Méthodes de Recherche Scientifique : Inductive, Déductive et Hypothético-Déductive

1. Différencier les méthodes inductive et déductive

Méthode Inductive

Une inférence inductive se produit lorsqu'une partie des individus ou des états singuliers, telles que l'observation d'un certain nombre de phénomènes, mène à l'établissement de déclarations universelles qui constituent la théorie. Par conséquent, la méthode inductive œuvre du particulier au général et part des données pour aboutir à la théorie.

Les scientifiques inductifs présument que les théories abstraites ne sont valables que lorsqu'elles sont tirées à partir de données empiriques, et soutiennent qu'une enquête menée avec des idées préconçues peut déformer la vérité et remettre en question l'objectivité de la recherche scientifique.

Les étapes d'une enquête, suivant la méthode inductive, peuvent être résumées comme suit :

• Collecte de données par l'observation et l'enregistrement des phénomènes à étudier, sans être guidé par des hypothèses spécifiques.
• Analyse des données, évaluation et classement des résultats des observations, dans le but de trouver des relations spécifiques entre les phénomènes.
• Évaluation des résultats et élaboration du modèle théorique pour expliquer les relations entre les phénomènes, permettant de généraliser les conclusions tirées.

Par exemple, si l'on s'interroge sur l'âge auquel les enfants commencent à parler, l'enquête consisterait en une observation systématique d'un échantillon de sujets, ce qui conduirait à l'élaboration d'une généralisation servant à prédire l'avenir avec des expériences menées sur d'autres enfants.

Bien que de nombreux auteurs aient considéré la stratégie inductive comme une méthode scientifique utile, d'autres ont souligné ses limites (Hempel, 1989 ; Popper, 1980, 1982 ; Wartofsky, 1981). Celles-ci incluent la difficulté à déterminer les données les plus pertinentes et la possibilité d'arriver à des incohérences logiques avec la simple collecte de données, car il est parfois difficile de trouver un motif régulier qui explique toutes les données.

Méthode Déductive

La méthode déductive part des abstractions théoriques qui fixent la norme pour la collecte de données et tente d'établir des déclarations universelles pour en déduire des déclarations particulières. Par conséquent, la déduction signifie travailler du général au particulier et de la théorie aux données. La méthode déductive commence par la construction d'une théorie, à partir de laquelle des conclusions sont atteintes par déduction logique, suivie de la formulation d'une hypothèse, puis de l'élaboration du plan de collecte de données, qui permet, en définitive, la confirmation ou le rejet de l'hypothèse.

2. Définir l'hypothético-déductive et expliquer ses étapes

Les procédures inductive et déductive ne sont pas contraires mais complémentaires pour former la méthode hypothético-déductive. Une enquête peut commencer par une théorie, à partir de laquelle tirer une hypothèse à tester. Ainsi, la méthode inductive peut découvrir des faits qui constituent la base pour des déclarations théoriques ultérieures auxquelles se réfère une hypothèse qui peut être vérifiée par la méthode déductive.

La procédure de la méthode scientifique se résume en une série d'étapes qui peuvent se produire en parallèle et non dans un ordre chronologique strict :

Du problème ou de la question qui régit la recherche. En évaluant l'incohérence des connaissances disponibles, on découvre ce qui doit être résolu et on le déclare en termes non équivoques.

1. Construction d'un modèle comme approche explicative des faits, incluant le développement d'un système de propositions concernant les variables pertinentes.
2. Formulation d'hypothèses sur la base du modèle théorique et des données empiriques obtenues.
3. Préparation du plan de collecte de données, avec des observations pour tester les prédictions.
4. Collecte et analyse des données. Après la sélection des sujets participant à la recherche, les données sont collectées selon le calendrier mentionné ci-dessus. Par la suite, les données sont codées, triées et analysées à l'aide de techniques statistiques appropriées.
5. Décisions concernant l'hypothèse. L'analyse statistique fournit la base pour accepter ou rejeter l'hypothèse, indiquant le degré de probabilité qu'elle soit confirmée ou rejetée.
6. Introduction des conclusions. Enfin, une évaluation des résultats et de leur portée. Si les données vont dans le sens attendu, les résultats sont intégrés à la théorie. Si les données ne soutiennent pas le modèle théorique, on propose de nouveaux problèmes, ainsi que des hypothèses dérivées, qui guideront les futures études. Le modèle théorique peut être amendé ou modifié selon les données empiriques recueillies lors d'enquêtes ultérieures.

