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La caractéristique la plus importante de la recherche scientifique est qu'elle doit être empirique, valide et fiable . Pour y parvenir, un facteur important à prendre en compte lors de la conduite d'une recherche est le type de biais et la façon de les contrôler.
- Pour commencer, nous allons discuter des types de biais dans la recherche.
- Ensuite, nous aborderons l'importance de l'élimination des biais dans la recherche qualitative, la recherche quantitative et l'analyse des données.
- Tout au long de l'article, nous examinerons des exemples de biais de recherche pour t'aider à apprendre et à comprendre les types de biais et la façon de les contrôler dans la recherche psychologique.
Il est important que les chercheurs prennent en compte les problèmes potentiels de biais lorsqu'ils mènent leurs études, freepik.com/storyset.
Types de biais et comment les contrôler dans la recherche
Les préjugés peuvent constituer un problème grave s'ils ne sont pas pris en compte dans la recherche. Si l'on découvre que la partialité est un problème dans une étude, celle-ci peut être discréditée parce qu'elle manque de crédibilité.
On parle de partialité dans la recherche en psychologie lorsque l'opinion subjective d'un chercheur influence la recherche, par exemple ses préférences ou sa tendance à favoriser un sous-groupe.
Types de biais dans la recherche
Il existe différents types de biais dans la recherche. Certains types de biais sont caractérisés par les actions des chercheurs, tandis que d'autres biais sont apparents dans la façon dont l'étude a été menée.
- Voici quelques-uns des types de biais dans la recherche qui seront abordés :
- les préjugés sexistes
- les préjugés culturels
- le biais lié à l'âge
- biais de l'expérimentateur
- biais de l'observateur
- biais dans l'interrogation
Lebiais de l'expérimentateur se produit lorsque le chercheur oriente l'étude dans une certaine direction parce qu'il s'attend à ce que les résultats soient satisfaisants. Le biais de l'expérimentateur affecte la façon dont il se comporte avec les participants et les résultats qu'il juge appropriés, ce qui entraîne des erreurs.
Le biais de l'expérimentateur diminue la validité des résultats et suggère que la recherche n'est peut-être pas empirique. En effet, les résultats ne sont pas basés sur ce que le chercheur a directement observé, et il ne s'agit pas d'une représentation exacte de la relation entre les variables indépendantes et dépendantes.
Un autre type de biais peut être identifié lorsque des études d'observation sont réalisées. Lors de l'analyse d'une recherche par observation, les opinions subjectives des chercheurs peuvent facilement influencer les résultats.
Par exemple, la façon dont le chercheur interprète le comportement d'un participant peut être biaisée. S'ils sont issus de cultures différentes ou ont des croyances religieuses différentes, ou même s'ils interprètent un comportement de manière incorrecte.
C'est ce qu'on appelle le biais de l'observateur.
Un autre type de biais dans la recherche qui peut affecter la crédibilité de la recherche est le biais dans le questionnement. La façon dont l'enquêteur pose une question peut conduire à des résultats biaisés. Des questions trompeuses peuvent amener les participants à répondre d'une manière spécifique ; cela réduit la validité des résultats.
Loftus et Palmer (1974 ) ont mené une étude pour savoir comment les questions suggestives pouvaient affecter la précision du rappel de mémoire des participants. La question changeait lorsqu'il s'agissait de décider quel adjectif utiliser pour décrire un accident de voiture.
L'étude a révélé que les personnes étaient plus susceptibles de surestimer la vitesse d'une voiture après avoir regardé un clip vidéo d'un accident de voiture et demandé à quelle vitesse roulait la voiture lorsque les voitures se sont "écrasées" l'une l'autre, par rapport à d'autres adjectifs.
En revanche, les participants à qui l'on a demandé à quelle vitesse roulait la voiture lorsque les voitures "entraient en contact" l'une avec l'autre ont estimé une vitesse plus faible. Il est important de noter que chaque participant a visionné exactement le même clip vidéo.
Les résultats de Loftus et Palmer (1974) permettent de déduire que les réponses des gens peuvent être influencées par la façon dont une question est formulée. Cela montre que le biais dans le questionnement peut affecter la fiabilité et la validité de la recherche.
Si la formulation des questions est différente pour les participants, alors les réponses des participants peuvent différer, ce qui réduit la fiabilité de l'étude.
Une recherche est considérée comme impartiale lorsqu'elle est basée sur des preuves empiriques qui n'ont pas été influencées par le parti pris des chercheurs, freepik.com/rawpixel.com.
Passons maintenant à la discussion des types de biais dans la recherche qui sont connus pour être le résultat d'erreurs d'échantillonnage.
Les types de biais suivants sont dus au fait que les chercheurs utilisent un échantillon non représentatif qui n'est pas généralisable à l'ensemble de la population. Ces types de biais réduisent la généralisation et la fiabilité de la recherche. Si ces types de biais sont apparents dans la recherche, les résultats peuvent ne pas être cohérents et/ou applicables au sous-groupe qui n'a pas été pris en compte.
Les différents types de biais d'échantillonnage sont le biais lié au sexe, le biais lié à l'âge et le biais lié à la culture.
On parle de biais de genre lorsque le chercheur généralise des résultats basés sur un sexe à un autre sans preuve empirique.
Une recherche menée uniquement sur des hommes est dite androcentrique, et ces résultats ne doivent pas être généralisés aux femmes.
Vice versa, les recherches menées uniquement sur les femmes (gynocentriques) ne doivent pas être généralisées aux hommes.
Si une étude est menée uniquement sur des jeunes, on peut considérer qu'elle est biaisée par l'âge. Ces résultats ne seraient pas généralisables ou représentatifs des personnes d'âge moyen ou des personnes âgées, et de la même manière, une recherche menée sur un échantillon de personnes âgées ne peut pas être "généralisée" aux enfants.
