toutes différentes les unes des autres. Bien que les études puissent différer radicalement, elles utilisent toutes des aspects de la même feuille de route que j’expose.
Cette feuille de route concerne les études scientifiques qui incluent une analyse statistique parce que mon blog est entièrement consacré à l’analyse statistique. Cependant, même les études purement qualitatives partageront plusieurs des mêmes étapes.
Les étapes d’une étude scientifiquement rigoureuse sont les suivantes :
- Phase de recherche.
- Définir le problème et la question de recherche.
- Revue de la littérature.
- Phase d’exploitation.
- Définir vos variables et vos techniques de mesure.
- Concevoir les méthodes expérimentales.
- Collecte des données.
- Analyser statistiquement les données et tirer des conclusions.
- Communiquer les résultats.
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Étape 1 : Faites des recherches sur votre domaine d’étude
Une bonne recherche scientifique dépend de la collecte de nombreuses informations avant même de commencer à recueillir des données. Vous devrez enquêter sur votre domaine d’étude pour rédiger une question de recherche à laquelle votre étude peut raisonnablement répondre. Ensuite, vous devrez développer des connaissances approfondies sur d’autres études afin de concevoir un plan pour mener votre étude.
Définir votre question de recherche
La première étape de votre étude consiste à formuler une question de recherche. Il s’agit de la question à laquelle vous voulez que votre étude réponde. Les questions de recherche concentrent votre expérience, aident à guider votre processus de prise de décision et permettent d’éviter que des questions secondaires ne vous détournent de votre objectif.
Typiquement, les chercheurs commencent par un sujet large et font des recherches sur le domaine concerné. Déterminez quels types de questions les chercheurs ont et n’ont pas répondu. Ce processus permet de réduire le sujet général à une question de recherche plus spécifique. Déterminez les études que les chercheurs ont déjà réalisées et la documentation existante. Allez-vous répondre à une nouvelle question ou tenter de reproduire des recherches antérieures ?
Votre question de recherche doit être appropriée à votre discipline. Par conséquent, les propriétés des questions de recherche appropriées varient considérablement selon le domaine. Par exemple, les questions de recherche acceptables semblent différentes pour la physique, la psychologie, la biologie et les sciences politiques. Cependant, elles ont certaines qualités communes.
Les questions de recherche doivent être claires et concises. Par conséquent, les lecteurs de votre question de recherche courte doivent comprendre clairement l’objectif de votre étude. De plus, assurez-vous que la portée de l’enquête est suffisamment étroite pour que votre recherche puisse raisonnablement y répondre en utilisant le temps et les ressources disponibles.
Typiquement, l’élaboration de votre question de recherche commence souvent par un sujet qui vous intéresse et implique une recherche initiale. Cette recherche préliminaire vous aide à élaborer une question de recherche exploitable. Cependant, après avoir élaboré votre question, vous devrez procéder à une analyse beaucoup plus approfondie de la documentation. Et vous devrez probablement procéder à une mise au point itérative. Au cours de l’analyse documentaire, vous pourriez vous retrouver à peaufiner la question de recherche.
Analyse documentaire
Une analyse documentaire est une enquête de fond très poussée sur votre question de recherche. Il y a deux objectifs principaux d’une revue de la littérature pour une étude scientifique qui implique une analyse statistique.
Premièrement, vous devez comprendre pleinement le domaine qui contient votre question de recherche. Qu’ont trouvé les autres études ? Identifiez les relations et les effets significatifs que la littérature reconnaît ainsi que leur taille et leur direction. Quels sont les variables et les facteurs qui jouent un rôle ?
En bref, définissez l’état actuel des connaissances scientifiques entourant votre question de recherche. Ce processus vous aide à déterminer comment votre étude s’inscrit dans le domaine, vous permet de comprendre les processus de pensée derrière des études similaires et vous donne un sens général des résultats jusqu’à présent.
Deuxièmement, vous avez besoin d’informations qui vous aident à opérationnaliser votre étude. L’opérationnalisation est le processus qui consiste à prendre l’idée générale de votre question de recherche et à créer un plan d’action qui permet à une expérience de répondre à la question. Si votre étude comprend une analyse statistique, vous devrez déterminer comment d’autres études ont utilisé les statistiques pour répondre à des questions similaires.
