Archives par étiquette : description

41a. Falsifiabilité et testabilité d’une description générale

On s’intéresse ici à la validité des propositions non-tautologiques1 qui attribuent au moins une propriété ou un état à au moins une entité à au moins un moment de son existence — les propositions descriptives. Une proposition descriptive a un domaine de généralité qui se définit à partir des entités qu’elle décrit. Toute entité a une « durée de vie ». Le domaine de généralité de la proposition descriptive est la réunion des durées de vie des entités qu’elle décrit, c’est-à-dire un ensemble d’instants, chaque instant étant relié à au moins une entité. Une proposition descriptive a aussi un référentiel de description, l’ensemble des propriétés ou états que ces entités peuvent posséder à tout instant de leur existence (et je parle alors d’un référentiel factuel) ou qu’elles ne peuvent posséder que lorsqu’elles sont observées (et je parle alors d’un référentiel artefactuel).

Si une proposition descriptive n’est pas tautologique, elle est falsifiable : la possibilité existe qu’elle soit fausse — faillibilisme : on peut toujours se tromper en attribuant telle ou telle valeur de vérité à une proposition descriptive. Existe-t-il un moyen de se rendre compte, par l’observation, qu’une proposition descriptive est fausse — existe-t-il un test (logico-empirique) ? Si oui, la proposition est testable. S’il n’existe aucun test de la proposition, elle n’est pas testable. Mais comment établir « il n’existe aucun test de telle proposition falsifiable » ?

On peut distinguer deux cas dont les conséquences argumentatives diffèrent. Premier cas : le référentiel de description est virtuel, c’est-à-dire que les états descriptifs possibles ne sont pas identifiés. Dans ce cas, il est impossible que l’observation d’une entité quelconque permette une description non-tautologique (on pourra seulement affirmer qu’elle se trouve dans un certain état mais sans pouvoir spécifier lequel). Comme la virtualité d’un référentiel de description empêche que la proposition descriptive soit testée, elle n’est pas testable.

Second cas : le référentiel est actuel (par opposition à virtuel) mais inutilisable par une certaine communauté d’observateurs — un référentiel virtuel est inutilisable par quelque observateur que ce soit. On peut disposer d’un référentiel qui distingue au moins deux états, mais ne pas savoir, lorsqu’on fait une observation, décider l’état de l’entité au moment où on l’observe (ne pas savoir se positionner en tiers exclus). Si « on » désigne un unique observateur (et cette situation intéresse la description des phénomènes psychologiques qui ne peuvent être observés que par soi-même), le référentiel est utilisable si l’observateur sait décider lors de son observation. Si « on » désigne une communauté d’observateurs, le référentiel est utilisable s’il est utilisable pour tout observateur et si les observateurs sont interchangeables (accord inter-juges).

Il faut remarquer que l’inutilisabilité est une propriété du couple (référentiel de la proposition descriptive, communauté d’observateurs). La testabilité de la proposition descriptive est alors une propriété relationnelle : elle suppose de prendre en compte la relation entre la proposition et la communauté des observateurs. Remarquons au passage que le terme « relation » n’a pas ici le sens mathématique d’une relation binaire (définie par rapport à deux ensembles dont les éléments sont mis en relation) mais seulement le sens logique d’une conjonction (et).

1. Premier exemple : la violence des prisons

Soit la proposition « la prison est violente » (e.g., Dindo, 2014, p. 15). Son domaine de généralité est construit à partir de l’ensemble des prisons. Toute prison a une durée de vie, et on considère la réunion de toutes les durées de vie de toutes les prisons, si bien que tout instant de cet ensemble correspond (est relié) à au moins une prison. Son référentiel de description est actuel puisque c’est l’ensemble {violente, non-violente} — tous les états possibles sont identifiés.

Comment juger qu’à tel moment, le centre de détention de Muret en Haute-Garonne, par exemple, soit violent ? Une approche facile est « chaque observateur donne son sentiment » (indépendamment des autres observateurs). Premier cas : je suis le seul observateur et je ne sais pas me positionner ; je ne sais pas utiliser le référentiel donc je ne sais pas tester « la prison est violente ». Deuxième cas, n observateurs considèrent que le référentiel est utilisable et, c’est un pari empirique que je fais là, ils ne concordent pas ; par conséquent, la communauté des observateurs ne sait pas utiliser le référentiel ce qui entraîne qu’elle ne sait pas tester « la prison est violente ». Mon pari peut être perdant, la communauté sait utiliser ce référentiel, et alors on a un petit miracle.

2. Deuxième exemple : la détermination du comportement

Prenons comme second exemple la proposition « le comportement est déterminé » (qu’on trouve par exemple dans Skinner, 2011, p. 21). Le référentiel de description est actuel, c’est l’ensemble {déterminé, non-déterminé}. Par ailleurs, la propriété « déterminé » est attribuée au « comportement ». « Le comportement » est-il une entité ? Non. On ignore quelle entité se comporte et on pourrait s’en tenir là : la question ne mérite pas qu’on s’y arrête parce qu’elle est oiseuse pour ceux qui exigent que l’effort de connaissance vise la connaissance d’au moins une entité. Mais on peut aussi considérer l’interprétation générique « le comportement de toute entité est déterminé » — le domaine de généralité de la proposition est la réunion de toutes les durées de vie de toutes les entités.

