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L'expression "c'est en forgeant qu'on devient forgeron" s'applique à de nombreux domaines de la vie, y compris à la recherche et aux expériences. Les êtres humains s'améliorent naturellement en faisant des expériences et en apprenant à plusieurs reprises.
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Les modèles expérimentaux mesurent l'effet que...
Afin de tester équitablement l'hypothèse, les groupes doivent contenir...
Les variables des participants ont toujours un effet sur la validité des résultats.
Dans chaque groupe de l'IGD, différents participants sont utilisés, vrai ou faux ?
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Équipe enseignants Plan à groupes indépendants (IGD)
Cependant, le fait d'effectuer les mêmes tâches à plusieurs reprises peut poser des problèmes lors de l'analyse des effets d'un test. Les participants peuvent s'habituer à ce type de test après l'avoir fait plusieurs fois. De plus, le fait de répéter la même chose peut les ennuyer et les fatiguer, ce qui affecte la qualité de la recherche. Un moyen d'éviter ces problèmes est d'utiliser un modèle de groupes indépendants (IGD).
Un modèle de groupe indépendant est un modèle expérimental dans lequel des participants différents sont utilisés dans chaque condition d'une expérience. Les participants sont répartis de façon aléatoire.
Fig. 1 - Les groupes indépendants utilisent des participants différents dans chaque condition.
Le modèle des groupes indépendants (IGD) est un modèle expérimental dans lequel des participants différents sont utilisés pour chaque condition expérimentale. Le chercheur expose des ensembles distincts de participants répartis au hasard à différentes conditions expérimentales.
Une étude hypothétique a comparé les résultats pour voir comment un groupe (le groupe expérimental privé de sommeil) s'est comporté par rapport à un autre (le groupe de contrôle, bien reposé) dans un test de mémoire.
Dans ce modèle expérimental, différents participants ont participé à différentes conditions, c'est-à-dire le groupe privé de sommeil par rapport au groupe bien reposé. C'est cette caractéristique qui fait de cette étude un modèle de groupe indépendant. La caractéristique déterminante de ce plan expérimental est que chaque groupe utilise des participants différents.
Un plan expérimental est une méthode de recherche qui vise à vérifier une hypothèse et à s'assurer que la recherche est exécutée de manière contrôlée et scientifique ; cela permet de recueillir des données représentatives et de tirer des conclusions. Si les chercheurs suivent les étapes appropriées et mettent en œuvre les mesures nécessaires, les résultats peuvent être considérés comme valides et fiables.
N'oublie pas qu'un modèle expérimental mesure l'effet de la variable indépendante sur la variable dépendante.
Dans un modèle de groupe indépendant, pense à un groupe expérimental et à un groupe contrôlé . Pour le groupe expérimental, la variable indépendante est manipulée.
Pour te souvenir de ces termes, tu peux les considérer comme des valeurs de "cause" et d'"effet".
La variable indépendante agit comme le facteur "cause" de l'expérience. C'est la variable manipulée qui est indépendante des autres variables.
La valeur de la variable dépendante est censée dépendre des changements de la variable indépendante. C'est le facteur "effet". C'est la variablemesurée.
La conception de groupes indépendants diffère de la conception de groupes répétés, qui utilise les mêmes individus à deux ou plusieurs occasions différentes pour des conditions expérimentales différentes. Dans les modèles à mesures répétées, tous les participants effectuent chaque tâche.
Fig. 2 - La recherche scientifique implique l'affectation de participants à des conditions expérimentales ; la conception de groupe indépendant en est un exemple.
Plusieurs exemples d'études présentent ce qui constitue un modèle de groupe indépendant. Dans le texte qui suit, nous en présenterons deux.
Considérons une étude sur le sommeil qui a exploré comment différentes quantités de sommeil affectent les temps de réaction des gens. L'étude hypothétique a recruté deux groupes de dix personnes différentes .
Alors qu'un groupe avait dix heures de sommeil par nuit, l'autre groupe en avait trois ; cela signifie que la variable indépendante sera la quantité de sommeil (la variable manipulée).
La variable dépendante (la variable mesurée) était leur temps de réaction enregistré.
| L'hypothèse | moins de sommeil entraîne des temps de réaction plus lents |
| La variable indépendante | la quantité de sommeil des groupes 1 et 2 |
| La variable dépendante | le temps de réaction des individus des groupes 1 et 2 |
Un groupe a bénéficié de dix heures de sommeil, tandis que l'autre en a eu trois, et des participants différents ont été testés dans chaque condition, de sorte que le modèle expérimental était un modèle de groupe indépendant.
Une deuxième étude théorique a utilisé un modèle de groupe indépendant pour tester les effets secondaires potentiels d'un médicament délivré sur ordonnance. Les participants ont été répartis en deux groupes, le groupe A et le groupe B.
Le groupe A a reçu le médicament et le groupe B a reçu un médicament "placebo" ( ne contenant aucun ingrédient actif). D'après cette recherche, nous nous attendons à ce qu'il n'y ait pas d'effets secondaires dans le groupe B, car l'absence d'ingrédients actifs signifie que le médicament n'aura pas d'effet sur eux.
