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Méthodes de recherche en psychologie

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Sommaire

    Sommaire

    Les méthodes de recherche en psychologie sont des procédures systématiques utilisées pour observer, décrire, prédire et expliquer le comportement et les processus mentaux. Elles comprennent des expériences, des enquêtes, des études de cas et des observations naturalistes, garantissant que la collecte des données est objective et fiable pour comprendre et expliquer les phénomènes psychologiques.

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    Hypothèses

    Les hypothèses sont des déclarations concernant la prédiction des résultats, qui peuvent être vérifiées ou réfutées par une sorte d’enquête.

    Il existe quatre types d’hypothèses:

    1. Hypothèses nulles(H0) – elles prédisent qu’aucune différence ne sera trouvée dans les résultats entre les conditions. Généralement, elles sont écrites « Il n’y aura pas de différence… »
    1. Hypothèses alternatives (Ha ou H1)– elles prédisent qu’il y aura une différence significative dans les résultats entre les deux conditions. Cette hypothèse est également connue sous le nom d’hypothèse expérimentale.
    1. Hypothèses unilatérales (directionnelles) – elles indiquent la direction spécifique dans laquelle le chercheur s’attend à ce que les résultats évoluent, par exemple plus haut, plus bas, plus, moins. Dans une étude de corrélation, la direction prévue de la corrélation peut être positive ou négative.
    1. Hypothèses bilatérales (non-directionnelles) – elles indiquent qu’une différence sera constatée entre les conditions de la variable indépendante, mais ne précisent pas la direction d’une différence ou d’une relation. En règle générale, ces hypothèses sont toujours écrites « Il y aura une différence ….’

    Toute recherche comporte une hypothèse alternative (unilatérale ou bilatérale) et une hypothèse nulle correspondante.

    Une fois la recherche menée et les résultats obtenus, les psychologues doivent accepter l’une des hypothèses et rejeter l’autre.


    Techniques d’échantillonnage

    L’échantillonnage est le processus de sélection d’un groupe représentatif de la population étudiée.

    Sample Target Population

    Un échantillon est constitué des participants que vous sélectionnez au sein d’une population cible (le groupe qui vous intéresse) pour en tirer des généralisations.

    La représentativité signifie la mesure dans laquelle un échantillon reflète la population cible d’un chercheur et ses caractéristiques.

    La généralisabilité signifie la mesure dans laquelle les résultats peuvent être appliqués à la population plus large dont l’échantillon faisait partie.

    • Échantillon de volontaires : les participants se choisissent eux-mêmes par le biais d’annonces dans les journaux, de panneaux d’affichage ou en ligne.
    • Échantillon d’opportunité : également connu sous le nom d’échantillonnage de commodité, il utilise des personnes qui sont disponibles au moment où l’étude est réalisée et qui sont disposées à y participer. Il est basé sur la commodité.
    • Échantillonnage aléatoire : lorsque chaque personne de la population cible a une chance égale d’être sélectionnée. Un exemple d’échantillonnage aléatoire serait de tirer des noms d’un chapeau.
    • Échantillonnage systématique : lorsqu’un système est utilisé pour sélectionner les participants. On choisit une personne sur N parmi tous les participants possibles. N = le nombre de personnes dans la population étudiée / le nombre de personnes nécessaires pour l’échantillon.
    • Échantillonnage stratifié : lorsque vous identifiez les sous-groupes et sélectionnez les participants proportionnellement à leur présence.
    • Échantillonnage boule de neige : lorsque les chercheurs trouvent quelques participants, puis leur demandent de trouver eux-mêmes des participants, et ainsi de suite.
    • Échantillonnage par quotas : lorsqu’il est demandé aux chercheurs de veiller à ce que l’échantillon corresponde à certains quotas, par exemple, il peut leur être demandé de trouver 90 participants, dont 30 doivent être des chômeurs.

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    Variables

    Les expériences comportent toujours une variable indépendante et une variable dépendante.