Essayons. Ce référentiel est-il utilisable ? Comment se rendre compte qu’il existe une entité dont le comportement momentané ne soit pas déterminé ? Je peux me prendre comme exemple en disant qu’en décidant de ne pas me gratter la tête à cet instant, mon comportement, qui a consisté en ce que ma main n’a pas touché ma tête, était libre, c’est-à-dire non-déterminé. Dispute de mots ; on peut objecter que mon comportement était déterminé par ma volonté ; on peut aussi ajouter que ma volonté est déterminée (bien qu’on ne sache pas par quoi). Au fond, je ne vois pas bien ce qui me permettrait de dire qu’un comportement soit non-déterminé. Ce référentiel de description est inutilisable par moi donc je ne sais pas tester « le comportement est déterminé ». Qu’en est-il pour vous ? Savez-vous distinguer un comportement déterminé d’un comportement non-déterminé ? Si oui, vous avez quelque chose à apporter à ceux qui ne savent pas. Si non, nous sommes plusieurs pour qui cette proposition n’est pas testable mais cela n’implique pas qu’elle n’est pas testable par d’autres personnes.

3. Troisième exemple : les effets d’une lésion cérébrale dépendent de l’âge et de l’étendue de cette lésion

Considérons la proposition de Lussier et Flessas (2009), « Les effets d’une lésion cérébrale au niveau des aires primaires (sensorielles et motrices) dépendent de l’âge du sujet et de l’étendue des dommages » (p. 5). Son domaine de généralité est la réunion de toutes les durées de vie de tous les êtres humains possédant « une lésion cérébrale au niveau des aires primaires ». Examinons son référentiel de description. Un quelconque être humain ainsi cérébro-lésé est considéré selon trois points de vue : (i) les « effets » de ses lésions (à quelles dates ?), (ii) l’étendue des dommages (à quelles dates ?), (iii) l’âge (à quelles dates ?) — on a un référentiel formé par le produit cartésien de trois référentiels.

Quel est le référentiel des effets instantanés de la lésion ? Connaît-on les effets logiquement possibles à tout instant ? Moi non donc le référentiel est virtuel pour moi donc la proposition n’est pas testable par moi. Si personne, y compris les auteurs de cette proposition, ne sait spécifier les effets instantanés logiquement possibles de toute lésion au niveau des aires primaires, le référentiel est virtuel et la proposition n’est testable par personne. Supposons qu’il existe au moins une personne qui sache spécifier l’ensemble de tous les effets logiquement possibles. Encore faut-il préciser à quels moments on considère ces effets parce qu’ils peuvent avoir une dynamique. Si bien que notre problème de virtualité se redouble : non seulement les effets possibles à tout instant ne sont pas définis mais la dynamique temporelle de ces effets n’est pas précisée. Par défaut, supposons que les effets sont décrits à un unique moment t (et non pas dans l’intervalle de temps qui sépare la date de création de la lésion et l’instant actuel, auquel cas on aurait une fonction, définie dans cet intervalle de temps, à valeurs dans l’ensemble des effets logiquement possibles à tout instant, et le phénomène en question est plus complexe).

Examinons les deux autres référentiels, qui impliquent des grandeurs. L’étendue des dommages instantanée est, par définition, un ensemble de quantités d’étendues logiquement possibles, qu’on peut définir par le segment [0, maxd], où maxd désigne l’étendue maximale des dommages. L’âge est aussi un segment qu’on peut noter [0, maxa], où maxa désigne l’âge maximal. L’étendue des dommages à un moment donné n’est pas un référentiel utilisable par moi parce que je ne sais pas mesurer cette grandeur. Mais d’autres personnes peuvent savoir le faire. (Si on considérait l’effet d’une lésion dans un certain intervalle de temps, on aurait à lui faire correspondre l’étendue de la lésion dans ce même intervalle de temps.) Concernant l’âge, je crois que je sais mesurer l’âge (de manière plus ou moins précise) par une mesure du temps qui s’est écoulé entre la date de naissance et la date à laquelle je peux observer une personne cérébro-lésée.

La proposition descriptive de Lussier et Flessas est intéressante parce qu’elle porte sur une relation définie dans le référentiel âge x étendue x effets — cas simplifié, on considère des états instantanés dans ce référentiel. Il s’agit de la relation (de dépendance) qui relie les éléments de l’ensemble âge x étendue, qu’on appelle — improprement — la variable indépendante, aux éléments de l’ensemble des effets possibles qu’on appelle — improprement — la variable dépendante. Qu’entendent Lussier et Flessas lorsqu’elles appellent cette relation une dépendance ? On peut opter pour une interprétation probabiliste (il existe une loi de probabilité qui détermine la fréquence des états du référentiel et qui est telle qu’aucun état n’a une probabilité nulle) ou pour une interprétation déterministe (il existe au moins un état du référentiel dont la probabilité est nulle — ou encore, il existe au moins un état théoriquement impossible).

C’est l’interprétation déterministe qui est examinée ici. Une relation de dépendance au sens déterministe est une relation qui admet l’impossibilité d’au moins un état. Une autre manière de formuler cela consiste à dire que le cardinal du graphe de cette relation est strictement inférieur au cardinal du référentiel de description. Plus prosaïquement, « les effets dépendent de l’âge et de l’étendue des dommages » signifie qu’on n’aura pas les mêmes effets théoriquement possibles selon qu’on se place dans tel ou tel endroit de âge x étendue. Ici, l’énoncé de l’existence d’une dépendance (interprétée d’une manière déterministe) équivaut à l’affirmation qu’il existe des événements théoriquement impossibles dans le référentiel de description. Tant qu’on n’a pas identifié (ou spécifié) au moins un événement théoriquement impossible, la proposition n’est pas testable. L’actualité d’un référentiel de description est une condition nécessaire à la testabilité d’une proposition descriptive dans ce référentiel.