Avec cela en tête, déterminez ce qui suit :
- Quelles données les études similaires ont-elles recueillies ? Quelles variables ?
- Comment ont-ils mesuré les variables ?
- Comment ont-ils tiré leur échantillon ?
- Quelles méthodes ont-ils utilisées pour analyser les données ? Quelles analyses et quels plans expérimentaux ?
Vous voudrez également vous renseigner sur les forces, les faiblesses et les erreurs que d’autres études ont commises. Évitez les erreurs des autres et tirez parti de leurs forces!
La phase de recherche devrait produire une question de recherche, une connaissance approfondie du domaine et des résultats pertinents, et une compréhension approfondie de la façon dont les autres chercheurs ont opérationnalisé des études similaires. Ces informations de base vous aident à concevoir votre propre expérience.
Etape 2 : Opérationnaliser votre plan d’étude
L’opérationnalisation d’une étude consiste à prendre votre question de recherche, à utiliser les informations de base que vous avez recueillies et à formuler un plan réalisable. Ce plan comprend tout, de la définition des variables à la façon dont vous analyserez les données.
Variables : Que mesurerez-vous?
Les études qui utilisent les statistiques pour répondre à des questions exigent que vous recueilliez des données sous forme de variables que vous analyserez. Par conséquent, vous devez définir les variables que vous allez mesurer et décider comment vous allez les mesurer. Si vous ne collectez pas les bonnes données ou si vous les mesurez de manière inexacte, vous risquez de ne pas pouvoir répondre à votre question de recherche. En fait, grâce au biais de la variable omise, les variables que vous ne mesurez pas peuvent avoir un impact sur les résultats des variables que vous mesurez ! Prenez votre temps pour déterminer les variables que vous devrez mesurer pour répondre à votre question de recherche.
Par exemple, si vous étudiez la dépression, comment allez-vous définir et mesurer la dépression ? Votre analyse documentaire devrait éclairer votre décision quant à l’utilisation d’une définition acceptée de la dépression et au choix d’une méthodologie scientifiquement validée pour évaluer la dépression. La science se construit sur elle-même !
Si vous essayez de prédire la dépression, de décrire ses relations avec d’autres variables ou d’évaluer les traitements, vous devrez définir ces variables de manière opérationnelle et déterminer comment vous les mesurerez.
Types de variables et de traitements
Une étude aura une variable dépendante. Cette variable est le résultat que vous étudiez. Généralement, les études veulent comprendre comment les changements d’une ou plusieurs variables indépendantes affectent la variable dépendante. Selon le type d’expérience, les chercheurs vont contrôler ou non les variables indépendantes. Si vous contrôlez les variables, vous devrez décider des paramètres des variables contrôlables.
La plupart des études incluent un traitement, une intervention ou une autre comparaison qu’elle veut faire. Vous devrez définir le traitement et vous assurer qu’un système est en place pour l’administrer comme il se doit. C’est vrai non seulement pour les traitements médicaux mais aussi pour toute intervention.
Par exemple, j’ai participé à une étude d’intervention par l’exercice physique pour déterminer si cela affecte la densité osseuse. Nous avons défini notre intervention comme des séances qui ont lieu trois fois par semaine et qui consistent en 30 impacts correspondant à six fois le poids corporel des sujets. Nous avions les procédures, l’équipement et la formation en place pour nous assurer que nos sujets recevaient l’intervention telle que nous l’avions définie.
Méthodologie de mesure : comment allez-vous prendre les mesures ?
Vous devrez également préciser comment vous allez prendre les mesures. Quel équipement utiliserez-vous ? Comment allez-vous réduire les autres sources de variation ?
La précision et l’exactitude sont essentielles dans la recherche. Assurez-vous que votre plan décrit comment obtenir de bonnes mesures. Par exemple, j’ai déjà écrit un document détaillé sur l’étalonnage de l’équipement pour garantir des mesures de haute qualité au cours de l’étude. Pour cette étude, de bonnes mesures dépendaient d’étalonnages quotidiens et normalisés.
Créer un plan d’échantillonnage : Comment allez-vous recueillir des échantillons pour l’étude ?
