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Pourquoi certains chercheurs sont-ils incapables de contrôler leurs variables expérimentales ? Découvrez les secrets de la recherche observationnelle !
Dans de nombreux domaines de recherche, tels que l’épidémiologie, les sciences sociales, la psychologie et les statistiques, la recherche observationnelle est une méthode permettant de tirer des conclusions sur une population à partir d’un échantillon. Cependant, dans de telles études, les variables indépendantes échappent souvent au contrôle des chercheurs, principalement en raison de considérations éthiques ou d’autres contraintes logistiques. Cet article explorera les caractéristiques des études observationnelles et pourquoi, dans certains cas, les chercheurs ne peuvent pas contrôler leurs variables expérimentales.
La caractéristique des études observationnelles est l’absence de mécanisme d’allocation aléatoire, ce qui entraîne naturellement des difficultés pour l’analyse inférentielle.
Difficulté à contrôler les variables indépendantes
La difficulté de contrôler les variables indépendantes provient de diverses raisons. Premièrement, mener des expériences randomisées violerait les normes éthiques dans de nombreux cas. Par exemple, si un chercheur souhaite étudier un lien hypothétique entre l’avortement et le cancer du sein, dans le cadre d’une expérience théorique contrôlée, il pourrait répartir au hasard des femmes enceintes en un groupe « expérimental » qui subissent un avortement et un « groupe témoin » qui n’en subissent pas. « groupe témoin », mais cela violerait de nombreux principes éthiques sociaux. De plus, il est difficile pour de telles expériences de surmonter divers problèmes de confusion.
De nombreuses études publiées ont été menées sur un groupe de femmes ayant subi un avortement, un groupe sur lequel les chercheurs n’avaient aucun contrôle.
Un autre exemple est que si un scientifique veut étudier les effets sur la santé publique d'une interdiction communautaire de fumer dans les espaces publics intérieurs, une expérience contrôlée nécessiterait de sélectionner au hasard certaines communautés à inclure dans le groupe expérimental, mais généralement la force motrice derrière une telle interdiction légale La responsabilité des actions incombe à la communauté et à son pouvoir législatif, et le chercheur manque souvent du pouvoir politique nécessaire pour faire pression en faveur d'une loi.
Types d'études observationnelles
Il existe plusieurs types différents d’études observationnelles :
- Étude cas-témoins : étude conçue pour comparer deux groupes ayant des résultats différents et pour établir un contraste basé sur une propriété causale supposée.
- Étude transversale : les données sont collectées auprès de l’ensemble de la population ou d’un sous-ensemble représentatif à un moment précis.
- Étude longitudinale : étude de corrélation qui consiste à observer les mêmes variables plusieurs fois sur une longue période.
L'utilité et la fiabilité des études observationnelles
Bien que les études observationnelles ne puissent pas être utilisées pour faire des déclarations définitives sur la sécurité, l’efficacité ou l’efficience d’une pratique, elles peuvent néanmoins fournir de nombreuses informations utiles. Ces études aident à identifier les signaux dans la pratique, à formuler des hypothèses et à fournir des données fondamentales pour les expériences ultérieures. L’utilisation de ces études est particulièrement importante dans les sciences médicales et sociales.
Les études observationnelles peuvent fournir des informations sur l’utilisation et la pratique dans le « monde réel ».
Méthodes de déviation et de compensation
L’un des principaux défis des études observationnelles est d’éviter l’influence des biais manifestes et d’évaluer l’impact des biais cachés potentiels tout en tirant des conclusions acceptables. Les chercheurs peuvent utiliser diverses techniques statistiques, telles que les techniques d’appariement, pour minimiser l’impact de ces biais sur leurs résultats.
Écart de technologie correspondant
Les chercheurs peuvent utiliser des techniques statistiques multivariées pour aborder le contrôle expérimental par des méthodes d’appariement. Bien que ces méthodes soient capables de prendre en compte l’influence des facteurs d’observation, elles ont également été critiquées car elles peuvent aggraver davantage le problème dit de confusion.
Biais de sélectionUne autre difficulté des études observationnelles est que les chercheurs peuvent être biaisés dans leurs capacités d’observation. Ils peuvent rechercher par inadvertance des données cohérentes avec leurs conclusions de recherche, ce qui introduit un biais de sélection, et certaines variables peuvent être systématiquement mal mesurées à n’importe quelle étape de l’étude.
Qualité globaleSelon des recherches récentes, les résultats des études observationnelles sont similaires à ceux des essais contrôlés randomisés, montrant des effets similaires. Cela nous indique que même si les études observationnelles ont leurs limites, elles peuvent également fournir des données fiables pour la conception de futures recherches et la pratique clinique.
En résumé, la difficulté de contrôler les variables indépendantes constitue un défi pour les études observationnelles ; cependant, avec des méthodes et des techniques appropriées, ces études peuvent encore nous fournir des ressources précieuses. Dans la recherche scientifique moderne, pleine d’incertitudes, ne devrions-nous pas accorder davantage d’importance aux connaissances issues de ces études observationnelles ?
