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Les Fondements méthodologiques du savoir scientifique

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Bernard Gangloff

VI. Application globale : les comportements d’aide

Texte intégral

1Nous allons ici nous demander quels sont certains des facteurs qui font que, lorsqu’une personne demande de l’aide, elle obtient ou non cette aide. Et nous allons commencer en envisageant deux facteurs.

1. Deux variables à deux modalités chacune

1.1. Les hypothèses

2– Hypothèse générale no 1 : les femmes seront plus facilement aidées que les hommes (et si cette hypothèse n’est pas infirmée, il faudra ensuite élaborer une nouvelle hypothèse pour savoir pourquoi : la variable genre est en effet susceptible d’être reliée à beaucoup de phénomènes).

3– Hypothèse opérationnelle no 1 : les femmes seront plus vite prises en auto-stop que les hommes.

4– Hypothèse générale no 2 : les personnes vêtues de rouge seront plus facilement aidées que celles vêtues de vert.

5– Hypothèse opérationnelle no 2 : les personnes vêtues de rouge seront plus rapidement prises en auto-stop que celles vêtues de vert.

6Nous avons donc une V.I. identitaire, invoquée, dichomique (le genre), à deux modalités (homme ou femme) et une variable vestimentaire, construite, dichotomisée (la couleur du vêtement), à deux modalités également (rouge ou vert).

7Pour la V.D., il s’agit du temps d’attente (en minutes) avant d’être pris en stop. Il s’agit donc d’une variable continue. Mais l’on aurait aussi pu choisir le sentiment d’attente, ou encore le nombre de véhicules passant avant d’être pris en stop (dans ce dernier cas, on aurait eu affaire à une variable discrète, discontinue).

8Quant aux variables parasites possibles, nous pouvons noter l’heure ; ou encore l’époque de l’année (par exemple si une partie des observations se déroule pendant la période de Noël, on est tenté de penser que cela favorisera les comportements d’aide, ce qui peut être pernicieux si une autre partie des observations se déroule juste après la parution, dans le journal, de l’assassinat d’un conducteur par un auto-stoppeur).

1.2. Le plan expérimental

9Le plan expérimental sera nécessairement factoriel (puisque nous n’avons que deux V.I.). Soit le tableau théorique suivant :

– effet X en Y1 = 1/2 = X1Y1/X2Y1 = X1/X2

– effet X en Y2 = 3/4 = X1Y2/X2Y2 = X1/X2

– effet X global = 1 + 3/2 + 4 = X1Y1 + X1Y2/X2Y1 + X2Y2 = 2X1/2X2

– effet Y en X1 = 1/3 = X1Y1 / X1Y2 = Y1/Y2

– effet Y en X2 = 2/4 = X2Y1 / X2Y2 = Y1/Y2

– effet Y global = 1 + 2/3 + 4 = X1Y1 + X2Y1/X1Y2 + X2Y2 = 2Y1/2Y2

10En revenant à notre situation concrète, nous obtenons le tableau suivant :

– Effet genre chez les personnes vêtues de rouge = 1/2 = hommes/femmes vêtus de rouge.

– Effet genre chez les personnes vêtues de vert = 3/4 = hommes/femmes vêtus de vert.

– Effet genre global = 1 + 3/2 + 4 = hommes vêtus de rouge + hommes vêtus de vert/femmes vêtues de rouge + femmes vêtues de vert.

– Effet couleur du vêtement chez les hommes = 1/3 = hommes vêtus de rouge/hommes vêtus de vert.

– Effet couleur du vêtement chez les femmes = 2/4 = femmes vêtues de rouge/femmes vêtues de vert.

– Effet couleur du vêtement global = 1 + 2/3 + 4 = hommes et femmes vêtus de Rouge/hommes et femmes vêtus de vert.

11Nous pouvons par ailleurs insérer dans le tableau les résultats obtenus, c’est-à-dire les temps d’attente, en minutes (entre parenthèses figurent les numéros des cases) :

– Effet genre chez les personnes vêtues de rouge = 1/2 = 4 mn/2 mn = en ne considérant que personnes vêtues de rouge, on remarque que les femmes sont prises en stop deux fois plus rapidement que les hommes.

– Effet genre chez les personnes vêtues de vert = 3/4 = 16 mn/8 mn = en ne considérant que les personnes vêtues de vert, on observe que les femmes sont prises en stop deux fois plus vite que les hommes.

– Ces deux premiers résultats signifient également une absence d’interaction.

– Effet genre global = moyenne de 1 + 3/moyenne de 2 + 4 = ½ (4 mn + 16 mn)/½ (2 mn + 8 mn) = 10 mn/5 mn = globalement, les femmes sont prises en stop deux fois plus vite que les hommes.

– Effet couleur du vêtement chez les hommes = 1/3 = 4 mn/16 mn = en ne prenant en compte que les hommes, on constate que les hommes vêtus de vert attendent 4 fois plus longtemps que ceux vêtus de rouge.

