12.1: Qu’est-ce qu’une expérience ?

Une expérience est une activité planifiée réalisée dans des conditions contrôlées. Le but d’une expérience est d’étudier la relation entre deux variables. Lorsqu’une variable provoque un changement chez une autre, nous appelons la première variable la variable explicative ou indépendante. La variable affectée est appelée variable de réponse ou variable dépendante. Dans une expérience randomisée, le chercheur manipule les valeurs de la variable explicative et mesure les changements qui en résultent dans la variable de réponse. Les différentes valeurs de la variable explicative sont appelées traitements. Une unité expérimentale est un objet ou un individu unique à mesurer.

Vous souhaitez étudier l’efficacité de la vitamine E dans la prévention des maladies. Vous recrutez un groupe de sujets et leur demandez s’ils prennent régulièrement de la vitamine E. Vous remarquez que les sujets qui prennent de la vitamine E sont en moyenne en meilleure santé que ceux qui n’en prennent pas. Cela prouve-t-il que la vitamine E est efficace dans la prévention des maladies ? Ce n’est pas le cas. Il existe de nombreuses différences entre les deux groupes en plus de la consommation de vitamine E. Les personnes qui prennent régulièrement de la vitamine E prennent souvent d’autres mesures pour améliorer leur santé : exercice, régime, autres suppléments vitaminiques et choisir de ne pas fumer. N’importe lequel de ces facteurs pourrait influencer la santé. Comme décrit, cette étude ne prouve pas que la vitamine E est la clé de la prévention des maladies.

Les variables supplémentaires qui peuvent obscurcir une étude sont appelées variables cachées. Afin de prouver que la variable explicative est à l’origine d’une modification de la variable réponse, il est nécessaire d’isoler la variable explicative. Le chercheur doit concevoir son expérience de manière à ce qu’il n’y ait qu’une seule différence entre les groupes comparés : les traitements prévus. Ceci est accompli par l’affectation aléatoire d’unités expérimentales à des groupes de traitement. Lorsque les sujets sont assignés à des traitements au hasard, toutes les variables potentielles cachées sont réparties également entre les groupes. À ce stade, la seule différence entre les groupes est celle imposée par le chercheur. Par conséquent, les différents résultats mesurés dans la variable de réponse doivent être le résultat direct des différents traitements. De cette façon, une expérience peut prouver un lien de cause à effet entre les variables explicatives et de réponse.

Ce texte est adapté de Openstax, Introductory Statistics, Section 1.4 Experimental Design and Ethics