    • La variable indépendante est celle que l’expérimentateur manipule (la chose qui change entre les conditions dans lesquelles les participants sont placés). Elle est supposée avoir un effet direct sur la variable dépendante.
    • La variable dépendante est la chose mesurée, ou les résultats de l’expérience.

    variables

    L’opérationnalisation des variables consiste à les rendre mesurables/quantifiables. Par exemple, nous ne pouvons pas vraiment mesurer le « bonheur », mais nous pouvons mesurer le nombre de fois qu’une personne sourit au cours d’une période de deux heures.

    En opérationnalisant les variables, nous permettons à quelqu’un d’autre de reproduire facilement notre recherche. Il peut s’agir d’une caractéristique naturelle du participant, comme le niveau d’intelligence, le sexe ou l’âge, par exemple, ou d’une caractéristique situationnelle de l’environnement, comme l’éclairage ou le bruit.

    Les caractéristiques de la demande sont un type de variable étrangère qui se produit si les participants comprennent les objectifs de l’étude, ils peuvent commencer à se comporter d’une certaine manière.

    Par exemple, dans la recherche de Milgram, les critiques ont soutenu que les participants avaient compris que les chocs n’étaient pas réels et qu’ils les administraient car ils pensaient que c’était ce qu’on attendait d’eux.

    Les variables étrangères doivent être contrôlées afin de ne pas affecter (confondre) les résultats.

    L’affectation aléatoire des participants à leurs conditions ou l’utilisation d’un plan expérimental par paires appariées peuvent contribuer à réduire les variables relatives aux participants.

    Les variables situationnelles sont contrôlées par l’utilisation de procédures standardisées, garantissant que chaque participant dans une condition donnée est traité de la même manière


    Conception expérimentale

    La conception expérimentale fait référence à la manière dont les participants sont répartis dans chaque condition de la variable indépendante, telle qu’un groupe de contrôle ou un groupe expérimental.

    • Conception indépendante (conception entre les groupes) : chaque participant est sélectionné pour un seul groupe. Dans le cas du modèle indépendant, la manière la plus courante de décider quels participants vont dans quel groupe est la randomisation.
    • Participants appariés : chaque participant est sélectionné pour un seul groupe, mais les participants des deux groupes sont appariés pour un ou plusieurs facteurs pertinents (par exemple, capacité, sexe, âge).
    • Modèle à mesures répétées (au sein des groupes) : chaque participant apparaît dans les deux groupes, de sorte qu’il y a
      exactement les mêmes participants dans chaque groupe.
    • Le principal problème avec le modèle à mesures répétées est qu’il peut y avoir des effets de l’ordre. Leurs expériences au cours de l’expérience peuvent changer les participants de diverses manières.
    • Ils peuvent obtenir de meilleurs résultats lorsqu’ils apparaissent dans le deuxième groupe parce qu’ils ont acquis des informations utiles sur l’expérience ou sur la tâche. D’autre part, ils peuvent être moins performants la deuxième fois en raison de la fatigue ou de l’ennui.
    • L’équilibrage est le meilleur moyen d’empêcher les effets d’ordre de perturber les résultats d’une expérience et consiste à s’assurer que chaque condition a la même probabilité d’être utilisée en premier et en second lieu par les participants

    Si nous souhaitons comparer deux groupes par rapport à une variable indépendante donnée, il est essentiel de s’assurer que les deux groupes ne diffèrent pas d’une autre manière importante.


    Méthodes expérimentales

    Toutes les méthodes expérimentales impliquent une IV (variable indépendante) et une DV (variable dépendante).
    • Les expériences en laboratoire sont menées dans un environnement bien contrôlé, pas nécessairement un laboratoire, et des mesures précises et objectives sont donc possibles.Le chercheur décide où l’expérience aura lieu, à quel moment, avec quels participants, dans quelles circonstances, en utilisant une procédure standardisée.
    • Les expériences de terrainsont menées dans l’environnement quotidien (naturel) des participants. L’expérimentateur manipule toujours l’IV, mais dans un contexte réel. Il peut être possible de contrôler des variables étrangères, bien que ce contrôle soit plus difficile que dans une expérience en laboratoire.
    • Expériences naturelleslorsqu’on étudie une IV naturelle qui n’est pas délibérément manipulée, elle existe de toute façon. Les participants ne sont pas répartis au hasard et l’événement naturel peut ne se produire que rarement.