Les chercheurs doivent préciser la population particulière qu’ils étudient. Par exemple, allez-vous inclure tous les niveaux de dépression ou seulement les cas légers à graves ?
Après avoir défini votre population, vous devez concevoir un plan pour collecter un échantillon de cette population. Votre échantillon contient les personnes ou les objets que votre étude évalue. Les études qui utilisent des statistiques déductives prennent des données d’échantillon et tirent des déductions sur une population. Cependant, ces études doivent rassembler les échantillons de manière à produire des estimations non biaisées. Ce processus implique souvent une méthodologie d’échantillonnage aléatoire car une méthode basée sur la commodité peut introduire un biais.
Les revues de la littérature révéleront souvent les méthodologies de collecte d’échantillons que d’autres chercheurs ont utilisées dans votre domaine d’étude. Déterminez où et comment vous collecterez l’échantillon, notamment la date et l’heure, le lieu, etc.
Enfin, quelle quantité de données devriez-vous collecter ? D’une part, vous voulez collecter suffisamment de données pour avoir une chance raisonnable de détecter un effet pratiquement significatif. D’autre part, vous ne voulez pas obtenir un échantillon si important qu’il vous fasse perdre votre temps et vos ressources. Une analyse de puissance vous aide à choisir une taille d’échantillon qui trouve un équilibre entre ces deux objectifs concurrents. Cependant, pour effectuer une analyse de puissance, vous avez besoin d’estimations de la taille de l’effet et de la variabilité des données. Encore une fois, regardez votre revue de littérature !
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Conception des méthodes expérimentales
Vous devrez définir votre hypothèse sous une forme se prêtant à une analyse statistique et choisir l’analyse appropriée. Votre hypothèse doit pouvoir être testée, ce qui signifie que les données que vous recueillerez permettront de confirmer ou de rejeter l’hypothèse. Déterminez les analyses statistiques qui peuvent tester adéquatement vos hypothèses. Ces décisions méthodologiques commencent à un niveau très élevé, comme le choix entre une expérience randomisée et une étude observationnelle. À partir de là, vous pouvez descendre vers des questions plus fondamentales.
Par exemple, allez-vous comparer des moyennes, des médianes, des proportions ou des taux entre les groupes ? Ou peut-être évaluer la relation entre des variables nominales ou des variables continues ? Toutes ces questions affectent les analyses statistiques que vous pouvez effectuer.
En outre, il y a les rouages de chaque type d’analyse que vous devrez décider. Quel niveau de signification utiliserez-vous ? Des tests d’hypothèse unilatéraux ou bilatéraux ? Si vous utilisez l’ANOVA, effectuerez-vous un test post hoc ? Si oui, lequel ? Quelles mesures allez-vous prendre pour vous assurer que vous observez un lien de causalité plutôt qu’une simple corrélation ? Allez-vous mener une expérience randomisée ou une étude d’observation ?
Votre plan doit limiter le nombre d’analyses et de modèles que vous utiliserez. Chaque test statistique a un taux d’erreur. Plus vous effectuez de tests, plus les chances globales d’obtenir un faux résultat sont élevées. Prendre ces décisions méthodologiques à l’avance vous permet d’éviter d’utiliser plusieurs techniques et de sélectionner les meilleurs résultats et de réduire l’exploration des données, ce qui diminue la probabilité de trouver des corrélations fortuites.
L’étape d’opérationnalisation doit produire un plan qui vous indique ce que vous allez mesurer, comment vous allez le mesurer, comment vous allez recueillir un échantillon, votre plan expérimental, la taille de l’échantillon et comment vous allez analyser les données.
Étape 3 : Collecte des données
À ce stade, vous avez opérationnalisé votre étude et vous avez un plan d’action. Après avoir pris les dispositions nécessaires, vous devriez être prêt à collecter les données ! Selon la nature de votre recherche, cela peut être un processus assez long. Que vous soyez dans le laboratoire en train de mesurer, dehors en train d’administrer des enquêtes sur le terrain ou de travailler avec des sujets humains, la collecte des données est souvent la partie de l’étude qui demande le plus de temps et de travail.
