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La conception expérimentale est une approche scientifique de la collecte et de la mesure des données. Le concept se concentre sur la création d’une intervention dans un environnement contrôlé dans le but d’établir une relation entre la variable indépendante et dépendante.
Le processus de conception expérimentale teste une hypothèse en utilisant des compétences de mesure observationnelle et statistique pour fournir des données qui soutiennent la validité de l’hypothèse. Le chercheur contrôle une variable indépendante pour étudier l’impact qu’elle a sur les variables dépendantes.
La conception expérimentale commence par l’établissement d’un objectif de recherche, l’énoncé de l’hypothèse à tester, l’identification de la population cible, le choix de la méthodologie appropriée, la définition des conditions dans lesquelles l’intervention expérimentale aura lieu, la détermination de la méthode d’enregistrement des données et les outils à utiliser pour l’analyse finale.
Une recherche expérimentale approfondie permet de tirer des conclusions intelligentes qui sont utilisées pour prouver ou réfuter l’hypothèse. Des mesures doivent également être prises pour éliminer tout biais ou erreur susceptible de fausser l’analyse finale, ce qui réduirait la capacité d’action.
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Ce principe adopte une approche aléatoire pour l’affectation des traitements à des groupes expérimentaux de personnes. Il est considéré comme l’un des mécanismes les plus fiables, principalement en raison de sa capacité à créer une probabilité égale pour chaque groupe expérimental de recevoir l’un des traitements disponibles. Cela élimine tout biais ou variation, rendant ainsi la recherche expérimentale plus authentique.
Par exemple : une étude implique 8 groupes expérimentaux qui doivent recevoir l’un des 4 traitements A, B, C ou D suivants, chacun pour voir son effet particulier sur le groupe et comparer ces effets avec ceux d’autres groupes expérimentaux auxquels différents traitements ont été attribués. Le chercheur utilise des générateurs de nombres aléatoires tels que des tables de nombres aléatoires ou des cartes de nombres aléatoires.
La randomisation est essentiellement utilisée pour rendre l’étude plus fiable grâce à l’élimination de toute variable externe dans l’assignation. L’affectation artificielle des traitements peut fausser les résultats en faveur de certains groupes. Les traitements doivent être attribués sans aucune connaissance préalable des effets que le traitement aura sur le groupe.
L’idée soulignée derrière l’application multiple est d’améliorer la précision grâce à des mesures et des observations larges.
Par exemple : le système de notation des sports à l’école utilise la réplication en demandant à tous les élèves de répéter les mêmes activités liées au sport pour mesurer leur niveau. Un sport simple étant le saut en hauteur dans lequel chaque élève est invité à répéter la même activité (dans ce cas, le traitement) pour mesurer à quelle hauteur chaque élève peut sauter. Les mesures de la hauteur maximale de saut de chaque élève sont enregistrées. De telles observations numériques peuvent être utilisées pour déduire des inférences statistiques.
Ce principe est applicable en raison de certains avantages à savoir :
– Réduction de l’erreur expérimentale : la réalisation de recherches expérimentales à l’aide de grands échantillons permet d’intégrer un maximum d’observations conduisant à une réduction de la marge d’erreur.
– Mesure précise de l’effet moyen du traitement :
Erreur-type de y = Écart-type de l’échantillon / ✓n
où n est le nombre de réplications.
Le contrôle local se concentre sur l’augmentation de la précision expérimentale par l’exercice d’un contrôle sur les variables étrangères. Il s’agit d’une technique raffinée qui vise à réduire l’influence externe à un niveau beaucoup plus élevé que la réplication ou la randomisation. Le contrôle local limite l’étude aux variables qui sont pertinentes et impératives pour l’objectif de la recherche. L’influence d’autres variables, qui peuvent ne pas faire partie des caractéristiques de la recherche, mais qui ont un effet sur le traitement lui-même, est minimisée.
Le contrôle local consiste en deux techniques :
1) Équilibrage : affectation des traitements à des groupes expérimentaux de manière à ce que les traitements soient répartis de manière équilibrée.
2) Blocage : le regroupement d’unités expérimentales similaires pour créer des groupes homogènes à des fins de traitement.
Par exemple: une étude visant à déterminer la facilité de navigation et l’interface de conception d’un site Web pour les clients d’une marque d’électronique peut être réalisée en regroupant des clients appartenant à des groupes d’âge similaires afin de créer des lots homogènes pour une recherche expérimentale nuancée. Cela facilite l’observation concentrée de groupes homogènes, formés à l’aide de la segmentation pour créer des groupes présentant des caractéristiques similaires.
Le contrôle local est utilisé pour
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Il y a 3 grands principes de conception expérimentale :
Bien qu’il existe de nombreux principes à prendre en compte dans le but de mener recherche complète et impartiale, les 4 grands principes, cruciaux pour la recherche comprennent : la réplication, la validité, la fiabilité et la flexibilité dans le temps.
Étape 1 : identifier l’objectif de la recherche et formuler des hypothèses à tester.
Étape 2 : concevoir des traitements expérimentaux.
Étape 3 : identifier la population cible et attribuer des traitements à des groupes expérimentaux.
Étape 4 : effectuer l’analyse finale et tirer des conclusions.
Les éléments impliqués dans la conception de la recherche comprennent : l’objectif de recherche, l’échantillonnage, la sélection et l’affectation, la méthodologie appropriée, la collecte et l’enregistrement des données, le traitement analytique, les conclusions et les rapports.
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