Qu’est-ce que le biais de l’observateur ? (Définition & Exemples)

Le biais de l’observateur se produit dans la recherche lorsque les croyances ou les attentes d’un observateur (ou d’un enquêteur) peuvent influencer les données collectées dans une étude.

Cela rend les résultats d’une étude peu fiables et difficiles à reproduire dans d’autres contextes de recherche.

Dans cet article, nous partageons deux exemples célèbres de biais d’observateur ainsi qu’une stratégie qui peut être utilisée pour minimiser ce type de biais dans la pratique.

Exemple 1 : Hans intelligent

Au début des années 1900, il existait un cheval nommé Clever Hans , réputé pour ses capacités arithmétiques extrêmement bonnes.

Le propriétaire, Wilhelm Von Olson, posait à Clever Hans différentes questions impliquant l’addition, la soustraction, la multiplication et d’autres opérations arithmétiques et Clever Hans fournissait une réponse en tapant du sabot un certain nombre de fois.

Étonné par cela, le psychologue Oskar Pfungst a enquêté sur cette situation et a découvert que Clever Hans ne pouvait fournir la bonne réponse que lorsque le propriétaire connaissait réellement la bonne réponse à la question.

Il s’avère que lorsque Clever Hans approchait du nombre correct de tapotements à effectuer, le propriétaire Wilhelm Von Olson commençait à réagir d’une certaine manière, ce qui signalait que Hans devait arrêter de tapoter.

Sans s’en rendre compte, le propriétaire donnait des indications subtiles à Hans sur le nombre correct de coups à effectuer. Mais comme le propriétaire lui-même ne connaissait pas la réponse aux questions qu’il posait, Hans était incapable de donner la bonne réponse parce que le propriétaire ne donnait aucune indication subtile sur le moment où arrêter de taper.

Il s’agit d’un exemple de biais d’observateur, car les attentes du propriétaire ont amené Clever Hans à agir d’une certaine manière, ce qui a entraîné des données erronées.

Exemple 2 : Rats intelligents et ennuyeux

En 1963, le psychologue Robert Rosenthal a demandé à deux groupes d’étudiants de tester des rats. Les rats ont été classés comme étant « brillants » ou « ternes » dans leur capacité à compléter des labyrinthes, même si en réalité ils étaient tous du même type de rat de laboratoire standard.

Les résultats de l’étude ont montré que les étudiants qui pensaient manipuler des rats « brillants » se comportaient d’une certaine manière pour s’assurer que les rats avaient une meilleure chance de terminer le labyrinthe, tandis que les étudiants qui pensaient manipuler des rats « ennuyeux » se comportaient de manière plus précise. des moyens qui réduisaient les chances des rats de terminer les labyrinthes.

Il s’agit d’un exemple de biais d’observateur, car il s’avère que les attentes des étudiants ont influencé les performances des différents groupes de rats.

Comment minimiser le biais des observateurs

Le moyen le plus simple de minimiser les biais de l’observateur est de s’assurer que l’observateur n’a aucune attente à l’égard des sujets pour lesquels il collecte des données.

En termes techniques, nous disons que les observateurs devraient être aveugles aux capacités des sujets ou aux résultats attendus des sujets.

Par exemple, la personne qui pose des questions arithmétiques à Clever Hans ne devrait pas connaître la réponse à la question qu’elle pose. Cela les empêchera de donner des indices subtils à Hans sur la bonne réponse.

Ou, dans l’exemple des rats, les élèves ne devraient pas savoir quel « type » de rat ils manipulent. Au lieu de cela, il faudrait simplement leur dire de tester les rats dans le labyrinthe et aucune distinction ne devrait être faite selon qu’ils manipulent ou non des rats « brillants » ou « ternes ».

Ressources additionnelles

Les articles suivants fournissent des explications sur d’autres types de biais qui peuvent survenir dans la recherche :

Qu’est-ce que le biais de référencement ?
Qu’est-ce que le biais d’auto-sélection ?
Qu’est-ce que le biais de variable omise ?
Qu’est-ce que le biais d’agrégation ?