Cette dernière phase indique que la méthode de la science est auto-correctrice et cyclique, dans le sens où une théorie n'est pas statique et ne détient pas la vérité absolue, mais doit être testée de manière systématique.

3. Différencier VD-VI (Variable Dépendante - Variable Indépendante)

En psychologie du développement et de l'éducation, il existe des méthodes scientifiques, dans lesquelles on peut distinguer les méthodes de manipulation, ce sont celles où une condition peut être manipulée pour observer un certain phénomène. Ici, nous trouvons à la fois la variable dépendante et la variable indépendante.

La Variable Dépendante (VD) est celle dont on mesure le changement pour obtenir le résultat. La VD peut être directement observable, c'est-à-dire si elle fait partie du comportement extérieur, ou déguisée si elle n'est pas observable.

D'autre part, la Variable Indépendante (VI) est celle que l'expérimentateur manipule de façon systématique et lui fait adopter de nouveaux niveaux inférieurs. Cela peut se faire à deux niveaux : le niveau de la manipulation directe, lorsque la VI est sous le contrôle direct du chercheur, et le niveau de la sélection, lorsque la VI ne peut pas être manipulée directement par le chercheur.

4. Objectif de la méthode expérimentale

La méthodologie expérimentale vise à étudier les changements qui se produisent dans la VD à la suite de variations dans la VI, tout en contrôlant les variables étrangères.

5. Stratégies de recherche sans manipulation

Les stratégies sans manipulation se caractérisent par l'absence de modification des conditions environnementales par le chercheur lors de la collecte de données.

Parmi ces stratégies, on trouve l'approche observationnelle (stratégies, phases, auto-observation, méthode clinique), les méthodes sélectives et enfin les dessins et modèles non-expérimentaux en psychologie de l'éducation et du développement (études longitudinales, transversales, dessins à intervalles de temps, dessins séquentiels).

6. L'observation : Critères, phases, auto-observation, clinique

La méthode d'observation

C'est un enregistrement objectif et systématique des comportements émis spontanément dans un contexte donné, analysé en fonction des questions qui ont guidé la recherche. Elle observe un comportement manifeste et spontané tel qu'il se produit dans la réalité.

Il faut distinguer l'observation en tant que technique et l'observation en tant que méthode :

• Observation en tant que technique : utilisée comme un outil de collecte de données.
• Observation en tant que méthode : destinée à décrire et à expliquer les phénomènes.

Stratégies d'observation

Il existe cinq critères pour classer ces stratégies :

• Degré de structure : il existe deux types d'observation.

L'observation non systématique est caractérisée par un manque d'ordre dans l'enregistrement des données et une absence d'hypothèses.

L'observation systématique est celle qui est respectée en tout temps pour atteindre les objectifs de la recherche.

• Degré d'inférence : il existe deux types d'observations.

L'observation directe est l'enregistrement des comportements observables et manifestes directement, sans faire d'inférences pour l'interprétation.

L'observation indirecte implique l'enregistrement de comportements qui doivent être déduits.

• Rôle de l'observateur : on peut distinguer.

Observation non participante : l'observateur reste en dehors de la situation, sans aucune interaction avec les sujets.

Observation participante : l'observateur est intégré à la situation et il y a un contact direct avec le sujet.

• Lieu : il existe deux types d'observation.

Observation naturelle : collecte de données dans l'environnement normal du sujet.