    Étude de cas

    Les études de cas sont des enquêtes approfondies sur une personne, un groupe, un événement ou une communauté. Elle utilise des informations provenant de diverses sources, telles que la personne concernée, sa famille et ses amis.

    De nombreuses techniques peuvent être utilisées, telles que des entretiens, des tests psychologiques, des observations et des expériences. Les études de cas sont généralement longitudinales : en d’autres termes, elles suivent l’individu ou le groupe sur une longue période.

    Les études de cas sont largement utilisées en psychologie et l’une des études les plus connues a été réalisée par Sigmund Freud. Il a mené des enquêtes très détaillées sur la vie privée de ses patients pour tenter de comprendre et d’aider ces derniers à surmonter leur maladie. Cependant, il est difficile de généraliser à partir de cas individuels car chacun d’entre eux présente des caractéristiques uniques.


    Études corrélationnelles

    La corrélation signifie association ; il s’agit d’une mesure de la mesure dans laquelle deux variables sont reliées entre elles. L’une des variables peut être considérée comme la variable prédictive et l’autre comme la variable de résultat.

    Les études corrélationnelles impliquent généralement l’obtention de deux mesures différentes auprès d’un groupe de participants, puis l’évaluation du degré d’association entre ces mesures.

    La variable prédictive peut être considérée comme précédant d’une certaine manière la variable de résultat. Elle est appelée variable prédictive, car elle constitue la base de la prédiction de la valeur de la variable de résultat

    Les relations entre les variables peuvent être représentées sur un graphique ou sous la forme d’un score numérique appelé coefficient de corrélation.

    types of correlation. Diagramme de dispersion. Corrélation positive négative et absence de corrélation

    • Si une augmentation d’une variable tend à être associée à une augmentation de l’autre, on parle alors de corrélation positive.
    • Si une augmentation d’une variable tend à être associée à une diminution de l’autre, on parle de corrélation négative.
    • Une corrélation nulle se produit lorsqu’il n’y a pas de relation entre les variables.

    Après avoir examiné le diagramme de dispersion, si nous voulons être sûrs qu’une relation significative existe entre les deux variables, un test statistique de corrélation peut être effectué, tel que le rho de Spearman.

    Le test nous donnera un score, appelé coefficient de corrélation. Il s’agit d’une valeur comprise entre 0 et 1. Plus la valeur est proche de 1, plus la relation entre les variables est forte. Cette valeur peut être positive, par exemple 0,63, ou négative, -0,63.

    Types de corrélation. Corrélation positive forte, faible et parfaite, corrélation négative forte, faible et parfaite, pas de corrélation. Graphiques ou diagrammes ...

    Une corrélation entre des variables ne signifie cependant pas automatiquement que le changement d’une variable est la cause du changement des valeurs de l’autre variable. Une corrélation montre seulement s’il existe une relation entre les variables.

    La corrélation ne prouve pas toujours la causalité, car une troisième variable peut être impliquée.

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    Méthodes d’entretien

    Les entretiens sont généralement divisés en deux types : structurés et non structurés.

    • Les entretiens structurés sont formels. La situation de l’entretien est standardisée autant que possible. Les entretiens structurés sont formels, comme les entretiens d’embauche.Une série de questions fixes et prédéterminées est posée à chaque participant dans le même ordre et de la même manière.
    • Les entretiens non structurés sont informels et ressemblent à des conversations informelles. Une conversation générale les précède normalement et le chercheur adopte délibérément une approche informelle pour tenter de briser les barrières sociales.Il n’y a pas de questions fixes et le participant peut soulever les sujets qu’il juge pertinents et les poser à sa manière. Des questions sont posées sur les réponses des participants au sujet

      Les entretiens non structurés sont les plus utiles dans la recherche qualitative pour analyser les attitudes et les valeurs.