Dans ce cas, la variable indépendante est le médicament et la variable dépendante est les effets secondaires possibles du médicament.
| L'hypothèse | le médicament X provoque les effets secondaires Y |
| La variable indépendante | le médicament pris par les individus |
| La variable dépendante | l'effet secondaire potentiel |
Le groupe A teste le médicament et ne prendra pas le placebo. Le groupe B ne teste pas le médicament et prendra le placebo. Chaque groupe connaît des conditions de test différentes, de sorte que nous pouvons attribuer les différences de résultats à la manipulation spécifique de la variable indépendante, c'est-à-dire la prise et la non-prise du médicament. C'est l'un des nombreux avantages de l'utilisation de ce modèle expérimental par rapport aux autres.
Il existe trois types différents de plans expérimentaux ; le plan de groupe indépendant est l'un d'entre eux. Les chercheurs en utilisent parfois d'autres ; le type utilisé dépend de la façon dont la méthode de recherche répartira les participants dans les conditions expérimentales.
Le modèle à mesures répétées est utilisé lorsque les mêmes participants sont utilisés dans les deux conditions expérimentales. La méthode des paires appariées est utilisée lorsque les participants sont répartis en groupes et que chaque paire de groupes est appariée en fonction d'une caractéristique clé.
Il y a des avantages et des inconvénients à utiliser un modèle de groupe indépendant pour tester une hypothèse.
Cependant, les chercheurs doivent parfois utiliser un modèle de groupe indépendant parce qu'il n'est pas toujours possible de tester des participants différents dans chaque condition.
Imagine une étude testant l'efficacité d'un plan de révision. Si nous testions différents participants qui ont reçu le plan de révision par rapport à ceux qui ne l'ont pas reçu, les résultats pourraient être dus à des variantes de participants.
Au lieu de cela, un chercheur peut comparer les résultats des tests des participants avant et après l'utilisation du plan de révision. Comme l'étude utilise le même participant dans chaque condition, elle est classée comme un modèle de mesures répétées, qui tient compte des différences individuelles.
L'un des principaux avantages des modèles de groupes indépendants est qu'il n'y a pas d'effets d'ordre . Étant donné que différents participants sont exposés à chaque condition, l'ordre dans lequel ils sont effectués n'affecte pas le résultat. Les participants sont plus susceptibles d'agir en conséquence. Ils ne peuvent pas s'entraîner et s'améliorer. Ils ne risquent pas non plus de se fatiguer ou de s'ennuyer.
Dans les modèles à mesures répétées, les effets d'ordre tels que l'effet de pratique ou l'effet de fatigue/ennui peuvent influencer les résultats de l'expérience et, par conséquent, pourraient diminuer la précision des données.
Un autre avantage est que, comme il faut plus de participants parce que chacun ne peut appartenir qu'à un seul groupe, les résultats ont une validité externe accrue.
La validité externe fait référence à la mesure dans laquelle les conclusions d'une étude peuvent être généralisées à d'autres personnes, situations et environnements.
Plus il y a de personnes impliquées, plus la représentation divergente est probable et, par conséquent, plus la validité externe est élevée.
Enfin, il y a toujours l'avantage d'économiser du temps, des efforts et de l'argent parce que les deux groupes de participants peuvent être testés simultanément.
Comme il y a deux groupes de personnes différentes, il faut plus de participants . Cela peut l'emporter sur l'avantage de tester les deux groupes car, par exemple, plus d'équipement peut être nécessaire pour un plus grand nombre d'individus, ce qui rend la conception de groupes indépendants moins économique.
Il existe des variables concernant les participants. Comme il y a différents groupes d'individus, il est difficile de s'assurer que les résultats divergents sont dus à la variable indépendante manipulée - les changements observés dans la DV peuvent être dus aux variables des participants.
Si l'on considère le premier exemple ci-dessus, qui montre l'effet du temps de réaction sur le sommeil, la prédiction générale est que les personnes du groupe limité à trois heures ont des temps de réaction plus lents.
Mais que se passerait-il si plus de la moitié de ces personnes présentaient des conditions personnelles, spécifiques aux participants, qui ralentissaient leur temps de réaction, quel que soit le nombre d'heures de sommeil ?
Par exemple,une mauvaise alimentation ou une moins grande dextérité/capacité de réaction globale car elles n'ont jamais connu ces conditions auparavant, alors qu'une personne qui fait du sport ou joue à des jeux vidéo peut avoir un meilleur temps de réaction, ce qui affecte l'enregistrement des résultats.
C'est ce qu'on appelle la variable du participant.
Un autre exemple peut être que les participants à une condition peuvent être plus intelligents (avec un QI plus élevé) que les autres.
Certaines variables ne sont pas toujours confondantes parce qu'elles n'ont pas autant d'importance (cela dépend si elles sont pertinentes ou non pour le résultat). Mais si elles ont de l'importance, cela peut conduire à des données concluantes non valides.
Alors, comment pouvons-nous réduire le risque de variables participantes ?
La réponse est l'échantillonnage aléatoire. Bien que cela n'élimine pas complètement le problème, cela réduit les risques de confusion entre les variables des participants et les résultats de l'expérience.
L'échantillonnage aléatoire signifie que chaque membre d'une population a une chance égale d'être sélectionné grâce à des générateurs de listes aléatoires sur ordinateur ou en plaçant des noms dans un récipient et en les tirant au hasard.
L'échantillonnage aléatoire est avantageux pour les expériences de conception de groupes indépendants en raison de la sélection impartiale. Cela augmente les chances d'avoir un échantillon de participants plus représentatif, ce qui accroît la validité externe des résultats.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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