Pour ceux qui ne se satisfont pas du cas simplifié parce qu’ils veulent tenir compte de la dynamique du phénomène, la relation de dépendance porte sur la relation qui existe entre un référentiel plus complexe, formé, au niveau de la « VI », par le produit cartésien de l’ensemble des fonctions possibles pour décrire l’étendue des dommages en fonction du temps et de l’ensemble des fonctions possibles pour décrire les évolutions possibles de l’âge (selon l’âge de création de la lésion) et, au niveau de la « VD », de l’ensemble des fonctions possibles pour décrire les effets en fonction du temps. On voit que de considérables efforts de spécification sont nécessaires pour pouvoir donner un sens à l’idée de dépendance : en quoi les fonctions d’états de la VD dépendent-elles des fonctions d’états de la VI ? Bref, la proposition n’est pas testable parce qu’elle parle d’un phénomène de dépendance qui réfère à des états virtuels.

4. Quatrième exemple : l’inconscient est structuré comme un langage

Cette proposition est-elle un postulat ou bien une description générale ? Supposons une description générale pour l’exercice. Son domaine de généralité est la réunion de toutes les durées de vie de tous les parlêtres (pour rester dans le langage lacanien). Son référentiel est l’ensemble {être structuré comme un langage, ne pas être structuré comme un langage} et je ne sais pas l’utiliser. Existe-t-il une personne qui puisse me proposer une collection d’objets connus dans ce référentiel pour m’aider à apprendre à reconnaître lesquels, parmi ceux-ci, sont structurés comme un langage et lesquels ne le sont pas ? Quelles propriétés, suffisantes, nécessaires, doit posséder un objet quelconque pour qu’il soit structuré comme un langage ? Supposons que je puisse acquérir une telle habileté descriptive ; il faudrait encore que je puisse contempler l’objet « inconscient de quelqu’un en particulier » à un moment donné pour que cette habileté soit applicable. Si, par définition, l’inconscient de quelque parlêtre que ce soit n’est pas observable, la description n’est pas testable… par l’observation des parlêtres.

Il y aurait à reprendre la formulation « l’inconscient est structuré comme un langage », comme on me l’a fait remarquer fort à propos, en s’avisant du fait que ce qui peut être structuré (ou pas) comme un langage, c’est toute une série de phénomènes observables qu’on suppose être des effets de l’inconscient — et bien sûr qu’on peut supposer l’existence d’objets inobservables, sinon il n’y aurait pas de science tout court (le positivisme est une impasse). Et alors, tant que le référentiel de description de ces phénomènes reste virtuel, « les effets de l’inconscient sont structurés comme un langage » n’est pas une proposition testable.

Conclusion

Peut-on établir qu’une proposition descriptive n’est pas testable ? Oui si on peut falsifier la condition nécessaire — et non suffisante — d’actualité du référentiel de description. Si on a affaire à un référentiel actuel, encore faut-il qu’il soit utilisable. Je crois qu’on ne peut pas soutenir qu’un référentiel actuel soit inutilisable par quiconque. Mais on peut identifier une communauté d’observateurs, on peut éventuellement établir que cette communauté ne sait pas utiliser ce référentiel, i.e., ne sait pas produire des observations objectives au sens faible dans ce référentiel, auquel cas on peut affirmer que cette communauté ne sait pas tester cette proposition descriptive.

Références

Dindo, S. (2014). Violences carcérales : au carrefour des fausses routes. Dedans Dehors, 28, 14-18.
Lussier, F. & Flessas, J. (2009). Neuropsychologie de l’enfant (2e éd.). Paris : Dunod.
Skinner, B. F. (2011). Science et comportement humain. Paris : Editions In Press.

Cite this article as: Stéphane Vautier, "41a. Falsifiabilité et testabilité d’une description générale", in Épistémologie de la psychologie, 06/11/2016, http://epistemo.hypotheses.org/3804.

  1. Une proposition non-tautologique est une proposition qui peut être fausse. []

Karl Popper sur théorie et observation

… c’est par le biais des théories que nous apprenons à observer, c’est-à-dire à formuler des questions qui, elles-mêmes, conduisent à effectuer des observations et à les interpréter. (p. 366)

Popper, K. (2006). Vérité, rationalité et progrès de la connaissance scientifique. In K. Popper, Conjectures et réfutations : la croissance du savoir scientifique (pp. 319-369). Paris : Payot. (Orignal publié en 1963)

Voir aussi Danziger (1990), Feyerabend (1979), Hanson (1958/2010), Searle (1995).

24a. Référentiel de description, référentiel d’observation

Si on a pour objectif d’expliquer, ou, plus modestement, et c’est encore très ambitieux, d’observer scientifiquement des phénomènes, la première chose à faire consiste à définir ces phénomènes ; sinon, on ne sait pas exactement en quoi consiste l’observation d’un phénomène ni, a fortiori, son explication.

1. Référentiel de description

La question est alors : comment décrivons-nous les phénomènes qui nous intéressent ? La méthodologie statistique répond : en utilisant des valeurs (ou modalités) descriptives mutuellement exclusives1. Il existe un hiatus entre la notion de phénomène et le concept d’ensemble de modalités mutuellement exclusives, qui, à première vue, n’est pas difficile à combler : les phénomènes peuvent être définis comme des transitions d’états et il s’agit de se doter d’un ensemble de tous les états possibles pour pouvoir concevoir des phénomènes de transition d’états.

Par exemple, le sexe des gens est décrit dans l’ensemble de valeurs mutuellement exclusives {♀, ♂}. Certaines personnes contestent cette catégorisation, ce qui permet de garder à l’esprit qu’un ensemble de modalités descriptives est une convention (voir Searle, 1995). La taille des gens est décrite dans le segment [0 cm, 280 cm] (à propos du caractère approché d’une grandeur continue, voir 7a, ou mon cours de mesurage, vidéos 1 et 2). On peut alors décrire les phénomènes en adoptant les deux points de vue « sexe » et « taille », et on utilise l’ensemble {♀, ♂} × [0 cm, 280 cm] dont les valeurs descriptives sont bivariées2. En général, une description est multivariée (voir 20a).

