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Les Fondements méthodologiques du savoir scientifique

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Bernard Gangloff

I. Généralités

Texte intégral

1. Définitions

1.1. Qu’est-ce que la science ?

1La première définition que je souhaiterais donner concerne la science. Une définition très générale, à partir d’un exemple.

2Albert Jacquard, qui est un généticien français de renommée internationale, raconte qu’il se rend parfois dans les écoles pour y expliquer ce qu’est la science biologique. Il se rend notamment dans des classes de CM 2, classes qui accueillent des enfants de 11-12 ans et, naturellement, beaucoup des questions que lui posent ces enfants concernent la procréation. Mais un jour, il fut confronté à une question inattendue : « Monsieur, lui demanda une petite fille, pourquoi faut-il se déshabiller pour faire l’amour ? ». Jacquard resta un moment perplexe, mais les enfants ne souriaient pas : pour eux, il s’agissait d’une question technique, qui attendait une réponse technique. Certes, la question prouvait aussi qu’ils avaient peut-être vu, à la télévision, quelque film pornographique qu’ils auraient éventuellement mieux fait de ne pas regarder..., mais enfin la question était là, et il fallait bien y répondre. Albert Jacquard a alors expliqué qu’il y a quelques centaines de millions d’années, nos ancêtres étaient des poissons et que, quand ils voulaient procréer, c’était facile : le monsieur, disons le mâle, envoyait ses spermatozoïdes dans l’océan, et les spermatozoïdes se mettaient à nager ; puis la femelle envoyait ses ovules, qui nageaient eux aussi, et toutes ces petites bêtes se débrouillaient toutes seules : les ovules et les spermatozoïdes se rencontraient et faisaient un enfant. Les parents n’avaient pas à s’en occuper. Et puis l’on est sorti de l’océan, on est sorti de l’eau. Cela a posé bien des problèmes. En particulier, on s’est aperçu que les spermatozoïdes savaient certes nager, mais qu’ils ne savaient pas voler. Alors ils tombaient dans le sable et mourraient. Il fallait donc trouver de nouvelles méthodes. Or il y a deux méthodes principales. La première, c’est celle inventée par les plantes : elles mettent les spermatozoïdes dans une espèce de coffre-fort qui a des ailes, qui vole, et qui va tomber sur la fleur qui correspond à la même espèce. La fleur a la clé, elle ouvre, le spermatozoïde pénètre et ça fait un bébé. C’est très compliqué. Mais nous, les animaux terrestres, enfin, beaucoup d’animaux terrestres, nous avons inventé un autre moyen qui consiste à laisser l’ovule à l’intérieur du corps de la maman et à avoir un chemin que le spermatozoïde va parcourir. Mais le chemin est un peu long pour le spermatozoïde qui est vraiment tout petit. Alors le papa fait une partie du chemin ; il va le plus loin possible, et une fois parvenu au bout du chemin qu’il est capable de parcourir, il lance ses spermatozoïdes. À ce moment-là, les spermatozoïdes se trouvent dans un liquide qui reconstitue à peu près l’état de l’océan il y a quelques centaines de millions d’années. Autrement dit, nos spermatozoïdes n’ont pas été prévenus, depuis tant d’années, que nous sommes sortis de l’océan. Ils ne s’en aperçoivent pas et ils font le même travail que toujours : ils se mettent à nager et ils rencontrent l’ovule. Alors, se déshabiller... c’est pour revenir un peu à l’état initial, pour que la nature reprenne ses droits ; mais au fond, c’est un détail technique. Cependant, après cette réponse, Jacquard a lui-même demandé aux enfants : « Mais vous-mêmes, vous aviez bien trouvé une solution. » « Oui, répondirent-ils. On s’est dit, ou l’un de nous a dit, je sais pourquoi il faut se déshabiller si l’on veut avoir des enfants : c’est que quand on est déshabillé, les peaux peuvent se frotter. Quand les peaux se frottent, ça fait de l’électricité, et c’est l’électricité qui fait le bébé. Donc quand on veut avoir un enfant, il faut se déshabiller et se frotter les peaux. » Jacquard leur a alors répondu : « Vous êtes des scientifiques de haut niveau. Vous avez inventé un modèle, un modèle explicatif. Votre modèle, je crois pouvoir vous l’affirmer, il est faux. Mais ce n’est pas grave. Les scientifiques passent leur temps à inventer des modèles. Ils sont tout contents, tant qu’ils s’imaginent que leur modèle est bon. Puis un beau jour, ils voient que leur modèle n’est pas bon. Mais ils sont encore plus contents : ils inventent un nouveau modèle. Eh bien, conclut Jacquard, vous avez eu l’esprit scientifique. Vous avez répondu à la question avec un modèle. Je viens de vous dire que votre modèle n’est pas bon, je crois que le mien est meilleur, mais vous voyez, on est entre scientifiques. Car c’est cela, l’attitude essentielle : bien poser une question, et puis inventer, provisoirement, un modèle explicatif. »