Observation en laboratoire : reproduction du comportement dans un contexte artificiel pour le sujet.

• Connaissance de la présence de l'observateur : peut être :

Observation connue : implique que le sujet sache qu'il est observé. Le problème est que le sujet peut modifier son comportement (réactivité).

Observation inconnue : le sujet ignore qu'il est observé. Cela pose des problèmes éthiques de violation de la vie privée.

Phases de la méthode d'observation

Les phases de la méthode d'observation sont :

• Décider quels sont les comportements appropriés et établir un système de catégories qui doivent être valides et fournir des documents fiables. L'enregistrement peut se faire en termes de fréquence, latence, durée, amplitude et précision de la réponse.
• Mettre en place un système d'enregistrement par système visuel ou auditif.
• Fixer les intervalles d'observation et l'échantillon des sujets qui participeront à l'enquête, ce qui est connu sous le nom d'échantillonnage, étude d'observation.
• Déterminer le lieu d'observation et contrôler toutes les variables qui pourraient biaiser l'observation.
• Recrutement des observateurs, c'est-à-dire déterminer le rôle de l'observateur et ses caractéristiques personnelles, sans affecter le comportement des sujets observés.

Auto-observation

L'observation de soi est très utile lorsqu'il n'est pas possible d'avoir des observateurs ou lorsque les comportements ne sont pas accessibles à l'observation directe.

Il faut décrire en détail le système d'enregistrement, l'auto-enregistrement, pour s'assurer que les catégories sont claires, exclusives et exhaustives. Pour déterminer le système d'enregistrement, il est nécessaire de considérer les caractéristiques de l'objet. La formation doit inclure :

• Une définition claire et simple du comportement à observer.
• Des instructions sur comment et quand enregistrer le comportement à observer.
• Des simulations, posant des situations problématiques.
• Passer les premiers jours d'enregistrement pour vérifier si le niveau requis est atteint.

Les biais qui peuvent survenir dans l'auto-enregistrement sont la sincérité du sujet et la réactivité.

Méthode clinique

Elle est basée sur une analyse approfondie de cas individuels à partir de l'observation du comportement du sujet. Les caractéristiques de cette méthode sont les suivantes :

• Elle est inductive, dans le cadre de l'observation du comportement dans le cadre naturel de l'enfant.
• La diversité des techniques de collecte de données :

Enregistrement de la réponse spontanée des enfants.

Enregistrement des réponses des entrevues.

Petites expériences pour clarifier le phénomène à l'étude.

• Développement de matériel propre. Le matériel est créé pour répondre au problème spécifique, de sorte qu'il s'adapte à l'âge de l'enfant et à son stade de développement.
• Elle est dynamique. Au cours de l'enquête, des problèmes peuvent surgir nécessitant de modifier la planification de la recherche.
• Elle est flexible en ce qui concerne :

La procédure, puisque le chercheur peut changer son approche face à l'émergence de nouvelles données.

Les techniques de collecte de données et le matériel, car ils peuvent être modifiés à tout moment.

• Les informations sont triées, organisées et interprétées, permettant l'évolution théorique.

Le plus important pour appliquer la méthode avec succès est la formation des chercheurs cliniques, la gestion des attentes ou des idées préconçues et des caractéristiques des chercheurs participant au sujet.

7. Méthodes sélectives : Les enquêtes corrélationnelles

Les méthodes sélectives incluent les études de corrélation et la méthode d'enquête.

Les études de corrélation sont définies comme une technique statistique pour l'analyse des données. Dans sa forme la plus fondamentale, cette étude analyse l'association entre deux variables ou le degré d'association existant. Ces variables sont mesurées sur les mêmes sujets et leur relation est déterminée par un coefficient de corrélation. Un exemple est la relation entre l'intelligence et la réussite scolaire.

Un autre exemple est l'analyse des données utilisant des modèles de causalité et des équations structurelles basées sur l'analyse d'un réseau de relations entre diverses variables pour d'autres explications.

