1. Les hypothèses formulées ne reflètent pas des situations problématiques, des dépendances importantes dans l'objet à l'étude.
2. A la mauvaise interprétation empirique des variables, au choix d'indicateurs inadéquats.
3. Des erreurs ont été commises dans la formation des groupes expérimentaux et témoins. Au cours de l'expérience, une différence significative entre les groupes a été constatée, ce qui a soulevé des doutes sur la possibilité de comparer ces groupes en termes de composition des variables.
4. Pour l'expérimental, un facteur qui ne peut pas être une cause, un déterminant stable des processus intervenant dans le phénomène étudié, est distingué comme variable indépendante.
5. Les relations entre les variables dépendantes et indépendantes sont aléatoires. La structure de la variable est définie de manière incorrecte.
6. Des erreurs ont été commises dans la description préliminaire des objets, ce qui a conduit le groupe à avoir du mal à prendre le contrôle.
7. L'effet des facteurs secondaires ne peut être neutralisé, il est difficile de créer une situation expérimentale.
8. Un niveau suffisant de mesure et de contrôle de l'état des variables n'est pas fourni.
9. Lors de l'analyse des données, un appareil logique et mathématique a été utilisé, ce qui n'est pas applicable à la classe de phénomènes à l'étude.
10. Lors de l'analyse des résultats d'une expérience, un sociologue surestime l'impact de la variable indépendante sur la variable dépendante, sous-estime l'influence d'un certain nombre de facteurs aléatoires sur les changements de la situation expérimentale.
11. Parmi les organisateurs du travail expérimental, il y avait des gens qui n'étaient pas intéressés par les résultats positifs de l'expérience.
12. Au cours de l'expérience, des conflits ont surgi entre les participants concernant la participation à l'expérience.
13. L'équipe refuse de participer à l'expérience, motivant son refus par le fait qu'elle avait déjà participé à l'expérience auparavant, et cette participation n'a apporté que des soucis inutiles.
Comme J.J. Davis, les annonceurs mènent des expériences pour déterminer comment différentes actions (« variables indépendantes ») affectent les attitudes, les opinions et le comportement des consommateurs (variables dépendantes). Les expériences les aident à répondre à des questions sur l'introduction de nouveaux produits, l'emballage, le contenu publicitaire, le mix média et les coûts publicitaires. En général, de nombreuses méthodes de recherche sont purement descriptives (par exemple, la méthode d'observation discutée précédemment). Ils permettent de prendre un « instantané » de la situation du marché. « Cependant, il arrive que les personnes qui prennent des décisions dans le secteur de la publicité aient besoin de plus qu'une simple description. Il existe des situations où il est nécessaire de comprendre comment les changements en cours dans les conditions de la publicité, la structure du produit et sa méta sur le marché affectent la formation des attitudes, des opinions et des comportements ou le positionnement du produit sur le marché. Cela peut être découvert par des études expérimentales, dans lesquelles le chercheur change ou transforme quelque chose dans l'environnement du consommateur ou du produit afin de découvrir ce qui se passera. Ainsi, cette méthode consiste à modifier un ou plusieurs paramètres et à contrôler la modification d'autres paramètres qui dépendent du premier. Au cours de l'expérience, le chercheur tente de découvrir causalement-investigateur les liens entre les différents facteurs influençant les événements, les faits, les phénomènes, les processus.
Du point de vue de S.V. Veselova, en ce qui concerne les activités publicitaires, cela peut être n'importe quoi, par exemple, déterminer le degré d'impact sur l'efficacité d'une campagne publicitaire d'un changement de produits publicitaires ou de placement publicitaire par rapport à la campagne publicitaire précédente, ou des différences dans la perception de le public cible en cas de remplacement d'un acteur d'un spot par un autre (options - remplacement du slogan, style de campagne publicitaire, design publicitaire, etc.), ou choix d'un canal média parmi plusieurs, ou le degré d'influence de l'intensité publicitaire sur ventes de produits annoncés, etc. Par exemple, s'il y a deux publicités télévisées pour une campagne, alors l'expérience est réalisée dans différentes versions :
1) le rouleau A est utilisé ;
2) le rouleau B est utilisé ;
3) on utilise simultanément les deux clips A et B. La comparaison ultérieure des résultats obtenus permet de tirer des conclusions sur le choix réel des priorités.
Composants expérience:
1) dépendant une variable est ce que le chercheur essaie d'expliquer; c'est une mesure utilisée pour évaluer l'effet d'influence d'une variable indépendante (par exemple, le comportement et les attitudes lors de l'achat d'un produit) ; c'est un facteur qui change sous l'influence d'un autre facteur. Ainsi, la variable dépendante est le facteur dont le changement est déterminé par la variable indépendante.
2) indépendant la variable (expérimentale) est ce que le chercheur utilise pour expliquer les changements observés (au cours de l'expérience) dans la variable dépendante ; c'est ce qui change au cours de l'expérience pour affecter le changement de la variable dépendante (effet). La variable indépendante (par rapport à la variable dépendante) est l'affichage des publicités. La variable indépendante, doit être choisie de telle manière qu'elle puisse être facilement observée ou mesurée par la fixation numérique de l'intensité. Dans l'expérience, seule la variable indépendante est modifiée artificiellement et la variable dépendante change déjà en réponse (conséquence, conséquence). Ainsi, la variable, la direction ou l'intensité de l'action, qui est déterminée par le sociologue conformément à un programme pré-conçu, est appelée variable contrôlée (contrôlée). Par exemple, en modifiant la quantité de publicité exposée, nous apprenons à quel point cela affecte la notoriété de celle-ci ou le rappel du message publicitaire.
Mécanisme d'expérimentation :
En identifiant l'interaction des variables dépendantes et indépendantes, nous identifions des relations causales : la manipulation de la variable indépendante (« cause ») entraîne des changements dans la variable dépendante (« effet »), ce qui nous permet de tirer des conclusions appropriées (on sait que certains facteurs agissent plus fortement que d'autres , certains - directement, d'autres - indirectement, etc.). Dans les deux cas, le chercheur en publicité manipule l'expérience et observe les effets d'une, deux ou plusieurs variables indépendantes.
Critères pour établir une relation causale :
1. Les événements doivent se produire dans l'ordre approprié (la manipulation de la variable indépendante doit précéder l'évaluation des résultats). Vous pouvez confondre cause et effet. Par exemple, vous avez augmenté le nombre de messages publicitaires à augmenté la sensibilisation des consommateurs (vos mesures l'ont enregistré) à simultanément augmenté le nombre d'acheteurs du produit annoncé. D'une part, la série cause-effet ressemble exactement à ceci. Mais vous pouvez également proposer une autre explication à la simultanéité de tous ces événements : les gens ont d'abord acheté le produit, et ce n'est qu'ensuite qu'ils ont commencé à accorder plus d'attention à la publicité de ce produit.
2. La cause doit être statistiquement liée à l'effet (conséquence) : la cause et l'effet doivent se produire ou se remplacer en même temps.
3. Les explications alternatives doivent être réduites au minimum. Ce critère affecte directement la validité interne de l'expérience. Habituellement, la séquence stricte et la cohérence des actions de l'expérience excluent les interprétations alternatives. Cependant, il y a toujours plusieurs facteurs qui affectent la validité. Le niveau de validité affecte la mesure dans laquelle le chercheur croit qu'il existe une relation causale entre la manipulation expérimentale (avec une variable indépendante) et les résultats de l'expérience. Habituellement, le niveau de validité diminue (peut diminuer) en raison des « menaces » suivantes : les entretiens avec les répondants à la veille de l'expérience ou au début de l'expérience affectent la perception et le comportement des sujets, l'influence de l'arrière-plan (Vous voulez connaître la réaction des consommateurs de boissons gazeuses à une nouvelle publicité, mais vous la testez par temps très froid ou très froid - une distorsion de l'habituel), erreur instrumentale (au cours de l'expérience, la méthode de fixation des données a été modifiée et maintenant elle est impossible de comprendre à quoi attribuer les changements de comportement des répondants - un changement de la variable indépendante ou un changement des méthodes d'enregistrement, des méthodes de collecte des données), un échantillonnage incorrect des répondants des groupes témoins ou expérimentaux, etc.
Pour améliorer la qualité de l'expérience, impliquez généralement au moins deux groupes distincts de répondants :
1) le groupe témoin, dont les membres ne sont pas soumis à des manipulations expérimentales, sert de base de comparaison avec les données du groupe expérimental ;
2) un groupe expérimental, dont les membres, par exemple, ne se voient pas seulement présenter une publicité télévisée, mais créent également d'autres conditions pour percevoir un message publicitaire, ou incluent des éléments de changements dans la publicité télévisée, etc.
Une façon de tester les publicités à la radio et à la télévision (qui est liée aux méthodes de prédiction discutées dans les chapitres précédents) est de Essai de Schwerin. Le test consiste dans le fait qu'un acheteur potentiel a la possibilité de choisir un produit de l'une des marques de la liste comme prix. Une fois que ces personnes ont vu l'annonce, elles sont à nouveau invitées à sélectionner des produits dans la même liste. Tout changement dans la sélection de la marque sera crédité à la publicité. Une bande-annonce spéciale est également utilisée, où les acheteurs du grand magasin sont invités à regarder une publicité, puis interrogés sur leurs réactions à celle-ci. En ce qui concerne les publicités imprimées, les magazines publicitaires peuvent être distribués parmi un certain nombre de maisons choisies au hasard. Les femmes au foyer sont persuadées de diverses manières de regarder les magazines et de décrire ensuite leur réaction à la publicité.
Buts méthode d'audience expérimentale peut être : modéliser le comportement des consommateurs potentiels en situation de libre choix ; identification des caractéristiques de perception des produits publicitaires ; étude des stéréotypes de la conscience individuelle. Plusieurs groupes de consommateurs sont sélectionnés pour une expérience comparative. Ensuite, des catégories changeantes et constantes dans le produit ou dans le comportement des sujets sont identifiées et des méthodes de fixation de la dynamique des variables sont sélectionnées (il peut s'agir de méthodes d'enregistrement objectif des états fonctionnels d'une personne, tels que GSR, myogramme, la méthode des potentiels évoqués, ainsi que les rapports oraux des sujets ou les résultats de l'observation de l'expérimentateur). Ici, le choix de la méthode d'analyse des données expérimentales obtenues et de leur interprétation est important.
J.J. Davis donne l'exemple suivant d'un plan factoriel d'une expérience. Plan factoriel est une méthode expérimentale qui mesure simultanément les effets de deux ou plusieurs variables indépendantes (chacune avec plusieurs niveaux) sur une ou plusieurs variables dépendantes. Les plans factoriels tiennent compte des principaux effets et interactions. L'effet principal est l'effet individuel de chaque variable indépendante sur la variable dépendante. Une campagne publicitaire a été conçue, tout a été convenu, mais deux questions "pendaient" : qui présentera la campagne dans une publicité télévisée (une personne simple ou une célébrité) et quel devrait être le ton (la manière) de présenter la vidéo.
Les objectifs suivants de l'étude pilote ont émergé : Quel effet aurait le remplacement du « représentant » de l'entreprise (célébrité-personne ordinaire) ? Quel sera l'effet du changement de tonalité (manière) de l'alimentation du rouleau ? Quel sera l'effet de remplacer les deux en même temps ? Dans cet exemple, les principaux effets sont : 1) le représentant de l'entreprise (deux niveaux : célébrité ou homme ordinaire) et le ton (deux niveaux : humoristique ou sérieux). Le résultat de l'action combinée des variables indépendantes sur la variable dépendante sera leur interaction. Une interaction se produit lorsque l'effet cumulatif (émergent) de deux variables indépendantes ou plus diffère de la somme arithmétique (mécanique) et des effets indépendants. (La troisième question est le but de l'expérience). Deux expériences ont sélectionné au hasard un échantillon de 240 personnes. Ils ont été divisés en 4 groupes de 60 personnes ; chacun des répondants s'est vu montrer une publicité. La répartition suivante a été obtenue (facteurs et nombre de répondants dans une cellule du tableau) :
Les répondants dans la cellule en haut à gauche voient une annonce amusante avec une célébrité, en bas à droite - une annonce sérieuse avec une personne ordinaire. Après avoir regardé une publicité télévisée, toutes les données (réactions enregistrées des répondants - variable dépendante) sont moyennées (degré moyen de persuasion pour chaque facteur) :
Ainsi, l'analyse statistique des données obtenues a établi qu'aucun des principaux effets n'est significatif (2,4 ~ 2,1 et 2,2 ~ 2,1). Cependant, les données ont montré un effet d'interaction significatif (2,7 significativement plus que toutes les autres options). D'où la conclusion générale : à eux seuls (indépendamment les uns des autres), la participation de l'un ou l'autre représentant (même une célébrité, même une personne ordinaire) et le ton d'un spot TV (humour ou sérieux) n'affectent pas la crédibilité d'un message publicitaire, mais ensemble, ces deux facteurs peuvent avoir une influence significative.
A. Kutlaliev et A. Popov donnent un exemple de CFX (Controlled Field experiment), qui est considéré comme la méthode la plus fiable pour déterminer le budget publicitaire.
Schéma d'une éventuelle expérimentation CFX (étapes, types de travaux) :
1) la principale variable indépendante est les frais de publicité ;
2) la principale variable dépendante est le volume des ventes ;
3) variables dépendantes supplémentaires - sensibilisation, connaissances, attitude, intentions d'acheter des biens, etc. ;
4) le temps d'exposition de la variable indépendante est de 12 mois (l'effet de l'influence de la publicité se manifeste en quelques mois, la planification de l'expérience doit donc commencer bien avant l'approbation du budget publicitaire) ;
5) intervalle de mesure - 14 mois (en outre, il est souhaitable de disposer de séries chronologiques de ventes pour calculer les tendances et la saisonnalité) ;
6) le nombre d'entités UPE - 5 à 10 marchés locaux par niveau de budget publicitaire (le marché local du centre régional de Tver est la ville elle-même et une zone de 20 à 30 kilomètres autour d'elle) ;
7) au moins 3 niveaux de gestion budgétaire - par exemple, 75 %, 100 % (contrôle), 150 % ;
11) influence sur divers marchés (Moscou - Saint-Pétersbourg, villes de plus d'un million, centres régionaux, marchés à potentiel de consommation différent, etc.);
Il convient de noter que l'expérience est largement utilisée dans psychologie La publicité. Voici quelques exemples.