3L’exemple que je viens de présenter illustre l’objectif final de toute science : il s’agit d’élaborer des lois, des théories, des modèles explicatifs. C’est-à-dire inventer des hypothèses concernant des relations de causalité, puis vérifier l’exactitude de ces hypothèses ; si elles se révèlent effectivement exactes, ces hypothèses auront alors le statut de théories – théories qui ne seront bien évidemment que provisoires, c’est-à-dire qui ne seront considérées comme vraies que jusqu’à ce que des nouvelles théories montrent leur caractère erroné et les remplacent. Comment alors vérifier l’exactitude d’une hypothèse ? Pour cela la science va suivre une certaine démarche, employer une certaine méthode ; et c’est cette méthode, la méthode scientifique donc, que nous allons explorer ensemble. De manière plus globale, on peut donc dire que la science, quel que soit le domaine concerné (biologie, science physique, chimie, psychologie...) peut être définie, d’une part par un ensemble de connaissances, d’autre part par une méthode ayant permis d’acquérir ces connaissances. Cette méthode, cette méthode scientifique, qui est commune à tout domaine scientifique, c’est la méthode expérimentale.

1.2. Les étapes de la méthode expérimentale

4La méthode expérimentale comprend trois étapes. Dans toute recherche scientifique, on commence par se poser des questions sur la cause de certains phénomènes, puis l’on fait des hypothèses de réponses (c’est-àdire que l’on fait des hypothèses sur des liens de causalité), et enfin on cherche à vérifier le bien-fondé, l’exactitude de ces hypothèses. Cette dernière étape, de vérification, est réalisée grâce à l’application de ce qu’on appelle l’expérimentation.

5On va ainsi, dans l’expérimentation, manipuler ce que l’on nomme des facteurs (ou variables), facteurs que l’on pense être la cause de certains phénomènes (c’est-à-dire la cause des phénomènes que l’on cherche à expliquer). L’objectif est de vérifier si ces facteurs ont effectivement une influence sur ces phénomènes que l’on veut expliquer, c’est-à-dire sur les phénomènes dont on recherche la cause (expliquer un phénomène signifie en effet déterminer la cause de ce phénomène). Par exemple, si l’on pense que le phénomène B est causé par A (en d’autres termes si l’on a fait l’hypothèse que B est causé par A), on va logiquement pouvoir en déduire qu’en l’absence de A B n’apparaîtra pas. On va alors, dans une expérimentation, faire varier la présence de A et regarder ce qui se passe, en termes de conséquences, sur le plan de B. C’est-à-dire que l’on va comparer ce qui se passe, sur le plan de B, lorsque A est présent, par rapport à la situation dans laquelle A est absent. Si l’hypothèse est juste, on obtiendra alors :

  • présence de A entraîne présence de B.

  • absence de A entraîne absence de B.

1.3. Les variables indépendantes

6On dira que le facteur que l’on fait varier est une variable indépendante (V.I.), et les différentes positions ou caractéristiques de cette variable seront appelées les modalités de la variable. Par exemple, lorsque l’on utilise comme facteur une variable dont on ne fait que varier la présence, on a une variable à deux modalités : présence versus absence du facteur en question.