D'autre part, la méthode d'enquête implique l'interrogation d'un ensemble de sujets ou d'un échantillon de la population à laquelle ils appartiennent, afin de répondre à un problème de recherche. Cette méthodologie repose sur le questionnaire pour la collecte de données.

Les étapes de la méthodologie d'enquête sont les suivantes :

1. Formulation du problème de recherche et fixation des objectifs de celle-ci.
2. Délimitation du contenu et de la population. Il faut déterminer le contenu à évaluer, définir les variables et déterminer la population à laquelle s'adressent les procédures de collecte de données.
3. Conception du questionnaire. Incluant les questions dont les réponses révèlent le contenu et les variables à étudier. Les questions doivent être formulées clairement et sans ambiguïté. Une attention particulière doit être portée à l'ordre des questions et à une présentation fidèle.
4. Préparation d'un plan de collecte de données. Cela implique de déterminer comment communiquer avec les répondants et les explications qu'ils reçoivent. Il faut spécifier la conception de la recherche et le thème à aborder.
5. Sélection et formation des enquêteurs. Si le formulaire de demande du questionnaire nécessite l'intervention d'un enquêteur, il faut procéder à sa formation sur l'utilisation et l'application du questionnaire.
6. Mener une étude pilote visant à analyser la pertinence du plan et du processus de collecte de données. En fonction des difficultés rencontrées lors de l'étude pilote, le questionnaire est révisé et modifié pour une administration ultérieure.
7. Sélection de l'échantillon. Cette phase est très importante, car la taille de l'échantillon et les sujets choisis doivent être représentatifs de la population.

Collecte et analyse des données. Ceci est exécuté comme prévu, avant de passer à la gestion, au codage des données et à l'analyse statistique.

Formulation des conclusions et rapport de recherche.

8. Concepts non-expérimentaux (définition, avantages, difficultés)

Ce sont des modèles qui peuvent être abordés d'un point de vue non expérimental. Ceux-ci peuvent être :

Dessins Longitudinaux

Ils prennent une ou plusieurs mesures d'une ou plusieurs variables au fil du temps sur le même groupe de sujets. Ils servent à analyser la fonction d'évolution, c'est-à-dire le changement de l'objet suite au passage du temps.

Les principaux inconvénients sont :

• Les effets réactifs qui peuvent causer des problèmes lors des mesures répétées.
• C'est une conception coûteuse en termes de temps passé.
• Elle présente un taux élevé de perte de sujets expérimentaux.

Son avantage est qu'il s'agit de l'un des modèles permettant d'analyser le changement intra-individuel et les différences interindividuelles.

Dessins Transversaux (Cross-Sectionnels)

Ils analysent le comportement de différents groupes de sujets en même temps, à un même intervalle de temps.

Avantage : peu de temps consacré à la recherche, car une seule mesure donne un aperçu de la fonction d'évolution.

Inconvénient : manque de contrôle des différences individuelles, car les sujets peuvent varier sur un large éventail de variables familiales, socioculturelles et structurelles.

Dessins à Intervalle de Temps (Time-Lag Designs)

Ils examinent l'effet de la génération des sujets ayant le même âge. Ces modèles sont largement utilisés en psychologie sociale.

Dessins Séquentiels

Les dessins séquentiels visent à examiner l'âge, la génération et le temps de mesure en utilisant des séquences combinant les trois procédures précédentes.

Fondamentalement, il existe trois modèles séquentiels, qui peuvent également être combinés pour en créer de plus complexes :

Dessin séquentiel longitudinal : Il se compose de deux ou plusieurs études longitudinales sur des sujets de différentes générations.

Dessin séquentiel croisé : Il se compose de deux ou plus d'études transversales sur des sujets de générations différentes.

Dessin séquentiel à intervalle de temps : Dans cette conception, on évalue différents groupes d'au moins deux générations à au moins deux âges différents.