Les biais en recherche représentent l’ensemble des variables non désirées qui peuvent influer sur les résultats d’une expérimentation de façon relativement imprévisible.
Les biais ont parfois des effets si puissants qu’ils peuvent rendre l’interprétation des résultats tout à fait impossible !
- La puissance du biais expérimental fut révélée par le travail mené par Elton Mayo et ses collègues dans l’usine Western Electric de Cicero, la Hawthorne Works, près de Chicago de 1927 à 1932.
- L’objectif de l’étude était d’évaluer l’impact de différentes variables sur la productivité des salariés (par exemple, la période de travail ou de repos, l’éclairage, les conditions salariales, etc).
« Les résultats montrèrent que la productivité augmentait quelle que soit la modification des variables utilisées. Les auteurs en conclurent que le simple fait de recevoir l’attention des chercheurs en tant que sujets d’une expérience avait amené les employés à augmenter leur rendement… » [1].
“L’effet Hawthorne” désigne ainsi un biais expérimental induit par la simple présence de l’expérimentateur.
D’autres biais peuvent cependant exister : par exemple, comment être sûrs que les sujets volontaires ont bien le même comportement que les autres ? Comment s’assurer que les sujets ne tentent pas de deviner l’objectif de la recherche et ne se conforment ainsi, par complaisance, aux attentes de l’expérimentateur ?
[1] Extrait de Vallerand J. R., 2006, Les fondements de la psychologie sociale, Gaëtan Morin.