7Les V.I. peuvent être différenciées selon plusieurs critères.

  • On aura ainsi des V.I. invoquées, c’est-à-dire des variables d’état, comme le genre (masculin / féminin), l’âge... Et l’on tentera par exemple de vérifier que le genre à une influence sur tel ou tel phénomène (par exemple sur la position hiérarchique obtenue dans les entreprises). On parle ici de variable indépendante invoquée parce qu’il s’agit d’une variable qui existe dans la nature : ce n’est pas le chercheur qui décide de créer des hommes et des femmes ; le chercheur prend, utilise, une variable qui existe dans la nature, indépendamment de lui. à l’opposé, on aura aussi des V.I. construites, provoquées, créées par le chercheur. Par exemple, on peut créer différents messages publicitaires afin d’étudier leur impact respectif.

  • On peut distinguer les variables discontinues ou discrètes (comme le genre : il n’existe que des hommes ou des femmes, sans intermédiaire entre les deux) et les variables continues (comme l’âge).

  • Enfin, une V.I. peut avoir un nombre illimité de modalités (mais ce nombre sera toujours au moins égal à deux, car sinon il n’y aurait pas de variation et donc pas de variable). Avec le genre nous avons deux modalités (homme ou femme). Pour l’âge, le chercheur dispose de nombreuses possibilités ; selon la précision qu’il souhaite (et ce souhait dépendra notamment des hypothèses qu’il aura faites), il peut décider d’utiliser six classes, c’est-à-dire six modalités (moins de 20 ans, de 20 à 29 ans, de 30 à 39, de 40 à 49, de 50 à 59 ans, 60 ans ou plus), ou trois classes (moins de 25 ans, de 25 à 65 ans, plus de 65 ans), ou deux classes, ou dix, etc. De même on pourra créer deux, trois, quatre ou plus, messages publicitaires.

8Lorsqu’une V.I. n’a, par nature, que deux modalités (par exemple le genre), on dira qu’il s’agit d’une variable dichotomique. Lorsque c’est le chercheur qui décide de n’utiliser que deux modalités (par exemple moins de 40 ans, 40 ans et plus), on aura une variable dichotomisée. On peut aussi utiliser des variables trichotomiques et trichotomisées, etc.

1.4. Les variables dépendantes

9La V.D. est l’état du phénomène que l’on observe, suite à l’introduction de la V.I. C’est d’ailleurs parce que la variable dépendante est fonction, dépend de la V.I., que l’on parle de variable dépendante. Cet état de la V.D. est inconnu à l’avance, et c’est pour le connaître que l’on effectue une expérience. On élabore une hypothèse concernant le résultat que l’on pense obtenir, mais ce n’est qu’une hypothèse. Et c’est pour vérifier l’exactitude de cette hypothèse que l’on met en place une expérimentation.

1.5. Les variables parasites

10Le fait de constater, lors des variations d’une V.I., que la V.D. prend les valeurs espérées, ne signifie pas nécessairement que l’hypothèse est confirmée. D’ailleurs on ne dit jamais qu’une hypothèse est confirmée, mais seulement qu’elle est non infirmée, non contredite : on ne sait en effet jamais si cette hypothèse ne sera pas un jour ou l’autre infirmée, du fait des résultats d’une nouvelle recherche. Plus globalement, même si les résultats obtenus semblent effectivement attester de l’exactitude la relation causale hypothétisée, il existe toujours un risque pour que ces résultats aient été faussés, biaisés, du fait de la présence de variables parasites.