Modèle de la publicité idéale. En 1997, une tentative a été faite à la Psychological Advertising Research Agency (PARI) pour développer un modèle de « publicité psychologiquement idéale ». Pour cela, 100 numéros identiques du journal publicitaire alors populaire Extra M (99 pages de texte) ont été utilisés et 100 sujets ont été impliqués. L'expérience impliquait l'étude de la perception volontaire et involontaire (également de la mémoire et de l'attention). Toutes les publicités étaient numérotées et, à la première étape de l'étude, les sujets devaient faire défiler le journal à une certaine vitesse et indiquer les publicités qui avaient attiré leur attention en premier lieu. Ensuite, il a été demandé aux sujets de trouver quelques petites annonces sur des pages séparées, mais de ne décrire en détail que celles qui avaient involontairement attiré leur attention. Résultat : l'annonce d'un type strictement défini s'est avérée la plus efficace : il s'agit d'un petit texte avec graphisme, occupant environ 1/4-1/8 de l'ensemble du module publicitaire, entouré d'un champ blanc vide. Soit dit en passant, les annonceurs à qui on a proposé de placer de telles annonces ont réagi extrêmement négativement à ces propositions "peu convaincantes" ; de plus, ils ne voulaient pas "payer pour le vide, mais ils voulaient 'économiser de l'argent'". Autre aspect important: les publicités recommandées étaient assez rares sur les pages du journal, mais si elles commençaient à apparaître assez souvent, alors - selon les lois de la perception - tôt ou tard, l'effet psychologique de tels modèles se révélerait nul . Ainsi, il est nécessaire de souligner de toutes les manières possibles non seulement la nécessité de la recherche fondamentale, mais également l'importance de la recherche à court terme qui fixe le statu quo et vous permet de vous orienter correctement dans un environnement marketing en constante évolution.
Étude des caractéristiques de la suggestion dans la publicité télévisée. En 1997, à l'Agence de psychologie pour la recherche publicitaire, D.A. Sudak a étudié la dynamique et certaines caractéristiques de la suggestion sous la forme de publicité répétée de façon répétée et continue. Comme matériel de stimulation, les groupes de sujets ont été continuellement présentés avec deux publicités avec une dynamique élevée (publicité du chocolat Shock - à un groupe) et faible (publicité du fromage Feindale - à un autre groupe) (vitesse de changement de cadre, débit de parole de l'orateur, etc.). Les résultats des effets objectifs ont été comparés (réaction galvanique cutanée selon la méthode de V.V. Sukhodeev). Il s'est avéré qu'une vidéo avec de faibles caractéristiques dynamiques provoquait une satiété émotionnelle chez les sujets seulement après 7-8 présentations de matériel de stimulation, alors que dans le cas d'une vidéo avec des caractéristiques dynamiques élevées, elle apparaissait déjà 3-4 fois. Dans le même temps, après l'expérience, les sujets des deux groupes n'ont remarqué aucun appétit, au contraire, la présentation de rouleaux au-dessus d'une certaine norme a commencé à provoquer des irritations, des agressions verbales, de la fatigue et du dégoût. Il a été conclu que la présentation répétée et continue de diverses vidéos publicitaires au-dessus d'une certaine norme ne fournit pas l'effet psychologique souhaité, mais, au contraire, provoque une réaction défensive et même un rejet. L'effet économique de l'impact des vidéos (lorsqu'elles sont diffusées de manière répétée) se manifeste par des phénomènes d'un autre ordre : l'audience intéressée s'élargit, la mémorisation et la mémoire subséquente augmentent, etc.
L'étude de la méthode de persuasion dans la publicité. En 1998, à la Psychological Agency for Advertising Research, O.N. Popova a mené une expérience pour tester l'hypothèse: quelles publicités télévisées (directement adressées au téléspectateur ou présentées sous la forme d'un dialogue de personnages entre eux) ont un plus grand effet persuasif. Une batterie de clips basés sur des monologues et des dialogues a été conçue (5 clips pour chaque situation). Deux groupes de 30 sujets chacun ont reçu du matériel de stimulation des première et deuxième catégories. L'évaluation des vidéos a été réalisée selon la méthode du différentiel sémantique. L'étude a révélé que sur 15 caractéristiques évaluées, 70 % des notes positives ont été attribuées aux documents basés sur le dialogue. Ils apparaissent aux sujets comme moins intrusifs, plus convaincants, compréhensibles, intéressants, originaux, énergiques, véridiques. Conclusion : la publicité basée sur un appel direct au téléspectateur, cherchant à le convaincre de la nécessité d'acheter un produit, peut être notée beaucoup plus bas, plus souvent rejetée par le téléspectateur.
Technologie de modélisation "25 frame". L. Volkova et S. Sergeev ont enquêté en 1998 sur le mécanisme de perception par les téléspectateurs des informations cachées. Deux groupes de sujets se sont vu proposer une intrigue (20 secondes) représentant un paysage marin sur fond de soleil levant. Dans le même temps, l'un des groupes, lors de la présentation de l'intrigue, a inséré un insert utilisant la technologie «25 images» d'une figure abstraite symbolisant le nom de l'agence de voyages et un mot sans signification («KITAN», «FATUR», etc.), symbolisant le nom de cette agence de voyage. Des inserts (logo et nom) ont été présentés pendant un temps très court au milieu de l'histoire. Après visionnage, les participants à l'expérimentation ont effectué deux tâches : ils ont choisi un parmi 8 noms, un parmi 8 logos (selon les sujets, le plus adapté à l'agence de voyage). Résultat : le premier groupe de sujets, à qui l'on a présenté une intrigue sans encart, a choisi le logo et le mot presque au hasard ; le deuxième groupe de sujets, dans la masse de certains de leur part, a choisi exactement le stimulus logo et mot (ou similaire à eux). Conclusion : des inserts comme « frame 25 » affectent d'une certaine manière le spectateur, mais uniquement sur la motivation du choix ; ils sont perçus comme une sorte d'indice, mais ils ne sont pas en mesure d'influencer directement la volonté du spectateur; Fondamentalement, les personnes qui ont des problèmes dans le domaine de la prise de décision indépendante dépendent de ces invites.
Pièce jointe 1
KA Jafarov. Cours magistral « Recherche en publicité»
Les caractéristiques mener l'expérience. Chaque expérience se compose de quatre étapes principales : déterminer ce qui doit être appris, prendre les mesures appropriées (réaliser l'expérience), observer l'effet et les conséquences de ces actions sur d'autres variables, déterminer dans quelle mesure l'effet observé peut être dû aux mesures prises .
Composantes de l'expérience. Il doit y avoir au moins une variable dépendante, une variable indépendante et une manipulation. La variable dépendante est ce que le chercheur essaie d'expliquer. La variable indépendante est ce qui est utilisé pour expliquer les changements de la variable dépendante. Manipulation - modification des valeurs de la variable indépendante.
Conditions requises pour établir un lien de causalité. Pour établir une telle connexion, c'est-à-dire pour répondre à la question « la variation de la variable dépendante est-elle due à des manipulations avec la variable indépendante ? », il faut respecter trois critères : les événements doivent se produire dans l'ordre approprié, la cause doit être statistiquement liée à l'effet (cause et l'effet se sont produits ou se sont remplacés en même temps), les explications alternatives doivent être réduites au minimum. Le troisième critère est le plus important, car il affecte validité interne(VV). BB fait référence à la mesure dans laquelle les explications alternatives sont éliminées. Plus l'annonceur parvient à prouver que c'est la manipulation de la variable indépendante qui a provoqué le changement de la variable dépendante, plus le niveau de VR de l'expérience est élevé. Les facteurs suivants influencent la VV : mesure préliminaire, interaction, influence du fond, développement naturel, erreur instrumentale, sélection, abandon. La présence de telles menaces réduit la probabilité que les décisions fondées sur la recherche soient correctes.
1. Pré-mesure et interaction.
La menace de pré-mesure survient lorsque la conversation menée au début de l'expérience affecte directement les actions et le comportement du répondant. Une menace d'interaction se produit lorsque la conversation au début de l'expérience augmente la sensibilité et la susceptibilité du répondant à l'action de la variable indépendante.
2. Influence de fond. Contexte - événements et influences qui ont lieu dans l'expérience, en plus des actions que le chercheur manipule à dessein et qui affectent potentiellement son résultat, mesuré par la variable dépendante. La menace survient dans des circonstances indépendantes de notre volonté.
3. développement naturel. Une telle menace survient lorsque, au cours de l'expérience, les répondants peuvent se fatiguer, avoir faim, avoir soif, se désintéresser de l'étude.
4. Erreur instrumentale. Il s'agit de changements dans le test des instruments de mesure (questionnaires) ou des méthodes d'enregistrement des données.
5. Sélection et élimination. Ces menaces sont liées à la composition et aux caractéristiques des groupes participant à l'expérience. L'expérience implique généralement deux groupes: expérimental et contrôler. Le groupe témoin n'est pas manipulé. La menace de sélection survient lorsque les caractéristiques des deux groupes diffèrent avant le début de l'expérience. La menace d'abandon survient lorsque les caractéristiques des groupes diffèrent par des caractéristiques démographiques importantes, des attitudes, des comportements ; et par son niveau initial par rapport à la variable dépendante, ou par sa susceptibilité probable à l'influence de la variable indépendante.
Parlons maintenant de planifier expérience. D'abord sur plans quasi expérimentaux(expériences mensongères). Il existe différentes options pour de tels plans.
1. Planifiez avec un groupe et test final:
Groupe 1. Impact → Essais finaux. Inconvénients d'un tel plan : le chercheur est obligé de se fier à son propre jugement lors de l'interprétation des résultats, il n'y a pas de groupe témoin (menace d'influence de fond), il est impossible de contrôler certaines menaces (développement naturel, sélection et abandon).
2. Planifier avec un groupe, pré-posttest:
Groupe 1. Essais préliminaires → Impact → Essais finaux. Ce plan est souvent utilisé lors du test du prix d'un produit, de l'emballage du produit, de la réponse à la publicité). Faiblesses du plan : Il n'est pas tout à fait certain que les différences de niveaux pré-test et post-test soient dues à la campagne publicitaire.
Maintenant oh plans pour de vraies expériences. Ici, le groupe de contrôle est impliqué. De plus, les participants de ces groupes sont choisis au hasard. La sélection aléatoire permet de contrôler de nombreuses menaces explosives. Ces plans sont plus chers, mais fournissent plus d'informations. Les types.
1. Plan simulé avec pré-test et post-test.
Le plan a été élaboré pour contrôler les menaces de pré-mesure et d'interaction :
Groupe 1 (sélection aléatoire). Pré-test
Les menaces de pré-mesure et d'interaction sont éliminées car les pré-tests et les post-tests sont effectués sur des personnes différentes. Mais, il y a la possibilité d'autres menaces (influence de fond, développement naturel, erreur instrumentale, sélection).
2. Planifier avec les tests finaux et le groupe de contrôle. Ce plan diffère du précédent dans la façon dont l'effet de l'exposition (manipulation) est mesuré. Dans le plan précédent, le score est déterminé en comparant les résultats des tests préliminaires et finaux. Ici, l'évaluation est effectuée en comparant les résultats de deux mesures finales (dans des groupes différents) :
Groupe 1 (sélection aléatoire). Essais finaux
Groupe 2 (sélection aléatoire). Impact → Essais finaux.
3. Deux groupes - quatre dimensions : un plan avec pré-test et post-test et un groupe témoin:
Groupe 1 (sélection aléatoire). Pré-test → Impact → Post-test.
Groupe 2 (sélection aléatoire). Pré-test → Test final.
Ce plan est utilisé lorsqu'il est nécessaire d'obtenir une preuve directe de l'équivalence des groupes avant l'exposition expérimentale, ou lorsqu'il existe un doute sur le degré d'équivalence des groupes.
4. Quatre groupes - six dimensions : le plan de Salomon avec quatre groupes.
Le plan est le plus efficace, mais aussi le plus gourmand en ressources. L'efficacité est assurée par la capacité à maîtriser toutes les menaces :
Groupe 1 (sélection aléatoire). Pré-test → Impact → Post-test.
Groupe 2 (sélection aléatoire). Pré-test → Test final.
Groupe 3 (sélection aléatoire). Impact → Essais finaux.
Groupe 4 (sélection aléatoire). Essais finaux.
Annexe 2
Utilisation d'une expérience de modélisation en recherche marketing (E. Ivanova)
Dans une situation où vous devez comprendre les raisons du choix d'un produit particulier, les facteurs de motivation cachés qui affectent la perception d'une publicité ou d'un nouveau produit, trouvez les bons "points d'entrée" lors de l'élaboration de la stratégie de communication d'une entreprise, dont le but est de "gagner" le consommateur, de telles méthodes sont pratiquement indispensables. Seuls, ils permettent de révéler les motifs sous-jacents de comportements souvent non réalisés par les consommateurs eux-mêmes et de neutraliser le phénomène de « désirabilité sociale » (la tendance à donner des réponses « correctes » approuvées par la société aux questions d'un questionnaire traditionnel) .
L'une des méthodes psychologiques les plus efficaces est une expérience de modélisation - la reproduction sous la forme d'un jeu de rôle d'éléments individuels de la situation du marché: le choix de biens et de services par le consommateur, sa décision d'achat, la situation d'achat des marchandises, la perception de la publicité, etc. Les principaux avantages de la méthode sont la possibilité d'étudier le comportement des représentants de divers groupes sociaux dans des situations aussi proches que possible de la réalité, ainsi que de modéliser de nouvelles situations en fonction des spécificités de tâches de recherche.
L'expérience de modélisation est basée sur un jeu de rôle. Du point de vue des solutions d'études marketing, les ressources de jeux de rôles présentent un intérêt, qui élargissent et complètent considérablement les possibilités d'autres méthodes connexes utilisées dans les études marketing (par exemple, la méthode des groupes de discussion) : créer une situation aussi proche que possible aux conditions réelles du marché ; la capacité de voir des modèles de comportement que les gens ne peuvent pas décrire avec des mots ; la possibilité d'observation directe de la réaction des participants à l'expérience à certains événements ou arguments; la possibilité d'obtenir des informations plus complètes sur les motivations cachées du comportement des consommateurs ; la capacité d'identifier et de formuler (c'est-à-dire de faire prendre conscience) des arguments en faveur d'une stratégie comportementale particulière et d'évaluer le degré de leur impact sur les consommateurs ; capacités prédictives de l'expérience de modélisation, permettant de "prévoir" le comportement du consommateur.
Option numéro 1. "Conception". Il est utilisé dans une situation où il est nécessaire de développer une stratégie de campagne de communication ou une stratégie de positionnement d'image. Les participants au jeu de rôle comprennent des représentants du public cible pour lequel la campagne de communication est conçue (par exemple, s'il s'agit de développer une stratégie de positionnement d'image pour une compagnie d'assurance, alors les participants à l'expérience de modélisation sont des consommateurs de prestations d'assurance). Le nombre de participants au jeu de rôle est de 20 à 30 personnes. Tous les participants sont répartis en trois équipes : une équipe du jury et deux équipes de « designers ».
Les équipes de "designers" sont chargées d'élaborer une stratégie de campagne (l'idée créative principale, les messages clés, les actions RP, etc.). Ensuite, le jury évalue les options proposées pour les entreprises et le gagnant est récompensé. De ce fait, la méthode permet d'identifier les attentes d'une campagne de communication, de comprendre à quoi le consommateur fait attention en premier lieu lors du choix d'un type de produit ou de service particulier, de trouver les moyens les plus efficaces pour influencer le consommateur. Dans notre pratique, ce type d'expérience de modélisation a été utilisé pour développer une stratégie de positionnement d'image lors du lancement d'une nouvelle marque de chocolats dans le segment premium sur le marché. Deux versions de la stratégie ont été élaborées. L'expérience de modélisation a été utilisée comme un outil pour tester les deux options stratégiques pour l'efficacité comparative des messages clés qui déclenchent le comportement des consommateurs, ainsi que pour démontrer clairement au client leur impact sur le public cible.
