pour la recherche expérimentale, où des mesures d’intervalles ou de rapports sont utilisées, les échelles sont généralement bien définies et strictes.
L’opérationnalisation définit également les définitions exactes de chaque variable, augmentant la qualité des résultats et améliorant la robustesse de la conception.,
Pour de nombreux domaines, comme les sciences sociales, qui utilisent souvent des ordinale des mesures, mise en œuvre opérationnelle est essentielle. Il détermine comment les chercheurs vont mesurer une émotion ou un concept, comme le niveau de détresse ou d’agression.
de telles mesures sont arbitraires, mais permettent à d’autres de reproduire la recherche, ainsi que d’effectuer une analyse statistique des résultats.,
les Concepts Flous
concepts Flous sont vagues idées, des concepts qui manque de clarté ou ne sont que partiellement vrai. On parle souvent de »variables conceptuelles ».
il est important de définir les variables pour faciliter la réplication précise du processus de recherche., Par exemple, un scientifique pourrait proposer l’hypothèse:
« les enfants grandissent plus rapidement s’ils mangent des légumes. »
Ce que fait la déclaration veux dire par « enfants »? Sont-ils de l’Amérique ou de l’Afrique. Quel âge sont-ils? Les enfants sont des garçons ou des filles? Il y a des milliards d’enfants dans le monde, alors comment définissez-vous l’exemple de groupes?
comment la « croissance » est-elle définie? Est-ce le poids, la taille, la croissance mentale ou la force? L’instruction ne définit pas strictement la variable dépendante mesurable.,
Que signifie le terme « plus rapidement » signifie pour vous? Quelles unités, et quelle échelle de temps, seront utilisées pour mesurer cela? Une expérience à court terme, d’une durée d’un mois, peut donner des résultats très différents d’une étude à plus long terme.
la fréquence d’échantillonnage est également importante pour l’opérationnalisation.
si vous meniez l’expérience sur un an, il ne serait pas pratique de tester le poids toutes les 5 minutes, voire tous les mois. Le premier est peu pratique et le second ne générera pas suffisamment de points de données analysables.,
que sont les « légumes »? Il existe des centaines de types de légumes différents, chacun contenant différents niveaux de vitamines et de minéraux. Les enfants sont nourris de légumes crus, ou sont-ils cuits? Comment le chercheur normalise-t-il les régimes alimentaires et s’assure-t-il que les enfants mangent leurs légumes verts?,
l’Opérationnalisation
L’hypothèse ci-dessus n’est pas une mauvaise déclaration, mais il a besoin de clarifier et de renforcer, un processus appelé la mise en œuvre opérationnelle.
le chercheur pourrait réduire la gamme des enfants, en spécifiant l’âge, le sexe, la nationalité ou une combinaison d’attributs. Tant que le groupe de l’échantillon est représentatif du groupe plus large, l’énoncé est plus clairement défini.,
Croissance peut être définie comme la taille ou le poids. Le chercheur doit sélectionner une variable définissable et mesurable, qui fera partie du problème de recherche et de l’hypothèse.
encore une fois, « plus rapidement » serait redéfini comme une période de temps, et stipulerait la fréquence d’échantillonnage. La conception initiale de la recherche pourrait spécifier trois mois ou un an, en donnant une échelle de temps raisonnable et en tenant compte des contraintes de temps et de budget.,
chaque groupe d’échantillons pourrait être nourri avec le même régime alimentaire ou avec différentes combinaisons de légumes. Le chercheur pourrait décider que l’hypothèse pourrait tourner autour de l’apport en vitamine C, de sorte que les légumes pourraient être analysés pour la teneur moyenne en vitamines.
alternativement, un chercheur pourrait décider d’utiliser une échelle de mesure ordinale, demandant aux sujets de remplir un questionnaire sur leurs habitudes alimentaires.,
déjà, le concept flou a subi une période d’opérationnalisation, et l’hypothèse prend un format testable.
L’Importance de l’Opérationnalisation
bien sûr, à proprement parler, des concepts tels que les secondes, en kilogrammes et centigrades sont des constructions artificielles, un moyen pour nous de définir des variables.
les livres et les Fahrenheit ne sont pas moins précis, mais ont été largués en faveur du système métrique., Un chercheur doit justifier son échelle de mesure scientifique.
L’opérationnalisation définit la méthode de mesure exacte utilisée et permet à d’autres scientifiques de suivre exactement la même méthodologie. Un exemple des dangers de la non-opérationnalisation est la défaillance de Mars Climate Orbiter.
ce satellite coûteux a été perdu, quelque part au-dessus de Mars, et la mission a complètement échoué. Une enquête ultérieure a révélé que les ingénieurs du sous-traitant, Lockheed, avaient utilisé des unités impériales au lieu d’unités métriques de force.,
une défaillance dans l’opérationnalisation signifiait que les unités utilisées pendant la construction et les simulations n’étaient pas normalisées. Les ingénieurs américains ont utilisé la force de la livre, les autres ingénieurs et concepteurs de logiciels, correctement, ont utilisé des Newtons métriques.
cela a conduit à une énorme erreur dans les calculs de poussée, et le vaisseau spatial s’est retrouvé sur une orbite inférieure autour de Mars, brûlant du frottement atmosphérique. Cet échec dans l’opérationnalisation a coûté des centaines de millions de dollars et des années de planification et de construction ont été gaspillées.