– Effet couleur du vêtement chez les femmes = 2/4 = 2 mn/8 mn = en ne prenant en compte que les femmes on remarque que les femmes vêtues de vert attendent quatre fois plus longtemps que celles vêtues de rouge.

– Ces deux premiers résultats signifient à nouveau une absence d’interaction.

– Effet couleur du vêtement global = moyenne de 1 + 2/moyenne de 3 + 4 = ½ (4 mn + 2 mn)/½ (16 mn + 8 mn) = 3 mn/12 mn = globalement, les personnes vêtues de rouge attendent quatre fois moins longtemps que celles vêtues de vert.

– Modifions maintenant nos données en remplaçant, dans la case 4, les 8 mn précédentes par 1mn. Et analysons à nouveau l’effet de nos deux V.I.

– Effet genre chez les personnes vêtues de rouge = 1/2 = 4 mn/2 mn = en ne considérant que personnes vêtues de rouge, on remarque que les femmes sont prises en stop deux fois plus rapidement que les hommes. Le résultat est donc identique à celui obtenu dans le tableau A ; – Effet genre chez les personnes vêtues de vert = 3/4 = 16 mn/1 mn = en ne considérant que les personnes vêtues de vert, on observe que les femmes sont prises en stop 16 fois plus vite que les hommes. Rappelons alors que dans le tableau A les femmes n’étaient prises en stop que deux fois plus vite que les hommes.

– Ces deux premiers résultats signifient donc qu’il y a maintenant une interaction.

– Effet genre global = moyenne de 1 + 3/moyenne 2 + 4 = ½ (4 mn + 16 mn)/½ (2 mn + 1 mn) = 10 mn)/1,5 mn = globalement, les femmes sont prises en stop environ sept fois plus vite que les hommes (contre deux fois plus vite dans le tableau A).

– Effet couleur du vêtement chez les hommes = 1/3 = 4 mn/16 mn = en ne prenant en compte que les hommes, on constate que les hommes vêtus de vert attendent quatre fois plus longtemps que ceux vêtus de rouge. Le résultat est identique à celui du tableau A.

– Effet couleur du vêtement chez les femmes = 2/4 = 2 mn/1 mn = en ne prenant en compte que les femmes on remarque que ce sont maintenant les femmes vêtues de vert qui attendent moins (plus précisément deux fois moins) que les femmes vêtues de rouge (alors que dans le tableau A, c’étaient les femmes vêtues de rouge qui étaient privilégiées).

– Ces deux résultats signifient donc à nouveau l’existence d’une interaction.

– Effet couleur du vêtement global = moyenne de 1 + 2/moyenne de 3 + 4 = ½ (4 mn + 2 mn)/½ (16 mn + 1 mn) = 3 mn/8,5 mn = globalement, les personnes vêtues de rouge attendent environ trois fois moins longtemps que celles vêtues de vert (contre quatre fois moins dans le tableau A).

12Cela signifie maintenant :

13Pour l’effet genre : indépendamment de la couleur du vêtement, il vaut mieux être une femme qu’un homme (= effet global genre). Mais c’est surtout lorsque l’on est en vert qu’il vaut mieux être une femme qu’un homme (en vert la différence passe de 1 à 16, soit 16 fois plus d’attente pour un homme que pour une femme, alors qu’en rouge elle passe de 2 à 4, soit alors deux fois plus d’attente pour un homme que pour une femme).

14Pour l’effet vêtement : globalement, il vaut mieux être en rouge qu’en vert ( = effet global couleur). Mais l’on remarque que cette conclusion ne provient que du poids du résultat observé chez les hommes ; ce n’est en effet que chez les hommes qu’il vaut mieux être en rouge, car chez les femmes, c’est l’inverse.

15Cela montre que, du fait des interactions, c’est-à-dire notamment du fait que la couleur favorable varie selon le genre de l’auto-stoppeur, on ne peut pas se contenter, pour étudier l’effet couleur, de ne l’analyser que sur les hommes ou que sur les femmes ; de même, si l’on mesure globalement cet effet couleur, on doit préciser que c’est une analyse globale et ajouter qu’il y a une interaction (c’est-à-dire que la couleur du vêtement a un effet différent chez les hommes et chez les femmes).

16Voyons maintenant le tableau suivant, avec de nouvelles données, et tableau laissé par ailleurs volontairement incomplet ; la case 4 n’étant pas remplie.

17Et posons-nous la question suivante : quelle durée faut-il inscrire dans la case 4 pour qu’il n’y ait pas d’interaction ?

18Pour répondre à cette question, il faut commencer par l’analyse des données que l’on possède, soit : Effet genre chez les personnes vêtues de rouge : les hommes attendent quatre fois plus que les femmes. Cela signifie que chez les personnes vêtues de vert, on doit aussi obtenir une durée d’attente quatre fois plus grande chez les hommes par rapport aux femmes, soit 4 minutes pour les femmes.