Souvent, vous devrez mettre en place les conditions adéquates pour effectuer des mesures et vérifier que tout fonctionne correctement. Peut-être avez-vous besoin d’obtenir les conditions de laboratoire justes et de vous assurer que l’équipement fonctionne correctement pour obtenir des mesures valides. Ou encore, vous devez suivre un processus détaillé pour obtenir un échantillon véritablement aléatoire. Il est parfois difficile de recruter un nombre suffisant de sujets humains. Les procédures peuvent également impliquer la formation d’autres membres du personnel pour qu’ils effectuent les tâches précisément comme prescrit. J’ai déjà dû créer une vidéo de formation pour obtenir des résultats cohérents !
Bien que vous travailliez généralement à partir de votre plan opérationnel, il n’est pas rare de rencontrer des surprises, et vous devrez vous adapter. Avec un peu de chance, votre connaissance du sujet et votre analyse documentaire vous aideront à anticiper la plupart des surprises, mais le propre de la science est que vous étudiez souvent quelque chose que les chercheurs n’ont pas complètement étudié auparavant. Attendez-vous à des surprises !
Étape 4 : Analyse statistique
Comme pour l’étape de collecte des données de votre étude, vous devriez déjà avoir défini la phase d’analyse. Si vous » improvisez « , vous ne le faites pas correctement ! Tout mon blog est consacré à l’analyse statistique, je ne vais donc pas tout répéter ici. En un mot, assurez-vous que vous analysez les données correctement, que vous satisfaites les hypothèses lorsque cela est nécessaire et que vous tirez les conclusions appropriées.
Cependant, il y a un point vital à souligner ici. Des problèmes en cours de route peuvent vous empêcher de faire des découvertes ou invalider les résultats bien avant que vous n’arriviez même à l’analyse statistique. Comme le dit le vieil adage, « garbage in, garbage out ». Si vous introduisez des données erronées dans l’analyse statistique, celle-ci produira des résultats erronés. Si toutes les étapes menant à votre analyse ne sont pas soigneusement réfléchies et réalisées, vous risquez de ne pas pouvoir vous fier aux résultats ou de passer à côté de découvertes importantes. La science consiste à faire en sorte que tous les détails soient corrects.
Étape 5 : Rédaction des résultats
Après avoir recueilli les données et les avoir analysées, vous devez rédiger les résultats pour informer les autres chercheurs de ce que vous avez trouvé. Indiquez quelles hypothèses les données soutiennent, les conclusions générales et ce qu’elles représentent dans le cadre du domaine scientifique ou du monde réel. Cependant, il ne s’agit pas seulement d’écrire les résultats.
La méthode scientifique fonctionne en reproduisant les résultats – ou l’échec de ceux-ci. La démarche scientifique tend à faire remonter les bonnes réponses aux questions de recherche au fil du temps grâce à une réplication réussie. À l’inverse, il élimine les résultats incorrects après leur échec de réplication.
En conséquence, vous devrez fournir suffisamment d’informations sur la façon dont vous avez mené votre étude pour que d’autres chercheurs puissent la répéter et, avec un peu de chance, reproduire les résultats. En général, vous inclurez des aspects des quatre premières étapes (recherche de base, opérationnalisation, collecte de données et analyse) dans le rapport final. Les normes varient selon le domaine, vous devriez donc voir comment les études dans votre domaine se documentent. De cette façon, votre recherche devient une partie de la base de connaissances sur laquelle les études futures pourront s’appuyer, tout comme vous l’avez fait pendant votre analyse documentaire ! De plus, tous les détails aident les autres chercheurs à déterminer les forces et les faiblesses de votre étude afin qu’ils puissent interpréter les résultats tout en comprenant le contexte.
En conclusion, l’analyse statistique est une étape cruciale du processus scientifique. L’analyse vous indique objectivement quelle hypothèse les données favorisent. Cependant, il y a une longue liste d’éléments avant l’analyse statistique qui doivent tous se dérouler correctement pour que vous puissiez faire confiance aux résultats.
Pour en savoir plus sur certains des défis auxquels j’ai été confronté au début de ma carrière de chercheur scientifique, lisez mon billet sur l’utilisation des statistiques appliquées pour élargir les connaissances humaines !
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