2. Les entités à décrire

Mais la méthodologie statistique ne répond pas à une autre question tout aussi fondamentale : que décrivons-nous à l’aide de ce langage d’observation, ces valeurs descriptives, ou encore ce référentiel de description ? Des entités, ou encore, des êtres ; nous voilà en pleine métaphysique. Si nous voulons décrire quelque chose, nous acceptons implicitement l’existence de ce quelque chose ; nous acceptons aussi que ce quelque chose possède une permanence, bien qu’il puisse changer d’état — ce qui est troublant : comment savons-nous que Paul est toujours Paul si nous acceptons qu’il a changé ? à partir de quels changements considérons-nous que Paul n’est plus lui-même ? même question avec n’importe quoi, par exemple une table.

Les entités peuvent être des particules, des ondes, des molécules, des cellules, des organes, des organismes, des groupes ou sociétés d’organismes, des personnes, des institutions, des langages, des paysages, des territoires, des planètes, etc. Ainsi, on s’intéresse à des entités qu’on se propose de décrire en utilisant un certain langage qui définit des états possibles, c’est-à-dire des états dans lesquels ces entités peuvent se trouver à tel ou tel moment de leur existence.

3. La variabilité ontologique : intra- vs. inter-individuelle

On peut alors définir un phénomène du point de vue statistique : étant donné une certaine variabilité ontologique, c’est-à-dire qui concerne des unités statistiques, quelle est la variabilité observable ? Notons (e, t) l’entité e considérée à l’instant t ; (e, t) est une unité statistique3.

Définitions. La variabilité ontologique est intra-individuelle si on s’intéresse à des unités statistiques de la forme (e, ti), où seul tj varie — on ajoute un indice j à t, pour indiquer que j peut prendre différentes valeurs : on s’intéresse à une entité (personne) particulière en différents instants t1, t2, etc., de son existence. Par exemple, (Paul, 14 h le 21/12/01) et (Paul, 12 h le 19/12/14) sont deux unités statistiques qui définissent une variabilité ontologique intra-individuelle.

La variabilité ontologique est inter-individuelle si on s’intéresse à des unités statistiques de la forme (ei, ti). Autrement dit, on s’intéresse à plusieurs entités (personnes) particulières, e1, e2, etc., chacune étant considérée à un seul instant particulier, respectivement t1, t2, etc. Par exemple, (Paul, 14 h le 21/12/14) et (Julie, 12 h le 19/12/14) sont deux unités statistiques qui définissent une variabilité ontologique inter-individuelle.

On peut aussi envisager des populations statistiques « mixtes » (plan expérimental avec des mesures répétées), où plusieurs entités peuvent être considérées en des instants distincts. Par exemple, la population {(e1, t1.1), (e1, t1.2), (e1, t1.3), (e2, t2.1), (e2, t2.2), (e3, t3.1)}.

De mon point de vue, avant de s’intéresser à la variabilité inter-individuelle, il faut déjà connaître la variabilité intra-individuelle. Par exemple, il est vain de comparer les QI de Paul et de Julie pour savoir qui a le plus gros QI tant qu’on ignore la variabilité du QI de Paul et la variabilité du QI de Julie (pour une simulation voir ici).4

4. L’expression phénoménale de la variabilité ontologique

On peut appréhender un phénomène par la manière dont des états descriptifs possibles se manifestent étant donnée une population d’unités statistiques. Notons D[(e, t)] et, pour alléger l’écriture, D(e, t), la description de e à l’instant t. Si D(e, t) est connue pour toute unité statistique de la population à laquelle on s’intéresse, le phénomène est complètement connu (ce qui ne veut pas dire qu’il soit expliqué). En général, on s’intéresse à des phénomènes définis sur des populations de taille infinie5.

Remarque. Une description instantanée est impossible parce qu’il faut toujours un intervalle de temps non nul pour la produire. Notons [t1, t2] cet intervalle. Considérons deux instants distincts ti et tj dans [t1, t2]. Tant qu’il faut le délai t2t1 pour effectuer la description de e entre l’instant t1 et l’instant t2, on ignore si D(e, ti) = D(e, tj). C’est pourquoi le vocable de description instantanée est incorrect. On peut néanmoins l’utiliser si on est bien au clair avec le fait qu’on décrit cette entité e en référence à un laps de temps et qu’on néglige les éventuelles variations qui s’y déroulent. Employons le mot « moment » pour nous rappeler que l’état de e au moment t n’est pas un état instantané.

La connaissance approchée d’un phénomène relatif à une certaine population d’unités statistiques consiste à connaître la distribution des états possibles pour un échantillon d’unités d’observation6. Cette connaissance est approchée pour deux raisons au moins : (i) les observations ne sont pas instantanées mais momentanées ; (ii) l’échantillon d’unités d’observation n’est pas identique à la population d’unités statistiques (il en est un sous-ensemble strict) et la distribution de l’échantillon n’est donc pas identique à la distribution de la population : la première se caractérise avec des fréquences connues, tandis que la seconde se caractérise avec des probabilités inconnues.

5. Objectivité des descriptions

On peut maintenant poser le problème de l’objectivité de la description de (e, t). Le mot « objectivité » peut être vidé de sa connotation réaliste naïve (voir Atlan, 1986 ; Bitbol, 2010 ; Danziger, 1990 ; Feyerabend, 1979 ; Granger, 1995 ; Searle, 1995), puisque, comme notre langage descriptif est une convention, rien ne nous permet d’affirmer que ce qu’on énonce à propos d’un (e, t) corresponde exactement à ce qui est (i.e., ce qui est supposé être indépendamment de notre propre expérience).

Dans certaines situations, l’auteur de la description joue un rôle important. Si Paul dit qu’il est anxieux — ce qui se note DPaul(Paul, t) = anxieux —, cela n’entraîne pas que DJulie(Paul, t) = anxieux. Autrement dit, Paul et Julie peuvent être des observateurs de la même entité, Paul, au même moment t, tout en produisant des descriptions différentes de cette unité d’observation. Ils ne sont alors pas interchangeables comme observateurs (voir 8a, 35a).