19Et l’on peut vérifier qu’avec 4 minutes en case 4, les femmes attendent deux fois plus quand elles sont en vert que lorsqu’elles sont en rouge, rapport qui est identique à celui que l’on trouve chez les hommes.

20Avant d’introduire une troisième V.I., gardons à l’esprit que toutes les situations ne sont pas nécessairement réalistes. Reprenons ainsi notre première V.I. (hommes/femmes) et, au lieu de la couleur du vêtement, mettons le type de vêtement : pantalon ou jupe. Et regardons sur le plan expérimental le résultat obtenu :

21Il est fort probable que la situation n ° 3 pose quelques problèmes de réalisme… pour autant, comme nous sommes ici dans une situation d’apprentissage, ce manque de réalisme n’est pas problématique ; c’est d’ailleurs ce que nous allons constater avec le plan suivant.

2. Trois variables à deux modalités chacune

22Nous allons reprendre nos deux V.I. précédentes (genre et couleur du vêtement) et en introduire une troisième (le type de chaussures portées), à deux modalités : des bottes ou des palmes. Quant à la V.D., ce sera encore le temps d’attente.

23Nous pouvons bien évidemment organiser l’étude en suivant un plan factoriel. Mais comme nous avons trois V.I. avec chacune le même nombre de modalités (deux), nous pouvons également travailler avec des plans en carré latin.

2.1. Plan factoriel

24Commençons par le plan factoriel. Ce plan contiendra huit cases : deux modalités à la puissance 3 (car trois V.I.) = 2 × 2 × 2 = 8 cases. Et l'on peut en établir la représentation graphique :

25Et de manière plus générale, nous obtenons le tableau suivant :

26– Effet X = tous les X1/tous les X2

=

1

+

2

+

5

+

6

X1Z1Y1

X1Z2Y1

X1Z1Y2

X1Z2 Y2

/3

+

4

+

7

+

8

/X2Z1Y1

X2Z2Y1

X2Z1Y2

X2Z2Y2

=

4 X1 (Z1Y1

+

Z2Y1

+

Z1Y2

+

Z2Y2)

/4 X2 (Z1Y1

+

Z2Y1

+

Z1Y2

+

Z2Y2)

=

4 X1/4 X2.

27– Effet Y = tous les Y1/tous les Y2

=

1

+

2

+

3

+

4

Y1Z1X1

Y1Z2X1

Y1Z1X2

Y1Z2X2

/5

+

6

+

7

+

8

Y2Z1X1

Y2Z2X1

Y2Z1X2

Y2Z2X2

=

4 Y1 (Z1X1

+

Z2X1

+

Z1X2

+

Z2X2)

/4 Y2 (Z1X1

+

Z2X1

+

Z1X2

+

Z2X2)

=

4 Y1/4 Y2.

28– Effet Z = tous les Z1/tous les Z2

=

1

+

5

+

3

+

7

Z1X1Y1

Z1X1Y2

Z1X2Y1

Z1X2Y2

/2

+

6

+

4

+

8

/Z2X1Y1

Z2X1Y2

Z2X2Y1

Z2X2Y2

=

4 Z1 (X1Y1

+

X1Y2

+

X2Y1

+

X2Y2)

/4 Z2 (X1Y1

+

X1Y2

+

X2Y1

+

X2Y2)

=

4 Z1/4 Z2.

2.2. Plan en carré latin

29Pour l’étude sur l’auto-stop, nous pouvons établir l’un ou l’autre des deux tableaux suivants selon la position attribuée à chacune des deux modalités de la troisième variable dans les cases ; c’est-à-dire selon l’association de chacune des deux modalités de la troisième V.I. avec chacune des modalités des deux autres V.I. :

Hommes

Femmes

Rouge

Bottes (case 1)

Palmes (case 2)

Vert

Palmes (case 3)

Bottes (case 4)

Tableau A1

30Ou :

Hommes

Femmes

Rouge

Palmes (case 1)

Bottes (case 2)

Vert

Bottes (case 3)

Palmes (case 4)

Tableau B1

31Nous pourrions aussi décider de mettre la variable Couleur comme troisième variable (ou encore la variable Genre). Cependant, cela ne changerait rien aux combinaisons obtenues :

Hommes

Femmes

Bottes

Rouge (case 1)

Vert (case 2)

Palmes

Vert (case 3)

Rouge (case 4)

Tableau A2

Hommes

Femmes

Bottes

Vert (case 1)

Rouge (case 2)

Palmes

Rouge (case 3)

Vert (case 4)

Tableau B2

32Cela ne changerait rien aux combinaisons obtenues car nous constatons que nous avons :

  • dans le tableau A1 : hommes rouge bottes (case 1), hommes vert palmes (case 3), femmes rouge palmes (case 2), femmes vert bottes (case 4),

  • dans le tableau A2 : hommes bottes rouge (case 1), hommes palmes vert (case 3), femmes bottes vert (case 2), femmes palmes rouge (case 4),

  • dans le tableau B1 : hommes rouge palmes (case 1), hommes vert bottes (case 3), femmes rouge bottes (case 2), femmes vert palmes (case 4),

  • et dans le tableau B2 : hommes bottes vert (case 1), hommes palmes rouge (case 3), femmes bottes rouge (case 2), femmes palmes vert (case 4).

