Archives mensuelles : septembre 2014

23a. Enjeux d’un mémoire de recherche en psychologie

Il y a au moins deux façons de définir le but ultime d’un travail de recherche en psychologie : (1) gagner du prestige en montrant qu’on est capable de publier dans des revues dont le prestige est évalué par son indice d’impact ; (2) essayer de répondre à une question, de telle manière que la réponse (qui inclut le travail qu’elle a demandé) constitue une contribution à la connaissance scientifique actuelle. Malheureusement, les deux types d’objectifs ne sont pas toujours compatibles (voir par exemple Ioannidis, 2014).

1) Pour publier dans une revue prestigieuse,

… il faut soumettre un article qui plaise au comité éditorial de la revue puis aux experts qu’elle sollicite pour l’évaluation de l’article. La solution standard consiste à dire aux étudiants de faire des analyses statistiques (calcul de corrélations, régression multiple, analyse en composantes principales, modélisation avec des variables latentes, des effets mixtes, etc., le principe étant la surenchère dans le degré de sophistication des analyses comme manière de penser le progrès de la recherche). Dans cette perspective, les étudiants attendent qu’on leur explique comment faire ; la formation standard consiste à leur donner des procédures presse-bouton parce qu’il n’est pas possible pour un étudiant standard de comprendre ce que fait le logiciel. Je passe sur l’acquisition des données, tâche subalterne qui n’intéresse personne. Bilan : beaucoup de temps et d’énergie dépensés pour une contribution scientifique indéfinie, pour un exercice de style que de nombreux étudiants considèrent comme une corvée.

2) Pour répondre à une question, de telle manière que la réponse constitue une contribution à la connaissance scientifique,

… il faut se lever de bonne heure, parce qu’il faut beaucoup réfléchir. D’abord, la plupart des questions qu’on se pose ne sont pas des questions scientifiques. Pas facile d’apprendre à juger ce point. De plus, quand on juge, il est décourageant de voir « tomber » toutes les questions qui nous viennent à l’esprit, et carrément déconcertant de constater que la plupart des hypothèses de recherche qu’on trouve dans des articles publiés dans des revues prestigieuses ne sont pas des questions scientifiques (en particulier les hypothèses qui reposent sur l’idée vague d’influence, voir par exemple 37a).

Je poursuis ici la réflexion initiée dans Qu’est-ce qu’une contribution scientifique en psychologie ? Les étudiants sont habitués à entendre parler de VI (variable indépendante) et de VD (variable dépendante). Quelque chose (VD) dépend d’autre chose (VI)…

3) Premier type de contribution possible : de quoi parle-t-on ?

On peut utilement consacrer un mémoire à préciser de quoi tels ou tels auteurs parlent dans quelques articles qu’on aura sélectionnés. En général, il y a un pataquès entre ce qu’ils observent (les réponses des participants de leurs études) et ce dont ils parlent (les construits) et ça demande pas mal de travail de démêler le pataquès. Il s’agit fondamentalement de problèmes de théorie et de méthodologie descriptive, en particulier quand on prétend mesurer des grandeurs psychologiques. Je parie qu’on arrive à montrer que les hypothèses de recherche ne sont pas testables ; en fait, les études focalisées par la mise en évidence d’effets statistiques ne sont pas explicatives mais exploratoires. Si la testabilité est une condition nécessaire pour la scientificité d’une hypothèse, il s’ensuit qu’elles ne sont pas scientifiques parce que pour tester une explication, on doit disposer d’une explication. Très déconcertant. On peut consacrer un mémoire de recherche seulement à proposer un référentiel de description ; il est inutile d’imposer à un étudiant de recueillir des données si le référentiel de description n’est pas au point théoriquement (ce qui ne signifie pas qu’un référentiel de description ne doive pas être essayé sur quelques unités d’observation).

4) Deuxième type de contribution : que se passe-t-il ?

Quand deux psychologues qui observent le même phénomène peuvent ne pas le décrire de la même manière, alors qu’ils utilisent le même langage descriptif, on a un authentique problème d’objectivité (voir Le Kappa de Cohen) : comment faire pour établir l’interchangeabilité des observateurs ? L’interchangeabilité des observateurs est-elle exigible ? Répondre à ces questions, c’est apporter une contribution scientifique à l’état actuel des connaissances.

Si on est au clair avec les phénomènes dont on parle, autrement dit si on est au clair avec les modalités de ses variables, on peut chercher à savoir ce qui se passe dans la fenêtre d’observation qu’on s’est donnée. C’est un objectif modeste, mais toujours utile, de pouvoir décrire ce qui se passe dans telles ou telles conditions.

5) Troisième type de contribution : expliquer ce qui se passe

Si on se donne ce type de but, il faut d’abord savoir ce qu’expliquer signifie. Plusieurs points de vue sont possibles, mais il faut s’en donner un. Celui que j’adopte est développé dans Qu’est-ce qu’une explication scientifique ? et dans Explication, nécessité, condition suffisante vs. nécessaire. Il conduit à la question du déterminisme, développée dans Formes de lois scientifiques.

6) Quatrième type de contribution : trouver une anecdote statistique

Dans cette perspective, on se rapproche de la tradition statisticienne dominante et on tourne le dos à la quête d’explications. Il y a l’anecdote passive et l’anecdote interventionniste. La seconde est la plus utile du point de vue du pouvoir. Si vous montrez que dans la condition a, le phénomène p se produit plus souvent que dans la condition non-a, et si p est désirable, vous avez gagné, surtout si vous savez mettre les gens dans la condition a — vous tenez une anecdote interventionniste  ; si la condition n’est pas contrôlable, c’est moins intéressant  anecdote passive. Vous pouvez aussi raisonner en termes de prévention (voir Explication, nécessité, condition suffisante vs. nécessaire). Et vous aurez un problème industriel : comment montrer que l’anecdote est répétable ?

6b. What is a Scientific Explanation?

I argue that a scientific explanation of an empirical phenomenon consists in claiming that this phenomenon obeys at least one kind of objective necessity, which satisfies the methodological criterion of falsifiability. Consequently, I reject the relevance of the notion of probabilistic explanation — which does not imply that I would argue that probalistic modeling is useless with respect to any aim (specifically non-exaplanatory aims).

This note presents two kinds of objective necessity. Let p be an empirical phenomenon.

  • a => p. If a exists such that if a occurred, then p occurred, a is a sufficient condition of p. An observation of form « a and non-p » is a falsifier of the sufficient condition a.
  • p => b. If b exists such that if p occurred, then b occurred, b is a necessary condition of p. An observation of form « p and non-b » is a falsifier of the necessary condition b.

If one knows a sufficient condition a of p, one is able to get p to occur if one is able to get a to occur (predictive explanation). To explain why p occurs consists in stating that a sufficient condition is met.

If one knows a necessary condition b of p, one is able to prevent p from occurring if one is able to prevent b from occurring (preventive explanation). To explain why p does not occur consists in stating that at least one of its necessary conditions is not met.