In social sciences, we talk about experimental approach when a researcher wants to study a phenomenon.

The experimental approach is characterized by the respect and application of rules of empirical demonstration. The results of a study come from experimental facts (validated by the experience), but whose theoretical basis is unknown. A study is considered scientific if it is falsifiable and replicable. In other words, if other researchers can recreate the same study and find similar results, then the study is scientifically valid.

The experimental approach allows to move from an initial state of knowledge (what is known and demonstrated in scientific literature to serve as a basis for a new study) to a final state (what comes out as new results from a study to feed the knowledge in the literature and make it evolve).

Different means exist to move from one state to another:

Literature review (knowing theories, models, approaches, research results, etc.)

Experimental manipulation (or experimentation) to collect new results: observations, interviews, questionnaires, monitoring.

The research method generally follows an ordered path that starts with an observed fact, allowing the formulation of hypotheses that will be tested through the production of data. Thus, the results can be interpreted and generalized. This approach is broken down into 7 major steps:

The starting point of any scientific approach.
The researcher tries to express as precisely as possible what he/she wants to know, clarify, and understand better.
According to Gaston Bachelard (1949)*,
For a scientific mind, all knowledge is an answer to a question. If there was no question, there can be no scientific knowledge. Nothing goes without saying. Nothing is given. Everything is constructed.
This initial question must be clear, feasible, and relevant.

*Bachelard, G. (1949). Applied rationalism (Vol. 43). Paris: Presses universitaires de France.

This stage is the transition between the initial question and the problem. Exploration allows you to gather information on the subject to find out where knowledge stands.

Two means are available to the researcher: reading and exploratory study.

Reading

All research work is part of a continuum (sets of homogeneous objects or elements) and can be part of a current of thought. Researchers need to be aware of previous work on comparable subjects. This is what is known as the state of the art on a subject.
The state of the art is most often achieved through research in in scientific journal databases. There are many databases a large number of databases, grouping together scientific journals by major scientific field (Health, Chemistry, Computer Science, etc.) but also by publisher.
Searches in these databases are carried out using keywords. The keywords depend on the items under study: they must be sufficiently broad to take into account as many elements as possible (variables at work, type of protocol, approach adopted, impacting factors, etc.) without impacting factors, etc.), but without being too broad to avoid drowning drown the research in too much information.

L'étude exploratoire

Lorsque les lectures sont insuffisantes, ou qu’elles ne permettent pas de répondre à certaines questions clés, les études exploratoires ont alors pour vocation de tester la question de recherche, de mettre en avant des premières hypothèses ou aspects manquants dans la littérature.

La problématique est une étape importante dans une démarche scientifique. Elle doit être en relation avec la question de départ.

La problématique est conditionnée par les lectures et les études exploratoires, qui dépendent de la question de départ.

Le modèle est un prolongement de la problématique.

Au fur et à mesure de l’avancement du travail exploratoire, des concepts clés et des hypothèses majeures sortiront progressivement du lot, ainsi que les liens qu’il convient ou qu’il serait intéressant d’établir entre eux. Le modèle d’analyse se prépare donc tout au long de la phase exploratoire.

En premier lieu, il faut opérationnaliser les variables.

Opérationnalisation des variables

Les variables représentent les concepts que nous souhaitons étudier.

On distingue 3 types principaux de variables  :

Pour plus d’informations sur comment distinguer ces trois variables, cliquez sur les variables.

Création des hypothèses

Les hypothèses sont des idées ou un ensemble d’idées qui interprètent de manière anticipée et rationnelle les possibles résultats de la recherche. Ce sont des suppositions, une prise de parti éclairé par la phase d’exploration dans la réponse à la problématique que le chercheur tentera de valider ou de réfuter par l’expérimentation.

Cette étape comprend l’ensemble des opérations *par lesquelles le modèle d’analyse (constitué d’hypothèses et de variables) est soumis à l’épreuve des faits, confrontés à des données observables.

C’est une étape intermédiaire entre la construction des concepts (ou variables) et des hypothèses d’une part, et l’examen des données utilisées pour les tester.

Plusieurs étapes sont nécessaires pour la phase d’expérimentation :

Plan de recherche

Un plan expérimental organise la manière dont les différents niveaux d’une ou des variables indépendantes sont répartis entre les groupes de sujets.

C’est la structure de l’étude.

Choix des mesures

Le chercheur(e) a besoin des données qui sont définies par les indicateurs, utiles à la vérification des hypothèses. Ces données nécessaires sont appelées les données pertinentes.

On distingue plusieurs types de mesures :

Ces mesures doivent être les plus fidèles, valides et sensibles.

(NB : certains outils de mesure – ou tests – sont normés, ou standardisés. Ils présentent des normes stables pour différentes populations, avec une cohérence et sensibilité mesurées et publiées. Ces tests standardisés seront privilégiés car leur fidélité, validité et sensibilité ont été prouvées. Par ailleurs, leur standardisation permet une comparaison directe avec d’autres résultats de recherche utilisant ces mêmes outils.)

Champ d’analyse et population

Préciser les limites du champ d’analyse : période de temps prise en compte, zone géographique, organisation et acteurs, etc.

La phase de choix des participants se nomme : échantillonnage.

Cet échantillon doit être une petite partie de la population étudiée, il se doit d’être représentatif de la population étudiée. Il doit être de taille suffisante et posséder les mêmes caractéristiques que la population générale.

Il existe plusieurs méthodes d’échantillonnage :

Constitution des groupes

Une fois l’échantillon réalisé, il est nécessaire de constituer des groupes, qui ne subiront pas les mêmes manipulations, afin de les comparer.

On peut distinguer différents groupes expérimentaux :

Définir le protocole

Nécessité de réfléchir :

Il est conseillé de rédiger une trame avec chaque étape de la passation : accueil des participants, explications du déroulement, première intervention, réponse au test, etc.

Les passations peuvent commencer !

Cette phase sert à vérifier que les données ne soient pas aberrantes et que les groupes ne diffèrent pas sur les autres variables que celle qui sont étudiées.

L’analyse des informations est l’étape qui traite l’information obtenue par l’observation pour la présenter de manière à pouvoir comparer les résultats observés aux résultats attendus par l’hypothèse.

Différents types d’analyse :

Peac2h fournit actuellement les scores sur un tableur Excel.

À ce stade, les chercheurs interprètent les données pour en tirer des conclusions. Ils évaluent si les résultats sortants confirment ou infirment l’hypothèse.