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Types d'hypothèses au cours d'une recherche

1) La première que l'on rencontre est l'hypothèse théorique.
C'est une réponse hypothétique au problème. Elle est normalement compréhensible par un "amateur éclairé".
- Le chercheur s'est posé une QD.
- Il a fait sa recherche bibliographique qui l'a amené à préciser sa QD pour en faire un problème.
- Il formule alors une hypothèse théorique, justifiée par ce qu'il a appris dans la bibliographie.
Nous arrivons à une formulation qui pourrait être de la forme : "En théorie, si ma vision des choses est exacte, alors je peux formuler l'hypothèse théorique que..."

Question de départ : Comment amoindrir les symptômes de la maladie d'Alzheimer ?
Durant la recherche bibliographique, je constate que les malades ont (entre autre) un déficit d'acétylcholine dans le cerveau.
Problème : l'inhibition de la dégradation de l'acétylcholine cérébrale permet-elle d'améliorer l'état des patients ?
Hypothèse théorique : l'inhibition de la dégradation de l'acétylcholine doit faciliter la mémoire chez les patients Alzheimer.

Il choisit alors des méthodes :
Choix d'une population, une molécule inhibant cette dégradation, des tests de mémoire, un plan expérimental (groupes)...


2) Il formule alors l'hypothèse opérationnelle
Désolé d'être aussi trivial, mais à la différence de l'hypothèse théorique qui est "théorique", l'hypothèse opérationnelle est "opérationnelle"...
C'est-à-dire que l'hypothèse théorique présentait l'avantage d'avoir du sens, alors que l'hypothèse opérationnelle permet de travailler.
Dans celle-ci, la VD et les modalités du facteur étudié apparaissent clairement. De plus, un ordinateur est capable de vous dire si celle-ci est vérifiée ou pas (après introduction des données dans un logiciel statistique évidemment).

La moyenne au test de mémoire (VD) du groupe "inhibiteur de dégradation" (modalité 1 du facteur) est supérieure à celle du groupe "placebo" (modalité 2).
Un ordinateur est effectivement capable de comparer des moyennes.

Pour passer de l'hypothèse théorique à l'hypothèse opérationnelle, on a effectué une "opérationnalisation", c'est-à-dire qu'ici, on a transformé la VD "mémoire" en un score mesuré dans un test, et on a transformé la VI "inhibition de la dégradation d'acétylcholine" en un facteur "inhibition de la dégradation d'acétylcholine" à deux modalités : "inhibiteur" et "placebo".
L'hypothèse opérationnelle (à laquelle peut répondre un ordinateur) est la suivante :
Le score mnésique du groupe "inhibiteur" est, en moyenne, supérieur à celui du groupe "placebo".


3) Pour réussir cette opérationnalisation, il a fallu passer par des hypothèses de travail (HW).  Les hypothèses de travail sont toutes les hypothèses que l'on ne tentera pas forcément de vérifier mais qui permettent cette opérationnalisation.

Le score que je mesure dans mon test reflète bien une capacité mnésique (et non un niveau d'attention, un niveau de stress...)
La molécule que j'utilise est un bon inhibiteur de dégradation d'acétylcholine
On trouve également des HW plus triviales :
Ma molécule est en bon état lors de l'administration au sujet...

Il est important d'avoir conscience que toute opérationnalisation d'hypothèse théorique passe par ces HW, car si le résultat de l'expérience est négatif, cela peut soit signifier que l'hypothèse théorique est fausse, soit que l'opérationnalisation était basée sur des HW fausses.

Attention, dans les laboratoires, le terme "hypothèse de travail" est rarement employé dans un sens correct. Parfois il est utilisé à la place d'hypothèse théorique, parfois à la place d'hypothèse opérationnelle...
Inutile de "batailler" sur le bon usage des termes. L'important est d'avoir conscience que ces trois types d'hypothèses existent.


4) Les deux hypothèses statistiques
Nous comprendrons ultérieurement (parties 2.2 et 2.4) que les statistiques ne prouvent rien. Elles permettent simplement de savoir si le résultat que l'on obtient a pu être obtenu par hasard.
La logique des statistiques consiste à formuler une hypothèse contraire à l'hypothèse opérationnelle ("le traitement n'a pas d'effet réel").
Cette première hypothèse statistique est appelée hypothèse nulle (Ho).
Etant donné que l'on observe toujours au moins une petite différence entre
les groupes, on se demande si cette différence peut être due au hasard ou pas. On calcule alors la probabilité que la différence observée soit due au hasard (dans le cas où le traitement n'aurait pas d'effet réel). Si cette probabilité est forte, on acceptera l'idée que la différence entre les deux groupes est due au hasard de l'échantillonnage, en d'autres termes que les populations qu'ils représentent ont la même moyenne (hypothèse nulle). Si cette probabilité est très faible (conventionnellement inférieure à 5%), on considérera que la différence entre les deux groupes ne peut pas être attribuée au hasard. On l'attribuera alors au traitement. On rejettera l'hypothèse nulle (que les moyennes des populations représentées respectivement par les deux groupes sont égales), et on acceptera l'hypothèse alternative (H1) qu'elles sont différentes (si nous avions formulé une hypothèse faible) ou que celle du groupe 1 est supérieure à celle du groupe 2 (si nous avions formulé une hypothèse forte).
En général, H1 est très proche de l'hypothèse opérationnelle.

Si on note "moyenne du groupe inhibiteur" : mi, et "moyenne du groupe placebo" : mp alors :
Ho sera : mi = mp
et H1 sera mi > mp

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12/02/2009
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