11Prenons un exemple. Van Osten croyait posséder un cheval très intelligent, capable d’effectuer des opérations mathématiques. Van Osten demandait oralement à son cheval d’effectuer des additions, des soustractions et des multiplications, et le cheval répondait en frappant le sol de son pied, un nombre plus ou moins élevé de fois selon la réponse attendue. C’est-à-dire que les questions posées correspondaient à la V.I., et le nombre de coup frappés aux valeurs de la V.D. Et quasi systématiquement le cheval donnait la bonne réponse. Pour autant, cela ne signifiait pas qu’il savait calculer. Il n’y avait pas véritablement de relation causale entre les questions posées et le nombre de coups frappés. On s’est en effet rendu compte qu’après avoir posé sa question, Van Osten était très anxieux, et que cette anxiété se traduisait dans son visage, pour ne disparaître que lorsque le cheval avait donné la bonne réponse. Et l’on remarqua aussi que son cheval commençait à taper du pied lorsqu’il voyait l’anxiété naître sur le visage de son maître, et qu’il s’arrêtait de frapper quand cette expression disparaissait. En réalité, le cheval de Van Osten ne savait pas compter : la V.D. ne dépendait pas de la question posée, mais uniquement de l’expression du visage de son maître, expression qui constituait une variable parasite.

12Autre exemple. On souhaite comparer les effets de deux méthodes pédagogiques (il s’agit d’une variable indépendante X, à deux modalités, X1 et X2, c’est-à-dire méthode pédagogique 1 et méthode pédagogique 2), la variable dépendante étant les résultats des étudiants aux examens. Un groupe d’étudiants suit ainsi la méthode X1 et un second groupe la méthode X2. Mettons que l’on observe une bien meilleure réussite chez les étudiants X1. Peut-on nécessairement en déduire que la méthode X1 est meilleure que la méthode X2 ? En d’autres termes, est-on certain du lien de causalité semblant relier la V.D. à la V.I. ? Est-on par exemple certain que les deux groupes d’étudiants étaient, au départ, de même niveau ? On conçoit bien que si les étudiants du groupe X1 étaient au départ meilleurs que ceux du groupe X2, alors leurs meilleurs résultats peuvent tout simplement provenir de cette différence initiale de niveau ; cette différence initiale constituant une variable parasite.

13Comme on le constate, ces variables parasites sont susceptibles de mettre en cause la validité interne des résultats obtenus (la validité interne étant la possibilité d’attribuer les valeurs obtenues de la V.D. aux variations de la V.I. ; c’est-à-dire la possibilité de définir une relation causale entre la V.I. et la V.D.). Elles peuvent également mettre en cause la fidélité des résultats, c’est-à-dire la possibilité de les obtenir à nouveau à l’identique si, répétant l’expérience, la variable parasite est absente. Notons que c’est d’ailleurs parfois du fait de ce manque de fidélité que l’on prend conscience de l’existence d’une variable parasite : lorsqu’un chercheur réédite une expérience et évite, consciemment ou non, de réintroduire une variable parasite, il obtiendra des résultats différents de ceux de la première étude, et c’est cette différence qui va conduire à suspecter l’existence de biais dans la première étude.

14Les variables parasites sont donc des variables non maîtrisées par le chercheur et qui sont susceptibles d’avoir une influence sur les résultats. Il existe plusieurs façons de les traiter, mais encore faut-il que l’on ait conscience de leur existence :

  1. On peut d’abord considérer, compte tenu de ce que l’on s’apprête à étudier, que leur influence sera négligeable. Dans ce cas on n’en tiendra pas compte ; à tort ou à raison.

  2. On peut également décider de contrôler la variable parasite, ce qui signifie la rendre fixe, constante, la supprimer. Et c’est bien généralement la solution que l’on choisit. On dit généralement que, dans une expérience, il faut que « toutes choses soient égales par ailleurs » ; c’est-à-dire que toutes choses soient égales, fixes, à l’exception de la variable indépendante. On va donc en fait décider de supprimer la variable parasite : à partir du moment où elle est rendue fixe, il ne s’agit en effet plus d’une variable ; et donc les variations que l’on pourra observer au niveau de la V.D. ne pourront plus dépendre d’elle, mais seulement des variations de la V.I. Dans l’exemple sur les deux méthodes pédagogiques, si l’on pense que le genre peut constituer une variable parasite, cela signifiera travailler seulement sur une population féminine ou seulement sur une population masculine. Mais bien évidemment, les résultats obtenus ne seront pas nécessairement généralisables : à partir du moment où l’on a considéré que le genre était une variable parasite, c’est-à-dire une variable pouvant avoir un effet sur les résultats, et si l’on a choisi de contrôler cette variable en ne réalisant l’expérience que sur une population masculine, on ne pourra pas en conclure que les résultats obtenus s’appliquent également aux étudiants de genre féminin. Il conviendra, pour le savoir, de réaliser une nouvelle expérience, cette fois avec une population exclusivement féminine.

