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Une véritable conception expérimentale est une approche statistique visant à établir une relation de cause à effet entre différentes variables. C’est l’une des formes les plus précises de conception de recherche qui fournit un soutien substantiel pour soutenir l’existence de relations.
Trois critères doivent être remplis pour mener à bien une véritable recherche expérimentale :
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Une étude visant à observer les effets de l’exercice physique sur les niveaux de productivité peut être menée à l’aide d’un véritable plan expérimental.
Supposons qu’un groupe de 300 personnes se porte volontaire pour une étude impliquant des employés de bureau âgés de 20 ans. Ces 300 participants sont répartis au hasard en 3 groupes dans lesquels le premier groupe est un groupe témoin qui ne participe pas à l’exercice et doit poursuivre son emploi du temps quotidien. Le deuxième groupe est invité à s’adonner à des séances d’entraînement à domicile pendant 30 à 45 minutes chaque jour pendant un mois. Le troisième groupe doit s’entraîner 2 heures par jour pendant un mois. Les deux groupes doivent respecter un jour de repos par semaine.
Dans cette recherche, le niveau d’exercice physique agit comme une variable indépendante tandis que la performance au travail est une variable dépendante qui varie avec le changement des niveaux d’exercice.
Avant de lancer la recherche, le rendement actuel de chaque participant en milieu de travail est évalué et documenté. Au fur et à mesure que l’étude se poursuit, un rapport d’étape est généré pour chacun des 300 participants afin de surveiller l’impact de leur activité physique sur le fonctionnement de leur lieu de travail.
Au bout de deux semaines, les participants des deuxième et troisième groupes qui sont capables de supporter leur niveau actuel d’entraînement sont invités à augmenter leur temps d’exercice quotidien d’une demi-heure tandis que ceux qui ne sont pas capables de supporter, sont invités à continuer avec la même durée ou à le réduire à un niveau inférieur d’une demi-heure. Ainsi, par exemple, un participant qui, au bout de deux semaines, n’est pas en mesure de supporter 2 heures d’entraînement, va maintenant s’entraîner pendant 1 heure et 30 minutes pendant la durée restante de deux semaines tandis que quelqu’un qui peut endurer les 2 heures, va maintenant se pousser pour atteindre 2 heures et 30 minutes.
De cette manière, le chercheur note les horaires de chaque membre des deux groupes actifs pendant les deux premières semaines et les deux semaines restantes après le changement de calendrier et surveille également leurs niveaux de performance correspondants au travail.
L’exemple ci-dessus peut être classé comme une véritable recherche expérimentale puisque :
L’utilisation principale et le but d’une véritable conception de recherche expérimentale résident dans l’établissement de relations significatives basées sur une surveillance quantitative. Les véritables expériences se concentrent sur la connexion des points entre deux variables ou plus en montrant comment le changement sur l’une provoque un changement sur une autre. Cela peut être aussi simple que le fait d’avoir suffisamment de sommeil améliore la rétention ou aussi important que les différences géographiques affectent le comportement des consommateurs. L’idée principale est d’assurer la présence de différents ensembles de variables à étudier avec une certaine similitude commune.
Au-delà de cela, la véritable recherche expérimentale est utilisée lorsque les trois critères de distribution aléatoire, un groupe témoin et une variable indépendante à manipuler par le chercheur, sont respectés.
Méthode concrète de recherche :
La nature statistique de la conception expérimentale la rend très crédible et précise. Les données recueillies à partir de la recherche sont soumises à des outils statistiques. Cela rend les résultats faciles à comprendre, objectifs et exploitables et en fait une meilleure alternative aux études basées sur l’observation qui sont subjectives et difficiles à déduire.
Facile à comprendre et à reproduire :
Étant donné que la recherche fournit des chiffres concrets et une représentation précise de l’ensemble du processus, les résultats présentés deviennent facilement compréhensibles pour toute partie prenante. En outre, il devient plus facile pour les futurs chercheurs menant des études sur le même sujet de comprendre les prises antérieures sur le même facteur et de reproduire ses résultats pour compléter leurs propres recherches.
Établit une comparaison :
La présence d’un groupe témoin dans une véritable recherche expérimentale permet aux chercheurs de comparer et de contraster. La mesure dans laquelle une méthodologie est appliquée à un groupe peut être étudiée par rapport au résultat final en tant que cadre de référence.