Définition. Des descriptions objectives sont des descriptions telles que leurs auteurs sont interchangeables du point de vue de la valeur que prend la description : peu importe qui observe, on obtiendra toujours la même description de (e, t). On supprime alors l’indice des notations DPaul et DJulie et on écrit D tout court.

Dès qu’on remet en cause l’interchangeabilité, c’est-à-dire qu’on prend un risque d’erreur en supprimant les indices qui désignent les observateurs, il est inutile d’aller plus loin parce qu’on doute de l’objectivité des observations. Autrement dit, pour qu’une observation soit exploitable pour connaître objectivement un phénomène ou pour tester une théorie objective de ce phénomène, il faut que cette observation soit objective. On peut dire qu’une description est « cotation-objective » ou encore « objective au sens faible » pour être précis.

Remarque. La cotation-objectivité d’une observation est une affirmation théorique. Par conséquent, elle peut être fausse. Il suffit de trouver un observateur qui contredise un autre observateur pour que l’objectivité de l’observation, étendue à ces deux observateurs, soit ruinée. Si une personne est dans l’incapacité de produire l’observation en question — elle n’a pas accès à l’entité ou elle n’en maîtrise pas la description —, l’observation n’est ni fausse ni vraie pour elle : comme elle ne lui est pas accessible, elle ne peut exercer son jugement. C’est la confiance que A, qui n’est pas capable d’observer, fait à B qui est capable d’observer, qui fonde l’objectivité des observations de B7.

6. Référentiel de description, référentiel d’observation

Définitions. Une variable descriptive D est une application de l’ensemble des unités statistiques, noté Ω, dans M(D), l’ensemble des valeurs (ou modalités… d’où le « M ») descriptives possibles. M(D) est le référentiel de description et [Ω, M(D)] est le référentiel d’observation — en ce sens qu’on « applique » M(D) à Ω.

On dispose ainsi d’une notation pour désigner le fait qu’on s’intéresse à l’état momentané d’unités d’observation définies dans une population statistique. Comme cela a été envisagé plus haut (1), cet état peut être défini d’un ou de plusieurs points de vue (ne pas confondre point de vue et observateur). Par exemple, on peut considérer la taille de Paul (un seul point de vue) ou bien « à la fois » sa taille et son poids (deux points de vue). L’expression « à la fois » est incorrecte dès lors que la détermination de la taille et la détermination du poids ne peuvent pas être effectuées au même moment. Si on commence par la taille, il faut envisager le moment t1 = [ta, tb], puis le moment t2 = [tc, td] pour le poids. La donnée (taille, poids) est alors référée au moment t = [ta, td], c’est-à-dire qu’on néglige (ce qui est une convention qui donc demande un consensus) les variations instantanées dans l’intervalle t. La description de (Paul, t) est bivariée, c’est-à-dire qu’elle prend la forme d’un 2-uplet de valeurs pris dans l’ensemble de tous les 2-uplets possibles.

La dimension de la description dépend du nombre m de points de vue auxquels on s’intéresse. La valeur de m n’empêche logiquement pas que les m-uplets soient des valeurs descriptives mutuellement exclusives. On peut distinguer ces points de vue descriptifs de manière explicite, en distinguant les m ensembles de valeurs descriptives M(X1), M(X2), …, M(Xm). Le référentiel de description est alors le produit cartésien M(X1) × M(X2) × … × M(Xm). La variable descriptive est X = X1X2…Xm ; à toute unité statistique (e, t) de Ω, elle associe une et une seule valeur dans le référentiel de description M(X) = M(X1) × M(X2) × … × M(Xm). Le référentiel d’observation est [Ω, M(X)].

Remarque. Tout (apprenti-)chercheur devrait être capable de spécifier son référentiel d’observation. Malheureusement, le plan type d’un article de recherche empirique en psychologie, tel qu’édicté dans le manuel de publication de l’APA (2010), omet cette obligation élémentaire. Si la communauté qui s’intéresse à un phénomène donné veut communiquer efficacement à propos de ce qu’on en sait, la spécification du référentiel d’observation devrait figurer quelque part dans l’article, de préférence au début puisque pour formuler les objectifs de recherche de manière intelligible, il faut qu’ils soient référés à des phénomènes bien définis, i.e., référentialisés.

Exemple. Winnicott (1969, chapitre 21) décrit un enfant de la manière suivante : « Le petit enfant est inévitablement attiré par l’objet métallique brillant, qui oscille même peut-être » (p. 270). Un référentiel de description est M(X1) = {attiré, pas attiré} et l’unité d’observation est l’enfant (e) au début de la consultation pédiatrique (t1). Le lecteur fait confiance à Winnicott en ce sens qu’il n’envisage pas qu’un autre observateur, regardant par exemple un enregistrement vidéo de la consultation, produirait une autre description (« n’est pas attiré par l’objet »). Winnicott utilise un vocabulaire très riche (être embarrassé, perdre tout intérêt, accepter la réalité de son désir, être déçu, etc.).

Ce vocabulaire n’est pas un référentiel de description, parce que la mobilisation des points de vue descriptifs paraît contingente, c’est-à-dire que selon les situations, il est possible que certains points de vue descriptifs ne soient pas mobilisés (considérés comme pertinents). Un référentiel de description programme la description en la réduisant et en l’universalisant. Il la réduit parce qu’il mobilise une liste finie de points de vue descriptifs (abstraction, i.e., négligence d’autres points de vue descriptifs) ; il l’universalise parce qu’il applique tout point de vue descriptif qui le constitue à toute unité d’observation considérée. La référentialisation de la description de l’enfant dans ce que Winnicott appelle la « situation établie » serait effectuée si on pouvait décrire la description d’un enfant e aux k moments de la consultation, comme une application X1X2…Xm qui à tout (e, ti), où i = 1, 2, …, k, associe un et un seul m-uplet de M(X1X2…Xm) — ce qui est équivalent à la notion d’observation standardisée utilisée en psychologie expérimentale (y compris la passation de tests psychotechniques) : non seulement la situation « expérimentale » est constante, mais encore ce qu’on appelle aussi la « grille » d’observation est constante.