Selon le scénario, deux équipes de développement stratégique ont présenté au jury, composé de représentants du public cible, leur propre concept d'une nouvelle marque et ses principaux attributs (valeurs de la marque, son nom, son logo et son slogan), ainsi que son positionnement clé idées (idées publicitaires principales, marque des personnages, etc.). Des représentants des publics cibles parmi les clients réguliers (qui effectuent un achat au moins une fois toutes les deux semaines) ont participé à l'expérimentation. Sur la base des résultats de l'analyse, des informations ont été obtenues sur les paramètres de choix des consommateurs suivants : Principales valeurs et besoins associés à l'utilisation de ce type de produit (chocolats du segment premium). Principaux critères d'évaluation de ce type de produit. Critères de sélection d'un nouveau produit sur le marché. Critères de maintien de la fidélité aux "anciennes" marques et/ou de leur abandon (canaux de flux clients). Les messages clés les plus efficaces pour une campagne publicitaire.
Option numéro 2. "Débat". Cette version de l'expérience de simulation est utilisée dans une situation où il est nécessaire de développer une stratégie concurrentielle, pour démontrer des avantages par rapport aux autres acteurs du marché. Tous les participants au jeu de rôle sont divisés en équipes adverses et un jury. Selon le scénario, une situation est simulée dans laquelle des équipes de rivaux sont obligées de prouver raisonnablement leur position lors du choix de l'un ou l'autre produit ou service (pourquoi est-ce que je préfère «ça?») Par exemple, des équipes d'adhérents de différentes marques de voitures , clients de diverses banques, partisans de diverses formes de loisirs, etc. Ensuite, les principaux paramètres de la situation sont définis (nécessité de présenter le produit sur le salon, de prouver votre point de vue dans une émission de télévision, etc.). Après que les représentants des équipes présentent les avantages d'un produit ou d'un service particulier, des débats commencent entre les équipes participantes. A l'issue du concours, le jury récompense l'équipe gagnante. Le jeu vous permet de comprendre les motivations sous-jacentes du comportement des consommateurs, d'identifier des critères cachés et latents pour choisir des biens et des services. Cette option peut être utilisée non seulement dans la recherche marketing, mais aussi pour évaluer les mécanismes des préférences politiques des électeurs, car elle permet d'identifier les ressorts cachés du choix électoral.
Cette version de l'expérience de modélisation a été utilisée par IMA-consulting pour repositionner la marque sur le marché des jus milieu de gamme. Il s'agissait d'identifier au cours de l'expérimentation les caractéristiques fortes et faibles de la marque du client, ainsi que deux marques en concurrence active avec elle ; déterminer les principales qualités qui déterminent le choix du produit sur le marché en question. Une situation a été simulée lorsque les participants des groupes devaient convaincre un groupe de "nouveaux" acheteurs de faire un choix en faveur de l'une des trois marques analysées dans l'expérimentation. Les groupes de participants ont été constitués parmi les consommateurs fidèles aux trois marques étudiées, ainsi que des consommateurs n'ayant pas de préférences stables pour le type de produit considéré.
V.V. Nikandrov souligne que la réalisation de l'objectif principal de l'expérience - la plus grande clarté possible dans la compréhension des liens entre les phénomènes de la vie mentale interne et leurs manifestations externes - est obtenue grâce aux principales caractéristiques suivantes de l'expérience :
1) l'initiative de l'expérimentateur dans la manifestation de faits psychologiques qui l'intéressent;
2) la possibilité de faire varier les conditions d'apparition et de développement des phénomènes mentaux ;
3) contrôle strict et fixation des conditions et du processus de leur apparition;
4) isolement de certains et accent mis sur d'autres facteurs qui déterminent les phénomènes étudiés, ce qui permet d'identifier les schémas de leur existence;
5) la possibilité de répéter les conditions de l'expérience pour la vérification multiple des données scientifiques obtenues et leur accumulation ;
6) variation des conditions pour les évaluations quantitatives des régularités révélées.
Ainsi, une expérience psychologique peut être définie comme une méthode dans laquelle le chercheur lui-même provoque des phénomènes qui l'intéressent et modifie les conditions de leur apparition afin d'établir les causes de ces phénomènes et les schémas de leur développement. De plus, les faits scientifiques obtenus peuvent être reproduits à plusieurs reprises grâce à la contrôlabilité et au contrôle strict des conditions, ce qui permet de les vérifier, ainsi qu'à l'accumulation de données quantitatives, sur la base desquelles on peut juger de la typicité ou du caractère aléatoire. des phénomènes étudiés.
4.2. Types d'expérience psychologique
Les expériences sont de plusieurs types. En fonction de la mode d'organisation distinguer les expériences de laboratoire, naturelles et de terrain. Laboratoire L'expérience est réalisée dans des conditions particulières. Le chercheur influence délibérément et délibérément l'objet d'étude afin de changer son état. L'avantage d'une expérience en laboratoire peut être considéré comme un contrôle strict de toutes les conditions, ainsi que l'utilisation d'un équipement spécial pour la mesure. L'inconvénient d'une expérience de laboratoire est la difficulté de transférer les données obtenues dans des conditions réelles. Le sujet d'une expérience de laboratoire est toujours conscient de sa participation à celle-ci, ce qui peut provoquer des distorsions de motivation.
Naturel L'expérience est réalisée en conditions réelles. Son avantage réside dans le fait que l'étude de l'objet est réalisée dans le contexte de la vie quotidienne, de sorte que les données obtenues sont facilement transposables à la réalité. Les sujets ne sont pas toujours informés de leur participation à l'expérience, ils ne donnent donc pas de distorsions motivationnelles. Inconvénients - incapacité à contrôler toutes les conditions, interférences et distorsions imprévues.
Champ L'expérience est réalisée selon le schéma naturel. Dans ce cas, il est possible d'utiliser un équipement portable, ce qui permet d'enregistrer plus précisément les données reçues. Les sujets sont informés de leur participation à l'expérience, mais l'environnement familier réduit le niveau de distorsions motivationnelles.
En fonction de la objectifs de recherche Il existe des expériences de recherche, pilotes et de confirmation. Chercher l'expérience vise à trouver une relation de cause à effet entre les phénomènes. Il est effectué au stade initial de l'étude, vous permet de formuler une hypothèse, d'identifier les variables indépendantes, dépendantes et secondaires (voir 4.4) et de déterminer comment les contrôler.
Voltige Une expérience est une expérience d'essai, la première d'une série. Elle est réalisée sur un petit échantillon, sans contrôle strict des variables. L'expérience pilote permet d'éliminer les erreurs grossières dans la formulation de l'hypothèse, de préciser le but et de clarifier la méthodologie de conduite de l'expérience.
Confirmation l'expérience vise à établir le type de relation fonctionnelle et à clarifier les relations quantitatives entre les variables. Elle est réalisée au stade final de l'étude.
En fonction de la nature de l'influence sur le sujet attribuent des expériences de vérification, de formation et de contrôle. indiquant L'expérience consiste à mesurer l'état d'un objet (un sujet ou un groupe de sujets) avant de l'influencer activement, à diagnostiquer l'état initial et à établir des relations de cause à effet entre des phénomènes. objectif formatif L'expérience est l'utilisation de méthodes de développement actif ou de formation de toute propriété chez les sujets. Contrôler Une expérience est une mesure répétée de l'état d'un objet (un sujet ou un groupe de sujets) et une comparaison avec l'état avant le début de l'expérience formative, ainsi qu'avec l'état dans lequel se trouve le groupe témoin, qui n'a pas reçu d'exposition expérimentale.
Par opportunités d'influence expérimentateur, la variable indépendante est affectée à l'expérience provoquée et à l'expérience à laquelle elles se réfèrent. provoqué Une expérience est une expérience dans laquelle l'expérimentateur lui-même modifie la variable indépendante, tandis que les résultats observés par l'expérimentateur (types de réactions du sujet) sont considérés comme provoqués. P. Fress appelle ce type d'expérience « classique ». Expérience, auquel il est fait référence est une expérience dans laquelle les changements de la variable indépendante sont effectués sans l'intervention de l'expérimentateur. Ce type d'expérience psychologique est utilisé lorsque des variables indépendantes ont un impact sur le sujet, qui est significativement prolongé dans le temps (par exemple, le système éducatif, etc.). Si l'impact sur le sujet peut provoquer une grave perturbation physiologique ou psychologique négative, une telle expérience ne peut pas être réalisée. Cependant, il existe des cas où un impact négatif (par exemple, une lésion cérébrale) se produit en réalité. Par la suite, de tels cas peuvent être généralisés et étudiés.
4.3. Structure d'une expérience psychologique
Les principales composantes de toute expérience sont :
1) le sujet (le sujet ou le groupe à l'étude);
2) expérimentateur (chercheur);
3) stimulation (méthode d'influence sur le sujet choisie par l'expérimentateur) ;
4) la réponse du sujet à la stimulation (sa réaction mentale) ;
5) conditions de l'expérience (en plus de la stimulation de l'impact, qui peut affecter les réactions du sujet).
La réponse du sujet est une réaction externe, par laquelle on peut juger des processus qui se déroulent dans son espace subjectif intérieur. Ces processus eux-mêmes sont le résultat de la stimulation et des conditions de l'expérience agissant sur lui.
Si la réponse (réaction) du sujet est désignée par le symbole R, et les effets de la situation expérimentale sur lui (en tant que combinaison d'effets de stimulation et de conditions expérimentales) - par le symbole S, alors leur rapport peut être exprimé par la formule R = =f (S). Autrement dit, la réaction est fonction de la situation. Mais cette formule ne tient pas compte du rôle actif du psychisme, de la personnalité d'une personne. (P). En réalité, la réaction d'une personne à une situation est toujours médiatisée par la psyché, la personnalité. Ainsi, la relation entre les principaux éléments de l'expérience peut être fixée par la formule suivante : R = F(R, S).
P. Fress et J. Piaget, selon les objectifs de l'étude, distinguent trois types classiques de relations entre ces trois composantes de l'expérience : 1) les relations fonctionnelles ; 2) relations structurelles ; 3) relations différentielles.
relation fonctionnelle caractérisée par la variabilité des réponses (R) du sujet (P) avec des changements qualitatifs ou quantitatifs systématiques de la situation (S). Graphiquement, ces relations peuvent être représentées par le schéma suivant (Fig. 2).
Exemples de relations fonctionnelles identifiées dans les expériences : changer les sentiments (R) en fonction de l'intensité de l'impact sur les sens (S); capacité de stockage (R) sur le nombre de répétitions (S) ; intensité de la réponse émotionnelle (R) sur l'action de divers facteurs émotionnels (S); développement de processus d'adaptation (R)à l'heure (S) etc.
Relations structurelles révélé par un système de réponses (R1, R2, Rn) à diverses situations (Sv S2, Sn). Les relations entre les réponses individuelles sont structurées en un système qui reflète la structure de la personnalité (P). Schématiquement, cela ressemble à ceci (Fig. 3).
Exemples de relations structurelles : un système de réactions émotionnelles (Rp R2, Rn) à l'action de stresseurs (Sv S2, Sn); efficacité de la solution (R1, R2, Rn) diverses tâches intellectuelles (S1, S2, sn) etc.
Relations différentielles révélé par l'analyse des réactions (R1, R2, Rn) de différents sujets (P1, P2, pn) pour la même situation (S). Le schéma de ces relations est le suivant (Fig. 4).
Exemples de relations différentielles : différence dans la vitesse de réaction de différentes personnes, différences nationales dans la manifestation expressive des émotions, etc.
4.4. Variables expérimentales et comment les contrôler
Pour clarifier le rapport de tous les facteurs inclus dans l'expérience, le concept de "variable" est introduit. Il existe trois types de variables : indépendantes, dépendantes et additionnelles.
Variables indépendantes. Le facteur modifié par l'expérimentateur lui-même est appelé variable indépendante(NP).
Les conditions dans lesquelles s'exerce l'activité du sujet, les caractéristiques des tâches dont l'exécution est exigée du sujet, les caractéristiques du sujet lui-même (âge, sexe et autres différences entre les sujets, états émotionnels et autres propriétés de le sujet ou interagissant avec lui) peuvent agir comme NP dans l'expérience. Par conséquent, il est d'usage de distinguer les éléments suivants les types NP : situationnel, instructif et personnel.
situationnel Les NP ne sont le plus souvent pas incluses dans la structure de la tâche expérimentale réalisée par le sujet. Néanmoins, ils ont un impact direct sur son activité et peuvent être modifiés par l'expérimentateur. Les NP situationnelles comprennent divers paramètres physiques, tels que l'éclairage, la température, le niveau de bruit, ainsi que la taille de la pièce, l'ameublement, l'emplacement de l'équipement, etc. Les paramètres socio-psychologiques des NP situationnelles peuvent inclure la réalisation d'une tâche expérimentale en isolement, en présence d'un expérimentateur, d'un observateur externe ou d'un groupe de personnes. V.N. Druzhinin souligne les caractéristiques de communication et d'interaction entre le sujet et l'expérimentateur comme un type particulier de NP situationnelle. Une grande attention est portée à cet aspect. En psychologie expérimentale, il existe une direction distincte, appelée "psychologie de l'expérience psychologique".
Instruction Les NP sont directement liées à la tâche expérimentale, à ses caractéristiques qualitatives et quantitatives, ainsi qu'aux modalités de sa mise en œuvre. Le NP instructif peut être manipulé plus ou moins librement par l'expérimentateur. Il peut varier le matériel de la tâche (par exemple, numérique, verbal ou figuratif), le type de réponse du sujet (par exemple, verbal ou non verbal), l'échelle d'évaluation, etc. De grandes opportunités résident dans la méthode d'instruire les sujets, de les informer sur le but de la tâche expérimentale. L'expérimentateur peut modifier les moyens qui sont offerts au sujet pour accomplir la tâche, mettre des obstacles devant lui, utiliser un système de récompenses et de punitions au cours de l'accomplissement de la tâche, etc.
Personnel Les NP sont des caractéristiques contrôlées du sujet. Habituellement, ces caractéristiques sont les états du participant à l'expérience, que le chercheur peut modifier, par exemple, divers états émotionnels ou états de fatigue de performance.
Chaque sujet participant à l'expérience possède de nombreuses caractéristiques physiques, biologiques, psychologiques, socio-psychologiques et sociales uniques que l'expérimentateur ne peut pas contrôler. Dans certains cas, ces caractéristiques non contrôlées doivent être considérées comme des variables supplémentaires et des méthodes de contrôle doivent leur être appliquées, ce qui sera discuté ci-dessous. Cependant, dans la recherche en psychologie différentielle, lors de l'utilisation de plans factoriels, des variables personnelles non contrôlées peuvent agir comme l'une des variables indépendantes (pour plus de détails sur les plans factoriels, voir 4.7).
Les chercheurs distinguent également différents sortes variables indépendantes. En fonction de la échelle de présentation les NP qualitatives et quantitatives peuvent être distinguées. qualité Les NP correspondent à différentes gradations d'échelles de dénomination. Par exemple, les états émotionnels du sujet peuvent être représentés par des états de joie, de colère, de peur, de surprise, etc. Les manières d'effectuer des tâches peuvent inclure la présence ou l'absence d'incitations au sujet. quantitatif NP correspond à des échelles de rang, de proportionnalité ou d'intervalle. Par exemple, le temps alloué pour terminer la tâche, le nombre de tâches, le montant de la rémunération basée sur les résultats de la résolution de problèmes peuvent être utilisés comme NP quantitatif.
