Good Mood

Comme nous l’avons vu plus tôt dans le livre, une expérience est un type d’étude conçu spécifiquement pour répondre à la question de savoir s’il existe une relation causale entre deux variables. En d’autres termes, si les changements dans une variable indépendante entraînent des changements dans une variable dépendante. Les expériences ont deux caractéristiques fondamentales. La première est que les chercheurs manipulent, ou varient systématiquement, le niveau de la variable indépendante., Les différents niveaux de la variable indépendante sont appelésconditions. Par exemple, dans L’expérience de Darley et Latané, la variable indépendante était le nombre de témoins que les participants croyaient être présents. Les chercheurs ont manipulé cette variable indépendante en disant aux participants qu’il y avait un, deux ou cinq autres étudiants impliqués dans la discussion, créant ainsi trois conditions., Pour un nouveau chercheur, il est facile deconfuser ces termes en croyant qu’il y a trois variables indépendantes dans cette situation: un, deux ou cinq étudiants impliqués dans la discussion, mais il n’y a en fait qu’une seule variable indépendante (nombre de témoins) avec trois conditions différentes (un, deux ou cinq étudiants). La deuxième caractéristique fondamentale d’une expérience est que le chercheur contrôle ou minimise la variabilité des variables autres que la variable indépendante et dépendante. Ces autres variables sont appelées variables étrangères., Darley et Latané ont testé tous leurs participants dans la même pièce, les ont exposés à la même situation d’urgence, etc. Ils ont également assigné au hasard leurs participants à des conditions afin que les trois groupes soient similaires les uns aux autres pour commencer. Notez que bien que les mots manipulation et contrôle aient des significations similaires dans le langage courant, les chercheurs font une distinction claire entre eux. Ils gèrent la variable indépendante en changeant systématiquement ses niveaux et contrôlent les autres variables en les maintenant constantes.,

quatre grandes validités

lorsque nous lisons des expériences de psychologie avec une vision critique, une question à se poser est « cette étude est-elle valide? »Cependant, cette question n’est pas aussi simple qu’il n’y paraît car en psychologie, il existe de nombreux types de validités. Les chercheurs se sont concentrés sur quatre validités pour aider à évaluer si une expérience est saine (Judd & Kenny, 1981; Morling, 2014):validité interne, validité externe, validité de construction et validité statistique. Nous explorerons chaque validité en profondeur.,

Validité Interne

Rappelons que deux variables est statistiquement liée ne signifie pas nécessairement que l’un entraîne l’autre. « Corrélation n’implique pas causalité.” Par exemple, si les personnes qui font de l’exercice régulièrement étaient plus heureuses que les personnes qui ne font pas d’exercice régulièrement, cette implication ne signifierait pas nécessairement que l’exercice augmente le bonheur des gens., Cela pourrait signifier plutôt qu’un plus grand bonheur amène les gens à faire de l’exercice (le problème de directionnalité) ou que quelque chose comme une meilleure santé physique amène les gens à faire de l’exercice et à être plus heureux (le problème de la troisième variable).

Le but de l’expérience, cependant, est de montrer que les deux variables sont statistiquement liées et de le faire d’une manière qui appuie la conclusion que la variable indépendante causé les différences observées de la variable dépendante., La logique est basée sur cette hypothèse : si le chercheur crée deux ou plusieurs conditions très similaires et manipule ensuite la variable indépendante pour produire une seule différence entre elles, alors toute différence ultérieure entre les conditions doit avoir été causée par la variable indépendante. Par exemple, parce que la seule différence entre les conditions de Darley et Latané était le nombre d’étudiants que les participants croyaient être impliqués dans la discussion, cette différence de croyance devait être responsable des différences d’aide entre les conditions.,

On dit qu’une étude empirique a une validité interne élevée si la façon dont elle a été menée appuie la conclusion que la variable indépendante a causé des différences observées dans la variable dépendante. Ainsi, les expériences ont une validité interne élevée parce que la façon dont elles sont menées—avec la manipulation de la variable indépendante et le contrôle de variables étrangères—fournit un support solide pour les conclusions causales.

