Méthode: Méthode ou Résultats?

Une des difficultés de la section Méthode est de donner assez de détails pour représenter fidèlement la nature du projet de recherche sans interrompre le flot de l’histoire que l’article raconte. Parmi ces détails, certains pourraient se trouver aussi bien dans la section Résultats que dans la section Méthode. En principe, on ne fait pas d’analyse dans la section Méthode. En pratique, pour un projet quantitatif, toute la «cuisine» nécessaire pour s’assurer que les prémisses des analyses sont respectées peut accompagner la description des instruments. Par exemple:

  • Les transformations pour normaliser les distributions
  • Les règles de calcul des scores
  • Les statistiques de validité comme les alphas de Cronbach

Lorsqu’il s’agit de procédures standards, il suffit de les mentionner. Je m’en suis sortie déjà en indiquant simplement  «nous avons appliqué des transformations appropriées aux variables x1, x2 et y pour réduire l’asymétrie» ou quelque chose du genre. La plupart des lecteurs comprennent exactement de quoi il s’agit, c’est suffisant. Peu importe le temps que vous avez consacré à nettoyer vos données—souvent plus de temps qu’aux analyses comme telles—la cuisine ne fait que supporter l’intrigue principale de l’article et ne doit surtout pas faire dérailler celle-ci. Oui, ça veut dire que vous avez travaillé pendant des jours pour une ligne dans l’article.

Et si vous avez développé ou sévèrement modifié un instrument de mesure comme un questionnaire ou une situation expérimentale? Vous devez alors rapporter toutes les analyses qui montrent sa validité. Dans ce cas, la création et le test de l’instrument font partie intégrante des questions de recherche et les analyses appartiennent à la section résultats.

Une autre partie de la démarche qui peut être rapportée dans la Méthode ou dans les Résultats, selon les circonstances, est le traitement des données manquantes. Lorsqu’on travaille avec des êtres vivants (surtout des humains) sur de longues périodes, les données manquantes sont inévitables. Si vous en avez si peu que vous pouvez les ignorer, allumez un lampion pour remercier les dieux de la statistique. Autrement, il faut poser un diagnostic du biais que les données manquantes risquent d’introduire dans les analyses et décider des mesures à prendre pour réduire ce biais. Ne rien faire est de moins en moins une option acceptée par les revues savantes. À ma connaissance, les manuels de style comme celui de l’APA ou de l’AMA n’ont pas encore proposé de manière standard de rapporter les données manquantes et les modifications qu’elles peuvent entraîner dans les analyses. Ce serait bien pratique! À défaut, je trouve qu’une sous-section spéciale de la Méthode, après la section sur les analyses, représente une bonne solution pour expliquer votre démarche. Toutefois, si vous devez applique une procédure complexe comme une imputation multiple ou modéliser un biais causé par des données manquantes non-aléatoire, il faudra aussi intégrer cette procédure dans la section Résultats. Dans cet article par exemple, le biais non-aléatoire dans les données manquantes est devenu une  partie importante de l’histoire, plus un élément à intégrer et qu’une difficulté à contourner.

Au fond, on pourrait reformuler le but de la section Méthode comme étant de préparer le lecteur à bien comprendre et interpréter vos analyses. J’en reviens donc à mon principe de base : la Méthode doit faire partie de la structure narrative.

Sources pour ce billet:

Patock-Peckham, J. A., & Morgan-Lopez, A. A. (2006). College drinking behaviors: Mediational links between parenting styles, impulse control, and alcohol-related outcomes. Psychology of Addictive Behaviors, 20, 117–125. doi:10.1037/0893-164X.20.2.117

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