NeuropsychoJolly (roger)

Glossaire du méthodologiste (niveaux LMD)

Thématique. C'est le domaine de recherche. Ex : le cancer, la thérapie d'Alzheimer, la mémoire, la mémoire de l'espace,...

 

Question de départ (QD). C'est une question (phrase qui se termine par un point d'interrogation) qui, a priori, n'est pas scientifique : elle n'a pas de réponse simple. Typiquement, c'est le genre de question qu'aimerait traiter un étudiant de première année. Ex : "Le cancer est-il incurable ?"; "Le SIDA est-il une fatalité ?"; "Peut-on arrêter le réchauffement climatique ?"; "Les OGM sont-ils dangereux ?",... En version de laboratoire, c'est le type de question posé à un étudiant qui veut se lancer dans une thèse. La QD donne lieu à une recherche bibliographique.

 

Recherche bibliographique. Elle consiste :

   - à inventorier les recherches qui, de près ou de loin, apportent des éléments de réponse à la QD

   - à organiser ces travaux en identifiant les variables

 

Problématique. La synthèse des connaissances antérieures relatives à la thématique devient une problématique lorsqu'elle est agencée de façon à mettre en évidence une question non résolue : le problème. Dans le cas idéal, elle permet de formuler explicitement le "modèle d'analyse" dans lequel apparaît le problème et qui permet de formuler une hypothèse théorique.

 

Modèle d'analyse

Schéma sur lequel on inscrit les variables, sur lequel on relie ces variables avec des flèches montrant les relations de dépendance entre les variables. Dans un modèle d'analyse, une même variable peut à la foi être VI si elle influence une autre variable et VD si elle dépend d'une troisième variable. Elle peut également être à la foi VI et VD d'une même variable dans le cas d'une boucle de rétroaction. Un modèle d'analyse est composé de relations connues (mises en évidence par des recherches antérieures) et de relations hypothétiques (suggérées par des recherches antérieures) qui restent à démontrer. En ce sens, le modèle d'analyse permet de formuler les hypothèses qui vont être testées dans la recherche en cours.

 

Problème. C'est une question (phrase qui se termine par un point d'interrogation) scientifique. Elle donne lieu à des hypothèses que l'on peut tester expérimentalement. Ex : "La kinase C est-elle impliquée dans la mémoire de l'espace ?".

 

Variables et Facteurs

VI. Variable indépendante. Variable dont on a décidé d'étudier l'effet; synonyme de "cause potentielle ou avérée". Ex : on décide d'étudier l'effet d'une substance pharmacologique (VI) sur une pathologie; on comparera donc l'état pathologique d'un groupe ayant reçu cette substance à celui d'un groupe qui a reçu une substance identique mais dont le principe actif a été neutralisé.

VD. Variable dépendante. Variable sur laquelle l'effet potentiel de la VI peut être observé. Moyen mnémotechnique pour ne pas confondre VI et VD : "La VD Dépend de la VI". Ex : L'état pathologique (VD) dépend (potentiellement) de la substance pharmacologique (VI).

VM. Variable modulatrice; variable médiatrice. C'est une variable qui n'a d'effet ni sur la VD, ni sur la VI, mais qui a une influence sur l'effet qu'a la VI sur la VD. Ex : une crème de protection solaire (sans auto-bronzants) n'a d'effet ni sur le soleil (VI), ni sur le bronzage (VD). Par contre, elle module l'effet qu'a le soleil sur le bronzage.

VInv. Variable invoquée. C'est une variable qui prend le statut de VI dans l'expérience en cours mais qui, pour des raisons variables, ne peut pas être "manipulée". On ne peut que la mesurer. Ex : l'âge, le sexe, la consommation chronique d'alcool chez l'humain... L'inconvénient de telles variables est qu'elles peuvent être liées à d'autres variables que l'on ignore. L'effet de ces dernières peut être attribué à tort à la VInv. Ex : On souhaite étudier l'effet de l'âge (VI et VInv) sur la mémoire (VD) chez l'humain. On observe des différences. Ces différences sont-elles effectivement dues à l'âge ou à la méthode pédagogique (variable associée à la VInv) qui a évolué en 80 ans ? Une enquête (épidémiologique par exemple) utilise exclusivement des VInv, une expérimentation essaie de les éviter.