En fonction de la nombre de niveaux de manifestation les variables indépendantes distinguent les NP à deux niveaux et à plusieurs niveaux. À deux niveaux Les NP ont deux niveaux de manifestation, multiniveau- trois niveaux ou plus. En fonction du nombre de niveaux de manifestation de NP, des plans expérimentaux de complexité variable sont construits.
variables dépendantes. Un facteur dont le changement est une conséquence d'un changement de la variable indépendante est appelé variable dépendante(ZP). La variable dépendante est la composante de la réponse du sujet qui intéresse directement le chercheur. Les réactions physiologiques, émotionnelles, comportementales et autres caractéristiques psychologiques qui peuvent être enregistrées au cours d'expériences psychologiques peuvent agir comme RFP.
En fonction de la la manière dont les changements peuvent être enregistrés, allouer ZP :
S observé directement;
S nécessitant un équipement physique pour la mesure ;
S nécessitant une dimension psychologique.
Pour ZP, directement observable, comprennent des manifestations comportementales verbales et non verbales qui peuvent être évaluées clairement et sans ambiguïté par un observateur externe, par exemple, le refus d'une activité, les pleurs, une certaine déclaration du sujet, etc. équipement physique pour l'inscription, comprennent les réactions physiologiques (pouls, tension artérielle, etc.) et psychophysiologiques (temps de réaction, temps de latence, durée, rapidité des actions, etc.). Aux appels d'offres nécessitant dimension psychologique, inclure des caractéristiques telles que le niveau de revendications, le niveau de développement ou de formation de certaines qualités, des formes de comportement, etc. Pour la mesure psychologique des indicateurs, des procédures standardisées peuvent être utilisées - tests, questionnaires, etc. Certains paramètres comportementaux peuvent être mesurés , c'est-à-dire reconnus sans ambiguïté et interprétés uniquement par des observateurs ou des experts spécialement formés.
En fonction de la le nombre de paramètres inclus dans la variable dépendante, on distingue les RFP unidimensionnels, multidimensionnels et fondamentaux. unidimensionnel Le RFP est représenté par le seul paramètre dont les changements sont étudiés dans l'expérience. Un exemple de RFP unidimensionnel est la vitesse d'une réaction sensorimotrice. Multidimensionnel ZP est représenté par un ensemble de paramètres. Par exemple, la pleine conscience peut être mesurée par la quantité de matériel visionné, le nombre de distractions, le nombre de réponses correctes et incorrectes, etc. Chaque paramètre peut être enregistré indépendamment. Fondamental ZP est une variable de nature complexe, dont les paramètres ont certaines relations connues les uns avec les autres. Dans ce cas, certains paramètres agissent comme des arguments et la variable dépendante elle-même agit comme une fonction. Par exemple, la mesure fondamentale du niveau d'agressivité peut être considérée en fonction de ses manifestations individuelles (faciales, verbales, physiques, etc.).
La variable dépendante doit avoir une caractéristique de base telle que la sensibilité. sensibilité ZP est sa sensibilité à un changement du niveau de la variable indépendante. Si la variable dépendante ne change pas lorsque la variable indépendante change, alors cette dernière est non positive et cela n'a aucun sens de mener une expérience dans ce cas. Il existe deux variantes connues de la manifestation de l'insensibilité du RFP : « l'effet plafond » et « l'effet plancher ». L'"effet plafond" s'observe, par exemple, dans le cas où la tâche présentée est si simple qu'elle est réalisée par tous les sujets, quel que soit leur âge. L'« effet de genre », en revanche, se produit lorsque la tâche est si difficile qu'aucun des sujets ne peut y faire face.
Il existe deux manières principales de fixer les changements de PA dans une expérience psychologique : immédiate et différée. Direct la méthode est utilisée, par exemple, dans des expériences sur la mémorisation à court terme. L'expérimentateur, immédiatement après avoir répété une série de stimuli, fixe leur nombre reproduit par le sujet. La méthode différée est utilisée lorsque impact et l'effet est une certaine période de temps (par exemple, lors de la détermination de l'influence du nombre de mots étrangers mémorisés sur le succès de la traduction du texte).
Variables supplémentaires(DP) est une stimulation concomitante du sujet qui affecte sa réponse. L'ensemble de DP se compose, en règle générale, de deux groupes: les conditions externes de l'expérience et les facteurs internes. En conséquence, ils sont généralement appelés DP externes et internes. À externe Les DP comprennent l'environnement physique de l'expérience (éclairement, température, fond sonore, caractéristiques spatiales de la pièce), les paramètres des appareils et équipements (conception des instruments de mesure, bruit de fonctionnement, etc.), les paramètres temporels de l'expérience (heure de début, durée, etc.), personnalité de l'expérimentateur. À interne Les DP comprennent l'humeur et la motivation des sujets, leur attitude envers l'expérimentateur et les expériences, leurs attitudes psychologiques, leurs inclinations, leurs connaissances, leurs compétences, leurs compétences et leur expérience dans ce type d'activité, le niveau de fatigue, le bien-être, etc.
Idéalement, le chercheur cherche à réduire toutes les variables supplémentaires à néant, ou du moins au minimum, afin de mettre en évidence la relation « pure » entre les variables indépendantes et dépendantes. Il existe plusieurs manières principales de contrôler l'influence de la DP externe : 1) élimination des influences externes ; 2) constance des conditions ; 3) équilibrage ; 4) contrepoids.
Élimination des influences externes représente la méthode de contrôle la plus radicale. Elle consiste en l'exclusion complète de l'environnement externe de tout PDD externe. Des conditions sont créées en laboratoire qui isolent le sujet de test des sons, de la lumière, des effets de vibration, etc. L'exemple le plus frappant est l'expérience de privation sensorielle menée sur des volontaires dans une chambre spéciale qui exclut complètement tout stimulus de l'environnement extérieur. Il convient de noter qu'il est pratiquement impossible d'éliminer les effets de DP, et ce n'est pas toujours nécessaire, car les résultats obtenus dans les conditions d'élimination des influences externes peuvent difficilement être transférés à la réalité.
La prochaine façon de contrôler est de créer conditions constantes. L'essence de cette méthode est de rendre les effets de DP constants et identiques pour tous les sujets tout au long de l'expérience. En particulier, le chercheur s'efforce de rendre constantes les conditions spatio-temporelles de l'expérience, la technique de conduite, l'équipement, la présentation des instructions, etc. Avec une application prudente de cette méthode de contrôle, de grosses erreurs peuvent être évitées, mais le problème du transfert des résultats de l'expérience dans des conditions très différentes des conditions expérimentales reste problématique.
Dans les cas où il n'est pas possible de créer et de maintenir des conditions constantes tout au long de l'expérience, recourir à la méthode équilibrage. Cette méthode est utilisée, par exemple, dans une situation où le DP externe ne peut pas être identifié. Dans ce cas, l'équilibrage consistera à utiliser le groupe témoin. L'étude des groupes contrôle et expérimental est réalisée dans les mêmes conditions, à la seule différence que dans le groupe contrôle il n'y a pas d'effet de la variable indépendante. Ainsi, la variation de la variable dépendante dans le groupe témoin est due uniquement aux DP externes, alors que dans le groupe expérimental elle est due à l'action combinée de variables externes supplémentaires et indépendantes.
Si le DP externe est connu, alors l'équilibrage consiste en l'effet de chacune de ses valeurs en combinaison avec chaque niveau de la variable indépendante. En particulier, un DP externe tel que le sexe de l'expérimentateur, en combinaison avec la variable indépendante (sexe du sujet), conduira à la création de quatre séries expérimentales :
1) expérimentateur masculin - sujets masculins ;
2) expérimentateur masculin - sujets féminins ;
3) expérimentatrice - sujets masculins ;
4) expérimentatrice - sujets féminins.
Dans des expériences plus complexes, l'équilibrage de plusieurs variables peut être appliqué simultanément.
contrebalancer comme moyen de contrôle du DP externe est pratiqué le plus souvent lorsque l'expérience comporte plusieurs séries. Le sujet se retrouve séquentiellement dans différentes conditions, cependant, les conditions précédentes peuvent modifier l'effet des conditions suivantes. Pour éliminer « l'effet de séquence » qui survient dans ce cas, les conditions expérimentales sont présentées à différents groupes de sujets dans un ordre différent. Par exemple, dans la première série de l'expérience, le premier groupe est présenté avec la solution des problèmes intellectuels du plus simple au plus complexe, et le second - du plus complexe au plus simple. Dans la deuxième série, au contraire, le premier groupe est présenté avec la solution des problèmes intellectuels du plus complexe au plus simple, et le second - du plus simple au plus complexe. Le contrebalancement est utilisé dans les cas où il est possible de mener plusieurs séries d'expériences, mais il faut garder à l'esprit qu'un grand nombre de tentatives entraîne de la fatigue pour les sujets.
Les DP internes, comme mentionné ci-dessus, sont des facteurs qui résident dans la personnalité du sujet. Ils ont un impact très important sur les résultats de l'expérimentation, leur impact est assez difficile à contrôler et à prendre en compte. Parmi les DP internes peuvent être identifiés permanent et inconstant. Permanent les DP internes ne changent pas de manière significative au cours de l'expérience. Si l'expérience est menée avec un sujet, son sexe, son âge et sa nationalité seront des DP internes constants. Ce groupe de facteurs peut également inclure le tempérament, le caractère, les capacités, les inclinations du sujet, ses intérêts, ses opinions, ses croyances et d'autres éléments de l'orientation générale de la personnalité. Dans le cas d'une expérience avec un groupe de sujets, ces facteurs acquièrent le caractère de DP internes non permanents, puis, pour niveler leur influence, ils recourent à des méthodes spéciales de formation de groupes expérimentaux (voir 4.6).
À inconstant le DP interne comprend les caractéristiques psychologiques et physiologiques du sujet, qui peuvent soit changer de manière significative au cours de l'expérience, soit être mises à jour (ou disparaître) selon les buts, les objectifs, le type, la forme d'organisation de l'expérience. Le premier groupe de ces facteurs comprend les états physiologiques et mentaux, la fatigue, la dépendance, l'acquisition d'expérience et de compétences dans le processus d'exécution d'une tâche expérimentale. L'autre groupe comprend l'attitude envers cette expérience et cette étude, le niveau de motivation pour cette activité expérimentale, l'attitude du sujet envers l'expérimentateur et son rôle en tant que sujet de test, etc.
Pour égaliser l'effet de ces variables sur les réponses dans différents échantillons, il existe un certain nombre de méthodes qui ont été utilisées avec succès dans la pratique expérimentale.
Pour éliminer le soi-disant effet de série, qui est basé sur l'accoutumance, un ordre spécial de présentation des stimuli est utilisé. Cette procédure est appelée "ordre alterné équilibré", lorsque des stimuli de différentes catégories sont présentés symétriquement par rapport au centre de la rangée de stimuli. Le schéma d'une telle procédure ressemble à ceci: A B B A, où MAIS et À– des incitations de différentes catégories.
Pour empêcher l'influence sur la réponse du sujet anxiété ou inexpérience, réalisation d'essais ou d'expériences préliminaires. Leurs totaux ne sont pas pris en compte lors du traitement des données.
Pour éviter la variabilité des réponses due à accumulation d'expérience et de compétences au cours de l'expérience, le sujet se voit proposer la soi-disant "pratique exhaustive". À la suite de cette pratique, le sujet développe des compétences stables avant le début de l'expérience proprement dite et, lors d'expériences ultérieures, les indicateurs du sujet ne dépendent pas directement du facteur d'accumulation d'expérience et de compétences.
Dans les cas où il est nécessaire de minimiser l'influence sur la réponse du sujet fatigue, recourir à la "méthode de la rotation". Son essence réside dans le fait que chaque sous-groupe de sujets est présenté avec une certaine combinaison de stimuli. La totalité de ces combinaisons épuise complètement l'ensemble des options possibles. Par exemple, avec trois types de stimuli (A, B, C), chacun d'eux est présenté à la première, deuxième et troisième place dans la présentation aux sujets. Ainsi, les stimuli sont présentés au premier sous-groupe dans l'ordre ABC, le deuxième - AVB, le troisième - BAV, le quatrième - BVA, le cinquième - VAB, le sixième - VBA.
Les méthodes ci-dessus d'ajustement procédural du DP interne non constant sont applicables à la fois pour les expériences individuelles et de groupe.
L'ensemble et la motivation des sujets en tant que DP internes non permanents doivent être maintenus au même niveau pendant toute l'expérience. Installation comment la disposition à percevoir un stimulus et à y répondre d'une certaine manière est créée par l'instruction que l'expérimentateur donne au sujet. Pour que l'installation soit exactement ce qui est requis pour la tâche de l'étude, l'instruction doit être disponible pour les sujets et adaptée aux tâches de l'expérience. L'absence d'ambiguïté et la facilité de compréhension de l'instruction sont obtenues par sa clarté et sa simplicité. Pour éviter toute variabilité dans la présentation, il est recommandé de lire les instructions textuellement ou de les donner par écrit. Le maintien de l'ensemble initial est contrôlé par l'expérimentateur par une observation constante du sujet et corrigé en rappelant, si nécessaire, les consignes appropriées de la consigne.
Motivation Le sujet de test est considéré principalement comme un intérêt pour l'expérience. Si l'intérêt est absent ou faible, alors il est difficile de compter sur la complétude de la réalisation par le sujet des tâches prévues dans l'expérience et sur la fiabilité de ses réponses. Un intérêt trop élevé, la "remotivation", se heurte également à l'insuffisance des réponses du sujet. Ainsi, pour obtenir un niveau de motivation initialement acceptable, l'expérimentateur doit aborder sérieusement la formation du contingent de sujets et la sélection des facteurs stimulant leur motivation. La compétitivité, les différents types de rémunération, l'intérêt pour sa performance, l'intérêt professionnel, etc. peuvent constituer de tels facteurs.
États psychophysiologiques il est recommandé non seulement de maintenir les sujets au même niveau, mais aussi d'optimiser ce niveau, c'est-à-dire que les sujets doivent être dans un état « normal ». Vous devez vous assurer qu'avant l'expérience, le sujet n'a pas eu d'expériences super significatives pour lui, qu'il a suffisamment de temps pour participer à l'expérience, qu'il n'a pas faim, etc. Pendant l'expérience, le sujet ne doit pas être inutilement excité ou supprimée. Si ces conditions ne peuvent pas être remplies, il est préférable de reporter l'expérience.
À partir des caractéristiques considérées des variables et des méthodes de leur contrôle, la nécessité d'une préparation minutieuse de l'expérience lors de sa planification devient claire. Dans des conditions réelles d'expérimentation, il est impossible d'obtenir un contrôle à 100% de toutes les variables, cependant, diverses expériences psychologiques diffèrent considérablement les unes des autres dans le degré de contrôle des variables. La section suivante est consacrée à la question de l'évaluation de la qualité d'une expérience.