    Méthode du questionnaire

    Les questionnaires peuvent être considérés comme une sorte d’entretien écrit. Ils peuvent être réalisés en face à face, par téléphone ou par courrier.

    Le choix des questions est important car il faut éviter les biais ou les ambiguïtés dans les questions, de « guider » le répondant ou de l’offenser.

    • Les questions ouvertes sont conçues pour encourager une réponse complète et significative en utilisant les connaissances et les sentiments du sujet. Elles permettent d’obtenir des informations sur les sentiments, les opinions et la compréhension. Exemple : « Comment vous sentez-vous face à cette situation ?
    • Les questions fermées peuvent être répondues par un simple « oui » ou « non » ou par des informations spécifiques, ce qui limite la profondeur de la réponse. Elles sont utiles pour recueillir des faits précis ou confirmer des détails. Exemple : « Vous sentez-vous anxieux dans la foule ? « 
    • Les questionnaires postaux semblent offrir la possibilité de contourner le problème du biais des entretiens en réduisant l’implication personnelle du chercheur.Ses autres avantages pratiques sont qu’ils sont moins chers que les entretiens en face à face et qu’ils peuvent être utilisés pour contacter relativement rapidement de nombreux répondants dispersés sur une vaste zone.

    Observations

    Il existe différents types de méthodes d’observation :

    • L’observation cachée est une méthode dans laquelle le chercheur ne dit aux participants qu’ils sont observés qu’une fois l’étude terminée. Cette méthode d’observation particulière peut poser des problèmes éthiques ou de tromperie et de consentement.
    • Observation ouverte : le chercheur dit aux participants qu’ils sont observés et ce pour quoi ils sont observés.
    • Contrôlée : le comportement est observé dans des conditions de laboratoire contrôlées (p. ex, L’étude de Bandura sur la poupée Bobo).
    • Naturel : le comportement spontané est enregistré dans un cadre naturel.
    • Participant : l’observateur a un contact direct avec le groupe de personnes qu’il observe. Le chercheur devient membre du groupe qu’il étudie.
    • Non-participant (alias « mouche sur le mur ») : Le chercheur n’a pas de contact direct avec les personnes observées. L’observation du comportement des participants se fait à distance

    Étude pilote

    Une étude piloteest une petite scale preliminary study conducted in dans le but d’évaluer la faisabilité des sétapes d’un futur projet à grande échelle.

    Une étude pilote est un premier essai des procédures à utiliser dans le cadre d’une enquête ; elle consiste à sélectionner quelques personnes et à tester l’étude sur elles. Il est possible de gagner du temps, et dans certains cas de l’argent, en identifiant les éventuelles failles dans les procédures conçues par le chercheur.

    Une étude pilote peut aider le chercheur à repérer les ambiguïtés (c’est-à-dire les choses inhabituelles) ou les confusions dans les informations données aux participants ou les problèmes liés à la tâche élaborée.

    Conception de la recherche

    Dans la recherche transversale, un chercheur compare plusieurs segments de la population en même temps

    Parfois, nous voulons voir comment les gens changent au fil du temps, comme dans les études sur le développement humain et
    la durée de vie. La recherche longitudinaleest un modèle de recherche dans lequel la collecte de données est effectuée de manière répétée sur une longue période de temps.

    Dans les études de cohorte, les participants doivent partager un facteur ou une caractéristique commune, comme l’âge, la démographie ou la profession. Une étude de cohorte est un type d’étude longitudinale dans laquelle les chercheurs suivent et observent une population choisie sur une période prolongée.

    La triangulation consiste à utiliser plus d’une méthode de recherche pour améliorer la validité de l’étude.