validité externe

en même temps, la façon dont les expériences sont menées conduit parfois à un autre type de critique., Plus précisément, la nécessité de manipuler la variable indépendante et de contrôler les variables étrangères signifie que les expériences sont souvent menées dans des conditions qui semblent artificielles (Bauman, McGraw, Bartels, & Warren, 2014).dans de nombreuses expériences de psychologie, les participants sont tous des étudiants de premier cycle et viennent dans une salle de classe ou un laboratoire pour remplir une série de questionnaires papier et crayon ou pour effectuer une tâche informatisée soigneusement conçue., Prenons, par exemple, une expérience dans laquelle la chercheuse Barbara Fredrickson et ses collègues ont demandé à des étudiants de premier cycle de se rendre dans un laboratoire du campus et de passer un test de mathématiques en maillot de bain (Fredrickson, Roberts, Noll, Quinn, & Twenge, 1998).au début, cette manipulation peut sembler stupide. Quand les étudiants de premier cycle devront-ils passer des tests de mathématiques dans leur maillot de bain en dehors de cette expérience?

la question à laquelle nous sommes confrontés est celle de la validité extérieure., Une étude empirique a une validité externe élevée si la façon dont elle a été menée permet de généraliser les résultats aux personnes et aux situations au-delà de celles réellement étudiées. En règle générale, les études ont une validité externe plus élevée lorsque les participants et la situation étudiée sont similaires à ceux que les chercheurs veulent généraliser et que les participants rencontrent tous les jours, souvent décrits comme un réalisme banal. Imaginez, par exemple, qu’un groupe de chercheurs s’intéresse à la façon dont les consommateurs des grandes épiceries sont affectés par le fait que les céréales du petit-déjeuner soient emballées dans des boîtes jaunes ou violettes., Leur étude aurait une validité externe élevée et un réalisme banal élevé si elles étudiaient les décisions des gens ordinaires faisant leurs courses hebdomadaires dans une véritable épicerie. Si les acheteurs achetaient beaucoup plus de céréales dans des boîtes violettes, les chercheurs seraient assez confiants que cette augmentation serait vraie pour les autres acheteurs dans d’autres magasins., Leur étude serait relativement faible en validité externe, cependant, s’ils étudiaient un échantillon d’étudiants de premier cycle dans un laboratoire d’une université sélective qui jugeait simplement l’attrait de diverses couleurs présentées sur un écran d’ordinateur; cependant, cette étude aurait un réalisme psychologique élevé lorsque le même processus mental est utilisé à la fois en laboratoire et dans le monde réel., Si les étudiants jugeaient le violet plus attrayant que le jaune, les chercheurs ne seraient pas très convaincus que cette préférence est pertinente pour les décisions d’achat de céréales des épiceries en raison de la faible validité externe, mais ils pourraient être convaincus que le traitement visuel des couleurs a un réalisme psychologique élevé.

nous devons cependant faire attention à ne pas tirer la conclusion générale que les expériences sont faibles en validité externe. L’une des raisons est que les expériences n’ont pas besoin de sembler artificielles., Considérez que L’expérience de Darley et Latané a fourni une simulation raisonnablement bonne d’une situation d’urgence réelle. Ou envisager des expériences sur le terrain qui sont menées entièrement en dehors du laboratoire. Dans l’une de ces expériences, Robert Cialdini et ses collègues ont étudié si les clients de l’hôtel choisissaient de réutiliser leurs serviettes pour une deuxième journée plutôt que de les laver pour conserver l’eau et l’énergie (Cialdini, 2005).Ces chercheurs ont manipulé le message sur une carte laissée dans un grand échantillon de chambres d’hôtel., Une version du message a souligné le respect de l’environnement, une autre a souligné que l’hôtel donnerait une partie de ses économies à une cause environnementale, et une troisième a souligné que la plupart des clients de l’hôtel choisissent de réutiliser leurs serviettes. Le résultat a été que les clients qui ont reçu le message que la plupart des clients de l’hôtel choisissent de réutiliser leurs serviettes ont réutilisé leurs propres serviettes beaucoup plus souvent que les clients recevant l’un des deux autres messages. Compte tenu de la façon dont ils ont mené leur étude, il semble très probable que leur résultat serait vrai pour d’autres clients dans d’autres hôtels.,