4.5. Validité et fiabilité de l'expérience
Pour la conception et l'évaluation des procédures expérimentales, les concepts suivants sont utilisés : une expérience idéale, une expérience de pleine conformité et une expérience infinie.
L'expérience parfaite est une expérience organisée de telle manière que l'expérimentateur ne modifie que la variable indépendante, la variable dépendante est contrôlée et toutes les autres conditions de l'expérience restent inchangées. Une expérience idéale suppose l'équivalence de tous les sujets, l'invariance de leurs caractéristiques dans le temps, l'absence de temps elle-même. Il ne peut jamais être mis en œuvre dans la réalité, car dans la vie non seulement les paramètres d'intérêt pour le chercheur changent, mais également un certain nombre d'autres conditions.
La correspondance d'une expérience réelle à une expérience idéale s'exprime par une caractéristique telle que validité interne. La validité interne indique la fiabilité des résultats fournis par une expérience réelle par rapport à une expérience idéale. Plus les variables dépendantes sont affectées par des conditions non contrôlées par le chercheur, plus la validité interne de l'expérience est faible, donc plus la probabilité que les faits trouvés dans l'expérience soient des artefacts est grande. Une validité interne élevée est la marque d'une expérience bien menée.
D. Campbell identifie les facteurs suivants qui menacent la validité interne de l'expérience : facteur de fond, facteur de développement naturel, facteur de test, erreur de mesure, régression statistique, sélection non aléatoire, dépistage. S'ils ne sont pas contrôlés, ils entraînent l'apparition des effets correspondants.
Facteur Contexte(histoires) comprend des événements qui se produisent entre la pré-mesure et la mesure finale et peuvent entraîner des changements dans la variable dépendante ainsi que l'influence de la variable indépendante. Facteur développement naturel en raison du fait que des changements dans le niveau de la variable dépendante peuvent survenir en relation avec le développement naturel des participants à l'expérience (grandir, augmenter la fatigue, etc.). Facteur essai réside dans l'influence des mesures préliminaires sur les résultats des mesures ultérieures. Facteur erreurs de mesure associés à des imprécisions ou à des modifications de la procédure ou de la méthode de mesure de l'effet expérimental. Facteur régression statistique se manifeste dans le cas où des sujets présentant des indicateurs extrêmes de toute évaluation ont été sélectionnés pour participer à l'expérience. Facteur sélection non aléatoire en conséquence, cela se produit dans les cas où, lors de la constitution de l'échantillon, la sélection des participants a été effectuée de manière non aléatoire. Facteur tamisage se manifeste dans le cas où les sujets sortent inégalement des groupes contrôle et expérimental.
L'expérimentateur doit prendre en compte et, si possible, limiter l'influence des facteurs qui menacent la validité interne de l'expérience.
Test de correspondance complète est une étude expérimentale dans laquelle toutes les conditions et leurs changements correspondent à la réalité. L'approximation d'une expérience réelle à une expérience de pleine conformité est exprimée en termes de validité externe. Le degré de transférabilité des résultats de l'expérience à la réalité dépend du niveau de validité externe. La validité externe, selon la définition de R. Gottsdanker, affecte la fiabilité des conclusions, qui sont données par les résultats d'une expérience réelle par rapport à une expérience de pleine conformité. Pour atteindre une validité externe élevée, il est nécessaire que les niveaux des variables supplémentaires dans l'expérience correspondent à leurs niveaux dans la réalité. Une expérience qui manque de validité externe est considérée comme invalide.
Les facteurs qui menacent la validité externe comprennent les suivants :
Effet réactif (consiste en une diminution ou une augmentation de la sensibilité des sujets à l'influence expérimentale due à des mesures antérieures) ;
L'effet de l'interaction de la sélection et de l'influence (consiste dans le fait que l'influence expérimentale ne sera significative que pour les participants à cette expérience) ;
Facteur des conditions expérimentales (peut conduire au fait que l'effet expérimental ne peut être observé que dans ces conditions spécialement organisées);
Facteur d'interférence des influences (apparaît lorsqu'un groupe de sujets est présenté avec une séquence d'influences mutuellement exclusives).
Le souci de la validité externe des expériences est particulièrement manifesté par les chercheurs travaillant dans les domaines appliqués de la psychologie - clinique, pédagogique, organisationnelle, car dans le cas d'une étude invalide, ses résultats ne donneront rien lorsqu'ils seront transférés dans des conditions réelles.
Expérience sans fin implique un nombre illimité d'expériences, d'échantillons pour obtenir des résultats de plus en plus précis. Une augmentation du nombre d'échantillons dans une expérience avec un sujet entraîne une augmentation fiabilité résultats d'expériences. Dans les expériences avec un groupe de sujets, une augmentation de la fiabilité se produit avec une augmentation du nombre de sujets. Cependant, l'essence de l'expérience réside précisément dans le fait que, sur la base d'un nombre limité d'échantillons ou avec l'aide d'un groupe limité de sujets, d'identifier des relations causales entre des phénomènes. Par conséquent, une expérience sans fin est non seulement impossible, mais aussi dénuée de sens. Pour obtenir une grande fiabilité de l'expérience, le nombre d'échantillons ou le nombre de sujets doit correspondre à la variabilité du phénomène étudié.
Il convient de noter qu'avec une augmentation du nombre de sujets, la validité externe de l'expérience augmente également, puisque ses résultats peuvent être transférés à une population plus large. Pour mener des expériences avec un groupe de sujets, il est nécessaire de considérer la question des échantillons expérimentaux.
4.6. Échantillons expérimentaux
Comme mentionné ci-dessus, l'expérience peut être réalisée soit avec un sujet, soit avec un groupe de sujets. Une expérience avec un sujet n'est réalisée que dans certaines situations spécifiques. Premièrement, ce sont des situations où les différences individuelles des sujets peuvent être négligées, c'est-à-dire que n'importe quelle personne peut être le sujet (si l'expérience étudie ses caractéristiques, contrairement, par exemple, à un animal). Dans d'autres situations, au contraire, le sujet est un objet unique (un brillant joueur d'échecs, un musicien, un artiste, etc.). Il existe également des situations où le sujet doit avoir une compétence particulière à la suite d'une formation ou d'une expérience de vie extraordinaire (seul survivant d'un accident d'avion, etc.). Un sujet de test est également limité dans les cas où la répétition de cette expérience avec la participation d'autres sujets est impossible. Pour les expériences avec un sujet, des plans expérimentaux spéciaux ont été élaborés (pour plus de détails, voir 4.7).
Le plus souvent, les expériences sont menées avec un groupe de sujets. Dans ces cas, l'échantillon de sujets doit être un modèle population générale, auquel les résultats de l'étude seront ensuite étendus. Dans un premier temps, le chercheur résout le problème de la taille de l'échantillon expérimental. Selon le but de l'étude et la possibilité de l'expérimentateur, cela peut aller de plusieurs sujets à plusieurs milliers de personnes. Le nombre de sujets dans un groupe séparé (expérimental ou contrôle) varie de 1 à 100 personnes. Pour appliquer les méthodes de traitement statistique, il est recommandé que le nombre de sujets dans les groupes comparés soit d'au moins 30 à 35 personnes. De plus, il est conseillé d'augmenter le nombre de sujets d'au moins 5 à 10% du nombre requis, car certains d'entre eux ou leurs résultats seront «rejetés» au cours de l'expérience.
Pour constituer un échantillon de sujets, plusieurs critères doivent être pris en compte.
1. Informatif. Elle réside dans le fait que la sélection d'un groupe de sujets doit correspondre au sujet et à l'hypothèse de l'étude. (Par exemple, il est inutile de recruter des enfants de deux ans dans un groupe de sujets de test pour déterminer le niveau de mémorisation arbitraire.) Il est souhaitable de créer des idées idéales sur l'objet de la recherche expérimentale et, lors de la formation d'un groupe de sujets de test, s'écartent le moins possible des caractéristiques du groupe expérimental idéal.
2. Critère d'équivalence des matières. Lors de la formation d'un groupe de sujets, il convient de prendre en compte toutes les caractéristiques significatives de l'objet d'étude, dont les différences de gravité peuvent affecter de manière significative la variable dépendante.
3. Critère de représentativité. Le groupe de personnes participant à l'expérimentation doit représenter l'ensemble de la population générale à laquelle s'appliqueront les résultats de l'expérimentation. La taille de l'échantillon expérimental est déterminée par le type de mesures statistiques et la précision (fiabilité) choisie pour accepter ou rejeter l'hypothèse expérimentale.
Envisagez des stratégies pour sélectionner des sujets dans une population.
Stratégie aléatoire est que chaque membre de la population générale a une chance égale d'être inclus dans l'échantillon expérimental. Pour ce faire, chaque individu se voit attribuer un numéro, puis un échantillon expérimental est constitué à l'aide d'une table de nombres aléatoires. Cette procédure est difficile à mettre en œuvre, car chaque représentant de la population d'intérêt pour le chercheur doit être pris en compte. De plus, la stratégie aléatoire donne de bons résultats lors de la constitution d'un grand échantillon expérimental.
Sélection stratométrique est utilisé dans le cas où l'échantillon expérimental doit nécessairement comprendre des sujets présentant un certain ensemble de caractéristiques (sexe, âge, niveau d'études, etc.). L'échantillon est constitué de manière à ce que les sujets de chaque strate (couche) avec les caractéristiques données y soient également représentés.
Sélection aléatoire stratométrique combine les deux stratégies précédentes. Les représentants de chaque strate reçoivent des numéros et un échantillon expérimental est formé au hasard à partir d'eux. Cette stratégie est efficace lors de la sélection d'un petit échantillon expérimental.
Modélisation représentative est utilisé dans le cas où le chercheur parvient à créer un modèle d'un objet idéal de recherche expérimentale. Les caractéristiques d'un échantillon expérimental réel doivent s'écarter le moins possible des caractéristiques d'un échantillon expérimental idéal. Si le chercheur ne connaît pas toutes les caractéristiques du modèle idéal de recherche expérimentale, alors la stratégie est appliquée modélisation approximative. Plus l'ensemble de critères décrivant la population à laquelle les conclusions de l'expérience sont censées être étendues est précis, plus sa validité externe est élevée.
Parfois, comme échantillon expérimental, de vrais groupes, en même temps, soit des volontaires participent à l'expérience, soit tous les sujets sont impliqués involontairement. Dans les deux cas, la validité externe et interne est violée.
Après la constitution de l'échantillon expérimental, l'expérimentateur établit un plan de recherche. Assez souvent, l'expérience est réalisée avec plusieurs groupes, expérimentaux et témoins, qui sont placés dans des conditions différentes. Les groupes expérimental et témoin doivent être équivalents au début de l'exposition expérimentale.
La procédure de sélection des groupes et sujets équivalents est appelée randomisation. Selon un certain nombre d'auteurs, l'équivalence des groupes peut être obtenue en sélection par paires. Dans ce cas, les groupes expérimental et témoin sont composés d'individus équivalents en termes de paramètres secondaires significatifs pour l'expérience. L'option idéale pour la sélection par paires est d'attirer des paires de jumeaux. Randomisation avec stratification consiste en la sélection de sous-groupes homogènes, dans lesquels les sujets sont égalisés dans toutes les caractéristiques, à l'exception des variables supplémentaires d'intérêt pour le chercheur. Parfois, afin de mettre en évidence une variable supplémentaire significative, tous les sujets sont testés et classés selon le niveau de sa gravité. Les groupes expérimentaux et de contrôle sont formés de manière à ce que les sujets ayant des valeurs identiques ou similaires de la variable tombent dans des groupes différents. La répartition des sujets en groupes expérimentaux et témoins peut être effectuée et méthode aléatoire. Comme mentionné ci-dessus, avec un grand nombre d'échantillons expérimentaux, cette méthode donne des résultats tout à fait satisfaisants.
4.7. Plans expérimentaux
Plan expérimental est une tactique de recherche expérimentale incarnée dans un système spécifique d'opérations de planification d'expériences. Les principaux critères de classement des plans sont :
Composition des participants (individuel ou groupe) ;
Nombre de variables indépendantes et leurs niveaux ;
Types d'échelles de représentation des variables indépendantes ;
Méthode de collecte des données expérimentales ;
Lieu et conditions de l'expérience ;
Caractéristiques de l'organisation de l'impact expérimental et de la méthode de contrôle.
Plans pour groupes de sujets et pour un sujet. Tous les plans expérimentaux peuvent être divisés selon la composition des participants en plans pour des groupes de sujets et plans pour un sujet.
Des expériences avec groupe de sujets présentent les avantages suivants : la possibilité de généraliser les résultats de l'expérience à la population ; la possibilité d'utiliser des schémas de comparaisons intergroupes ; gagner du temps; application de méthodes d'analyse statistique. Les inconvénients de ce type de plans expérimentaux incluent : l'impact des différences individuelles entre les personnes sur les résultats de l'expérience ; le problème de la représentativité de l'échantillon expérimental ; le problème de l'équivalence des groupes de sujets.
Des expériences avec un sujet de test- il s'agit d'un cas particulier de "plans avec un petit N J. Goodwin indique les raisons suivantes pour l'utilisation de tels plans : la nécessité d'une validité individuelle, puisque dans les expériences avec de grands N un problème se pose lorsque les données généralisées ne caractérisent aucun des sujets. Une expérience avec un sujet est également réalisée dans des cas uniques lorsque, pour un certain nombre de raisons, il est impossible d'attirer de nombreux participants. Dans ces cas, le but de l'expérience est d'analyser des phénomènes uniques et des caractéristiques individuelles.
Une expérience avec un petit N, selon D. Martin, présente les avantages suivants : l'absence de calculs statistiques complexes, la facilité d'interprétation des résultats, la possibilité d'étudier des cas uniques, impliquant un ou deux participants, et de nombreuses possibilités de manipulation variables indépendantes. Elle présente également certains inconvénients, notamment la complexité des procédures de contrôle, la difficulté à généraliser les résultats ; temps non économique relatif.
Envisagez des plans pour un sujet.
Planification de séries chronologiques. Le principal indicateur de l'influence de la variable indépendante sur la dépendante dans la mise en œuvre d'un tel plan est le changement de la nature des réponses du sujet au fil du temps. La stratégie la plus simple : le schéma MAIS– B. Le sujet exerce initialement des activités dans les conditions A, puis dans les conditions B. Pour contrôler « l'effet placebo », le schéma suivant est utilisé : A - B - A.("L'effet placebo" correspond aux réactions des sujets à des stimuli "vides" correspondant à des réactions à des stimuli réels.) Dans ce cas, le sujet n'a pas besoin de savoir à l'avance laquelle des conditions est "vide" et laquelle est réelle. Cependant, ces schémas ne tiennent pas compte de l'interaction des impacts, par conséquent, lors de la planification de séries chronologiques, en règle générale, des schémas d'alternance réguliers sont utilisés (A - B-A– B), réglage de position (À – B-B- A) ou alternance aléatoire. L'utilisation de séries temporelles "longues" plus longues augmente la possibilité de détecter l'effet, mais entraîne un certain nombre de conséquences négatives - fatigue du sujet, contrôle réduit sur d'autres variables supplémentaires, etc.