  3. On peut aussi se fier au hasard et effectuer un tirage probabiliste : si notre population d’étude est constituée d’hommes et de femmes à répartir dans la situation méthode X1 et dans la situation méthode X2, on va considérer qu’une répartition au hasard aboutira à ce qu’il y ait, dans chacune des deux situations, autant d’hommes et de femmes. Ainsi, en ayant une population globale de 60 hommes et 40 femmes, on espèrera que cette répartition au hasard aboutira à ce que l’on ait, pour chacune des deux méthodes, 30 hommes et 20 femmes.

  4. On peut enfin intégrer la variable parasite dans l’étude et la transformer en 2e variable indépendante. Reprenons une nouvelle fois l’étude sur les deux méthodes pédagogiques. Nous avons initialement deux cases : les étudiants soumis à la méthode X1 et ceux confrontés à la méthode X2 :

Méthode X1

Méthode X2

15Pensant maintenant que le genre peut constituer une variable parasite, on va faire de cette variable une deuxième variable indépendante, et obtenir ainsi quatre cases :

Méthode X1

Méthode X2

Hommes

Femmes

16Bien évidemment, cette solution alourdit l’expérience et pose ainsi de nouveaux problèmes ; ne serait-ce que celui d’une augmentation par deux du nombre d’étudiants à « recruter ». Mais nous constatons aussi qu’elle permet, outre de supprimer la variable parasite, de fournir des résultats valables quel que soit le genre de la population. En d’autres termes, cette solution permet une généralisation immédiate des résultats, sans nouvelle expérience ultérieure.

1.6. De l’établissement du plan expérimental à l’analyse des résultats

17Une fois définies les V.I. et V.D., et prises en compte les éventuelles variables parasites, on va établir un plan expérimental, c’est-à-dire définir l’organisation matérielle des expériences que l’on va effectuer pour vérifier l’exactitude de la relation causale hypothétisée. On passera ensuite à la réalisation des expériences, puis l’on analysera statistiquement les résultats afin de contrôler qu’ils n’ont pas été seulement dus au hasard. L’utilisation de tests statistiques permettra en effet de dire,

  • soit que les résultats obtenus ont 95 % de chances de ne pas être dus au hasard (ce qui signifiera que l’hypothèse n’est pas infirmée)

  • soit que ces résultats ont moins de 95 % de chances de ne pas être dus au hasard (l’hypothèse sera alors infirmée).

2. Application (la mémorisation des mots « avec signification » versus « sans signification ») et notion d’échantillonnage

18Comme nous l’avons indiqué, une hypothèse est une phase d’étude pendant laquelle on imagine une relation causale entre deux séries de phénomènes, c’est-à-dire entre une V.I. et une V.D. On peut par exemple faire l’hypothèse générale que ce qui a une signification dans la langue sera mieux retenu que ce qui est sans signification. La phase ultérieure sera donc de tester la véracité de cette hypothèse. Cependant, ainsi formulée, cette hypothèse est trop générale pour être testée : il convient d’abord de transformer cette hypothèse afin de la rendre opérationnelle, c’est-à-dire susceptible d’être testée, vérifiée. On va alors transformer cette hypothèse générale et dire par exemple : le nombre de mots retenus dans un temps donné sera significativement plus grand quand ces mots auront une signification que quand ces mots seront sans signification. Et l’on aboutit ainsi à un plan expérimental à deux cases :