33Cela signifie qu’avec un plan en carré latin avec trois V.I. à deux modalités chacune, deux organisations différentes sont possibles, ni plus ni plus ni moins : A1 et A2 étant en effet semblables, de même que B1 et B2, les deux seules organisations différentes possibles sont A1 et B1.

34De même, sur un plan général, nous avons le choix entre les deux organisations suivantes :

X1

X2

Y1

Z1 (case 1)

Z2 (case 2)

Y2

Z2 (case 3)

Z1 (case 4)

35Ou :

X1

X2

Y1

Z2 (case 1)

Z1 (case 2)

Y2

Z1 (case 3)

Z2 (case 4)

36– On peut là encore mesurer l’effet X seul. Soit, à partir du 1er tableau : Tous les X1/tous les X2

=

1

+

3

/

2

+

4

=

X1Y1Z1

+

X1Y2Z2

/

X2Y1Z2

+

X2Y2Z1

=

2X1

+

Y1Y2Z1Z2

/

2X2

+

Y1Y2Z1Z2

= 2X1/2X2 (puisque Y1 Y2 Z1 Z2 sont communs).

– ou encore l’effet Y seul = 1 + 2/3 + 4.

– ou l’effet Z seul = 1 + 4/2 + 3.

2.3. Exemples chiffrés

37Nous allons tout d’abord établir les tableaux, puis, à partir des plans utilisés, nous calculerons les effets de la variable genre (les procédures des calculs étant les mêmes pour les deux autres V.I.).

Tableau A : plan factoriel

Hommes

Femmes

Rouge

Bottes 4 mn (case 1)

Palmes 10 mn (case 4)

Vert

Palmes 20 mn (case 6)

Bottes 1 mn (case 7)

Tableau B1 : 1er plan en carré latin (les numéros des cases correspondent à ceux du plan factoriel A)

Hommes

Femmes

Rouge

Palmes 20 mn (case 2)

Bottes 4 mn (case 3)

Vert

Bottes 16 mn (case 5)

Palmes 1 mn (case 8)

Tableau B2 : 2e plan en carré latin (les numéros des cases correspondent à ceux du plan factoriel A).

2.3.1. Calculs avec le plan factoriel

– Effet genre global

=

hommes

/

femmes

=

cases 1 + 2 + 5 + 6 : 4

/

cases 3 + 4 + 7 + 8 : 4

=

60 mn : 4

/

16 mn : 4

=

15 mn

/

4 mn

38C’est-à-dire que les femmes attendent quatre fois moins longtemps que les hommes.

39– Effet genre selon la couleur du vêtement. = effet genre en rouge/effet genre en vert = hommes en rouge – femmes en rouge/hommes en vert – femmes en vert

=

cases (1 + 2 : 2) – (3 + 4 : 2)

/

cases (5 + 6 : 2) – (7 + 8 : 2)

=

(24 mn : 2) – (14 mn : 2)

/

(36 mn : 2) – (2 mn : 2)

=

12 mn – 7 mn

/

18 mn – 1 mn

40= en rouge, les femmes attendent environ deux fois moins que les hommes/en vert, les femmes attendent 18 fois moins que les hommes.

41Ainsi les femmes attendent systématiquement moins que les hommes, mais surtout lorsqu’elles sont en vert (il y a donc interaction).

42– Effet genre selon les chaussures. = effet genre en bottes/effet genre en palmes = hommes en bottes – femmes en bottes/hommes en palmes – femmes en palmes

=

cases (1 + 5 : 2) – (3 + 7 : 2)

/

cases (2 + 6 : 2) – (4 + 8 : 2)

=

(20 mn : 2) – (5 mn : 2)

/

(40 mn : 2) – (11 mn : 2)

=

10 mn – 2,5 mn

/

20 mn – 5,5 mn

43= en bottes, les femmes attendent quatre fois moins que les hommes/ en palmes, les femmes attendent aussi environ quatre fois moins que les hommes.

44Ainsi les femmes attendent systématiquement moins que mes hommes, et cela approximativement dans un rapport de 1 à 4, quelle que soit la façon d’être chaussé. C’est-à-dire qu’il ne semble pas y avoir d’interaction (il conviendrait bien sûr de le vérifier de manière pus précise, donc par l’utilisation de tests statistiques de significativité).

