Que sont les effets de commande ? (Explication & Exemples)
Souvent, dans les études expérimentales, les chercheurs demandent aux participants de fournir des réponses à plusieurs traitements différents.
Dans ces types d’études, les effets d’ordre font référence aux différences dans les réponses des participants en raison de l’ordre dans lequel les traitements leur sont présentés.
Par exemple, supposons que des chercheurs mesurent le pourcentage de lancers francs effectués par des joueurs de basket-ball, dans lesquels chaque joueur doit tirer 10 lancers francs en utilisant une certaine technique – A, B ou C – lors du tir.
Voici les différents ordres dans lesquels les joueurs pourraient tirer les lancers francs :
- abc
- PBR
- BCA
- BAC
- TAXI
- ABC
Qu’une technique soit meilleure ou non, il est probable que les joueurs deviendront légèrement fatigués ou fatigués au moment où ils utiliseront la dernière technique, ce qui signifie qu’ils seront probablement moins performants en utilisant cette technique.
Ceci est un exemple d’ effet d’ordre . L’ordre dans lequel les joueurs essaient chaque technique a un effet sur le pourcentage de lancers francs qu’ils effectuent.
Types d’effets de commande
Il existe plusieurs types d’effets d’ordre qui peuvent se produire dans les expériences, notamment :
Effets de la pratique : les participants peuvent s’améliorer dans une certaine tâche à mesure qu’ils se familiarisent avec l’environnement de test. Par exemple, les participants peuvent devenir plus rapides dans les derniers essais d’expériences mesurant le temps de réponse simplement parce qu’ils se sont entraînés dans les essais précédents.
Effets de fatigue : les participants peuvent avoir de moins bons résultats vers la fin d’une expérience simplement parce qu’ils sont fatigués à force d’effectuer une tâche encore et encore.
Effets de l’ennui : les participants peuvent avoir de moins bons résultats vers la fin d’une expérience simplement parce qu’ils s’ennuient si une tâche est trop répétitive ou longue.
Effets résiduels : les participants peuvent réagir différemment aux traitements en fonction du traitement auquel ils ont été exposés précédemment. Par exemple, dans les expériences dans lesquelles les participants doivent estimer le poids d’objets, ils sont susceptibles d’être influencés par le poids de l’objet qu’ils ont estimé précédemment.
Dans toute expérience impliquant des mesures répétées sur les mêmes individus, un ou plusieurs de ces effets d’ordre peuvent apparaître, ce qui pourrait fausser les résultats.
Comment éviter les effets de commande
Selon le type d’effet d’ordre attendu, les chercheurs peuvent prendre les mesures suivantes pour les éviter :
Effets de la pratique : pour éviter les effets de la pratique, les chercheurs pourraient donner à chaque participant un certain temps pour s’échauffer avec la tâche afin de l’empêcher de s’améliorer dans la tâche au cours de l’expérience.
Effets de fatigue : Pour prévenir les effets de fatigue, les chercheurs pourraient rendre une tâche plus courte et/ou moins intense à réaliser.
Effets de l’ennui : pour éviter les effets de l’ennui, les chercheurs pourraient raccourcir une tâche ou ajouter plus de variations pour éviter l’ennui.
Effets de rémanence : pour éviter les effets de rémanence, les chercheurs pourraient ajouter plus de temps entre les tâches afin que les participants ne soient pas influencés par leur essai précédent.
Sur l’utilisation du contrepoids
Dans toute expérience impliquant des mesures répétées sur les mêmes individus, les chercheurs peuvent mettre en œuvre un contrepoids – une technique dans laquelle chaque ordre de traitement possible est utilisé le même nombre de fois.
Par exemple, dans l’expérience de basket-ball précédente, nous pourrions demander à 5 joueurs de tirer des lancers francs en utilisant l’ordre ABC, à 5 autres joueurs de tirer en utilisant l’ordre ACB, de 5 autres joueurs à tirer en utilisant l’ordre BCA, et ainsi de suite.
En utilisant chaque commande le même nombre de fois, nous pouvons « contrebalancer » tout effet de commande. L’inconvénient de cette méthode est qu’il peut s’avérer trop long ou coûteux de mettre en œuvre chaque commande un nombre égal de fois.
Par exemple, si nous avons trois conditions de traitement différentes, le nombre total de commandes uniques serait de 3 ! = 6 . Si nous avons quatre conditions de traitement, ce nombre grimpe à 4 ! = 24 . Si nous avons cinq conditions de traitement, cela devient 5 ! = 120 . Ce nombre peut vite devenir déraisonnable à mettre en œuvre dans une étude.