Les chercheurs peuvent contribuer \u00e0 garantir la validit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 de leurs r\u00e9sultats en identifiant et en ajustant correctement les variables \u00e9trang\u00e8res. Il s'agit de r\u00e9duire ou d'\u00e9liminer les effets des variables \u00e9trang\u00e8res, soit par la conception de l'exp\u00e9rience (par exemple, randomisation, contrebalancement), soit par l'analyse statistique (par exemple, en incluant les variables \u00e9trang\u00e8res en tant que covariables). (par exemple, en incluant des variables \u00e9trang\u00e8res en tant que covariables). Les chercheurs peuvent ainsi renforcer leur confiance dans les r\u00e9sultats de l'\u00e9tude et fournir des informations plus pr\u00e9cises et plus utiles \u00e0 la communaut\u00e9 scientifique.<\/p>\n\n\n\n
Quels sont les types de variables \u00e9trang\u00e8res ?<\/h2>\n\n\n\n
Il existe diff\u00e9rentes sortes de variables \u00e9trang\u00e8res qui peuvent \u00e9ventuellement influencer les r\u00e9sultats d'une recherche scientifique. En voici quelques exemples :<\/p>\n\n\n\n
Variable des caract\u00e9ristiques de la demande<\/h3>\n\n\n\n
Un type de variable \u00e9trang\u00e8re qui se d\u00e9veloppe lorsque les participants \u00e0 une recherche modifient leur comportement ou leurs r\u00e9actions \u00e0 la suite d'indices ou d'attentes fournis par l'exp\u00e9rience elle-m\u00eame. Par exemple, si les participants sentent qu'on attend d'eux un comportement ou une r\u00e9action sp\u00e9cifique, ils peuvent adapter leur comportement en cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n
Variables situationnelles<\/h3>\n\n\n\n
Ces <\/strong>sont des variables \u00e9trang\u00e8res qui r\u00e9sultent d'\u00e9l\u00e9ments de l'environnement ou du cadre exp\u00e9rimental. Les variations de temp\u00e9rature, d'\u00e9clairage ou de niveau sonore, par exemple, peuvent avoir une influence sur les r\u00e9sultats de l'\u00e9tude, tout comme la pr\u00e9sence d'autres personnes ou de distractions dans l'environnement.<\/p>\n\n\n\n Les variations individuelles entre les participants qui, si elles ne sont pas prises en compte, peuvent avoir une influence sur les r\u00e9sultats de la recherche. Les caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques telles que l'\u00e2ge, le sexe et l'origine ethnique, ainsi que les caract\u00e9ristiques psychologiques telles que les traits de personnalit\u00e9, les capacit\u00e9s cognitives ou l'humeur, peuvent toutes \u00eatre prises en compte.<\/p>\n\n\n\n Les variables relatives aux exp\u00e9rimentateurs sont class\u00e9es en deux cat\u00e9gories. La premi\u00e8re est que les interactions des exp\u00e9rimentateurs avec les participants peuvent influencer par inadvertance leur comportement, ce qui est analogue \u00e0 la variable des caract\u00e9ristiques de la demande. Le second facteur est le biais potentiel caus\u00e9 par l'exp\u00e9rimentateur dans la mesure, l'observation, l'analyse ou l'interpr\u00e9tation, qui peut alt\u00e9rer les r\u00e9sultats de l'\u00e9tude.<\/p>\n\n\n\n Les variations dans la technique ou les processus de la recherche, telles que les \u00e9carts dans l'\u00e9quipement de mesure ou les m\u00e9thodes de collecte des donn\u00e9es, peuvent \u00eatre des variables \u00e9trang\u00e8res qui influencent les conclusions.<\/p>\n\n\n\n Les variables temporelles, telles que l'heure ou le jour de la semaine, peuvent \u00eatre des facteurs \u00e9trangers qui influencent les r\u00e9sultats de la recherche.<\/p>\n\n\n\n Les caract\u00e9ristiques de la t\u00e2che ou du stimulus utilis\u00e9 dans l'\u00e9tude, telles que sa difficult\u00e9 ou sa familiarit\u00e9, peuvent \u00eatre des variables \u00e9trang\u00e8res qui influencent les r\u00e9sultats de l'\u00e9tude.<\/p>\n\n\n\n Voici quelques mesures simples que les chercheurs peuvent prendre pour contr\u00f4ler les variables incontr\u00f4lables :<\/p>\n\n\n\n Les chercheurs doivent analyser soigneusement tous les facteurs potentiels susceptibles d'avoir une influence sur les r\u00e9sultats de l'\u00e9tude et identifier ceux qui sont \u00e9trangers \u00e0 l'\u00e9tude.<\/p>\n\n\n\n Une fois que vous avez identifi\u00e9 les variables \u00e9trang\u00e8res qui influencent votre \u00e9tude, vous pouvez choisir une m\u00e9thode de contr\u00f4le. Les m\u00e9thodes sont associ\u00e9es \u00e0 une certaine cat\u00e9gorie de variables, ce qui facilite le choix de la technique \u00e0 appliquer. Les m\u00e9thodes de contr\u00f4le sont les suivantes<\/p>\n\n\n\n Cette approche concerne les variables situationnelles, temporelles, de la t\u00e2che et de la demande qui apparaissent tout au long de la conception de l'\u00e9tude. Cr\u00e9er des mesures standard pour un cadre coh\u00e9rent pour tous les participants.<\/p>\n\n\n\n Cette approche est li\u00e9e aux variables des participants, telles que l'ordre sp\u00e9cifique des \u00e9v\u00e9nements de l'\u00e9tude. Pour en tenir compte, vous pouvez demander \u00e0 un groupe de participants de terminer une section, tandis qu'un autre groupe termine une section diff\u00e9rente.<\/p>\n\n\n\n Cette approche est li\u00e9e aux variables relatives aux participants et garantit que tous les participants ont la m\u00eame probabilit\u00e9 d'\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s. Lorsque vous r\u00e9partissez les participants entre un groupe de contr\u00f4le et un groupe exp\u00e9rimental, par exemple, vous pouvez tirer des noms au sort pour vous assurer que chaque individu a la m\u00eame chance d'\u00eatre dans l'un ou l'autre groupe.<\/p>\n\n\n\n Cette approche s'int\u00e9resse aux variables de l'exp\u00e9rimentateur. Le masquage consiste \u00e0 demander \u00e0 quelqu'un d'administrer l'exp\u00e9rience en ignorant l'objectif de l'\u00e9tude.<\/p>\n\n\n\nVariables relatives aux participants<\/h3>\n\n\n\n
Variable exp\u00e9rimentateur<\/h3>\n\n\n\n
Variables m\u00e9thodologiques<\/h3>\n\n\n\n
Variables temporelles<\/h3>\n\n\n\n
Variables de t\u00e2ches<\/h3>\n\n\n\n
Comment contr\u00f4ler les variables \u00e9trang\u00e8res ?<\/h2>\n\n\n\n
1. Identifier les variables inutiles potentielles<\/h3>\n\n\n\n
2. M\u00e9thode de contr\u00f4le<\/h3>\n\n\n\n
Proc\u00e9dures normalis\u00e9es<\/h4>\n\n\n\n
Contrepoids<\/h4>\n\n\n\n
\u00c9chantillonnage al\u00e9atoire<\/h4>\n\n\n\n
Masquage<\/h4>\n\n\n\n
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