2.3.2. Calculs avec les plans en carré latin

45– Effet genre global :

Avec le tableau B1

=

hommes

/

femmes

=

cases 1 + 6 : 2

/

cases 4 + 7 : 2

=

24 mn : 2

/

11 mn : 2

=

12 mn

/

5,5 mn

Avec le tableau B2

=

hommes

/

femmes

=

cases 2 + 5 : 2

/

cases 3 + 8 : 2

=

36 mn : 2

/

5 mn : 2

=

18 mn

/

2,5 mn

46Rappelons qu’avec le plan factoriel, on avait observé que les femmes attendaient quatre fois moins longtemps que les hommes. Avec chacun des plans en carré latin, on constate encore que les femmes attendent moins que les hommes, cependant, avec le plan B1 (dans lequel manquent les cases 2, 3, 5 et 8), elles attendent environ deux fois moins, et avec le plan B2 (où les cases 1,4,6 et 7 sont absentes), environ sept fois moins.

47– Effet genre selon la couleur du vêtement avec le plan en carré latin B1 : = effet genre en rouge/effet genre en vert = hommes en rouge – femmes en rouge/hommes en vert – femmes en vert

=

cases 1 – 4

/

6 – 7

=

4 mn – 10 mn

/

20 mn – 1 mn

48= en rouge, les femmes attendent 2,5 fois plus que les hommes/en vert, les femmes attendent 20 fois moins que les hommes.

49Or avec le plan factoriel, on remarquait qu’en rouge les femmes attendaient environ deux fois moins que les hommes, et qu’en vert elles attendaient 18 fois moins que les hommes. Et là encore, ces différences proviennent de la non reproduction de toutes les cases du plan factoriel dans le tableau B1 (il manque notamment la case 2, où les hommes attendaient 20 minutes).

50– Effet genre selon les chaussures avec le plan en carré latin B1 : = effet genre en bottes/effet genre en palmes = hommes en bottes – femmes en bottes/hommes en palmes – femmes en palmes

=

cases 1 – 7

/

cases 6 – 4

=

4 mn – 1 mn

/

20 mn – 10 mn

=

51= en bottes, les femmes attendent quatre fois moins que les hommes/en palmes, les femmes attendent deux fois moins que les hommes.

52Avec le plan factoriel, nous constations que les femmes attendaient également systématiquement moins que les hommes, mais dans un rapport approximatif toujours de 1 à 4 ; quel que soit le type de chaussures.

53Nous constatons donc à nouveau que les plans en carré latin, du fait qu’ils ne comportent pas toutes les cases du plan factoriel, ne permettent pas l’étude complète des éventuelles interactions. Ainsi, au cas où des interactions existent, les plans en carré latin fournissent des résultats différents de ceux susceptibles d’être obtenus avec les plans factoriels.

3. étude sur les comportements d’aide : transposition au laboratoire

54L’étude précédente, sur le comportement d’aide de prise en auto-stop, peut très facilement être effectuée dans la rue. C’est-à-dire que l’on peut très facilement réaliser cette recherche en milieu naturel. Mais dans ce cas, on est confronté, sur le plan scientifique, à quelques inconvénients susceptibles de biaiser nos résultats.

55Ainsi nous ne savons rien de notre population, de nos sujets (qui sont les automobilistes). En particulier, nous ignorons si ils se ressemblent tous ; c’est-à-dire si ils nous permettent de considérer notre population comme homogène. Au surplus, nous n’avons aucune information sur les sujets qui ne s’arrêtent pas (informations qui pourraient nous être utiles lors de l’interprétation de nos résultats ; informations qui nous permettraient de mieux comprendre le pourquoi des différences obtenues entre les différentes cases). Pour éviter cela, on peut être tenté de transposer cette recherche dans un autre milieu, milieu qui ne serait pas le milieu habituel dans lequel s’effectuent habituellement les demandes de prise en auto-stop, mais milieu dans lequel on peut beaucoup plus facilement contrôler les éventuelles variables parasites. C’est-à-dire que l’on peut décider de réaliser cette recherche dans un laboratoire de recherche, par exemple un laboratoire de recherche universitaire. Et c’est bien souvent ce que l’on fait, utilisant les étudiants comme sujets (on dit d’ailleurs parfois que les études de psychologie sont essentiellement des études réalisées sur des étudiants de première année en psychologie, avec donc des problèmes de généralisation ; de validité externe).

56On ne peut bien sûr pas transposer totalement nos hypothèses antérieures en laboratoire : en laboratoire, il nous est en effet impossible de mesurer de véritables prises en auto-stop ; notre comportement d’aide, notre variable dépendante, ne pourra plus être opérationnalisée par des durées d’attente avant apparition de comportements effectifs de prises en auto-stop. Il conviendra donc de chercher une autre V.D.