Plan d'impact alternatif est un développement du plan des séries chronologiques. Sa spécificité réside dans le fait que l'impact MAIS et À distribués au hasard dans le temps et présentés séparément au sujet. Ensuite, les effets de chacune des expositions sont comparés.
Plan inversé utilisé pour étudier deux formes alternatives de comportement. Initialement, le niveau de base de manifestation des deux formes de comportement est enregistré. Ensuite, un effet complexe est présenté, composé d'une composante spécifique pour la première forme de comportement et d'une composante supplémentaire pour la seconde. Au bout d'un certain temps, la combinaison des influences se modifie. L'effet de deux impacts complexes est évalué.
Plan d'augmentation des critères souvent utilisé en psychologie de l'apprentissage. Son essence réside dans le fait qu'un changement de comportement du sujet est enregistré en réponse à une augmentation de l'exposition. Dans ce cas, l'impact suivant n'est présenté qu'après que le sujet ait atteint le niveau donné du critère.
Lors de la réalisation d'expériences avec un sujet, il convient de tenir compte du fait que les principaux artefacts sont pratiquement inamovibles. De plus, dans ce cas comme dans aucun autre, l'influence des attitudes de l'expérimentateur et de la relation qui se noue entre lui et le sujet se manifeste.
R. Gottsdanker propose de distinguer conceptions expérimentales qualitatives et quantitatives. À qualité Dans les plans, la variable indépendante est présentée sur une échelle nominative, c'est-à-dire que deux ou plusieurs conditions qualitativement différentes sont utilisées dans l'expérience.
À quantitatif plans expérimentaux, les niveaux de la variable indépendante sont présentés dans des échelles d'intervalle, de rang ou proportionnelles, c'est-à-dire que dans l'expérience, les niveaux de gravité d'une condition particulière sont utilisés.
Une situation est possible lorsque, dans une expérience factorielle, une variable sera présentée sous une forme quantitative et l'autre sous une forme qualitative. Dans ce cas, le plan sera combiné.
Plans expérimentaux intragroupes et intergroupes. LA TÉLÉ. Kornilova définit deux types de plans expérimentaux selon le critère du nombre de groupes et les conditions de l'expérience : intragroupe et intergroupe. À intragroupe inclure des plans dans lesquels l'influence des variantes de la variable indépendante et la mesure de l'effet expérimental se produisent dans le même groupe. À intergroupe plans, l'influence des variantes de la variable indépendante est effectuée dans différents groupes expérimentaux.
Les avantages du plan intragroupe sont : un plus petit nombre de participants, l'élimination des facteurs de différences individuelles, une diminution du temps total de l'expérience, la possibilité de prouver la signification statistique de l'effet expérimental. Les inconvénients comprennent la non-constance des conditions et la manifestation de «l'effet de séquence».
Les avantages du design intergroupe sont : l'absence d'un « effet de cohérence », la possibilité d'obtenir plus de données, la réduction du temps de participation à l'expérience pour chaque sujet, la réduction de l'effet d'abandon des participants à l'expérience. Le principal inconvénient du plan intergroupes est la non-équivalence des groupes.
Plans à une variable indépendante et plans factoriels. Selon le critère du nombre d'influences expérimentales, D. Martin propose de distinguer les plans à une variable indépendante, les plans factoriels et les plans à succession d'expériences. Dans les plannings avec une variable indépendante l'expérimentateur manipule une variable indépendante, qui peut avoir un nombre illimité de manifestations. À factorielle plans (pour les détails, voir p. 120), l'expérimentateur manipule deux ou plusieurs variables indépendantes, explore toutes les options possibles pour l'interaction de leurs différents niveaux.
Forfaits de une série d'expériences menées pour exclure progressivement les hypothèses concurrentes. A la fin de la série, l'expérimentateur vient à la vérification d'une hypothèse.
Conceptions expérimentales pré-expérimentales, quasi-expérimentales et véritables. D. Campbell a proposé de diviser tous les plans expérimentaux pour des groupes de sujets dans les groupes suivants : pré-expérimentaux, quasi-expérimentaux et plans pour de vraies expériences. Cette division est basée sur la proximité d'une expérience réelle à une expérience idéale. Moins un plan particulier provoque d'artefacts et plus le contrôle des variables supplémentaires est strict, plus l'expérience est proche de l'idéal. Les plans pré-expérimentaux tiennent le moins compte des exigences d'une expérience idéale. V.N. Druzhinin souligne qu'ils ne peuvent servir qu'à titre d'illustration, dans la pratique de la recherche scientifique, ils doivent être évités si possible. Les plans quasi-expérimentaux sont une tentative de prendre en compte les réalités de la vie lors de la conduite de recherches empiriques, ils sont spécialement créés en s'écartant des schémas de véritables expériences. Le chercheur doit être conscient des sources d'artefacts - variables supplémentaires externes qu'il ne peut pas contrôler. Un plan quasi-expérimental est utilisé lorsqu'un meilleur plan ne peut être appliqué.
Les signes systématisés des plans pré-expérimentaux, quasi-expérimentaux et des plans d'expériences vraies sont donnés dans le tableau ci-dessous.
Lors de la description des plans expérimentaux, nous utiliserons la symbolisation proposée par D. Campbell : R- randomisation ; X– impact expérimental ; O- test.
À plans pré-expérimentaux comprennent : 1) l'étude d'un cas unique ; 2) un plan avec des tests préliminaires et finaux d'un groupe ; 3) comparaison des groupes statistiques.
À étude de cas un groupe est testé une fois après l'exposition expérimentale. Schématiquement, ce plan peut s'écrire :
Le contrôle des variables externes et de la variable indépendante est totalement absent. Dans une telle expérience, il n'y a pas de matière de comparaison. Les résultats ne peuvent être comparés qu'à des idées ordinaires sur la réalité, ils ne sont pas porteurs d'informations scientifiques.
Planifier avec test préliminaire et final d'un groupe souvent utilisé dans les recherches sociologiques, socio-psychologiques et pédagogiques. Il peut s'écrire :
Il n'y a pas de groupe de contrôle dans ce plan, on ne peut donc pas prétendre que les changements de la variable dépendante (différence entre O1 et O2) enregistrées pendant les tests sont causées précisément par le changement de la variable indépendante. Entre le test initial et le test final, d'autres événements "de fond" peuvent se produire qui affectent les sujets avec la variable indépendante. Ce plan ne permet pas non plus de contrôler l'effet du développement naturel et l'effet des essais.
Comparaison des groupes statistiques il serait plus exact de l'appeler un plan pour deux groupes non équivalents avec des tests post-exposition. Il peut être écrit comme ceci :
Ce plan prend en compte l'effet des tests en introduisant un groupe de contrôle pour contrôler un certain nombre de variables externes. Cependant, avec son aide, il est impossible de prendre en compte l'effet du développement naturel, car il n'y a pas de matière pour comparer l'état actuel des sujets avec leur état initial (aucun test préliminaire n'a été effectué). Pour comparer les résultats des groupes témoins et expérimentaux, le test t de Student est utilisé. Cependant, il convient de garder à l'esprit que les différences dans les résultats des tests peuvent ne pas être dues à l'exposition expérimentale, mais à des différences dans la composition des groupes.
Plans quasi expérimentaux sont une sorte de compromis entre la réalité et le cadre strict des vraies expérimentations. Il existe les types suivants de plans quasi-expérimentaux en recherche psychologique : 1) plans d'expériences pour des groupes non équivalents ; 2) plans avec tests préliminaires et finaux de divers groupes randomisés ; 3) des plans pour des séries temporelles discrètes.
Planifier expérience pour des groupes non équivalents vise à établir une relation causale entre les variables, mais il lui manque une procédure d'égalisation des groupes (randomisation). Ce plan peut être représenté par le schéma suivant :
Dans ce cas, deux groupes réels sont impliqués dans l'expérience. Les deux groupes sont testés. Ensuite, un groupe est soumis à un traitement expérimental et l'autre non. Les deux groupes sont ensuite retestés. Les résultats des premier et deuxième tests des deux groupes sont comparés, à titre de comparaison, le test t de Student et l'analyse de la variance sont utilisés. Différence O2 et O4 indique le développement naturel et l'exposition de fond. Pour identifier l'effet d'une variable indépendante, il faut comparer 6(O1 O2) et 6(O3 O4), c'est-à-dire l'ampleur des déplacements des indicateurs. L'importance de la différence dans la croissance des indicateurs indiquera l'influence de la variable indépendante sur la variable dépendante. Cette conception est similaire à la véritable expérience à deux groupes avec des tests pré- et post-exposition (voir p. 118). La principale source d'artefacts est la différence dans la composition des groupes.
Planifier avec pré et post-tests de divers groupes randomisés diffère de la conception d'une véritable expérience en ce qu'un groupe réussit le test préliminaire, et le test final est le groupe équivalent qui a été exposé à :
Le principal inconvénient de cette conception quasi-expérimentale est l'incapacité de contrôler l'effet "de fond" - l'influence des événements qui se produisent avec l'exposition expérimentale dans la période entre le premier et le deuxième test.
Des plans série temporelle discrète sont subdivisés en plusieurs types en fonction du nombre de groupes (un ou plusieurs), ainsi qu'en fonction du nombre d'effets expérimentaux (effets simples ou en série).
Le plan des séries temporelles discrètes pour un groupe de sujets est que le niveau initial de la variable dépendante est initialement déterminé sur un groupe de sujets à l'aide d'une série de mesures consécutives. Ensuite, un effet expérimental est appliqué et une série de mesures similaires est effectuée. Comparez les niveaux de la variable dépendante avant et après l'exposition. Schéma de ce plan :
Le principal inconvénient de la conception de séries chronologiques discrètes est qu'elle ne permet pas de séparer l'effet de l'influence de la variable indépendante de l'influence des événements de fond qui se produisent au cours de l'étude.
Une modification de cette conception est une quasi-expérience de série chronologique dans laquelle l'exposition avant la mesure alterne avec aucune exposition avant la mesure. Son schéma est :
XO1 - O2XO3 - O4 XO5
L'alternance peut être régulière ou aléatoire. Cette option ne convient que si l'effet est réversible. Lors du traitement des données obtenues dans l'expérience, les séries sont divisées en deux séquences et les résultats des mesures, où il y avait un impact, sont comparés aux résultats des mesures, où il était absent. Pour comparer les données, le test t de Student est utilisé avec le nombre de degrés de liberté n– 2, où n est le nombre de situations du même type.
Les plans de séries chronologiques sont souvent mis en œuvre dans la pratique. Cependant, lors de leur utilisation, le soi-disant "effet Hawthorne" est souvent observé. Il a été découvert pour la première fois par des scientifiques américains en 1939, alors qu'ils menaient des recherches à l'usine Hawthorne de Chicago. On supposait que la modification du système d'organisation du travail augmenterait sa productivité. Cependant, au cours de l'expérience, toute modification de l'organisation du travail entraîne une augmentation de sa productivité. En conséquence, il s'est avéré que la participation à l'expérience elle-même augmentait la motivation au travail. Les sujets ont réalisé qu'ils s'intéressaient personnellement à eux et ont commencé à travailler de manière plus productive. Pour contrôler cet effet, un groupe témoin doit être utilisé.
Le schéma du plan de série chronologique pour deux groupes non équivalents, dont l'un n'est pas affecté, ressemble à ceci :
O1O2O3O4O5O6O7O8O9O10
O1O2O3O4O5O6O7O8O9O10
Un tel plan vous permet de contrôler l'effet "fond". Il est généralement utilisé par les chercheurs lorsqu'ils étudient des groupes réels dans des établissements d'enseignement, des cliniques et en production.
Un autre plan spécifique, souvent utilisé en psychologie, s'appelle une expérience. a posteriori. Il est souvent utilisé en sociologie, en pédagogie, ainsi qu'en neuropsychologie et en psychologie clinique. La stratégie de mise en œuvre de ce plan est la suivante. L'expérimentateur lui-même n'influence pas les sujets. Un événement réel de leur vie agit comme un impact. Le groupe expérimental est constitué de "sujets" qui ont été exposés, tandis que le groupe témoin est constitué de personnes qui n'en ont pas fait l'expérience. Dans ce cas, les groupes, si possible, sont égalisés au moment de leur état avant l'impact. Ensuite, la variable dépendante est testée chez les représentants des groupes expérimental et témoin. Les données obtenues à la suite des tests sont comparées et une conclusion est tirée sur l'impact de l'exposition sur le comportement ultérieur des sujets. Ainsi le régime a posteriori simule la conception de l'expérience pour deux groupes avec leur égalisation et les tests après exposition. Son schéma est :
S'il est possible d'obtenir une équivalence de groupe, alors cette conception devient la conception d'une véritable expérience. Il est mis en œuvre dans de nombreuses études modernes. Par exemple, dans l'étude du stress post-traumatique, lorsque des personnes qui ont subi les effets d'une catastrophe naturelle ou provoquée par l'homme, ou des combattants sont testés pour la présence du syndrome de stress post-traumatique, leurs résultats sont comparés aux résultats de le groupe témoin, qui permet d'identifier les mécanismes de survenue de telles réactions. Dans la neuropsychologie du traumatisme crânien, les lésions de certaines structures, considérées comme des "expositions expérimentales", offrent une opportunité unique d'identifier la localisation des fonctions mentales.
Plans pour de vraies expériences pour une variable indépendante diffèrent des autres comme suit :
1) utiliser des stratégies pour créer des groupes équivalents (randomisation);
2) la présence d'au moins un groupe expérimental et un groupe témoin ;
3) test final et comparaison des résultats des groupes qui ont reçu et n'ont pas reçu d'exposition.
Considérons plus en détail quelques plans expérimentaux pour une variable indépendante.
Prévoyez deux groupes randomisés avec des tests post-exposition. Son schéma ressemble à ceci :
Ce plan est utilisé s'il n'est pas possible ou nécessaire d'effectuer des tests préliminaires. Lorsque les groupes expérimentaux et de contrôle sont égaux, ce plan est le meilleur, car il vous permet de contrôler la plupart des sources d'artefacts. L'absence de test préliminaire exclut à la fois l'effet de l'interaction de la procédure de test et de la tâche expérimentale, et l'effet du test lui-même. Le plan vous permet de contrôler l'influence de la composition des groupes, l'abandon spontané, l'influence du contexte et du développement naturel, l'interaction de la composition du groupe avec d'autres facteurs.
Dans l'exemple considéré, un niveau d'influence de la variable indépendante a été utilisé. S'il a plusieurs niveaux, alors le nombre de groupes expérimentaux augmente jusqu'au nombre de niveaux de la variable indépendante.
Prévoyez deux groupes randomisés avec des tests avant et après. Le schéma du plan ressemble à ceci :
R O1 X O2
Ce plan est utilisé en cas de doute sur les résultats de la randomisation. La principale source d'artefacts est l'interaction entre les tests et l'exposition expérimentale. En réalité, il faut aussi composer avec l'effet du test de non-simultanéité. Par conséquent, il est préférable de tester les membres des groupes expérimentaux et témoins dans un ordre aléatoire. La présentation-non-présentation de l'impact expérimental est également mieux faite dans un ordre aléatoire. D. Campbell note la nécessité de contrôler les "événements intragroupe". Ce dispositif expérimental contrôle bien l'effet de fond et l'effet de développement naturel.
