17.1 Les expériences classiques

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contrôler des interactions réelles entre variables

• il ne s'agit pas seulement de tester des hypothèses alternatives apparentes dans des liens statistiques (voir aussi 8 [III-13]).

A. Principe de base de l'expérience en science:

1. On isole l'objet d'étude complètement de son environnement et on l'observe (O1)
2. Ensuite, on le soumet à un stimulus bien précis (X)
3. Finalement, on observe les réactions de l'objet (O2).

• O1 signifie "observation de l'objet non-manipulé"
• X signifie stimulus ou traitement ou intervention
• O2 signifie "observation après intervention".

Effet de l'intervention: la différence entre O1 et O2

B. L'expérience en sciences humaines

Il est impossible d'isoler des individus de l'environnement

(a) L'expérimentation simple:

Principe de base:

1. Deux groupes de sujets choisis au hasard (R)
   • astuce qui élimine en principe les effets de variables inconnues
     (à condition d'avoir des groupes suffisamment larges)
   • Idéalement les gens ne savent pas qu'il participent à une expérience
2. La variable indépendante (X) est manipulée par le chercheur (stimulus produit avant la mesure)

Analyse des résultats:

	y=effet (O)	y=non-effet(O)
x=groupe (X)	plus grand	plus petit	100 %	comparaison (verticale!)
x=groupe (X)	plus petit	plus grand	100 %

• X est ici la variable indépendante (explicative),
• La mesure O constitue la variable dépendante (à expliquer)
• X et O doivent varier !

(b) L'expérimentation simple avec différents stimulus:

• une alternative légèrement différente
• Exemple (imaginaire): on distribue au hasard les étudiants de la première année en différents séminaires de méthodes utilisant une pédagogie différente (X) et on veut savoir si à la fin il existe une différence de compétences (O)

Problèmes de l'expérimentation simple:

• Réactivité des sujets
  • Les individus se posent des questions sur l'expérience
    (effets de compensation)
  • les individus peuvent changer entre les observations
• Difficulté de contrôler certaines variables dans un contexte "réel"
  • Par exemple: une nouvelle pédagogie peut marcher mieux à cause de l'enseignant, à cause de la quantité de travail demandé, à cause de la taille du séminaire etc.
  • En principe, on peut tester ces variables, mais pour chaque variable dichotomique il faut rajouter 2 groupes (impraticable)

L'expérimentation simple avec mesure préalable:

• contrôle aussi la sélection (idéalement O1 = O3)
• Désavantage: effets de la première mesure sur l'expérimentation
  Exemples:
  (a) Si X est censé améliorer l'enseignement, les tests O1 et O3 peuvent déjà avoir un effet
  (b) Si X mesure le comportement autoritaire, un questionnaire de personalité au départ peut sensibiliser les gens
• Pour contrôler ces effets on déduit:
  de O2-O1 (résultat brut) l'effet de la mesure au départ O4-O3

Le design de Solomon:

• combine expérimentation simple avec mesure préalable:
  • on cherche par exemple: O2>O1, O2>O4, O5>O6, O5>O3

C. A quoi cela sert en sciences po, d'admin publique, etc. ?

L'expérience est un bon "idéal-type" de la science:
On tente de contrôler presque "physiquement" les causes

Certaines expériences cliniques sont intéressantes !

Exemple 1:

• Il y a quelques années une femme s'est noyée au Mont Saint-Michel quand elle a essayé de sauver son enfant. Tout cela en présence de beaucoup de témoins.

Voici les résultats d'une expérience clinique qui met en jeu

• une victime V (simulée)
• un sujet O à tester (enfin plusieurs sujets pour plusieurs expériences)
• un nombre variable d'autres personnes qui pourraient assister la victime (mais qui ne le font pas dans l'expérience)

Taille du groupe	% d'aide	temps de réaction moyen (sec.)
O + V	85	52
O + V + 1	62	93
O + V + 4	31	166

L' aide a un certain coût:

• D'abord on attend que les autres y aillent
• Si le groupe est trop grand, le temps de réaction baisse

Exemple 2: Les études de Dörner sur le décideur

"Lohhausen" est le nom d'une petite commune imaginaire modélisée par un modèle de simulation dynamique
Elle est "gouvernée" par des sujets expérimentaux durant plusieurs séances espacées dans le temps.

Résultats:

Pas de corrélation entre les tests d'intelligence et leur performance dans ces expériences, mais le bon sujet:

1. a plus confiance en soi,
2. a tendance à montrer plus de curiosité
   • comportement exploratoire
   • volonté de se confronter à des nouvelles situations
3. utilise plus de concepts abstraits.

Un bon industriel ou un bon chercheur ne fait pas forcément un bon politicien ...

Mais: la validité externe d'une expérience clinique
n'est pas assurée (généralisation).

Voici une typologie (simplifiée) des sujets observées:

Mauvais	Bons
ne possède pas de buts clairs	sait définir des buts et fixer des priorités
guidage par la situation	s'oriente selon ses buts
saute d'un thème à l'autre	perséverence dans l'action
poursuite de peu de buts	poursuite de plusieurs buts avec les décisions
peu de décision pour un but	plus de décisions pour poursuivre un but
a peur, se sent incompétent	sait se critiquer, semble maîtriser les situations
agressions (décisions "balistiques")
possède automatismes & stéréo-typés
orientation résultat (immédiat)	orientation conséquences
impulsivité	délai-réflexion
dépend du "champ" de perception	est indépendant
simple	complexe analyse causes et effets