57Celle-ci pourra être reliée à un autre comportement d’aide, tout fait différent de la prise en auto-stop : par exemple la durée d’attente avant une aide effective ayant trait à un travail de résolution de problème mathématique. On peut en effet très bien imaginer qu’un sujet soit mis dans une salle dans laquelle de nombreuses personnes ont l’habitude d’entrer, et regarder au bout de combien de temps notre sujet, demandant de l’aide, obtiendra celleci. Mais on peut aussi rester dans le domaine de la prise en auto-stop. Par exemple en projetant à des sujets conducteurs des photos d’auto-stoppeurs (des hommes et des femmes, vêtus de rouge ou de vert) et en mesurant les pourcentages d’intentions de prises en auto-stop en fonction des photos projetées. Prenons ce second cas, et examinons les avantages procurés par le laboratoire par rapport à l’étude en milieu réel.

58On peut tout d’abord mieux standardiser nos V.I. Il est ainsi évident qu’en situation naturelle, les auto-stoppeurs ne se différenciaient pas uniquement selon le genre et la couleur du vêtement : intervenaient aussi le physique (taille, grosseur, couleur et longueur des cheveux, beauté perçue...), le comportement (attitude corporelle, mouvements), etc. Ici, avec les photos, on peut standardiser ces différentes caractéristiques. Elles ne seront donc pas susceptibles de jouer comme des variables parasites.

59On peut également contrôler les caractéristiques des sujets, c’est-à-dire des personnes susceptibles de procurer l’aide demandée : ne prendre par exemple que des sujets masculins, ou inversement que des femmes ; que des sujets qui aient tous entre 18 et 25 ans ; etc.

60Tout cela signifie aussi que l’on peut, non pas seulement contrôler des variables potentiellement parasites, mais également les transformer en de nouvelles V.I. Le laboratoire présente donc de nombreux avantages.

61Pour résumer ces aspects positifs, on peut dire que le laboratoire permet notamment :

  • de mieux contrôler les éventuelles variables parasites, qu’elles soient liées à la situation ou aux caractéristiques des sujets,

  • de mieux manipuler (c’est-à-dire de façon plus minutieuse) davantage de V.I.,

  • d’utiliser des appareils de mesure que l’on peut difficilement employer sur le terrain (du fait par exemple de leur poids ou de leur encombrement, de la nécessité de leur trouver des sources d’énergie,..).

62Inversement, le laboratoire présente certains inconvénients ; notamment :

  • il coûte, financièrement, parfois cher,

  • il ne peut pas reproduire tous les aspects de la vie réelle, de la vie quotidienne (ainsi nous venons de voir qu’il n’était pas possible d’y étudier de véritables comportements de prises en auto-stop),

  • il est souvent de taille restreinte, ce qui signifie que le nombre de personnes susceptibles d’y pénétrer simultanément, et donc de servir de sujets, est limité (on ne peut par exemple pas y étudier le comportement des foules),

  • les sujets ne sont souvent disponibles que pendant un temps limité, or certaines V.I. ne produisent d’effet que tardivement,

  • les sujets ne sont le plus souvent que des volontaires.

63Ce dernier aspect, que nous avons déjà précédemment évoqué, a plusieurs significations qui se traduisent toutes par des difficultés de généraliser les résultats obtenus sur des sujets non volontaires :

  • Comme nous l’avons vu, les volontaires présentent des caractéristiques particulières : ce sont des personnes intellectuellement plus capables que les autres, plus conventionnelles, moins autoritaires, présentant un fort besoin de se faire bien voir, par exemple de se faire bien voir par l’expérimentateur (donc tentées d’adopter, en laboratoire, un comportement plus valorisant que celui qu’ils auraient réellement eu dans la vie réelle), etc.

  • Du fait qu’ils ont accepté de participer à une expérience, les sujets savent qu’ils sont observés ; or tout individu se sachant observé, qu’il soit d’ailleurs volontaire ou non pour cette observation, modifie son comportement. Ce que l’on observe n’est donc pas « le comportement d’individus » mais « le comportement d’individus se sachant observés ».

  • La situation est factice, et les sujets le savent. Même si ils font « comme si » il s’agissait d’une situation réelle, ils savent bien que ce n’est pas le cas et ils se montrent moins impliqués ; et cela transparaît dans leurs comportements. Ils adoptent des comportements différents de ceux qu’ils auraient eu si ils avaient été confrontés aux mêmes variables, mais dans une situation réelle.

64Notons cependant que le laboratoire n’a pas pour objectif de reproduire la vie réelle ; n’a pas pour but de reproduire des situations en tout point identiques à celles que l’on rencontre dans la vie quotidienne. Son principal but, en ne reproduisant que des aspects limités de cette vie quotidienne, est de pouvoir minutieusement, sans parasites, étudier quelques-uns de ces aspects. Par ailleurs, certains des inconvénients que nous venons de mentionner peuvent être partiellement surmontés : qu’il s’agisse de la tendance des sujets volontaires à se monter sous leur meilleur jour, qu’il s’agisse du fait que les sujets se savent observés et modifient leurs comportements en conséquence, ou encore qu’il s’agisse de la perception qu’ils ont du caractère factice de la situation, il est possible d’en limiter les effets grâce au mensonge. Mais cela bien évidemment en respectant des règles éthiques.