7. Lien avec l’explication

L’explication d’un phénomène p par sa condition suffisante a ou sa condition nécessaire b est relative à un référentiel de description où p, a et b sont des valeurs descriptives. Remarquons que nous venons de modifier l’acception du terme « phénomène », en laissant le soin au lecteur de distinguer en quelque sorte la partie (p, a et b) du tout (la distribution des états possibles du référentiel d’observation sur une certaine population Ω d’unités statistiques).

Pour spécifier correctement l’hypothèse explicative (c’est-à-dire l’existence d’une ou de conditions nécessaires ou suffisantes, voir 14a), il faut définir le référentiel d’observation auquel elle se réfère, c’est-à-dire son support ontologique et son référentiel de description. Dans le cas de l’hypothèse d’une condition suffisante a de p, on peut considérer X : Ω → {a, ¬a} et Y : Ω → {p, ¬p} et les unités statistiques (e, t). Autrement dit, on se place dans une perspective « simultanée ». Si on veut expliciter le changement d’état de ¬a à a, on peut considérer des unités d’observation de la forme (e, t1, t2) qu’on décrit dans le référentiel de description ({a, ¬a} × {p, ¬p})2, mais je ne vois pas l’utilité de compliquer les choses, surtout si les valeurs a et p sont multivariées !

Remarque. Dans le domaine du mesurage des grandeurs psychologiques à l’aide de tests psychotechniques, lorsqu’on s’intéresse à une personne e, il est nécessaire de raisonner sur au moins deux moments. On peut le faire sans utiliser les unités statistiques (e, t1, t2) parce qu’il suffit de considérer les deux unités statistiques (e, t1) et (e, t2). La variable expliquée (ou dépendante) est une variable empirique multivariée qualitative (on observe à tout moment un m-uplet de réponses). Elle est expliquée par une variable explicative (ou indépendante) univariée quantitative. Celle-ci n’est pas une variable empirique mais une variable théorique (ou latente, voir notamment 5a et 11a). Les unités statistiques sont des (e, t) et le référentiel de description est le produit cartésien [0, max] × M(X1X2…Xm). Comme [0, max] n’est pas un ensemble empirique (ou observable), on ne peut pas identifier la quantité momentanée d’une unité d’observation. Cette quantité est créée par la théorie (c’est une invention) et sa détermination relève d’une déduction théorético-empirique.

Références

American Psychological Association. (2010). Publication manual (6th ed.). Washington, DC: Author.
Rényi, A. (1966). Calcul des probabilités. Paris: Dunod.
Winnicott, D. W. (1969). De la pédiatrie à la psychanalyse. Paris: Petite Bibliothèque Payot.

Cite this article as: Stéphane Vautier, "24a. Référentiel de description, référentiel d’observation", in Épistémologie de la psychologie, 14/10/2014, http://epistemo.hypotheses.org/1973.

  1. L’ensemble de ces valeurs forme ce qu’on appelle en théorie de probabilités une algèbre d’événements (Rényi, 1966). []
  2. Par exemple, une valeur bivariée est le 2-uplet (♀, 170 cm) ; le référentiel de description est le produit cartésien {♀, ♂} × [0 cm, 280 cm]. []
  3. On dit aussi « individu statistique », mais il vaut mieux réserver le terme « individu » qui est utilisé en psychologie dans les adjectifs « intra- » et « inter-individuel », au sens où un individu est une personne, c’est-à-dire une entité e. []
  4. D’un point de vue psychométrique, le QI n’est pas une mesure, c’est un fétiche, mais ce n’est pas le point ici. []
  5. Même un segment de temps borné, comme par exemple [21 heures aujourd’hui, 22 heures aujourd’hui], contient un nombre infini d’instants. []
  6. Une unité d’observation est une unité statistique dont l’état a été identifié par l’observation. []
  7. Imposer un référentiel de description à quelqu’un qui n’y a pas accès est une forme de domination politique  — même si elle est consentie. []

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 ?

21a. Comparer des scores

Voici une question d’examen, la réponse d’un étudiant de L2 et mes commentaires de sa réponse.

Question. Soit un test de mémoire composé de 20 items cotés 0/1. Le score compte le nombre de réponses correctes (cotées 1). Julie a un score de 13 points et Paul a un score de 18 points. Peut-on en déduire que Paul a une meilleure performance que Julie ? Pourquoi ? (Attention au fait qu’un score n’est pas une performance, une performance étant un 20-uplet.)

Réponse de l’étudiant. Oui on peut déduire que Paul a une meilleure performance. Les scores de la performance sont concrets, observables et surtout mesurables.

Commentaire. Commençons par la réponse : « Oui on peut déduire que Paul a une meilleure performance ». Erreur… 🙁 Il faut faire attention à ce que déduire signifie. On peut déduire B de A si A implique B, ou, c’est la même idée, si B découle logiquement de A. Ici, la prémisse est « Julie a un score de 13 points et Paul a un score de 18 points ». Est-ce que cela implique que le 20-uplet sur lequel repose le score de Paul est supérieur au 20-uplet sur lequel repose le score de Julie?

Non, on sait (cf. 32a) que deux 20-uplets ne sont pas nécessairement comparables. Or, la connaissance des scores (13 et 18) ne permet pas de savoir quels sont les 20-uplets respectifs. On ne peut pas exclure que 13 agrège l’information de 11111111111110000000 et que 18 agrège l’information de 00111111111111111111 par exemple. Or ces 20-uplets sont incomparables.