Lors du traitement des données, des critères paramétriques sont généralement utilisés. t et F(pour les données sur une échelle d'intervalle). Trois valeurs de t sont calculées : 1) entre O1 et O2 ; 2) entre O3 et O4 ; 3) entre O2 et O4. L'hypothèse de la significativité de l'influence de la variable indépendante sur la variable dépendante peut être acceptée si deux conditions sont remplies : 1) les différences entre O1 et O2 importante, et entre O3 et O4 insignifiant et 2) les différences entre O2 et O4 important. Parfois, il est plus pratique de comparer non pas les valeurs absolues, mais les incréments des indicateurs b(1 2) et b(3 4). Ces valeurs sont également comparées par le test t de Student. Si les différences sont significatives, une hypothèse expérimentale est acceptée quant à l'influence de la variable indépendante sur la variable dépendante.
Le plan de Salomon est une combinaison des deux plans précédents. Pour sa mise en œuvre, deux groupes expérimentaux (E) et deux groupes témoins (C) sont nécessaires. Son schéma ressemble à ceci :
Avec ce plan, l'effet d'interaction du pré-test et l'effet de l'exposition expérimentale peuvent être contrôlés. L'effet de l'exposition expérimentale est révélé en comparant les indicateurs : O1 et O2 ; O2 et O4 ; O5 et O6 ; O5 et O3. La comparaison de O6, O1 et O3 révèle l'effet du développement naturel et des influences de fond sur la variable dépendante.
Considérons maintenant un plan pour une variable indépendante et plusieurs groupes.
Conception pour trois groupes randomisés et trois niveaux de la variable indépendante utilisé dans les cas où il est nécessaire d'identifier des relations quantitatives entre les variables indépendantes et dépendantes. Son schéma ressemble à ceci :
Lors de la mise en œuvre de ce plan, chaque groupe est présenté avec un seul niveau de la variable indépendante. Si nécessaire, vous pouvez augmenter le nombre de groupes expérimentaux en fonction du nombre de niveaux de la variable indépendante. Toutes les méthodes statistiques ci-dessus peuvent être utilisées pour traiter les données obtenues avec une telle conception expérimentale.
Plans expérimentaux factoriels sont utilisés pour tester des hypothèses complexes sur les relations entre les variables. Dans une expérience factorielle, en règle générale, deux types d'hypothèses sont testées : 1) des hypothèses sur l'influence distincte de chacune des variables indépendantes ; 2) des hypothèses sur l'interaction des variables. Le plan factoriel est de s'assurer que tous les niveaux de variables indépendantes sont combinés les uns avec les autres. Le nombre de groupes expérimentaux est égal au nombre de combinaisons.
Plan factoriel pour deux variables indépendantes et deux niveaux (2 x 2). C'est le plus simple des plans factoriels. Son diagramme ressemble à ceci.
Ce plan révèle l'effet de deux variables indépendantes sur une variable dépendante. L'expérimentateur combine les variables et les niveaux possibles. Parfois, quatre groupes expérimentaux randomisés indépendants sont utilisés. L'analyse de variance de Fisher est utilisée pour traiter les résultats.
Il existe des versions plus complexes du plan factoriel : 3 x 2 et 3 x 3, etc. L'ajout de chaque niveau de la variable indépendante augmente le nombre de groupes expérimentaux.
"Carré Latin". Il s'agit d'une simplification du plan complet pour trois variables indépendantes à deux niveaux ou plus. Le principe du carré latin est que deux niveaux de variables différentes n'apparaissent qu'une seule fois dans le plan expérimental. Cela réduit considérablement le nombre de groupes et l'échantillon expérimental dans son ensemble.
Par exemple, pour trois variables indépendantes (L, M, N) avec trois niveaux chacun (1, 2, 3 et N(A, B, C)) le plan selon la méthode du "carré latin" ressemblera à ceci.
Dans ce cas, le niveau de la troisième variable indépendante (A, B, C) se produit dans chaque ligne et dans chaque colonne une fois. En combinant les résultats sur les lignes, les colonnes et les niveaux, il est possible d'identifier l'influence de chacune des variables indépendantes sur la variable dépendante, ainsi que le degré d'interaction par paires des variables. L'utilisation des lettres latines A, B, DE Il est traditionnel de désigner les niveaux de la troisième variable, c'est pourquoi la méthode a été appelée « carré latin ».
"Carré gréco-latin". Ce plan est utilisé lorsqu'il est nécessaire d'étudier l'influence de quatre variables indépendantes. Il est construit sur la base d'un carré latin à trois variables, avec une lettre grecque attachée à chaque groupe latin du plan, désignant les niveaux de la quatrième variable. Le schéma d'un plan avec quatre variables indépendantes, chacune avec trois niveaux, ressemblerait à ceci :
Pour traiter les données obtenues en termes de "carré gréco-latin", la méthode d'analyse de la variance selon Fisher est utilisée.
Le principal problème que les plans factoriels peuvent résoudre est de déterminer l'interaction de deux variables ou plus. Ce problème ne peut pas être résolu en appliquant plusieurs expériences conventionnelles avec une variable indépendante. Dans le plan factoriel, au lieu d'essayer de "nettoyer" la situation expérimentale de variables supplémentaires (avec une menace pour la validité externe), l'expérimentateur la rapproche de la réalité en introduisant certaines variables supplémentaires dans la catégorie des variables indépendantes. Dans le même temps, l'analyse des relations entre les caractéristiques étudiées nous permet de révéler des facteurs structurels cachés dont dépendent les paramètres de la variable mesurée.
4.8. Études de corrélation
La théorie de la recherche de corrélation a été développée par le mathématicien anglais K. Pearson. La stratégie pour mener une telle étude est qu'il n'y a pas d'impact contrôlé sur l'objet. Le plan de l'étude de corrélation est simple. Le chercheur émet une hypothèse sur la présence d'une relation statistique entre plusieurs propriétés mentales d'un individu. Cependant, l'hypothèse de dépendance causale n'est pas discutée.
Corrélatif est une étude menée pour confirmer ou infirmer l'hypothèse d'une relation statistique entre plusieurs (deux ou plusieurs) variables. En psychologie, les propriétés mentales, les processus, les états, etc. peuvent agir comme des variables.
Corrélations.« Corrélation » signifie littéralement ratio. Si un changement d'une variable s'accompagne d'un changement d'une autre, on parle alors de corrélation de ces variables. La présence d'une corrélation entre deux variables n'est pas une preuve de la présence de relations causales entre elles, mais elle permet d'émettre une telle hypothèse. L'absence de corrélation permet de réfuter l'hypothèse d'une relation causale des variables.
Il existe plusieurs types de corrélations :
Corrélation directe (le niveau d'une variable correspond directement au niveau d'une autre variable) ;
Corrélation due à une troisième variable (le niveau d'une variable correspond au niveau d'une autre variable du fait que ces deux variables sont dues à une troisième variable commune) ;
Corrélation aléatoire (non due à une variable) ;
Corrélation due à l'hétérogénéité de l'échantillon (si l'échantillon est constitué de deux groupes hétérogènes, alors on peut obtenir une corrélation qui n'existe pas dans la population générale).
Les corrélations sont des types suivants :
– corrélation positive (une augmentation du niveau d'une variable s'accompagne d'une augmentation du niveau d'une autre variable) ;
– corrélation négative (une augmentation du niveau d'une variable s'accompagne d'une diminution du niveau d'une autre) ;
- corrélation nulle (indique l'absence de lien entre les variables) ;
- relation non linéaire (dans certaines limites, une augmentation du niveau d'une variable s'accompagne d'une augmentation du niveau d'une autre, et avec d'autres paramètres - vice versa. La plupart des variables psychologiques ont une relation non linéaire).
Planification d'une étude de corrélation. La conception de l'étude de corrélation est une sorte de conception quasi-expérimentale en l'absence d'influence de la variable indépendante sur les variables dépendantes. Une étude de corrélation se décompose en une série de mesures indépendantes dans un groupe de sujets. Lorsque Facile groupe d'étude de corrélation est homogène. Lorsque comparatifétude de corrélation, nous avons plusieurs sous-groupes qui diffèrent sur un ou plusieurs critères. Les résultats de telles mesures donnent une matrice de la forme R x O. Les données de l'étude de corrélation sont traitées en calculant les corrélations par lignes ou colonnes de la matrice. La corrélation des lignes donne une comparaison des sujets. La corrélation de colonne fournit des informations sur l'association des variables mesurées. Des corrélations temporelles sont souvent détectées, c'est-à-dire des changements dans la structure des corrélations au fil du temps.
Les principaux types de recherche de corrélation sont examinés ci-dessous.
Comparaison de deux groupes. Il permet d'établir la similarité ou la différence entre deux groupes naturels ou randomisés en termes de sévérité de l'un ou l'autre paramètre. Les résultats moyens des deux groupes sont comparés à l'aide du test t de Student. Si nécessaire, le test t de Fisher (voir 7.3) peut également être utilisé pour comparer les variances d'un indicateur entre deux groupes.
Étude univariée d'un groupe dans différentes conditions. Le design de cette étude est proche de l'expérimental. Mais dans le cas d'une étude de corrélation, nous ne contrôlons pas la variable indépendante, mais indiquons seulement le changement de comportement de l'individu dans différentes conditions.
Étude de corrélation de groupes équivalents par paires. Ce plan est utilisé dans l'étude des jumeaux par la méthode des corrélations intra-paires. La méthode des jumeaux repose sur les dispositions suivantes : les génotypes des jumeaux monozygotes sont similaires à 100 % et les jumeaux dizygotes sont similaires à 50 %, l'environnement de développement des paires dizygotes et monozygotes est le même. Les jumeaux dizygotes et monozygotes sont divisés en groupes : chacun contient un jumeau d'une paire. Chez les jumeaux des deux groupes, le paramètre intéressant le chercheur est mesuré. Ensuite, les corrélations entre les paramètres sont calculées (Ô-corrélation) et entre jumeaux (R-corrélation). En comparant les corrélations intra-paires de jumeaux monozygotes et dizygotes, il est possible d'identifier les parts de l'influence de l'environnement et du génotype sur le développement d'un trait particulier. Si la corrélation des jumeaux monozygotes est supérieure de manière fiable à la corrélation des jumeaux dizygotes, alors nous pouvons parler de la détermination génétique existante du trait, sinon nous parlons de détermination environnementale.
Étude de corrélation multivariée. Il est effectué pour tester l'hypothèse sur la relation de plusieurs variables. Un groupe expérimental est sélectionné, qui est testé selon un programme spécifique composé de plusieurs tests. Les données de recherche sont saisies dans le tableau des données "brutes". Puis ce tableau est traité, les coefficients de corrélations linéaires sont calculés. Les corrélations sont évaluées pour les différences statistiques.
Étude de corrélation structurelle. Le chercheur révèle la différence dans le niveau des dépendances de corrélation entre les mêmes indicateurs mesurés chez des représentants de différents groupes.
Étude de corrélation longitudinale. Il est construit selon le plan des séries chronologiques avec des tests du groupe à des intervalles spécifiés. Contrairement à un simple longitudinal, le chercheur s'intéresse moins aux changements des variables elles-mêmes qu'aux relations entre elles.
L'expérience joue un rôle énorme dans la science moderne. Toutes les nouvelles découvertes techniques sont dues à l'expérimentation. Quelles difficultés surviennent au cours de l'expérience, ainsi que quelles sont les méthodes pour la mener, nous en parlerons dans cet article.
De nos jours, aucune recherche scientifique ou technique ne peut se passer expériences. L'expérimentation est nécessaire dans le domaine des sciences appliquées, ainsi que dans le développement d'une nouvelle science. Ainsi, le progrès technologique l'exige.
Problèmes de l'expérience
Grâce aux progrès technologiques, l'ingénieur expérimental est confronté à de nouvelles difficultés. L'un d'eux est que les paramètres des objets à tester qui doivent être déterminés ne sont souvent pas directement mesurables (durabilité, résistance à la corrosion, etc.). Autrement dit, l'ensemble d'indicateurs techniques et économiques par lesquels l'objet de test est évalué ne coïncide pas, dans la plupart des cas, avec l'ensemble de paramètres d'objet déterminé à partir des résultats d'une expérience à grande échelle.
Un autre problème est la capacité d'organiser des tests d'objets, dont les processus sont caractérisés par une dynamique complexe et sont sujets aux effets de conditions environnementales variables.
Lors du test de complexes complexes, l'importance de prendre en compte les effets que l'équipement d'enregistrement et de contrôle du test a sur le processus même de fonctionnement de l'objet testé augmente.
Par conséquent, le principe principal de l'organisation d'une expérience dans des conditions modernes est une approche systématique.
L'approche système suppose de considérer tous les moyens impliqués dans l'expérience comme un système unique, décrit par le modèle mathématique correspondant. Ainsi, le modèle mathématique devient un élément de test, qui se construit après la mise en œuvre, la planification de l'expérience, sa conduite et le traitement du résultat. Seule la présence de relations liant les caractéristiques techniques et économiques souhaitées de l'objet testé avec ses paramètres permet d'obtenir des jugements raisonnables sur la liste des mesures de test nécessaires et leur enchaînement rationnel, la totalité des valeurs enregistrées, les conditions d'exactitude des mesures, la fréquence d'inscription, etc...
Pour construire un modèle mathématique, il est nécessaire d'avoir une idée du comportement des éléments individuels, de l'interaction entre eux, de l'influence de divers facteurs, ainsi que de la réaction aux changements des conditions de test.
Méthodes
Qu'est-ce qui peut réunir ingénieurs, physiciens, biologistes, sociologues et autres spécialistes ? Des biologistes testent des dispositifs médicamenteux sur des animaux, les clonent, des ingénieurs mènent des recherches scientifiques, testent divers matériaux, tandis qu'un sociologue collecte et traite des informations. Chaque spécialiste a sa propre voie, la seule chose qui les unit, ce sont les expériences.
Il existe encore de nombreux points communs dans les manières de mener une expérimentation dans diverses industries :
1. Tous les chercheurs font attention à la précision des instruments de mesure et à l'exactitude des données obtenues.
2. Chaque chercheur essaie de minimiser le nombre de variables impliquées dans l'expérience, car son travail sera fait plus rapidement et coûtera moins cher.
3. L'expérience peut être de n'importe quelle complexité, mais la première chose à faire est de rédiger un plan pour sa mise en œuvre. Lors de la construction d'un plan d'expérience, il est très important de formuler les questions correctement et clairement.
4. Pendant l'expérience, le chercheur doit vérifier l'objet de test pour les erreurs et les dysfonctionnements. La vérification de l'acceptabilité des données reçues est liée à cette tâche. Les résultats ne doivent pas contredire la logique.
5. Lors de la conduite de toute expérience, vous devez analyser les données obtenues et leur donner une explication, car sans ce point, l'expérience n'aura aucun sens.
6. Tous les chercheurs contrôlent l'expérience, c'est-à-dire que vous pouvez omettre la dépendance aux variables externes.
La nature des expériences peut très bien différer les unes des autres, mais la planification, l'exécution et l'analyse de toutes les expériences doivent être effectuées dans le même ordre. Les résultats des expériences sont généralement affichés sous forme de tableaux, de graphiques, de formules. Mais la différence est à titre expérimental.