Une deuxième raison de ne pas tirer la conclusion générale que les expériences ont une faible validité externe est qu’elles sont souvent menées pour en apprendre davantage sur les processus psychologiques susceptibles de fonctionner dans une variété de personnes et de situations. Revenons à L’expérience de Fredrickson et ses collègues. Ils ont constaté que les femmes dans leur étude, mais pas les hommes, ont moins bien performé au test de mathématiques quand ils portaient des maillots de bain., Ils ont fait valoir que cette différence entre les sexes était due à la plus grande tendance des femmes à s’objectiver—à penser à elles—mêmes du point de vue d’un observateur extérieur-qui détourne leur attention des autres tâches. Ils ont fait valoir, en outre, que ce processus d « auto-objectivation et son effet sur l » attention est susceptible de fonctionner dans une variété de femmes et de situations—même si aucune d  » entre elles ne se retrouve jamais à passer un test de mathématiques en maillot de bain.,

validité de la construction

outre la généralisabilité des résultats d’une expérience, un autre élément à examiner dans une étude est la qualité des manipulations de l’expérience, ou la validité de la construction. La question de recherche avec laquelle Darley et Latané ont commencé est « le comportement aidant se diffuse-t-il? »Ils ont émis l’hypothèse que les participants à un laboratoire seraient moins susceptibles d’aider lorsqu’ils croyaient qu’il y avait plus d’aides potentielles en plus d’eux-mêmes., Cette conversion de la question de recherche à la conception d’expérience s’appelle l’opérationnalisation (voir le Chapitre 2 pour plus d’informations sur la définition opérationnelle). Darley et Latané ont opérationnalisé la variable indépendante de diffusion de la responsabilité en augmentant le nombre d’aides potentielles., En évaluant cette conception, nous dirions que la validité de la construction était très élevée parce que les manipulations de l’expérience parlent très clairement de la question de recherche; il y avait une crise, un moyen pour le participant d’aider, et en augmentant le nombre d’autres étudiants impliqués dans la discussion, ils ont fourni un moyen de tester la diffusion.

et si le nombre de conditions dans L’étude de Darley et Latané changeait? Examiner s’il n’y avait que deux conditions: un étudiant impliqué dans la discussion ou deux., Même si nous pouvons voir une diminution de l’aide en ajoutant une autre personne, ce n’est peut-être pas une démonstration claire de la diffusion de la responsabilité, simplement la présence des autres. Nous pourrions penser que C’était une forme d’inhibition sociale de Bandura (discutée au chapitre 4). La validité de la construction serait plus faible. Cependant, s’il y avait eu cinq conditions, peut-être que nous verrions la diminution se poursuivre avec plus de personnes dans la discussion ou peut-être qu’elle se stabiliserait après un certain nombre de personnes., Dans cette situation, nous ne pouvons pas nécessairement en apprendre davantage sur la diffusion de la responsabilité ou cela peut devenir un phénomène différent. En ajoutant plus de conditions, la validité de la construction peut ne pas augmenter. Lorsque vous concevez votre propre expérience, considérez dans quelle mesure la question de recherche est opérationnalisée votre étude.

validité statistique

une critique commune des expériences est qu’une étude n’avait pas assez de participants. La principale raison de cette critique est qu’il est difficile de généraliser une population à partir d’un petit échantillon., Au début, il semble que cette critique porte sur la validité externe, mais il existe des études où les petites tailles d’échantillon ne sont pas un problème (le Chapitre 10 discutera de la façon dont les petits échantillons, même de seulement 1 personne, sont encore très éclairants pour la recherche en psychologie). Par conséquent, les petites tailles d’échantillon sont en fait une critique dela validité statistique. La validité statistique indique si les statistiques réalisées dans le cadre de l’étude appuient les conclusions qui sont tirées.,