Mots avec signification

Mots sans signification

19Maintenant, il va falloir construire la V.I. Ce qui signifie construire deux listes de mots (par exemple deux listes de 30 mots chacune), l’une constituée de mots avec signification (on pourra pour cela utiliser le dictionnaire), la seconde de mots sans signification (là c’est un peu plus difficile, car certains assemblages de lettres peuvent avoir une signification que l’on ignore ; songeons par exemple aux sigles. On va ici procéder par tâtonnements puis l’on vérifiera, dans une pré-étude réalisée sur un nombre limité de personnes, que ces mots sont effectivement sans signification).

20On va également s’assurer de l’absence de variable parasite. Par exemple, on choisira des mots qui auront tous la même longueur. Il faut également veiller à éviter un effet de halo dans une des listes (c’est-à-dire éviter que, dans une liste, les mots ne soient tous de la même famille ; car dans ce cas la mémorisation d’un seul mot de la liste entraînerait une grande facilité de mémorisation des autres mots de la liste). Etc.

21Il conviendra également de définir précisément la variable dépendante. On va mesurer le nombre de mots retenus dans un laps de temps donné, a-t-on dit. Mais là encore il convient d’être précis : dans quel laps de temps après avoir été entendus les mots seront-ils redemandés et restitués ? Si l’on fait varier le temps entre l’information reçue et l’information redemandée (par exemple deux minutes pour le groupe soumis aux mots avec signification et cinq minutes pour l’autre groupe), on introduit une variable parasite. Il faut donc que ce laps de temps soit identique pour les deux groupes. En général, dans ce type d’étude, on s’intéresse à la mémoire à court terme, c’est-à-dire qu’on redemande les listes très vite après les avoir données. Par exemple trois ou quatre minutes. Mais l’on pourrait tout aussi bien décider d’étudier la mémoire à moyen ou à long terme ; c’est-à-dire demander la restitution des listes après plusieurs heures, voire plusieurs jours. Il faut donc fixer ce laps de temps, et la décision dépendra notamment de ce que l’on souhaite étudier (par exemple mémoire à court terme ou à long terme). Signalons aussi que l’on pourrait tout aussi bien décider de mesurer non pas le nombre de mots retenus mais le nombre de présentations nécessaires pour chacune des deux listes soit entièrement retenue. Ce qui serait alors fixe serait le nombre de mots retenus, et la V.D. serait le nombre de présentations de chacune des listes. Notons cependant que ce ne seraient pas nécessairement les mêmes processus de mémoire qui interviendraient dans l’un et l’autre cas.

22Il faut aussi définir la population sur laquelle l’étude sera effectuée, c’està-dire définir ce que l’on appelle les sujets. Cette étape est celle de l’échantillonnage. On peut en effet considérer que 25 personnes par groupe seront suffisantes, alors que l’on dispose d’une population potentielle (on parle de population mère) de 200 personnes. Cela signifie que l’on va devoir, parmi ces 200 personnes, décider quelles seront les 50 que l’on retiendra (c’est pour cela que l’on parle d’échantillonnage : les 50 retenues constitueront un échantillon de la population totale). Le principal travail consiste ici à s’assurer au maximum que les deux groupes ne se différencieront pas en fonction des caractéristiques des sujets qui composeront ces groupes (encore une fois pour éviter le parasitage) : les 25 sujets de la situation « avec signification » devront par exemple posséder les mêmes facultés de mémorisation que les 25 de la situation « sans signification ». Et il conviendra aussi de veiller à ce que, à l’intérieur de chacun des groupes, les sujets possèdent des capacités de mémorisation identiques (bonne, moyenne ou faible par exemple). C’est-à-dire que dans chaque groupe les sujets devront aussi avoir des caractéristiques identiques du point de vue de la faculté de mémorisation. Globalement, on aura donc un échantillon homogène (ce qui ne sera peut-être pas le cas au niveau de la population mère). Notons ici que ces exigences sont tout à fait différentes de celles qui sont attendues dans une enquête sociologique par exemple. Ainsi, lorsque l’on fait un sondage d’opinions, on a également une population mère quantitativement trop importante pour être interrogée dans son intégralité, et donc on procède aussi par échantillonnage. Mais ce que l’on veut alors, c’est que les résultats obtenus sur l’échantillon puissent être généralisés à la population mère. Or, du fait que la population mère est diversifiée, on devra également constituer un échantillon diversifié, non homogène (si la population mère est composée de 60 % de femmes, l’échantillon devra comporter 60 % de femmes ; si parmi les femmes de la population mère 40 % travaillent comme employées, 40 % des femmes de l’échantillon devront travailler comme employées, etc.). Mais revenons à la constitution d’un échantillon homogène. Il existe plusieurs manières de procéder pour parvenir à une telle homogénéité.

