Conception expérimentale

Cet article explique ce qu’est la conception expérimentale en statistique et à quoi elle sert. Vous découvrirez également comment est réalisé un plan expérimental et un exemple de ce type de plan.

Qu’est-ce qu’un plan expérimental ?

Le plan expérimental est une méthode statistique utilisée pour étudier la relation entre la variable indépendante et la variable dépendante . Par conséquent, la conception expérimentale consiste à manipuler intentionnellement la variable indépendante pour analyser quel effet elle a sur la variable dépendante.

Ainsi, le plan expérimental sert à contraster un test d’hypothèse , de sorte que les conclusions tirées de la recherche effectuée soient utilisées pour déterminer si l’hypothèse de l’étude est vraie ou fausse.

En général, dans un plan expérimental, l’impact d’une variable indépendante sur une variable dépendante est généralement étudié ; cependant, l’effet de deux ou plusieurs variables indépendantes sur la variable dépendante peut également être examiné.

Il convient de noter que pour que les conclusions tirées soient correctes, les variables à analyser doivent être isolées, donc les variables étrangères doivent être contrôlées.

Comment réaliser un plan expérimental

Les étapes pour réaliser un plan expérimental sont :

1. Définir les variables de l’étude : la variable indépendante et la variable dépendante de l’enquête doivent être déterminées.
2. Établir l’ hypothèse statistique : l’hypothèse de travail doit être définie, c’est-à-dire quelle est la relation entre les variables que l’étude entend démontrer.
3. En concevant l’étude expérimentale, vous devez planifier la manière dont vous mènerez l’enquête pour tenter de réfuter l’hypothèse de travail.
4. Étudier un échantillon : Analysez comment la valeur de la variable indépendante affecte la variable dépendante. Normalement, tous les individus de la population ne peuvent pas être étudiés, il faut donc se concentrer sur un échantillon représentatif.
5. Tirer des conclusions : A partir des résultats obtenus, tirer des conclusions et déterminer si l’hypothèse de travail est vraie ou fausse.

Gardez à l’esprit que toute étude statistique doit être précise, fiable et reproductible, alors assurez-vous de respecter ces trois principes avant d’investir beaucoup de temps et d’efforts dans le projet.

Exemple de plan expérimental

Pour finir de comprendre le concept, voyons un exemple simple de conception expérimentale.

Dans ce cas, nous souhaitons étudier si les heures de sommeil affectent l’humeur des personnes au travail. Par conséquent, la variable indépendante est le nombre moyen d’heures de sommeil et la variable dépendante est l’humeur des travailleurs.

Ainsi, l’hypothèse nulle de l’étude est que les heures de sommeil n’entraînent pas de changement dans l’humeur des gens, tandis que l’hypothèse alternative est que les heures de sommeil affectent l’humeur.

Ainsi, pour étudier l’hypothèse de travail, nous avons sélectionné au hasard deux groupes de travailleurs de 30 personnes d’une même entreprise. Pendant deux semaines, un groupe dormira 8 heures par jour et l’autre groupe dormira au maximum 5 heures par jour.

Ensuite, pour évaluer l’humeur des participants, le dernier jour nous demanderons à un échantillon de 20 travailleurs n’ayant pas participé à l’étude d’évaluer l’humeur de chacun des participants au cours des deux dernières semaines. Les notes iront de 1 à 5, 1 étant la pire note et 5 la meilleure.

Après avoir réalisé l’expérience, le groupe qui a dormi 8 heures par jour a obtenu une note moyenne de 4,1, cependant, le groupe qui n’a dormi que 5 heures par jour a obtenu une note moyenne de 2,7.

La différence entre les deux moyens semble évidente, mais une telle conclusion ne peut être tirée à l’œil nu. Un test d’hypothèse a donc été réalisé sur la différence de moyennes et on conclut effectivement que les deux moyennes sont statistiquement différentes. L’hypothèse nulle selon laquelle les heures de sommeil affectent l’humeur au travail est donc rejetée.

Types de conception expérimentale

Les types de conceptions expérimentales sont :

• Plan pré-expérimental : une variable est observée sans changer délibérément la variable indépendante. Par exemple : un enseignant applique une nouvelle méthode d’enseignement à ses élèves et analyse après un trimestre si les notes de ses élèves se sont améliorées ou non.
• Véritable plan expérimental : deux groupes de contrôle sont formés, de sorte que dans un groupe, la variable indépendante soit manipulée et dans l’autre groupe, elle ne le soit pas. De cette façon, il est possible de comparer entre les deux groupes l’impact de la variable indépendante. Par exemple : sur deux groupes témoins formés au hasard dont les membres souffrent d’une certaine maladie, un médicament est administré à un seul groupe pour évaluer si l’état des patients s’améliore par rapport à ceux qui n’ont pas pris le médicament.
• Plan quasi-expérimental : ce type de plan expérimental est similaire au précédent, mais les groupes témoins ne sont pas sélectionnés au hasard, mais des groupes déjà constitués sont étudiés. Par exemple : la mise en place d’un nouveau système pédagogique dans deux classes différentes est étudiée.

Plan expérimental et plan factoriel

Le plan factoriel est un type d’expérience qui partage certaines similitudes avec le plan expérimental, nous verrons donc brièvement ci-dessous en quoi consiste ce type de recherche.

En statistique, le plan factoriel est une expérience composée de deux ou plusieurs facteurs et, de plus, chacun de ces facteurs a des valeurs ou des niveaux différents. Ainsi, dans un plan factoriel, la façon dont chacun de ces facteurs affecte la variable dépendante est étudiée et l’impact de l’interaction entre plusieurs facteurs sur la variable de réponse est également analysé.

Par conséquent, la principale différence entre le plan expérimental et le plan factoriel réside dans le nombre de variables indépendantes. Un plan expérimental est généralement réalisé avec une seule variable indépendante, alors qu’un plan factoriel fonctionne généralement avec deux variables indépendantes ou plus.