Colloque

Éléments personnels dans l'entreprise scientifique : probabilités objectives ou subjectives?

Kieron O’connor

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Kieron O’connor

Résumé du colloque

Le populaire recours à la méthode hypothético-déductive et à son pendant statistique d'analyse de variances, se réclament de l'existence d'un savoir objectif. Les méthodes de variance situent les effets observés dans un bassin d'événements aléatoires, non manipulés par l'expérimentateur et dissociés de lui. Or, l'observation scientifique est un acte et l'observateur ne peut s'affranchir du monde qu'il observe, les deux étant interdépendants. Il n'est donc pas souhaitable de viser des faits objectifs et un savoir indépendant de celui chercheur parce que cette tâche est simplement impossible. Par conséquent, les effets observés ne devraient-ils pas être compris dans le contexte de l'observateur plutôt qu'un contexte statistique ? Par ailleurs, le savoir implicite et intuitif a toujours joué un rôle clé dans les découvertes scientifiques (voir Polanyi, 1958; Feyerabend, 1978; O'Connor, 1992). Il est donc légitime de se demander si la science du comportement ne s'est pas encombrée d'un arsenal méthodologique de moulage statistique des observations qui interfère avec l'entreprise empirique qui doit considérer toutes les observations individuelles comme des éléments d'information. Il est suggéré que le modèle dominant de probabilité de la variance ainsi que l'échantillonnage au hasard sous-jacent dont la normalité de la distribution dépend, que les tests d'hypothèses binaires et leur niveau de signification, reposent sur des postulats qui ne s'appliquent guère à la forme des données comportementales. L'approche Baysienne offre une alternative qui tient compte du contexte d'observation dans l'analyse. Elle permet d'expliquer le sens des phénomènes selon des modèles probabilistes subjectifs, en liant les observations à leur contexte d'observation. En outre, ces modèles embrassent les contours dynamiques des données et ce, de façon plus réaliste que le modèle conventionnel de la variance. L'approche Baysienne évacue la dichotomie entre méthodes qualitative et quantitative puisque toute inférence s'appuie sur le point de référence personnel, peu importe l'ampleur de l'échantillon.

Contexte

Section :

La recherche qualitative appliquée : pour qui? pourquoi?

Thème du colloque :

La recherche qualitative appliquée : pour qui? pourquoi?

Hôte : Université Laval

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