Facteurs. Synonyme de "VI" et de "cause potentielle ou avérée". Les facteurs peuvent être "principaux systématiques" (FPS) ou secondaires. Les facteurs secondaires peuvent être "systématiques" (FSS) ou "aléatoires" (FSA). Le terme de "facteur" est plus intuitif que celui de "variable indépendante" à celui de "variable indépendante". Par ailleurs, il permet une "opérationnalisation" des VI.

FPS. Facteur principal systématique. C'est le facteur dont on a choisi d'étudier l'effet dans l'expérimentation en cours. Lors d'une expérimentation, on doit "l'opérationnaliser" en "modalités".

Facteur secondaire. Facteur qui peut influencer la VD mais on a choisi de ne pas en étudier l'effet dans l'expérimentation en cours. Afin d'éviter que son influence ne vienne perturber les résultats de l'expérience, il faut en neutraliser l'effet.

FSS. Facteur secondaire systématique. FS dont on a choisi de neutraliser l'effet en homogénéisant (systématisant) ce facteur en 1 seule modalité.

FSA. Facteur secondaire aléatoire. FS dont on a choisi de neutraliser l'effet en rendant ce facteur aléatoire.

FSS et FSA : avantages et inconvénients. Les FSS limitent la variabilité et nécessitent donc moins de sujets. La porté des conclusions est plus large si on a utilisé des FSA (les conclusions ne portent que sur une modalité lorsque l'on a utilisé des FSS).

Variable parasite. Variable qui ne peut pas être contrôlée par l'expérimentateur. Ex : la substance étudiée n'est pas livrée le jour de l'expérience, nuisances sonores imprévues (travaux à proximité) pendant des expériences de comportement animal...

Variable aléatoire. Lors de la formation : concept abstrait et inutile. Continue d'être utilisé dans certains manuels, probablement pour montrer aux biologistes qui raisonnent sur du concret que les mathématiciens sont indispensables pour faire les statistiques. Après la formation : le jour où ce concept devient utile au biologiste, sa définition lui devient évidente et triviale.

 

Hypothèses

Hypothèse. C'est une réponse hypothétique à une question (on ne trouve donc PAS de point d'interrogation à la fin d'une hypothèse); c'est la mise en relation de plusieurs variables; si possible 2 ou 3 au maximum.

Hypothèse théorique. C'est une hypothèse formulée en réponse au problème. Elle est compréhensible par les lecteurs d'articles scientifiques de vulgarisation. Elle est suggérée par la recherche théorique (bibliographique). On peut faire l'hypothèse (théorique) que telle substance atténuera les symptômes (mise en relation des variables "substance"(VI) et "symptôme" (VD)). Elle va déterminer la méthode à mettre en œuvre.

Hypothèse opérationnelle. C'est une "opérationnalisation" de l'hypothèse théorique. Si elle est bien formulée, un ordinateur doit être capable de la tester par une comparaison de valeurs. La fréquence des symptômes dans le groupe ayant reçu la substance est inférieure à celle du groupe placebo. Elle ne peuvent être formulée qu'après avoir décidé la méthode.

Hypothèses statistiques. Ce sont les hypothèses que le test statistique va devoir rejeter ou accepter. Il s'agit de l'hypothèse nulle et de l'hypothèse alternative.