    Fiabilité

    La fiabilité est une mesure de la constance, si une mesure particulière est répétée et que le même résultat est obtenu, elle est décrite comme étant fiable.

    • Fiabilité test-retest : évaluation de la même personne à deux occasions différentes, ce qui montre dans quelle mesure le test produit les mêmes réponses.
    • Fiabilité inter-observateurs : degré de concordance entre deux ou plusieurs observateurs.

    Méta-analyse

    Une méta-analyse est un examen systématique qui implique l’identification d’un objectif et la recherche d’études de recherche ayant abordé des objectifs/hypothèses similaires.

    Évaluation par les pairs

    Un chercheur soumet un article à une revue. Le choix de la revue peut être déterminé par l’audience ou le prestige de la revue.

    La revue sélectionne au moins deux experts appropriés (psychologues travaillant dans un domaine similaire) pour évaluer l’article par les pairs sans rémunération. Les examinateurs évaluent les méthodes et les modèles utilisés, l’originalité des résultats, la validité des résultats de la recherche originale, ainsi que le contenu, la structure et la langue de l’article.

    Les commentaires des examinateurs déterminent si l’article est accepté ou non. L’article peut être : Accepté tel quel, accepté avec des révisions, renvoyé à l’auteur pour qu’il le révise et le soumette à nouveau ou rejeté sans possibilité de soumission.

    Le rédacteur en chef prend la décision finale d’accepter ou de rejeter le rapport de recherche sur la base des commentaires/recommandations des évaluateurs.

    L’évaluation par les pairs est importante car elle empêche les données erronées de tomber dans le domaine public, elle permet de vérifier la validité des résultats et la qualité de la méthodologie et elle est utilisée pour évaluer le niveau de recherche des départements universitaires.

    L’évaluation par les pairs est peut-être un idéal, mais dans la pratique, elle pose de nombreux problèmes. Par exemple, elle ralentit la publication et peut empêcher la publication de travaux nouveaux et inhabituels. Certaines personnes doutent que l’évaluation par les pairs puisse réellement empêcher la publication de recherches frauduleuses.

    L’avènement de l’internet signifie qu’un grand nombre de recherches et de commentaires universitaires sont publiés sans évaluation officielle par les pairs, bien que des systèmes évoluent sur l’internet où chacun a réellement la possibilité de donner son avis et de contrôler la qualité de la recherche.


    Types de données

    • Les données quantitatives sont des données numériques, par exemple le temps de réaction ou le nombre d’erreurs. Elles représentent la quantité, la durée ou le nombre d’une chose. Un décompte des catégories comportementales et les questions fermées d’un questionnaire recueillent des données quantitatives.
    • Les données qualitatives sont pratiquement tous les types d’informations qui peuvent être observées et enregistrées, qui ne sont pas de nature numérique et qui peuvent se présenter sous la forme d’une communication écrite ou verbale. Les questions ouvertes des questionnaires et les comptes rendus des études d’observation recueillent des données qualitatives.
    • Les données primaires sont des données de première main recueillies aux fins de l’enquête.
    • Les données secondaires sont des informations qui ont été recueillies par quelqu’un d’autre que la personne qui mène la recherche, par exemple dans des revues, des livres ou des articles.

    Validité

    La validité signifie dans quelle mesure un travail de recherche mesure réellement ce qu’il vise à mesurer, ou dans quelle mesure il reflète la réalité qu’il prétend représenter.

    La validité est la question de savoir si l’effet observé est authentique et représente ce qui existe réellement dans le monde.

    • La validité concomitante est la mesure dans laquelle une mesure psychologique est liée à une mesure similaire existante et obtient des résultats proches. Par exemple, un nouveau test d’intelligence comparé à un test établi.
    • Validité apparente : le test mesure-t-il ce qu’il est censé mesurer « à première vue » ? Cela se fait en examinant la mesure ou en la soumettant à un expert pour vérification.
    • La validité écologique est la mesure dans laquelle les résultats d’une étude de recherche peuvent être généralisés à d’autres contextes ou à la vie réelle.
    • La validité temporelle est la mesure dans laquelle les résultats d’une étude de recherche peuvent être généralisés à d’autres époques historiques.

