Qu’est-ce que la contamination en recherche ?

La contamination fait référence à l'introduction indésirable de variables ou d'influences dans une étude de recherche qui peuvent invalider ou compromettre les résultats. Cela peut se produire à différentes étapes du processus de recherche et prendre différentes formes selon la conception de la recherche et la méthodologie utilisée. Voici quelques types courants de contamination en recherche :

1. Contamination des participants :cela se produit lorsque les participants à une étude ont des connaissances ou une expérience antérieures qui influencent leurs réponses ou leur comportement d'une manière qui n'est pas prise en compte dans la conception de la recherche. Par exemple, dans une étude sur l’efficacité d’un nouveau médicament, les participants ayant déjà pris un médicament similaire pourraient avoir des perceptions ou des expériences biaisées qui affectent les résultats.

2. Contamination de l'expérimentateur :cela se produit lorsque les attentes, les croyances ou les comportements du chercheur influencent par inadvertance les réponses des participants ou le processus de recherche. Par exemple, si un chercheur est trop enthousiasmé par une hypothèse particulière, il peut involontairement la communiquer aux participants, conduisant à des réponses biaisées.

3. Contamination des instruments :Cela fait référence à l'introduction de biais ou d'erreurs dus aux instruments ou outils utilisés dans la collecte de données. Par exemple, si un questionnaire ou une échelle de mesure défectueux est utilisé, cela peut conduire à des données inexactes ou trompeuses.

4. Contamination environnementale :Cela se produit lorsque des facteurs externes sans rapport avec les variables de recherche affectent les résultats de l'étude. Par exemple, lors d’une expérience sur le terrain, des conditions météorologiques inattendues ou des perturbations de l’environnement peuvent interférer avec les résultats.

5. Contamination des données :cela implique l'introduction d'erreurs ou d'incohérences dans le processus de collecte ou d'analyse des données. Cela peut se produire en raison d’une erreur humaine, d’erreurs de saisie de données ou de procédures statistiques incorrectes, conduisant à des résultats biaisés ou inexacts.

6. Contamination de la sélection :cela se produit lorsque la sélection des participants ou des échantillons introduit des biais dans l'étude. Par exemple, si une étude repose sur des échantillons auto-sélectionnés (par exemple des volontaires), elle peut ne pas représenter avec précision la population cible, ce qui conduit à des résultats biaisés.

7. Contamination historique : cela fait référence à l'influence d'événements ou d'expériences passés qui peuvent affecter les participants ou les résultats actuels de l'étude. Par exemple, dans les études longitudinales, les événements historiques qui se produisent entre les vagues de collecte de données peuvent avoir un impact sur les résultats.

Minimiser la contamination est crucial pour garantir la validité et l’intégrité des résultats de la recherche. Les chercheurs emploient diverses stratégies pour lutter contre la contamination potentielle, telles que la randomisation, la mise en aveugle (en gardant les participants et les chercheurs ignorants des affectations de groupe), une conception expérimentale minutieuse, un contrôle de la qualité des données et des procédures rigoureuses d'analyse des données.