Concluante :
La recherche expérimentale véritable combine l’analyse observationnelle et statistique pour générer des conclusions éclairées. Cela oriente le flux des actions de suivi dans une direction définie, rendant ainsi le processus de recherche fructueux.
Coûteuse :
Les véritables conceptions expérimentales sont chères. Il faut beaucoup d’investissement en ressources pour recruter et gérer un grand nombre de participants, ce qui est nécessaire pour que l’échantillon soit représentatif. L’investissement élevé en ressources oblige le chercheur à planifier chaque aspect du processus dans les moindres détails.
Trop idéaliste :
La véritable recherche expérimentale se déroule dans un environnement complètement contrôlé. Un tel scénario n’est pas représentatif des situations du monde réel et les résultats peuvent donc ne pas être authentiques. C’est l’une des principales raisons pour lesquelles la recherche en champ ouvert est préférée à une recherche en laboratoire dans laquelle l’étude peut être influencée par le chercheur.
Temps :
Le processus de mise en place et de réalisation d’une véritable expérience prend beaucoup de temps notamment à cause de processus tels que le recrutement d’un échantillon suffisamment important, la collecte de données sur les répondants, la distribution aléatoire en groupes, la surveillance du processus sur une période de temps, le suivi des changements et les ajustements. La quantité de processus, bien qu’essentielle à l’ensemble du modèle, n’est pas une option réalisable lorsque les résultats sont requis dans un proche avenir.
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1) Conception du groupe témoin post-test uniquement :
Dans ce type de véritable recherche expérimentale, le groupe témoin ainsi que le groupe expérimental qui a été formé à l’aide d’une allocation aléatoire ne sont pas testés avant d’appliquer la méthodologie expérimentale. Ceci afin d’éviter d’affecter la qualité de l’étude.
Les participants sont toujours à l’affût pour identifier le but et les critères d’évaluation. Le pré-test leur transmet la base sur laquelle ils sont jugés, ce qui peut leur permettre de modifier leurs réponses finales, compromettant ainsi la qualité de l’ensemble du processus de recherche. Cependant, cela peut entraver la capacité du chercheur à établir une comparaison entre les conditions pré-expérience et post-expérience, et c’est ce qui pèse réellement sur les changements qui ont eu lieu au cours de la recherche.
2) Conception du groupe témoin pré-test post-test :
Il s’agit d’une modification de la conception du groupe témoin post-test avec un test supplémentaire effectué avant la mise en œuvre de la méthodologie expérimentale. Cette méthode d’essai bidirectionnelle peut aider à remarquer les changements importants apportés dans les groupes de recherche à la suite de l’intervention expérimentale. Il n’y a aucune garantie que les résultats présentent la réalité, car le post-test peut être affecté en raison de l’exposition des répondants au pré-test.
3) Conception du contrôle à quatre groupes de Salomon :
Comme son nom l’indique, ce type de véritable plan expérimental implique la distribution aléatoire des membres de l’échantillon en 4 groupes. Ces groupes se composent de 2 groupes témoins qui ne sont pas soumis aux expériences et aux changements, et de 2 groupes expérimentaux auxquels la méthodologie expérimentale s’applique.
Sur ces 4 groupes, un groupe témoin et un groupe expérimental sont utilisés pour les pré-tests tandis que les quatre groupes sont soumis à des post-tests.
De cette façon, le chercheur peut établir le contraste pré-test et post-test alors qu’il reste un autre ensemble de répondants qui n’ont pas été exposés aux pré-tests et ainsi, fournir de véritables réponses post-test, tenant ainsi compte des effets des tests.
Observatoire vs Statistique :
La recherche pré-expérimentale est un modèle basé sur l’observation, c’est-à-dire qu’elle est de nature hautement subjective et qualitative par rapport à un véritable plan expérimental qui offre une analyse précise des données collectées à l’aide d’outils d’analyse de données statistiques.
Absence vs Présence de groupes témoins :
Les plans de recherche pré-expérimentaux n’emploient généralement pas de groupe témoin, ce qui rend difficile l’établissement du contraste, tandis que les trois types de véritables plans expérimentaux emploient des groupes témoins.
Non-randomisation vs Randomisation :
La recherche pré-expérimentale n’utilise pas la randomisation dans certains cas, alors que la véritable recherche expérimentale adhère toujours à une approche de randomisation de la distribution des groupes.
Test de faisabilité vs test concluant :
Les pré-tests sont utilisés comme mécanisme de faisabilité pour voir si la méthodologie appliquée est réellement adaptée à l’objectif de la recherche et si elle aura un impact ou non.