Utilisons les notations de 11a. On a 13 = AX(Julie) et 18 = AX(Paul) (en négligeant l’ancrage temporel des personnes pour définir complètement les unités d’observation).

« AX(Julie) < AX(Paul) » n’implique pas « X(Julie) ≤ X(Paul) ».

L’erreur de raisonnement est possible grâce à la confusion conceptuelle entre score et performance. Un score n’est pas une performance, c’est un jugement de valeur à propos, ou encore, une hiérarchisation sociale — par opposition à une hiérarchie naturelle — de la performance.

Concernant la justification de la réponse, « les scores de la performance sont concrets, observables et surtout mesurables », il y a du travail à faire au niveau du maniement du français. On peut traduire « Les scores de la performance » par « les résultats du scorage de la performance, i.e., les X = AX ». Ces résultats sont-ils concrets ? Ce qui est concret, c’est la performance observée. Le score résulte de l’application d’une règle d’agrégation A de la performance X. Il est objectif en ce sens que deux psychologues qui partent de la même performance X et appliquent la même règle A obtiennent le même score X. Mais je ne sais pas en quoi ce score est concret ; c’est un symbole communicable. Il est observable une fois qu’il est écrit sur une feuille de papier par exemple, mais cette remarque n’est pas pertinente ici. Ce qui est pertinent, c’est qu’il ne représente pas complètement la performance X.

Dernier élément de la justification de la réponse : « Les scores sont mesurables ». Non. Ce qui est mesurable, c’est une grandeur qui, par définition, est une possibilité théorique non observable. Les scores peuvent éventuellement être considérés comme des mesures, c’est-à-dire, comme des mesurants, mais pas comme des mesurés (dans le même sens qu’on distingue signifiant et signifié en linguistique). Ce qui est mesurable, c’est le mesuré, pas le mesurant.

3a. Mesurer avec des réponses à des tests : définition

Définition. Si des observations (y compris les réponses à un certain nombre d’items de test) mesurent une certaine quantité d’une certaine grandeur, alors la variation des réponses dépend de la variation de cette quantité de grandeur, de telle manière qu’il soit possible de déduire d’une variation observée que la quantité de grandeur a augmenté ou diminué.

Remarque 1. Si on admet que la variabilité des observations dépend d’autres « facteurs » et si on ignore de quelle manière ces « facteurs » déterminent la variabilité des observations, alors on ne peut déduire de la variabilité observée ni une augmentation ni une diminution de la quantité de grandeur, parce qu’on ne peut exclure que les variations résultent de variations « parasites » quand la quantité de grandeur n’a pas varié.

Remarque 2. La mise au point d’instruments de mesure consiste pour une part à réduire dans des limites connues l’effet des « facteurs parasites » sur les indicateurs qu’on utilise pour déduire les variations de la quantité de grandeur qu’on veut mesurer (voir les propos de Duhem, 1906/2007 et de Trendler, 2009).

Remarque 3. Ce travail de mise au point instrumentale nécessite qu’on sache manipuler la quantité de grandeur de manière expérimentale. Par exemple, pour étudier les variations « parasites » des observations, il faut pouvoir s’assurer que la quantité de grandeur ne varie pas (ou varie de manière négligeable) pendant qu’on observe les réponses en différents moments. Pour étudier la sensibilité du dispositif de réponse aux variations de la quantité de grandeur, il faut pouvoir augmenter ou diminuer de manière de plus en plus fine la quantité qu’on veut mesurer. Dans le domaine psychotechnique : comment manipuler la quantité d’intelligence ou la quantité d’anxiété par exemple, comme on manipule la quantité de température de l’eau en « augmentant ou en diminuant le gaz » sous la casserole ?

Remarque 4. En psychologie, on appelle les tests ou les questionnaires des instruments de mesure (cf. 6a). Cette habitude de langage est trompeuse parce que si on savait mesurer quelque chose avec des réponses à un test, ce serait parce que la personne qui répond servirait d’instrument de mesure (c’est elle qui produit les réponses, pas le test). En conséquence, les psychologues scientifiquement responsables de leurs pratiques devraient cesser d’appeler les tests et les questionnaires des instruments de mesure. S’ils ne le font pas, ils contribuent à une propagande qui colporte qu’on sait mesurer avec des tests et qui montre aux personnes averties que soit ils n’ont pas d’idée claire de ce qu’est mesurer, soit ils ne rejettent pas le caractère trompeur d’une telle propagande en toute connaissance de cause (voir aussi la position de Michell, 2009).

Remarque 5. La définition proposée ci-dessus ne suffit pas pour définir ce qu’est le mesurage métrique habituellement réalisé par les instruments de mesure. La définition convient aux indicateurs qualitatifs, qui permettent un mesurage ordinal (et non pas métrique) de la grandeur qu’on cherche à mesurer. Par exemple, si des variations qualitatives obéissent à la définition, de sorte qu’on puisse déduire que la quantité de grandeur a augmenté par exemple, on ne sait pas déterminer la quantité d’augmentation : on sait seulement qu’elle est strictement positive. Le mesurage ordinal permet de parler le langage du « plus ou moins », pas du « combien en plus ou en moins ». Comme le langage ordinal est plus faible (moins contraignant) que le langage quantitatif, le mesurage métrique (fondé sur la définition d’une unité de mesure additive) implique le mesurage ordinal. Par conséquent, si on ne sait pas mesurer de manière ordinale, on ne sait pas mesurer de manière métrique.