Hypothèse nulle. Etant donné que nous avons formulé une hypothèse opérationnelle, on va devoir comparer des valeurs. En général, les valeurs que l'on observe ne sont jamais strictement identiques. La question est donc de savoir si le résultat observé est dû au hasard ou à l'influence de la VI. Le principe des tests statistiques est de formuler l'hypothèse "nulle" que le résultat observé est dû au hasard. Si on compare les moyennes de deux groupes (m1 et m2), l'hypothèse nulle est "m1 = m2" ou "m1 - m2 = 0" d'où le nom d'hypothèse nulle. Le test statistique calcule la probabilité d'obtenir un tel résultat si cette hypothèse nulle est vraie. Si cette probabilité est très faible (< 5%), on considère que cette hypothèse nulle est fausse; on accepte donc l'hypothèse alternative. Dans le cas contraire, on considère que la probabilité d'obtenir le résultat observé par hasard est trop forte pour l'attribuer à la VI. On préfère alors ne pas conclure. Hypothèse nulle : La quantité de symptômes du groupe ayant reçu la substance est la même que celle du groupe placebo (elle sous-entend : "la différence observée est due au hasard de l'échantillonnage").

Hypothèse alternative. C'est la formulation mathématique de l'hypothèse opérationnelle, c'est celle qui sera acceptée si on rejette l'hypothèse nulle. "La quantité de symptômes du groupe ayant reçu la substance est inférieure à celle du groupe placebo".

Hypothèses faible/forte. Une hypothèse forte est une hypothèse dans laquelle le sens de la relation est précisé (alors que pour une hypothèse faible, on fait simplement l'hypothèse qu'il existe une relation sans préciser le sens de la relation). Après administration d'un sirop contre la toux : je fais l'hypothèse que le sirop A diminue la toux (hypothèse forte). Après administration d'une substance qui pourrait agir sur les mécanismes de la toux : je fais l'hypothèse que la substance B influence la toux (hypothèse faible). Il est préférable, lorsque l'on a des arguments théoriques solides, de formuler des hypothèses fortes qui permettent d'utiliser des versions plus puissantes des tests statistiques.

Hypothèse bilatérale/unilatérale. Ce sont des hypothèses alternatives qui découlent d'hypothèses faible (bilatérale) ou forte (unilatérale).
Toux du groupe "sirop A" < Toux du groupe "placebo" (=> hypothèse unilatérale)
Toux du groupe "substance B" [différent] Toux du groupe "placebo" (=> hypothèse bilatérale)

Hypothèses de travail. Ce sont toutes les hypothèses que l'on formule "parce que l'on n'est sûr de rien" et qui permettent de travailler. Il est important d'avoir conscience de leur existence car un échec sur une expérimentation peut être lié à ces hypothèses. On compare des activités enzymatiques de deux groupes d'animaux. Pour les repérer on met le groupe 1 dans des tubes verts, le groupe 2 dans des tubes rouges. On formule implicitement l'hypothèse de travail que la couleur du tube n'influence pas l'activité enzymatique à l'intérieur du tube, les couleurs des tubes en biochimie sont là pour ça... Il s'est avéré (après tentatives de reproduction de l'expérience que cette hypothèse de travail était fausse).

 

Protocole expérimental; plan d'expériences. C'est la liste des "groupes" (ou conditions expérimentales). La constitution des groupes dépend des comparaisons à effectuer et des situations témoins.

 

Bibliographie. Liste de toutes les références bibliographiques citées dans le compte rendu (mémoire, rapport ou article) et uniquement de celles-ci. La bibliographie doit donner suffisamment d'informations pour permettre au lecteur de retrouver la publication en question. Elle est soumise à une norme (ordre des informations à donner, ponctuation...) donnée par les consignes de la revue ou de l'ouvrage. Elle contient toujours le nom du premier auteur (et généralement des autres auteurs), la date de publication, en général le titre de l'article. Dans le cas d'articles, elle contient en plus, le titre de la revue, le numéro de la revue et les pages (première et dernière). Dans le cas d'un chapitre d'ouvrage, ce sera en plus, le nom du (ou des) coordonnateur(s) de l'ouvrage, le titre de l'ouvrage, les pages (première et dernière), la maison d'édition et le lieu. Enfin, dans le cas d'un d'ouvrage complet, on ajoutera le titre de l'ouvrage, le nombre de pages paginées, la maison d'édition et le lieu.



09/12/2008
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