Une analyse statistique appropriée devrait être effectuée sur les données afin de déterminer si la différence ou la relation prédite a été trouvée. Le nombre de conditions et le nombre total de participants détermineront la taille globale de l’effet. Avec cette information, une analyse de puissance peut être effectuéepour vérifier si vous êtes susceptible de trouver une réelle différence. Lors de la conception d’une étude, il est préférable de penser à l’analyse de puissance afin que le nombre approprié de participants puisse être recruté et testé (plus d’informations sur la taille des effets au chapitre 12)., Pour concevoir une expérience statistiquement valide, penser aux tests statistiques au début de la conception aidera à s’assurer que les résultats peuvent être crus.

prioriser les validités

ces quatre grandes validités–internes, externes, constructives et statistiques–sont utiles à garder à l’esprit lors de la lecture d’autres expériences et de la conception des vôtres. Cependant, les chercheurs doivent prioriser et souvent il n’est pas possible d’avoir une validité élevée dans les quatre domaines. Dans L’étude de Cialdini sur l’utilisation des serviettes dans les hôtels, la validité externe était élevée mais la validité statistique était plus modeste., Cet écart n’invalide pas l’étude, mais il montre où il peut y avoir place à l’amélioration pour les futures études de suivi (Goldstein, Cialdini, & Griskevicius, 2008). Morling (2014) souligne que la plupart des études de psychologie ont une validité interne et constructive élevée, mais sacrifient parfois une validité externe.,

Manipulation de la Variable indépendante

encore une fois, manipuler une variable indépendante signifie changer son niveau systématiquement de sorte que différents groupes de participants soient exposés à différents niveaux de cette variable, ou que le même groupe de participants soit exposé à différents niveaux à différents moments. Par exemple, pour voir si l’écriture expressive affecte la santé des gens, un chercheur pourrait demander à certains participants d’écrire sur des expériences traumatisantes et à d’autres d’écrire sur des expériences neutres., Comme mentionné précédemment dans ce chapitre, les différents niveaux de la variable indépendante sont appelés conditions, et les chercheurs donnent souvent aux conditions des noms descriptifs courts pour faciliter la discussion et l’écriture à leur sujet. Dans ce cas, les conditions peuvent être appelées « condition traumatique » et « condition neutre ».”

Notez que la manipulation d’une variable indépendante doit impliquer l’intervention active du chercheur. Comparer des groupes de personnes qui diffèrent sur la variable indépendante avant le début de l’étude n’est pas la même chose que manipuler cette variable., Par exemple, un chercheur qui compare la santé des personnes qui tiennent déjà un journal avec la santé des personnes qui ne tiennent pas de journal n’a pas manipulé cette variable et n’a donc pas mené d’expérience. Cette distinction est importante car les groupes qui diffèrent déjà d’une manière au début d’une étude sont susceptibles de différer d’une autre manière. Par exemple, les personnes qui choisissent de tenir des journaux peuvent également être plus consciencieuses, plus introverties ou moins stressées que les personnes qui ne le font pas., Par conséquent, toute différence observée entre les deux groupes en termes de santé pourrait avoir été causée par le fait qu’ils tiennent ou non un journal, ou par l’une des autres différences entre les personnes qui tiennent et ne tiennent pas de journal. Ainsi, la manipulation active de la variable indépendante est cruciale pour éliminer le problème de la troisième variable.

bien sûr, il existe de nombreuses situations dans lesquelles la variable indépendante ne peut pas être manipulée pour des raisons pratiques ou éthiques et donc une expérience n’est pas possible., Par exemple, le fait que les personnes aient ou non une expérience précoce significative de la maladie ne peut pas être manipulé, ce qui rend impossible de mener une expérience sur l’effet des expériences précoces de la maladie sur le développement de l’hypocondriase. Cette mise en garde ne signifie pas qu’il est impossible d’étudier la relation entre les expériences précoces de la maladie et l’hypocondriase—seulement que cela doit être fait en utilisant des approches non expérimentales. Nous discuterons de ce type de méthodologie en détail plus loin dans le livre.