Remarque 6. Pour autant qu’on sache décrire les manifestations de grandeurs comme l’intelligence ou l’anxiété dans un certain langage d’observation psychotechnique, ce langage n’est pas le langage du « plus ou moins », mais celui des m-uplets. La plupart des variations qu’on sait envisager de façon empirique ne se laissent appréhender ni en « plus », ni en « moins ». L’erreur scientifique des psychologues qui croient aux grandeurs comme l’intelligence ou l’anxiété est qu’ils n’admettent pas que les phénomènes qu’ils savent étudier sont d’abord des phénomènes qualitatifs (les réponses aux items des tests). Au lieu de respecter la forme de manifestation de ces phénomènes, ils les déguisent en nombres (ou scores), vendant ainsi la peau de l’ours avant de l’avoir tué : ils font comme si on pouvait parler scientifiquement en « plus ou moins » de l’intelligence ou de l’anxiété de n’importe qui, sans que cela pose le moindre problème d’authenticité (pour une autre interprétation voir, 26a). Mais la réalité, telle qu’elle se manifeste dans nos cadres descriptifs, nous apprend-elle que le langage du « plus ou moins » est approprié pour parler authentiquement des manifestations de l’intelligence ou de l’anxiété de n’importe qui ?

Conclusion. De deux choses l’une : soit l’intelligence (ou l’anxiété, ou n’importe quelle grandeur psychologique) se mesure avec les réponses à des tests, et alors un phénomène d’ordre devrait émerger des observations, et il faut réfléchir à ce à quoi cela pourrait ressembler (voir 11a ou 32a), soit on ne sait pas mesurer l’intelligence (ou l’anxiété, ou quelque grandeur psychologique que ce soit) avec les réponses à des tests.

Activités proposées autour de cet article (répondez en laissant un commentaire)

À propos de la remarque 1 : en utilisant un test, on utilise les réponses à ce test sans se rendre compte qu’on utilise les réponses au test. Le tour ainsi opéré empêche l’utilisateur de réaliser pleinement que les réponses sont inutilisables de manière logiquement valide comme des mesures. Sur quoi repose ce tour de magie ?

À propos de la remarque 2 : ce que dit Duhem (1906/2007) à propos d’un instrument de mesure est-il applicable, par exemple, à un questionnaire psychologique ? En quoi les propos de Trendler (2009) montrent-ils que le mesurage suppose une interprétation causale des observations ?

À propos de la remarque 5 : représenter la relation d’implication logique entre mesurage ordinal et mesurage métrique par un ensemble qui contient un sous-ensemble (et indiquer quoi représente quoi).

À propos de la remarque 6 : Paul a le profil de réponse (E, R, R, R, E) et Julie le profil (R, E, E, E, R) à un petit test d’intelligence, où E et R indiquent que les problèmes posés ont été échoués ou réussis, respectivement. En admettant que ces profils de réponse « reflètent », comme on dit vaguement, l’intelligence de Paul et Julie, peut-on en déduire que l’un est plus intelligent que l’autre ?

Cite this article as: Stéphane Vautier, "3a. Mesurer avec des réponses à des tests : définition", in Épistémologie de la psychologie, 15/04/2014, http://epistemo.hypotheses.org/520.

Paul Feyerabend sur les faits bruts

… la science ne connaît pas un seul « fait brut » …. les « faits » qui entrent dans nos connaissances sont déjà considérés sous un certain angle, et sont, par conséquent, essentiellement spéculatifs. (p. 15)

Feyerabend, P. (1979). Contre la méthode : esquisse d’une théorie anarchiste de la connaissance. Paris : Seuil.

Voir aussi Danziger (1990), Hanson (1958/2010), Popper (1963/2006), Searle (1995).

John R. Searle on description

Any system of classification or individuation of objects, any set of categories for describing the world, indeed, any system of representation at all is conventional, and to that extent arbitrary. (p. 160)

Searle, J. R. (1995). The construction of social reality. New York: The Free Press.

Voir aussi Danziger (1990), Feyerabend (1979), Hanson (1958/2010), Popper (1963/2006).

Henri Atlan sur la scientificité

« Il n’y a de vérité que scientifique », disait Bertrand Russell. Mais en même temps, procédant du particulier au général, la recherche de cette vérité se veut modeste, limitée par les conditions d’application des méthodes rigoureuses qu’elle se donne, à des objets qui leur sont adaptés, et pour cela soigneusement circonscrits et définis. (p. 11)

Atlan, H. (1986). A tord et à raison : intercritique de la science et du mythe. Paris : Editions du Seuil.

Michel Bitbol sur la scientificité

[…] les sciences ne tirent pas leur part de certitude d’un accès aux (hypothétiques) propriétés intrinsèques des choses, mais d’une maîtrise des conditions d’établissement de relations entre des phénomènes eux-mêmes relatifs aux formes de connaissances. (p. 11)

Bitbol, M. (2010). De l’intérieur du monde. Pour une philosophie et une science des relations. Paris : Flammarion.

Kurt Danziger à propos des faits psychologiques

But in truth scientific psychology does not deal in natural objects. It deals in test scores, rating scales, response distributions, serial lists, and innumerable other items that the investigator does not find but constructs with great care. Whatever guesses are made about the natural world are totally constrained by this world of artifacts. (p. 2)

Danziger, K. (1990). Constructing the subject: Historical origins of psychological research. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Voir aussi Feyerabend (1979), Hanson (1958/2010), Popper (2006), Searle (1995).

Gilles-Gaston Granger sur scientificité et mathématisation

La connaissance scientifique de ce qui relève de l’expérience consiste toujours à construire des schémas ou modèles abstraits de cette expérience, et à exploiter, au moyen de la logique et des mathématiques, les relations entre les éléments abstraits de ces modèles, de façon à en déduire finalement des propriétés correspondant avec suffisamment de précision à des propriétés empiriques directement observables. (p. 70)

Granger, G.-G. (1995). La science et les sciences (2e éd. corrigée). Paris : Presses Universitaires de France.