  • La première, c’est la distribution au hasard. On va utiliser la loi probabiliste de répartition de x éléments, ici 50 sujets, dans y cases, ici deux cases. Et l’on va fonctionner comme au loto : on va numéroter les sujets de 1 à 200 (puisqu’il y a 200 sujets dans la population mère), puis l’on va tirer les numéros au hasard et les répartir alternativement, au fur et à mesure du tirage, dans l’une et l’autre case, en arrêtant le tirage lorsque 50 sujets auront été tirés. Le problème, c’est qu’avec un petit nombre de sujets, il peut y avoir des fluctuations gênantes. Par exemple, supposons que nous ayons 25 hommes et 25 femmes de retenus : idéalement, il nous faudrait autant d’hommes que de femmes dans chacune des deux cases, c’est-à-dire 12,5 hommes et 12,5 femmes… Vous voyez le problème. On peut bien sûr se dire « 13 hommes et 12 femmes, ça va ». Mais le tirage au sort peut aboutir à une autre répartition. C’est-à-dire que l’on risque, du fait du hasard, de ne pas obtenir l’homogénéité souhaitée. On va alors utiliser une autre technique : celle du hasard compensé.

  • Le hasard compensé permettra d’obtenir une égalité parfaite sur certains facteurs (les facteurs qui, dans l’étude, risqueraient d’être parasites s’ils n’étaient pas contrôlés). On va là encore faire un tirage au hasard, mais à partir du moment où l’on aura atteint notre effectif sur une dimension de la variable (par exemple 13 hommes dans une case), on cessera de remplir cette case avec des sujets possédant la caractéristique en cause (on cessera de mettre des hommes dans cette case). En d’autres termes, avec le hasard compensé, on utilise toujours le hasard, mais en se dotant d’un garde-fou sur une variable précise, déterminée à l’avance.

  • Une troisième technique est l’appariement. On va apparier les sujets sur un certain nombre de variables. Prenons la variable âge : on souhaite égaliser les cases en fonction de l’âge. C’est-à-dire que l’on souhaite obtenir une identique répartition des âges dans les deux cases. Pour cela, on va classer les sujets de l’ensemble de la population potentielle en fonction de l’âge, et dès que l’on aura mis le sujet le plus jeune dans une case, on mettra le suivant dans la seconde case ; et ainsi de suite.