dans de nombreuses expériences, la variable indépendante est une construction qui ne peut être manipulée qu’indirectement., Par exemple, un chercheur pourrait essayer de manipuler indirectement le niveau de stress des participants en disant à certains d’entre eux qu’ils ont cinq minutes pour préparer un court discours qu’ils devront ensuite donner à un public d’autres participants. Dans de telles situations, les chercheurs incluent souvent le contrôle d’amanipulation dans leur procédure. Une vérification de manipulation est une mesure distincte de la construction que le chercheur essaie de manipuler., Par exemple, les chercheurs qui tentent de manipuler les niveaux de stress des participants pourraient leur donner un questionnaire sur le stress Papier et crayon ou prendre leur tension artérielle-peut-être juste après la manipulation ou à la fin de la procédure—pour vérifier qu’ils ont manipulé avec succès cette variable.

contrôle des Variables étrangères

Comme nous l’avons vu précédemment dans le chapitre, une variable étrangère est tout ce qui varie dans le contexte d’une étude autre que les variables indépendantes et dépendantes., Dans une expérience sur l’effet de l’écriture expressive sur la santé, par exemple, les variables étrangères incluraient les variables des participants (différences individuelles) telles que leur capacité d’Écriture, leur régime alimentaire et leur taille de chaussure. Ils comprendraient également des variables de situation ou de tâche telles que l’Heure de la journée où les participants écrivent, s’ils écrivent à la main ou sur un ordinateur, et la météo. Les variables étrangères posent un problème parce que beaucoup d’entre elles sont susceptibles d’avoir un effet sur la variable dépendante., Par exemple, la santé des participants sera affectée par beaucoup de choses autres que le fait qu’ils s’engagent ou non dans l’écriture expressive. Ce facteur d’influence peut rendre difficile la séparation de l’effet de la variable indépendante des effets des variables étrangères, c’est pourquoi il est important de contrôler les variables étrangères en les maintenant constantes.

Variables étrangères en tant que « Bruit”

Les variables étrangères rendent difficile la détection de l’effet de la variable indépendante de deux manières. La première consiste à ajouter de la variabilité ou du « bruit” aux données., Imaginez une expérience simple sur l’effet de l’humeur (heureux vs triste) sur le nombre d’événements heureux de l’enfance que les gens sont capables de se rappeler. Les Participants sont mis dans une humeur négative ou positive (en leur montrant un clip vidéo heureux ou triste), puis invités à rappeler autant d’événements heureux de l’enfance qu’ils le peuvent. Le tableau 6.1 montre à quoi pourraient ressembler les données s’il n’y avait pas de variables étrangères et que le nombre d’événements d’enfance heureuse rappelés par les participants n’était affecté que par leur humeur., Chaque participant à la condition de bonne humeur a rappelé exactement quatre événements d’enfance heureuse, et chaque participant à la condition de mauvaise humeur a rappelé exactement trois. L’effet de l’Humeur ici est assez évident.

Tableau 6.,15cb8cad »>4

3
4	3
4	3
4	3
4	3
M = 4	M = 3

In reality, however, the data would probably look more like those Table 6.,2. Même dans l’état de bonne humeur, certains participants se souviendraient moins de souvenirs heureux parce qu’ils en ont moins à puiser, utilisent des stratégies de rappel moins efficaces ou sont moins motivés. Et même dans un État d’humeur triste, certains participants se souviendraient de souvenirs d’enfance plus heureux parce qu’ils ont plus de souvenirs heureux sur lesquels s’appuyer, qu’ils utilisent des stratégies de rappel plus efficaces ou qu’ils sont plus motivés.