4. Aspects éthiques : le mensonge dans l’expérimentation

65Bien souvent, dans les expérimentations, on n’indique pas aux sujets le véritable objectif de l’étude ; on ne leur dit pas ce que l’on va réellement observer. De ce fait, les modifications que les sujets apportent à leur comportement (que ce soit pour se faire bien voir, parce qu’ils se savent observés, ou encore parce qu’ils savent que la situation est artificielle) portent sur les aspects qu’ils croient être ceux sur lesquels portent les observations, mais non sur ceux réellement étudiés.

66Prenons une expérience de laboratoire très souvent citée : l’expérience de Milgram, sur la soumission ; sur l’obéissance aux ordres. Préoccupé par les comportements des nazis pendant la seconde guerre mondiale, Milgram a voulu savoir jusqu’à quel point un individu était capable, quand on lui en donnait l’ordre, de faire souffrir l’un de ses congénères, ce congénère étant innocent de tout crime. Plus précisément, il s’agissait de savoir jusqu’à quel degré un individu était capable d’envoyer des chocs électriques à une autre personne ; jusqu’à quelle intensité de chocs les sujets accepteraient d’aller. Milgram a ainsi fait appel à des volontaires pour participer à une expérience de laboratoire. Cette expérience, disait mensongèrement Milgram aux sujets, avait pour but de vérifier l’hypothèse selon laquelle l’apprentissage d’associations verbales était facilité lorsque les « élèves » recevaient des punitions en cas d’erreurs, ces punitions consistant en des chocs électriques d’intensité croissante à chaque erreur (allant jusqu’à 450 volts, soit un choc très dangereux). Il y avait donc dans cette expérience un « élève » qui devait apprendre à associer des mots (par exemple il devait, après quelques exercices d’entraînement, savoir que quand on lui disait « bleu » il devait répondre « ciel »). Et il y avait un professeur (un sujet) qui, en cas d’erreur de la part de l’élève, devait, au moyen de différents boutons, envoyer à cet élève un choc électrique pouvant aller de 15 volts (premier niveau de choc) à 450 volts ; le voltage augmentant par saut de 15 volts à chaque nouvelle erreur. Pour la petite histoire, indiquons que lorsque l’on demande à des personnes ce qu’ils feraient dans une telle situation, toutes répondent qu’elles se seraient arrêtées avant d’atteindre le voltage maximum ; pour autant, il fut observé que 66 % des sujets de Milgram (soit deux sur trois) sont allés jusqu’à 450 volts. Or il est bien évident que si l’on avait indiqué aux sujets ce que l’on étudiait réellement, c’est-à-dire jusqu’à quel niveau de choc ils accepteraient d’aller, si on leur avait indiqué qu’on étudiait leur obéissance aux consignes donc, il est probable que les sujets se seraient centrés sur cela et se seraient comportés différemment. Signalons maintenant qu’il n’y avait pas véritablement de chocs électriques et que « l’élève » était un compère de l’expérimentateur faisant semblant de souffrir lorsque le « professeur » appuyait sur le bouton censé envoyer un choc. Il est là encore évident que si Milgram avait dit à ses sujets qu’il n’y avait pas de chocs réels mais qu’ils devaient « faire comme si », les résultats obtenus auraient été bien différents. Mais cette expérience a donné lieu à bien des débats ; à bien des critiques. Notamment parce que les sujets qui ont obéi jusqu’à 450 volts ont toujours, au fur et à mesure du déroulement de l’expérience, c’est-à-dire au fur et à mesure où leur obéissance devenait plus dangereuse pour « l’élève », présenté des signes de malaise, d’angoisse, de plus en plus intenses. Le problème est donc de savoir jusqu’à quel point un chercheur est éthiquement en droit de déstabiliser, pour des raisons scientifiques, des individus.

67De la même manière, dans certaines expériences, on provoque l’ennui, la frustration, le dégoût,.. Par exemple on a pu demander à des sujets, sous des prétextes divers, de recopier pendant des heures et des heures les pages du bottin téléphonique, pour ensuite déchirer ces pages et les jeter à la poubelle. Dans une autre expérience, il a été fait en sorte que des sujets acceptent de manger des vers de terre. On a encore fait en sorte, qu’à la suite de la passation d’un test psychotechnique, les sujets se voient faussement renseignés sur leur degré de féminité/masculinité ou, dans une autre expérience, qu’ils se croient sexuellement attirés par des photos de personnages du même sexe qu’eux. Citons également cette étude, réalisée dans les Pays-Bas, où l’on fit croire à des petits commençants qu’un supermarché allait prochainement être implanté dans leur ville, à proximité de leur magasin, avec bien évidemment des conséquences très négatives pour leur chiffre d’affaires.. De même, dans la recherche médicale et pharmaceutique, on donne parfois à des malades un placebo, sans bien sûr les informer qu’il s’agit d’un placebo (le fait de donner une telle information ôterait en effet à l’expérience tout son intérêt). Chacune de ces études pose ainsi des questions déontologiques et éthiques. Il y a donc des règles à respecter.

