Concepts clés de la méthode scientifique
La méthodologie de recherche a plusieurs aspects importants. Ceci est un résumé des concepts clés de la recherche scientifique et une tentative d'enrayer certaines idées fausses courantes dans la science.
Les étapes de la méthode scientifique sont semblables à la forme d'un sablier - on commence avec des questions généralistes qui se précisent et se focalisent sur un aspect spécifique, puis on modélise la recherche pour observer et analyser cet aspect. Enfin, on conclue et on généralise au monde réel.
Formuler une problèmatique de recherche
Les chercheurs organisent leur recherche en formulant et en
Les hypothèses
Dans la recherche, une hypothèse est une suggestion d'explication à un phénomène.
Une hypothèse est nulle quand un chercheur tente de réfuter l'hypothèse. Normalement, l'hypothèse nulle représente la perspective et l'interprétation moderne d'un aspect du monde que le chercheur veut contester.
La méthodologie de recherche implique que le chercheur fournisse une hypothèse suppléante, unehypothèse de recherche, comme solution alternative à l'explication du phénomène.
Le chercheur teste l'hypothèse pour réfuter l'hypothèse nulle, non pas parce qu'il préfère l'hypothèse de recherche, mais parce que cela équivaut à s'approcher d'une réponse à un problème spécifique. L'hypothèse de recherche est souvent basée sur des observations suscitant le soupçon d'une hypothèse nulle parfois incorrecte.
Les variables
Une variable est une valeur qui change en fonction de différents facteurs. Certaines variables changent facilement, comme les valeurs boursières, tandis que d'autres sont quasiment constantes, comme le nom de quelqu'un. Les chercheurs cherchent souvent à mesurer les variables.
La variable peut être un numéro, un nom ou tout ce qui a une valeur potentiellement modifiable.
Un exemple de variable est la température; celle-ci change en fonction d'autres variables et facteurs. Vous pouvez mesurer des températures différentes à l'intérieur et à l'extérieur. Si il y a du soleil, il est fort probable que la température soit plus élevée que s'il fait gris. Une autre chose susceptible de modifier la température est un acte fait dans ce but, comme allumer un feu dans la cheminée.
Dans la recherche, on définit généralement les variables en fonction de ce qu'on mesure. La variable indépendante est celle que le chercheur souhaite mesurer (la cause), tandis que la variable dépendanteest l'effet (ou l'effet supposé), tributaire de la variable indépendante. Dans la recherche expérimentale, ces variables sont souvent énoncées dans une hypothèse, e.g. «quel effet a la personnalité sur les comportements d'entraide?"
Dans la méthodologie de recherche exploratoire comme certaines études qualitatives, lesvariables indépendantes et dépendantes pourraient ne pas être identifiées et énoncées à l'avance parce que le chercheur n'a pas encore une idée claire sur ce qui se passe réellement.
Les variables confondantes sont celles ayant un effet significatif sur la variable dépendante que le chercheur n'a pas réussi à contrôler ou à éliminer - parfois parce que le chercheur ne connaît pas l'effet de la variable confondante. La clé est d'identifier les éventuelles variables confondantes et d'essayer de les éliminer ou de les contrôler d'une façon ou d'une autre.
L'opérationnalisation
Avec l'opérationnalisation, il s'agit de prendre un concept flou, comme le «comportement d'entraide», et d'essayer de le mesurer par des observations spécifiques, e.g. la probabilité que les gens aident un étranger en situation difficile.
Voir aussi:
Choisir la méthode de recherche
Le
Il est également important de choisir une méthode de recherche en adéquation avec les dispositions du chercheur. Le temps, l'argent, la faisabilité, l'éthique et l'aptitude à une mesure correcte du phénomène sont des exemples de conditions contraignant la recherche.
Choisir la mesure
Le choix des mesures scientifiques est également crucial pour obtenir la bonne conclusion. Certaines mesures pourraient ne pas refléter le monde réel parce qu'elles ne mesurent pas le phénomène comme il devrait l'être.
Résultats
Test de signification
Pour tester une hypothèse, la recherche quantitative utilise des tests de signification pour déterminer quelle est l'hypothèse juste.
Le test de signification peut révéler si l'hypothèse nulle a plus de chances d'être juste que l'hypothèse de recherche. Dans certains domaines comme les sciences sociales, la méthodologie de recherche dépend fortement des tests de signification.
En fonction des résultats, un test de signification peut même rediriger le processus de recherche vers une nouvelle direction.
Le t-test (également appelé t-test des étudiants) est un des nombreux tests de significationstatistique qui compare deux ensembles de données supposés égaux pour voir si ils sont vraiment identiques ou non. Le t-test aide le chercheur à conclure si une hypothèse est valide ou non.
Tirer des conclusions
Tirer une conclusion se fait en se basant sur plusieurs facteurs du processus de recherche, pas seulement parce que le chercheur a obtenu le résultat escompté. La conclusion doit se baser sur lavalidité et la fiabilité de la mesure, le niveau de qualité de celle-ci pour la refléction fidèle du monde réel et les autres choses qui auraient pu affecter les résultats.
Les observations sont souvent désignées comme des «preuves empiriques» et la logique ainsi que la réflexion amènent aux conclusions. Tout le monde devrait pouvoir vérifier les observations et la logique, pour voir si ils arrivent aux mêmes conclusions.
Les erreurs d'observation peuvent venir de problèmes dans la mesure, de mauvaises interprétations, d'événements aléatoires improbables, etc.
Une erreur courante est de penser que la corrélation implique une relation de cause à effet. Ce n'est pas toujours vrai.
Généralisation
La généralisation est l'étendue de l'application de la recherche et de ses conclusions au monde réel. Une bonne recherche ne reflètera pas forcément le monde réel puisqu'on ne peut mesurer qu'une fraction de la population à la fois.
Validité et fiabilité
La validité renvoie au niveau de fidélité de la recherche quand au problème de recherche, alors que la fiabilité renvoie au niveau de cohérence d'un ensemble de mesure.
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