Tableau 6.,si vous avez besoin d’une carte de crédit, vous pouvez utiliser la carte de crédit de votre choix pour obtenir une carte de crédit de votre choix.6e81fc3ada »>1

8	2
m=4	m=3

bien que la différence moyenne entre les deux groupes soit la même que dans les données idéalisées, cette différence est beaucoup moins évidente dans le contexte de la plus grande variabilité des données., Ainsi, l’une des raisons pour lesquelles les chercheurs tentent de contrôler les variables étrangères est que leurs données ressemblent davantage aux données idéalisées du tableau 6.1, ce qui rend l’effet de la variable indépendante plus facile à détecter (bien que les données réelles ne semblent jamais aussi bonnes).

Une façon de contrôler les variables étrangères est de maintenir constante. Cette technique peut signifier maintenir des variables de situation ou de tâche constantes en testant tous les participants au même endroit, en leur donnant des instructions identiques, en les traitant de la même manière, etc. Cela peut également signifier maintenir les variables des participants constantes., Par exemple, de nombreuses études sur la langue limitent les participants aux droitiers, qui ont généralement leurs zones linguistiques isolées dans leurs hémisphères cérébraux gauche. Les gauchers sont plus susceptibles d’avoir leurs zones linguistiques isolées dans leur hémisphère cérébral droit ou réparties sur les deux hémisphères, ce qui peut changer la façon dont ils traitent le langage et ajouter ainsi du bruit aux données.,

en principe, les chercheurs peuvent contrôler les variables étrangères en limitant les participants à une catégorie de personne très spécifique, telle que les majors de psychologie hétérosexuels, féminins et droitiers de 20 ans. L’inconvénient évident de cette approche est qu’elle réduirait la validité externe de l’étude—en particulier, la mesure dans laquelle les résultats peuvent être généralisés au-delà des personnes réellement étudiées. Par exemple, il pourrait être difficile de savoir si les résultats obtenus avec un échantillon de jeunes femmes hétérosexuelles s’appliqueraient aux hommes homosexuels plus âgés., Dans de nombreuses situations, les avantages d’un échantillon diversifié l’emportent sur la réduction du bruit réalisé par un homogène.

Variables étrangères en tant que Variables confondantes

la deuxième façon dont les variables étrangères peuvent rendre difficile la détection de l’effet de la variable indépendante est de devenir des variables confondantes. Une variable confondante est une variable étrangère qui diffère en moyenne selon les niveaux de la variable indépendante. Par exemple, dans presque toutes les expériences, les quotients d’intelligence (Qi) des participants seront une variable étrangère., Mais tant qu’il y a des participants avec des Qi inférieurs et supérieurs à chaque niveau de la variable indépendante afin que le QI moyen soit à peu près égal, cette variation est probablement acceptable (et peut même être souhaitable). Ce qui serait mauvais, cependant, serait que les participants à un niveau de la variable indépendante aient des Qi considérablement inférieurs en moyenne et que les participants à un autre niveau aient des Qi considérablement plus élevés en moyenne. Dans ce cas, le QI serait une variable confondante.

confondre signifie confondre, et cet effet est exactement la raison pour laquelle les variables confondantes ne sont pas souhaitables., Parce qu’ils diffèrent selon les conditions—tout comme la variable indépendante—ils fournissent une explication alternative pour toute différence observée dans la variable dépendante. La Figure 6.1 montre les résultats d’une étude hypothétique, dans laquelle les participants d’humeur positive ont obtenu des scores plus élevés sur une tâche de mémoire que les participants d’humeur négative., Mais si le QI est une variable confondante-avec les participants dans la condition d’humeur positive ayant des QI plus élevés en moyenne que les participants dans la condition d’humeur négative—alors il n’est pas clair si ce sont les humeurs positives ou les QI plus élevés qui ont amené les participants dans la première condition à marquer plus haut. Une façon d’éviter de confondre les variables consiste à maintenir constantes les variables étrangères. Par exemple, on pourrait empêcher le QI de devenir une variable confondante en limitant les participants uniquement à ceux ayant un QI d’exactement 100. Mais cette approche n’est pas toujours souhaitable pour des raisons que nous avons déjà discuté., Une deuxième approche beaucoup plus générale—l’attribution aléatoire aux conditions—sera discutée en détail prochainement.