Éviter les mauvaises pratiques de recherche grâce au préenregistrement

8 février 2019
Comment éviter les mauvaises pratiques dans la recherche ? En utilisant le préenregistrement. Découvrez en quoi cela consiste et comment le faire.

Mener une recherche exige une conduite éthique. Les chercheurs doivent se conformer aux pratiques éthiques qui garantissent la validité de la recherche. Dans certains cas, cependant, certaines mauvaises pratiques peuvent apparaître. Elles consistent généralement en la fabrication d’éléments afin de pouvoir effectuer une recherche et, enfin, de la publier.

La dynamique de la recherche, où le plus important est de publier, peut exercer une pression négative. De cette façon, des soi-disant pratiques malhonnêtes apparaîtraient. Il y a eu des cas assez frappants dans l’histoire. Par exemple, l’expérience de la prison de Stanford et l’affaire Diederik Stapel.

préenregistrement et éthique de la recherche

Les fraudes

L’expérience de la prison de Stanford est l’une des plus célèbres de la psychologie sociale. Récemment, cependant, on a mis au jour des enregistrements qui démontrent les mauvaises pratiques auxquelles on a pu avoir recours tout au long de cette expérience. Par exemple, le recours à des preuves anecdotiques, la formation des gardiens, les exigences implicites et l’interprétation des résultats. Après que tout a été mis en lumière, le débat s’est ouvert sur l’opportunité d’inclure cette étude dans les manuels scolaires.

Diederik Stapel était professeur de psychologie sociale à l’Université de Tilburg. En 2011, on a découvert que Stapel avait falsifié les données de plusieurs de ses études. Stapel, au lieu d’utiliser les participants à ses études, a complété les données en les inventant de telle manière qu’il a toujours obtenu les résultats qu’il attendait.

Ces mauvaises pratiques étaient étrangères à ses élèves, qui faisaient confiance à leur professeur. Jusqu’à ce que l’un de ses étudiants de doctorat s’étonne qu’il trouve toujours le bon nombre de participants pour ses recherches et qu’ils lui donnent toujours les réponses confirmant ses hypothèses. A partir de ce moment-là, les découvertes sont apparues.

« La science est le grand antidote au poison de l’enthousiasme et de la superstition. »

-Adam Smith-

Les mauvaises pratiques

Bien que ces cas aient eu un grand impact et qu’on les ait révélés bien plus tard, ils sont minoritaires. La plupart des mauvaises pratiques sont plus subtiles. Parmi les plus courantes, on distingue :

  • P hacking : lors de la réalisation d’une analyse statistique, pour vérifier l’hypothèse, on utilise la valeur p, qui est généralement de 0,05. Lorsque l’on utilise de nombreuses variables et conditions expérimentales, cette valeur peut être biaisée ; il est donc recommandé de la réduire, ce qui devrait être fait avant de mener toute étude.
  • Faible puissance : un petit échantillon peut faire qu’une étude ait une faible puissance. En retour, une faible puissance rendra le résultat plus susceptible d’être un faux positif. En d’autres termes, le chercheur trouve quelque chose qui n’existe pas vraiment.
  • Harking : consiste à modifier l’hypothèse une fois qu’il a été constaté que les résultats ne sont pas conformes aux attentes selon l’hypothèse initialement proposée.

Le préenregistrement

L’une des solutions à ces mauvaises pratiques est le préenregistrement. Le préenregistrement consiste à rendre publics les objectifs et la méthode des études à réaliser avant leur réalisation. De cette façon, n’importe qui peut vérifier que les études ont été menées de manière éthique, comme les chercheurs l’ont déclaré.

Le pré-enregistrement est très simple. Il existe des pages Web conçues spécialement pour l’effectuer. L’une d’entre elles est l’Open Science Framework (OSF). Cette page propose différents modèles dans lesquels vous pouvez compléter un préenregistrement ainsi que la possibilité de télécharger tout le matériel d’étude (bases de données, questionnaires, matériel supplémentaire, etc.) et le rendre public d’une manière simple.

« L’important en science n’est pas tant d’obtenir de nouvelles données, mais de découvrir de nouvelles façons de penser à leur sujet. »

-William Lawrence Bragg-

recherche et préenregistrement

Comment réaliser un préenregistrement

Les différents modèles que l’on peut trouver dans OSF pour le préenregistrement varient. Certains demandent plus d’informations que d’autres. En prenant comme exemple l’un des plus simples, appelé Aspredicted, les sections à remplir sont les suivantes :

  • Données : si on a déjà collecté les données qu’on le fera après l’enregistrement préalable.
  • Hypothèse de l’étude : expliquer quelle est la question ou l’hypothèse de recherche à vérifier.
  • Variables : quelles sont les variables de l’étude et de quelle manière on les mesure.
  • Conditions : combien de conditions seront assignées aux participants (par exemple témoins et expérimentaux).
  • Analyse : quelle analyse on fera une fois que les données recueillies.
  • Observations : combien d’observations seront recueillies. En d’autres termes, le nombre de participants nécessaires.

Ainsi, lorsqu’elle est rendue publique, l’information issue des études est visible pour tous. Par conséquent, cela limite la possibilité de mauvaises pratiques. Bien que le préenregistrement prenne plus de temps parce qu’il faut bien réfléchir à la façon dont la recherche va se dérouler avant de l’effectuer, son utilisation est de plus en plus répandue et permet à la science d’être plus transparente et d’aboutir à des conclusions plus solides.

 

  • Bakker, M., van Dijk, A., & Wicherts, J. M. (2012). The rules of the game called psychological science. Perspectives on Psychological Science, 7(6), 543–554. doi:10.1177/1745691612459060
  • Leif Uri, J. (2017). How to properly preregister a study. Recuperado de http://datacolada.org/64
  • Nosek, B. A., Spies, J. R., & Motyl, M. (2012). Scientific utopia: II. Restructuring incentives and practices to promote truth over publishability. Perspectives on Psychological Science, 7(6), 615–631. doi:10.1177/1745691612459058
  • Willis, G. B., & Moya, M. (2017). A more transparent science: recommendations to increase the informative value of articles submitted to the Revista de Psicología Social / Una ciencia más transparente: recomendaciones para aumentar el valor informativo de los artículos enviados a la Revis. Revista de Psicología Social, 32(3), 447–461. doi:10.1080/02134748.2017.1352140