On parle de biais culturel lorsque la recherche est menée dans un pays ou uniquement dans certaines cultures, et que les résultats sont ensuite généralisés à l'ensemble de la population.
Il existe des différences culturelles évidentes en matière de comportement, de santé mentale et de motivation, et la recherche doit donc en tenir compte avant de généraliser les résultats.
Pour que la recherche soit considérée comme impartiale, les chercheurs doivent recruter des participants de cultures, de sexes et d'âges différents, freepik.com/rawpixel.com .
Élimination des préjugés dans la recherche qualitative
Examine le tableau suivant. Nous discutons ici d'exemples de types de biais et de la façon de les contrôler dans le cadre d'une recherche qualitative.
| Type de biais | Comment les contrôler |
| Biais de l'observateur | Lors de l'analyse des observations, les résultats doivent être comparés par plus d'un observateur. À partir de là, le chercheur peut identifier s'il y a des différences entre les résultats (ce qui suggère une faible fiabilité). |
| Biais d'échantillonnage | Recrute un échantillon représentant des hommes et des femmes de toutes les cultures et de tous les âges, sauf si la recherche porte spécifiquement sur un sous-groupe de personnes. Si ce n'est pas possible, les résultats ne peuvent être généralisés qu'à la population que l'échantillon reflète avec précision. Par exemple, un échantillon d'enfants britanniques âgés de trois à six ans ne représentera que les enfants britanniques dans les résultats. |
| Biais dans les questions | Pour standardiser les méthodes, il faut poser les mêmes questions dans le même ordre à chaque participant. Les questions posées ne doivent pas non plus être biaisées. |
Élimination des biais dans les recherches quantitatives
Considère le tableau suivant. Nous abordons ici des exemples de types de biais et la façon de les contrôler dans le cadre d'une recherche quantitative.
| Type de biais | Comment les contrôler |
| Biais de l'expérimentateur | Les expériences en aveugle, un type d'expérience courant, consistent pour un chercheur à comparer les résultats d'un groupe de contrôle et du groupe expérimental. |
| Biais d'échantillonnage | Recrute un échantillon représentant des hommes et des femmes de toutes les cultures et de tous les âges, à moins que la recherche ne porte spécifiquement sur un sous-groupe de personnes. Si ce n'est pas possible, les résultats ne peuvent être généralisés qu'à la population que l'échantillon reflète avec précision. Par exemple, un échantillon d'enfants britanniques âgés de trois à six ans ne représentera que les enfants britanniques dans les résultats. |
| Biais dans les questions | Pour standardiser les méthodes, il faut poser les mêmes questions dans le même ordre à chaque participant. Les questions posées ne doivent pas non plus être biaisées. |
Dans l'ensemble, les études quantitatives et qualitatives disposent de moyens similaires pour contrôler les biais, car il s'agit dans les deux cas de formes de recherche valables qui abordent les données différemment. Le contrôle des biais est viable pour les deux formes de recherche.
La recherche d'explications alternatives, l'utilisation d'expériences en aveugle, la vérification de tes recherches par le biais de questions passées et futures potentielles, et la vérification des informations par d'autres personnes sont autant de bonnes façons de contrôler les différents types de préjugés.
Exemples de biais de recherche
Voici une étude hypothétique ; à ton avis, quels types de biais sont présents dans cette étude ?
Une étude a été menée sur des hommes américains âgés de 23 à 25 ans afin de déterminer comment les souvenirs d'enfance sont rappelés plus tard dans la vie. L'une des questions posées lors d'un entretien était la suivante : te souviens-tu d'événements négatifs de ton enfance ?
Les types de biais présents dans cette recherche sont des biais liés à l'âge car l'étude a été menée uniquement sur des personnes âgées de 23 à 25 ans, ce qui signifie que les résultats obtenus ne seront peut-être pas les mêmes s'ils sont testés sur des personnes plus jeunes ou plus âgées.
En outre, l'étude peut être considérée comme culturellement biaisée car l'échantillon n'était composé que d'Américains ; des différences culturelles pourraient être constatées si l'étude recrutait des participants de divers pays.
Comme l'étude n'a été réalisée que sur des hommes, elle peut être considérée comme androcentrique ; cela signifie que l'étude ne prend pas en compte les différences de genre qui peuvent survenir.
Enfin, dans cette recherche, il y a des preuves de partialité dans le questionnement puisque le chercheur a demandé "vous souvenez-vous d'événements négatifs...". À partir de cette question, les participants peuvent comprendre que le chercheur essaie d'enquêter sur des événements négatifs et répondre en conséquence ; cela pose un problème car cela réduit la validité des résultats.
Types de préjugés et moyens de contrôle - Principaux enseignements
- On parle de biais dans la recherche en psychologie lorsque l'opinion subjective d'un chercheur influence la recherche, par exemple ses préférences ou sa tendance à favoriser un sous-groupe.
- Les préjugés peuvent affecter la fiabilité et la validité d'une étude et faire en sorte qu'elle soit considérée comme empirique.
- Il existe différents types de biais dans la recherche ;
- les problèmes d'échantillonnage peuvent entraîner des biais liés à l'âge, à la culture et au sexe.
- Le biais de l'expérimentateur, le biais de l'observateur et le biais des questions sont d'autres types de biais.
- Il existe différents types de biais, et pour chacun d'entre eux, les chercheurs peuvent utiliser différentes méthodes pour les combattre. Les expériences à l'aveugle, l'échantillonnage aléatoire, la vérification par d'autres observateurs/expérimentateurs et l'utilisation de questions et de résultats de recherche passés et potentiels peuvent tous aider à contrôler les différents types de biais.
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Questions fréquemment posées en Types de biais et comment les contrôler
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