  • Ainsi il importe de n’utiliser le mensonge qu’en dernier recours ; lorsqu’il est indispensable à la bonne réalisation de la recherche.

  • Il convient également d’exclure de l’expérience tous les sujets vulnérables ; mais le problème, c’est que l’on ne dispose pas fréquemment d’informations sur le degré de vulnérabilité des sujets (et que l’on n’en possède aucune lorsque l’on travaille en milieu naturel, sur des sujets non volontaires). De plus, une situation peut être non angoissante pour la majorité des personnes mais l’être pour celle que l’on a en face de soi.

  • En fin d’expérience, il faut toujours expliquer aux sujets le but véritable de l’étude et leur indiquer les mensonges utilisés en leur faisant comprendre la nécessité de ces mensonges. Pour autant, cette règle n’est pas toujours d’application simple. Par exemple, lorsque l’on utilise une V.I. dont les effets ne sont visibles qu’à long terme, l’information ne peut intervenir que tardivement ; et jusque là les sujets devront vivre en ignorant la vérité sur l’expérience. Par ailleurs, si ultérieurement certains des sujets sont amenés à participer à une autre expérience, ils seront moins « naïfs » et ne croiront pas nécessairement les consignes de la nouvelle expérience. Enfin l’information peut être encore plus frustrante que la non information ; c’est ce que s’est passé avec les sujets de Milgram : lorsqu’on leur a dit la vérité sur l’expérience à laquelle ils venaient de participer, ils ont très mal accepté d’avoir été trompés, bernés par l’expérimentateur, et certains d’entre eux ont réagi par une forte agressivité. Ainsi il importe de bien insister, dans cette information, sur le caractère nécessaire de la tromperie utilisée.

68Enfin, et plus généralement, il importe qu’en sortant de la situation expérimentale, les sujets puissent se défouler totalement avant de reprendre leur vie habituelle. En d’autres termes, il faut qu’en fin d’expérience les sujets ne se sentent pas amoindris, et même si possible qu’ils se sentent psychologiquement enrichis par leur participation à l’expérience.

69Comme on le voit, la plupart de ces règles sont rarement applicables lorsque l’on travaille en milieu naturel. C’est par exemple le cas de l’expérience sur l’auto-stop analysée précédemment. Tel est aussi le cas d’une autre étude sur le comportement d’aide, également réalisée sur des automobilistes : on avait fait circuler sur une autoroute un véhicule avec un coffre légèrement ouvert, et l’on notait le nombre d’automobilistes signalant au conducteur cible que son coffre était mal fermé. Deux situations étaient opérationnalisées : dans la 1re, le véhicule cible était banalisé, ressemblant à tout autre véhicule, alors que dans la seconde on pouvait distinctement voir un crucifix, posé en évidence sur la plage arrière du véhicule (cet objet religieux témoignait donc de la confession du conducteur). Et l’on consignait la différence de fréquence des comportements d’aide entre les deux situations. Bien évidemment, comme dans la situation de l’auto-stop, il était impossible de rattraper les sujets, les conducteurs, pour leur dire qu’il s’agissait d’une expérience ; de même, il était impossible, en début d’expérience, de mesurer la vulnérabilité des sujets pour exclure de l’échantillon les plus vulnérables.

70Parfois, on peut seulement intervenir a posteriori ; sur le plan de l’information post-expérimentale. Ainsi, dans une étude portant sur les comportements de précaution vis-à-vis du risque du SIDA, des affiches furent apposées sur des cabines téléphoniques publiques, affiches prétendant que la cabine avait été contaminée par le virus HIV. Et l’on observait si les sujets s’apprêtant à téléphoner de la cabine ainsi caractérisée maintenaient leur intention initiale de téléphoner de cette cabine ou s’ils allaient chercher un autre téléphone, plus ou moins proche (cette proximité représentant l’une des V.I., avec, en modalité « proximité maximale », une seconde cabine accolée à la cabine dite contaminée).

71En fait, dans toutes ces expériences, la question principale que doit se poser un chercheur est de savoir jusqu’à quel point il a éthiquement le droit de travailler sur des êtres humains ; jusqu’à quel point il a de droit d’utiliser des êtres humains comme des sujets expérimentaux ; jusqu’à quel point en somme, il a le droit de faire des recherches expérimentales sur ses congénères.

© Presses universitaires de Rouen et du Havre, 2008

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