1) Identifier l’objectif de recherche :
Identifiez les variables que vous devez analyser pour une relation de cause à effet. Délibérer sur l’étude de relation particulière qui vous aidera à prendre des décisions efficaces et à définir cet objectif de recherche de l’une des manières suivantes :
2) Identifier les variables indépendantes et dépendantes :
Établissez clairement quelle sera votre variable de contrôle/indépendante et quelle variable changera et sera observée par le chercheur. Dans les échantillons ci-dessus des objectifs de recherche, X est la variable indépendante et Y est la variable dépendante.
3) Définir et regrouper la population :
Définir le public cible de l’étude. C’est à partir de ce public cible qu’un échantillon doit être sélectionné pour qu’une recherche précise soit effectuée. Il est impératif que la population cible soit définie de la manière la plus détaillée possible.
Pour réduire le champ de vision, une sélection aléatoire d’individus de la population est effectuée. Ce sont les répondants sélectionnés qui aident le chercheur à répondre à ses questions de recherche. Après leur sélection, cet échantillon d’individus est sous-divisé au hasard en groupes témoins et expérimentaux.
4) Effectuer des pré-tests :
Avant de commencer l’étude proprement dite, des pré-tests doivent être effectués chaque fois que cela est nécessaire. Ces pré-tests effectuent une évaluation de l’état du répondant afin qu’une comparaison efficace entre les pré et post-tests révèle le changement apporté par la recherche.
5) Mener la recherche expérimentale :
Mettez en œuvre votre procédure expérimentale avec le groupe expérimental créé à l’étape précédente. Fournissez les instructions nécessaires et résolvez tous les doutes ou questions que les participants pourraient avoir. Surveillez leurs pratiques et suivez leurs progrès. Assurez-vous que l’intervention est correctement respectée, sinon les résultats peuvent être faussés.
6) Effectuer des post-tests :
Évaluez l’impact que l’intervention a eu sur le groupe expérimental et comparez-le avec les pré-tests. Ceci est particulièrement important puisque le pré-test sert de point de départ à partir duquel tous les changements qui ont été mesurés dans le post-test, sont l’effet de l’intervention expérimentale. Donc, par exemple : Si le pré-test dans l’exemple ci-dessus montre qu’un employé du service client particulier a été en mesure de résoudre 10 problèmes de clients en deux heures et que le post-test effectué après un mois d’entraînement physique de 2 heures chaque jour montre une augmentation de 5 problèmes clients supplémentaires résolus dans ces 2 heures, les 5 appels supplémentaires au service client que l’employé a résolu sont le résultat de la productivité supplémentaire gagnée par l’employé à la suite de l’utilisation du temps requis.
7) Analyser les données collectées :
Utiliser des outils statistiques appropriés pour tirer des conclusions des données observées et recueillies. Les outils d’analyse de données corrélationnelles et les tests de signification sont des études basées sur des relations très efficaces et sont donc très applicables à la recherche expérimentale véritable.
Cette étape comprend également la différenciation entre les tests pré et post pour déterminer la portée de l’impact que la variable indépendante a eu sur la variable dépendante. Un contraste entre le groupe témoin et les groupes expérimentaux met en lumière le changement apporté au cours de l’expérience et la façon dont un tel changement est intentionnellement apporté et n’est pas causé par le hasard.
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Un plan de recherche expérimental qui utilise la manipulation de la distribution variable indépendante et aléatoire des participants en groupes dans un environnement contrôlé pour dériver des relations de cause à effet par le biais d’une analyse statistique.
De véritables plans expérimentaux sont utilisés dans les études corrélationnelles où il est nécessaire d’établir des relations de cause à effet. Ils sont également utilisés pour tester et comparer l’impact d’une intervention par rapport à un groupe où une telle intervention est absente.
Les trois types de véritables plans d’expérience sont basés sur le nombre de tests effectués : groupe témoin post-test uniquement, groupe témoin pré-test post-test et plan de contrôle Salomon à quatre groupes.
Il y a 3 principales caractéristiques à un véritable plan expérimental :
Un véritable plan expérimental est conçu avec un objectif final de définir des relations causales qui sont souvent exprimées comme suit : Comprendre les changements causés par X sur Y. Ces relations de cause à effet sont destinées à alimenter une prise de décision efficace par l’utilisateur final en notant si X cause Y, le degré d’effet et s’il existe d’autres facteurs étrangers contribuant aux changements sur Y.
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