Chaque expérience se termine par la présentation du résultat, la formulation de la conclusion et l'émission de recommandations. Pour obtenir la dépendance du résultat sur plusieurs paramètres, il faut construire plusieurs graphes, ou construire un graphe en coordonnées isométriques. A l'aide de graphes, il n'est pas encore possible de représenter des fonctions super-complexes. En affichant les résultats sous forme de formules mathématiques, il est possible d'exprimer la dépendance du résultat à un plus grand nombre de variables. Mais toujours, en règle générale, ils sont limités à 3 variables.
La conclusion des résultats de l'expérience sous forme verbale est la plus inefficace.
À la fin de la plupart des expériences techniques, une action suit - prendre une décision, continuer à tester ou admettre un échec.
Le chercheur doit considérer méthodiquement et minutieusement toutes les influences externes possibles et les meilleures méthodes de contrôle. Il doit être capable de distinguer un effet exceptionnel et spécial d'une multitude d'influences étrangères et de facteurs d'erreur externes.
Des découvertes aléatoires apparaissent lorsque toutes les possibilités prévues sont pré-calculées, prédites ou éliminées, et seules des possibilités complètement nouvelles et jusque-là inexplorées peuvent s'ouvrir.
Le chapitre XV aborde les principaux enjeux du traitement statistique des résultats expérimentaux : déterminer la valeur la plus fiable de la valeur mesurée et l'erreur de cette valeur pour plusieurs mesures, évaluer la fiabilité de la différence entre deux valeurs proches, établir une relation fonctionnelle fiable entre deux quantités et approximant cette dépendance.
Le chapitre est favorable. Le matériel qu'il contient est présenté sous forme de référence, sans preuve. Une justification et une présentation plus détaillée des méthodes ci-dessus sont disponibles, par exemple, dans.
1. Erreurs expérimentales.
Les méthodes numériques sont souvent utilisées dans la modélisation mathématique des processus physiques et autres. Les résultats des calculs dans ce cas sont comparés aux données expérimentales et la qualité du modèle mathématique choisi est jugée par le degré de leur cohérence. Pour tirer une conclusion raisonnable sur la conformité ou la non-conformité, le calculateur doit savoir quelle est l'erreur de l'expérience et comment elle est traitée, et aussi être capable, si nécessaire, d'effectuer un traitement statistique des données primaires de l'expérience.
De plus, la tâche de traitement statistique d'une expérience présente un intérêt indépendant, car elle est très importante dans les applications où une précision particulièrement élevée est requise (par exemple, l'ajustement des réseaux de triangulation en géodésie), ou la dispersion des mesures individuelles dépasse l'effet étudié (ce qui se produit souvent en physique des particules élémentaires). , chimie des composés complexes, test de variétés agricoles, médecine, etc.).
Habituellement, plus l'expérience est précise, plus elle nécessite un équipement sophistiqué et plus elle est chère. Cependant, un traitement mathématique bien pensé des résultats dans un certain nombre de cas permet d'identifier et d'éliminer partiellement les erreurs de mesure ; cela peut ne pas être moins efficace que d'utiliser un équipement plus coûteux et plus précis. Dans ce chapitre, seront abordés les traitements statistiques qui permettent de réduire significativement et d'estimer précisément l'erreur aléatoire des mesures.
Les erreurs expérimentales sont conditionnellement divisées en erreurs systématiques, aléatoires et grossières ; examinons-les plus en détail.
Les erreurs systématiques sont celles qui ne changent pas lorsqu'une expérience donnée est répétée plusieurs fois. Des exemples de telles erreurs sont la négligence de l'action flottante de l'air lors d'un pesage précis ou la mesure du courant avec un galvanomètre dont le zéro est mal réglé. Il existe trois types d'erreurs systématiques.
a) Erreurs de nature connue, dont l'ampleur peut être déterminée ; on les appelle des amendements. Ainsi, avec une pesée précise, une correction de l'effet de flottabilité de l'air est calculée et ajoutée à la valeur mesurée. Les modifications peuvent réduire considérablement (voire éliminer pratiquement) les erreurs de ce type.
Notez que parfois le calcul des corrections est un problème mathématique complexe indépendant. Par exemple, le problème mal posé (14.2) de reconstruction du signal radio émis à partir du signal reçu consiste essentiellement à trouver une correction pour la distorsion de l'équipement de réception.
b) Erreurs d'origine connue mais d'ampleur inconnue. Celles-ci incluent l'erreur des instruments de mesure, déterminée par leur classe de précision. Pour de telles erreurs, seule la limite supérieure est généralement connue et elles ne peuvent pas être prises en compte en tant que corrections.
c) Des erreurs dont nous ignorons l'existence ; par exemple, un appareil avec un vice caché ou usé est utilisé, dont la précision réelle est nettement inférieure à celle indiquée dans la fiche technique.
Pour identifier les erreurs systématiques de toutes sortes, les équipements sont généralement débogués au préalable sur des objets de référence aux propriétés bien connues.
Les erreurs aléatoires sont causées par un grand nombre de facteurs qui, lorsqu'une même expérience est répétée, peuvent agir différemment, et il est presque impossible de prendre en compte leur influence. Par exemple, lors de la mesure de la longueur d'un objet, la règle peut ne pas être appliquée avec précision, l'œil de l'observateur peut ne pas tomber perpendiculairement à l'échelle, etc.
Si l'expérience est répétée plusieurs fois, le résultat dû à une erreur aléatoire sera différent. Cependant, une telle répétition et le traitement statistique correspondant permettent, d'une part, de déterminer l'importance de l'erreur aléatoire et, d'autre part, de la réduire. En répétant la mesure un nombre de fois suffisant, il est possible de réduire l'erreur aléatoire à la valeur requise (il est conseillé de la réduire à une valeur de 50-100 % de l'erreur systématique).
Les erreurs grossières sont le résultat de l'inattention de l'observateur, qui peut écrire un chiffre au lieu d'un autre.
Avec une seule mesure, une erreur grossière ne peut pas toujours être identifiée. Mais si la mesure est répétée plusieurs fois, alors lors du traitement statistique, les limites probables de l'erreur aléatoire sont découvertes. Une mesure significativement en dehors des limites obtenues est considérée comme grossièrement erronée et n'est pas prise en compte dans le traitement final des résultats.
Ainsi, si la mesure est répétée suffisamment de fois, les erreurs grossières et aléatoires peuvent être pratiquement éliminées, de sorte que la précision de la réponse ne sera déterminée que par l'erreur systématique. Cependant, dans de nombreuses applications, ce nombre de fois requis s'avère être trop grand, et pour un nombre de répétitions réalisable de manière réaliste, une erreur aléatoire peut être décisive.
Méthodologie est le total et opérations mentales et physiques, placées dans une certaine séquence, conformément à laquelle le but de l'étude est atteint.
Lors de l'élaboration de méthodes pour mener une expérience, il est nécessaire de prévoir:
Procéder à une observation préalable ciblée de l'objet ou du phénomène étudié afin de déterminer les données de départ (hypothèses, sélection de facteurs variables) ;
Création de conditions dans lesquelles l'expérimentation est possible (sélection d'objets pour l'exposition expérimentale, élimination de l'influence des facteurs aléatoires);
Détermination des limites de mesure ; observation systématique de l'évolution du phénomène étudié et descriptions précises des faits;
Effectuer un enregistrement systématique des mesures et des évaluations des faits par divers moyens et méthodes ;
Création de situations répétitives, modification de la nature des conditions et des effets croisés, création de situations compliquées afin de confirmer ou d'infirmer des données précédemment obtenues ;
Le passage de l'étude empirique aux généralisations logiques, à l'analyse et au traitement théorique du matériel factuel reçu.
Avant chaque expérience, son plan (programme) est établi, qui comprend:
But et objectifs de l'expérience ;
Choix de facteurs variables ;
Justification de la portée de l'expérience, du nombre d'expériences ;
La procédure de mise en œuvre des expériences, déterminant la séquence des facteurs changeants;
Choix de l'étape de changement de facteur, établissement d'intervalles entre les futurs points expérimentaux ;
Justification des instruments de mesure ;
Description de l'expérience ;
Justification des méthodes de traitement et d'analyse des résultats de l'expérience.
Les résultats expérimentaux doivent répondre à trois exigences statistiques :
L'exigence d'efficacité des évaluations, c'est-à-dire variance d'écart minimal par rapport au paramètre inconnu ;
L'exigence de cohérence des évaluations, c'est-à-dire avec une augmentation du nombre d'observations, l'estimation du paramètre devrait tendre vers sa vraie valeur;
L'exigence d'estimations impartiales est l'absence d'erreurs systématiques dans le processus de calcul des paramètres.
Le problème le plus important dans la conduite et le traitement de l'expérience est la compatibilité de ces trois exigences.
Éléments de la théorie de la planification d'expériences
La théorie mathématique de l'expérience détermine les conditions d'une recherche optimale, y compris en cas de connaissance incomplète de l'essence physique du phénomène. Pour cela, des méthodes mathématiques sont utilisées dans la préparation et la conduite d'expériences, ce qui permet d'étudier et d'optimiser des systèmes et des processus complexes, d'assurer une efficacité élevée de l'expérience et la précision de la détermination des facteurs à l'étude.
Les expériences sont généralement réalisées en petites séries selon un algorithme préalablement convenu. Après chaque petite série d'expériences, les résultats des observations sont traités et une décision strictement justifiée est prise sur ce qu'il faut faire ensuite.
Lors de l'utilisation des méthodes de planification mathématique de l'expérience, il est possible:
Résoudre diverses problématiques liées à l'étude de processus et de phénomènes complexes;
Mener une expérimentation afin d'adapter le procédé technologique à l'évolution des conditions optimales de son écoulement et ainsi assurer une grande efficacité de sa mise en œuvre, etc.
La théorie de l'expérience mathématique contient un certain nombre de concepts qui garantissent la mise en œuvre réussie des tâches de recherche:
Le concept de randomisation ;
Le concept d'expérience séquentielle;
Concept de modélisation mathématique;
Le concept d'utilisation optimale de l'espace factoriel et un certain nombre d'autres.
Principe de randomisation réside dans le fait qu'un élément de hasard est introduit dans le plan expérimental. Pour ce faire, le plan d'expérience est établi de manière à ce que les facteurs systématiques difficilement contrôlables soient pris en compte statistiquement puis exclus des études en tant qu'erreurs systématiques.
Lorsqu'il est effectué séquentiellement l'expérience n'est pas menée simultanément, mais par étapes, de sorte que les résultats de chaque étape sont analysés et qu'une décision est prise sur l'opportunité de poursuivre les recherches ( fig.2.1 ). À la suite de l'expérience, une équation de régression est obtenue, souvent appelée modèle de processus.
Pour les cas particuliers modèle mathématique est créé sur la base de l'orientation cible du processus et des objectifs de l'étude, en tenant compte de la précision requise de la solution et de la fiabilité des données initiales.
Une place importante dans la théorie de la conception expérimentale est occupée par problèmes d'optimisation processus étudiés, propriétés de systèmes multicomposants ou d'autres objets.
En règle générale, il est impossible de trouver une telle combinaison de valeurs de facteurs d'influence, dans laquelle l'extremum de toutes les fonctions de réponse est atteint simultanément. Par conséquent, dans la plupart des cas, une seule des variables d'état, la fonction de réponse caractérisant le processus, est choisie comme critère d'optimalité, et les autres sont acceptées comme acceptables dans ce cas.
Les méthodes de planification d'une expérience se développent actuellement rapidement, ce qui est facilité par la possibilité d'une utilisation généralisée des ordinateurs.
Expérience informatique appelé la méthodologie et la technologie de la recherche basée sur l'utilisation des mathématiques appliquées et des ordinateurs électroniques comme base technique lors de l'utilisation de modèles mathématiques.
Ainsi, une expérience informatique est basée sur la création de modèles mathématiques des objets à l'étude, qui sont formés à l'aide d'une structure mathématique spéciale pouvant refléter les propriétés de l'objet qu'il manifeste dans diverses conditions expérimentales.
Cependant, ces structures mathématiques ne deviennent des modèles que lorsque les éléments de la structure reçoivent une interprétation physique, lorsqu'une relation est établie entre les paramètres de la structure mathématique et les propriétés de l'objet déterminées expérimentalement, lorsque les caractéristiques des éléments de la structure modèle et le modèle lui-même dans son ensemble trouvent une correspondance avec les propriétés de l'objet.
Ainsi, les structures mathématiques, ainsi qu'une description de la correspondance avec les propriétés découvertes expérimentalement d'un objet, sont un modèle de l'objet à l'étude, reflétant sous une forme mathématique et symbolique (signe), des dépendances, des relations et des lois existant objectivement dans la nature. .
Chaque expérience computationnelle est basée à la fois sur un modèle mathématique et sur les méthodes des mathématiques computationnelles. Les mathématiques informatiques modernes se composent de nombreuses sections qui se développent parallèlement au développement de la technologie informatique électronique.
Sur la base de la modélisation mathématique et des méthodes de mathématiques computationnelles, la théorie et la pratique d'une expérience informatique ont été créées, dont le cycle technologique est généralement divisé en étapes suivantes.
1. Pour l'objet étudié, un modèle est construit, généralement d'abord physique, fixant la division de tous les facteurs agissant et du phénomène considéré en facteurs principaux et secondaires, qui sont écartés à ce stade de l'étude.
2. Une méthode de calcul du problème mathématique formulé est en cours de développement. Cette tâche est présentée sous la forme d'un ensemble de formules algébriques, selon lesquelles des calculs et des conditions doivent être effectués, montrant la séquence d'application de ces formules ; l'ensemble de ces formules et conditions est appelé un algorithme de calcul.
Une expérience computationnelle a un caractère multivarié, puisque les solutions aux problèmes posés dépendent souvent de nombreux paramètres d'entrée.
À cet égard, lors de l'organisation d'une expérience informatique, on peut utiliser des méthodes numériques efficaces.
3. Un algorithme et un programme pour résoudre le problème sur un ordinateur sont en cours de développement. La programmation décisionnelle est maintenant déterminée non seulement par l'art et l'expérience de l'artiste, mais se développe en une science indépendante avec ses propres approches fondamentales.
4. Réalisation de calculs sur ordinateur. Le résultat est obtenu sous la forme de quelques informations numériques, qui devront ensuite être déchiffrées. L'exactitude des informations est déterminée dans une expérience informatique par la fiabilité du modèle sous-jacent à l'expérience, l'exactitude des algorithmes et des programmes (des tests "tests" préliminaires sont effectués).
5. Traitement des résultats de calcul, leur analyse et conclusions. A ce stade, il peut être nécessaire d'affiner le modèle mathématique (complication ou au contraire simplifier), des propositions de création de solutions d'ingénierie simplifiées et des formules permettant d'obtenir plus simplement les informations nécessaires.
Une expérience informatique acquiert une importance exceptionnelle dans les cas où des expériences à grande échelle et la construction d'un modèle physique s'avèrent impossibles.
En science et technologie, on connaît de nombreux domaines dans lesquels une expérience computationnelle est la seule possible dans l'étude des systèmes complexes.