23Il convient ensuite d’organiser les expériences. Nous avons, je le rappelle, 50 sujets, aux caractéristiques homogènes, répartis dans deux cases, soit 25 et 25. A 25 on demandera de retenir les mots de la liste X1, et aux 25 de l’autre case les mots de la liste X2. On a alors ce que l’on appelle des groupes indépendants car chaque sujet ne passera qu’une seule des deux conditions : soit la liste X1, soit la liste X2. Mais on peut également décider que chaque sujet sera successivement confronté à chacune des deux listes (dans ce cas, on comparera, non pas les résultats de tous les sujets confrontés à la liste X1 avec les résultats de tous les sujets confrontés à la liste X2, mais les résultats de chaque sujet soumis à la liste X1 avec les résultats que le même sujet aura obtenu avec la liste X2). On dira alors que l’on travaille sur des groupes appareillés (ou appariés lorsque la V.I. ne comporte que deux modalités, c’est-à-dire lorsque les sujets ne passent que deux situations expérimentales). Avec cette procédure (procédure des groupes appareillés, ou appariés), on est sûr d’avoir une totale similitude des caractéristiques des sujets dans chacune des deux listes (puisque ce sont les mêmes sujets qui passent deux fois) ; on élimine donc les éventuelles variations dues à des différences quant aux caractéristiques des sujets. Mais cette situation a aussi son inconvénient : le fait de mémoriser une première liste peut avoir une influence sur la deuxième mémorisation (c’est-à-dire sur la mémorisation de la deuxième liste). Par exemple la deuxième liste peut être moins bien retenue que la première pour une raison de fatigue, de saturation ; et donc si l’on observe une moins bonne mémorisation de la deuxième liste par rapport à la première, on ne saura pas si cela provient du contenu différent des deux listes (mots avec signification versus sans signification) ou de la fatigue. à l’inverse, la deuxième liste pourra être mieux retenue que la première parce que la mémorisation de la première aura servi d’exercice, d’apprentissage ; et dans ce cas également, si l’on observe une meilleure mémorisation de la deuxième liste par rapport à la première, on ne saura pas si cela provient de notre variable indépendante (signification versus non signification des mots) ou d’un effet apprentissage. Ce que l’on peut décider de faire alors, c’est de demander à la moitié des sujets de passer en première la liste avec signification et en deuxième la liste sans signification, et à l’autre moitié de faire l’inverse. Cela permettra de neutraliser l’effet d’ordre (de neutraliser et non pas supprimer cet effet : les éventuels effets d’ordre existeront toujours, mais ils s’annuleront dans les résultats).

24La phase suivante consistera à réaliser l’expérience. On va donc soit faire venir les sujets dans le laboratoire, soit aller chez eux. L’important est que tous les sujets passent l’expérience dans les mêmes conditions (toujours pour ne pas introduire de variable parasite). Par exemple, il ne faudra pas que les sujets qui passent la situation « avec signification » aient été les seuls à boire une tasse de thé ou de café. Un petit mot de terminologie encore : on utilise souvent l’expression « groupes expérimentaux » ; mais c’est un peu un abus de langage. On ne travaille pas sur des groupes au sens psychosocial du terme ; on ne travaille pas sur des ensembles d’individus en interaction, se parlant, se regardant. Chaque sujet va au contraire travailler isolément ; et d’ailleurs bien souvent les sujets passent l’expérience non pas en situation collective mais individuellement. Si l’on parle de groupe expérimental, c’est uniquement pour signifier qu’un certain nombre de sujets passent la même situation expérimentale (par exemple la situation « mots avec signification ») ; c’est seulement à ce titre que l’on parle de « groupe ». On pourrait tout aussi bien parler de « case expérimentale »

25Pour terminer, on note les résultats obtenus et on les analyse pour voir si ils confirment ou non l’hypothèse de départ. Nous ne dévoilerons pas un secret en disant que, généralement, on observe une meilleure rétention pour les mots avec signification. Cela dit, ce genre d’expérience ne fournit pas nécessairement une information très grande sur le pourquoi de cette différence de mémorisation. Ce que l’on peut seulement dire, c’est que la signification a une influence sur la mémorisation. Pour aller plus loin, il faudra faire d’autres études. Par exemple, faire deux nouvelles listes de mots, chacune des deux listes étant composée de mots avec signification, mais par exemple avec une liste composée de noms d’animaux et la deuxième de noms de plats cuisinés. C’est-à-dire commencer à faire une structuration par catégories de sens, avec l’hypothèse que certaines catégories se retiendront plus facilement que d’autres ; ou, inversement, avec l’hypothèse que les sujets s’efforceront, consciemment ou non, de ne pas retenir les mots appartenant à certaines catégories (nous y reviendrons ultérieurement).

© Presses universitaires de Rouen et du Havre, 2008

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