    Caractéristiques de la science

    • Paradigme – Ensemble d’hypothèses partagées et de méthodes convenues au sein d’une discipline scientifique.
    • Changement de paradigme – Résultat de la révolution scientifique : un changement significatif de la théorie unificatrice dominante au sein d’une discipline scientifique.
    • Objectivité – Lorsque toutes les sources de préjugés personnels sont réduites au minimum afin de ne pas fausser ou influencer le processus de recherche.
    • Méthode empirique – Approches scientifiques fondées sur la collecte de preuves par l’observation et l’expérience directes.
    • Réplicabilité – Mesure dans laquelle les procédures et les résultats scientifiques peuvent être répétés par d’autres chercheurs.
    • Falsifiabilité – Principe selon lequel une théorie ne peut être considérée comme scientifique que si elle admet la possibilité d’être prouvée fausse.

    Tests statistiques

    Un résultat significatif est un résultat pour lequel il existe une faible probabilité que des facteurs aléatoires soient à l’origine de toute différence, corrélation ou association observée entre les variables testées.

    Si notre test est significatif, nous pouvons rejeter notre hypothèse nulle et accepter notre hypothèse alternative.

    Si notre test n’est pas significatif, nous pouvons accepter notre hypothèse nulle et rejeter notre hypothèse alternative. En psychologie, nous utilisons p &lt ; 0,05 (car il s’agit d’un équilibre entre les erreurs de type I et II), mais p &lt ; 0,01 est utilisé dans les tests qui pourraient causer des dommages, comme l’introduction d’un nouveau médicament.

    Une erreur de type I est commise lorsque l’hypothèse nulle est rejetée alors qu’elle aurait dû être acceptée (cela se produit lorsqu’un niveau de signification souple est utilisé, ce qui constitue une erreur d’optimisme).

    Une erreur de type II est commise lorsque l’hypothèse nulle est acceptée alors qu’elle aurait dû être rejetée (cela se produit lorsqu’un seuil de signification strict est utilisé, ce qui constitue une erreur de pessimisme).


    Questions éthiques

    • Le consentement éclairé est obtenu lorsque les participants sont en mesure de décider de leur participation en toute connaissance de cause. Il les amène à deviner les objectifs de l’étude et à modifier leur comportement.
    • Pour y remédier, nous pouvons obtenir un consentement présumé ou leur demander d’indiquer formellement leur accord de participation, mais cela peut invalider l’objectif de l’étude et il n’est pas garanti que les participants comprennent.
    • La tromperie ne doit être utilisée que lorsqu’elle est approuvée par un comité d’éthique, car elle implique d’induire délibérément en erreur ou de dissimuler des informations. Tous les participants devraient être informés dès le début qu’ils ont le droit de se retirer s’ils se sentent en détresse ou mal à l’aise.
    • Cela entraîne des biais car ceux qui restent sont obéissants et d’autres peuvent ne pas se retirer car ils peuvent avoir reçu des incitations ou avoir l’impression qu’ils gâchent l’étude. Les chercheurs peuvent offrir le droit de retirer les données après la participation.
    • Les participants devraient tous bénéficier d’une protection contre les préjudices. Le chercheur doit éviter les risques plus importants que ceux encourus dans la vie de tous les jours et il doit interrompre l’étude s’il soupçonne un préjudice. Cependant, le préjudice peut ne pas être apparent au moment de l’étude.
    • La confidentialité concerne la communication d’informations personnelles. Les chercheurs ne doivent pas enregistrer de noms, mais utiliser des numéros ou de faux noms, bien que cela ne soit pas toujours possible, car il est parfois possible de découvrir l’identité des chercheurs.

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