Randomisation & Équilibrage
En ce qui concerne la randomisation dans la conception expérimentale, ainsi que l'équilibrage, Labvanced propose de nombreuses approches (discutées plus en détail ci-dessous) pour garantir que votre recherche est solide et exempte de biais. Étant donné que ce sujet est crucial pour une recherche réussie, la capacité à gérer la randomisation est présentée dès le départ dans la vue principale de l'éditeur.
Une zone clé dans Labvanced pour gérer la randomisation et l'équilibrage dans votre expérience.
L'image ci-dessus pointe vers la zone principale de l'éditeur Labvanced pour configurer différents types de randomisations et leurs niveaux peuvent être trouvés ici ainsi que l'accès aux Paramètres de Randomisation pour spécifier vos exigences telles que l'ordre des essais (par exemple : fixe ou aléatoire), comment l'équilibrage doit être géré, et plus encore.
Randomisation dans la Recherche
La randomisation dans les expériences et la recherche en psychologie est un mécanisme important pour réduire le biais et assurer l'intégrité d'un bon design expérimental. La randomisation dans la conception expérimentale et la recherche est essentiellement le processus d'assignation aléatoire des participants à différents groupes (traitement / intervention / expérimental contre contrôle). En rendant ce processus d'assignation aléatoire, on suppose que tous les participants ont une probabilité égale d'être assignés à n'importe quelle condition.
En plus de l'assignation des participants, la randomisation dans les expériences fait également référence à la présentation des stimuli et à l'ordre des tâches. La randomisation dans la conception expérimentale peut aborder la manière dont les tâches et les stimuli sont présentés. En tant que thème, la randomisation dans la recherche est un sujet majeur dans la conception et la création expérimentales.
Dans l'exemple ci-dessous, le Facteur pour le type de peinture (Moderne ou Classique) a la Position de la Peinture Moderne (Gauche ou Droite) randomisée. En utilisant le bouton 'Paramètres', les exigences d'équilibrage peuvent également être stipulées.
Un exemple d'une configuration de conception expérimentale utilisant la randomisation pour présenter la position d'une catégorie d'image particulière.
Exemples de Randomisation
| Exemple de Randomisation | Objectif | Mise en Œuvre |
|---|---|---|
| Randomiser les stimuli présentés, tels que des images | Randomiser quels stimuli d'un ensemble, tels que des images, sont présentés au participant. | Créer les essais en utilisant le Système d'Essai et spécifier le nombre d'essais et l'ordre des essais via les Paramètres de Randomisation. |
| Randomiser la localisation des stimuli ‘corrects’ | Lorsque deux stimuli ou plusieurs sont présentés comme choix à l'écran, il est crucial de randomiser la présentation et leur position. | Des instructions sur une approche suggérée pour comment cela peut être fait se trouvent dans cette étude d'exemple ici. Il suffit de cliquer sur le bouton ‘Inspecter’ et d'ouvrir la tâche ‘Instructions’. Remarque : Cela est souvent combiné avec des options d'équilibrage via les Paramètres de Randomisation. |
| Randomiser la localisation des coordonnées des stimuli | Randomiser les coordonnées x et y et les assigner à un stimulus afin de randomiser sa position à l'écran. | Des instructions sur une approche suggérée pour comment cela peut être fait se trouvent dans cette étude d'exemple ici. Il suffit de cliquer sur le bouton ‘Inspecter’ et d'ouvrir la tâche ‘Task_Instructions’. Cette démo décrit également comment assigner aléatoirement une couleur. |
| Randomiser le temps d'affichage des images/stimuli | Randomiser la durée pendant laquelle une image est présentée. | Des instructions sur une approche suggérée pour comment cela peut être fait se trouvent dans cette étude d'exemple ici. Il suffit de cliquer sur le bouton ‘Inspecter’ et d'ouvrir la tâche ‘task_instructions’. |
La vidéo ci-dessous donne un aperçu rapide de la manière de randomiser votre étude dans l'onglet Conception de l'Étude ainsi que le menu de Randomisation dans l'Éditeur de Tâches.
Équilibrage dans la Recherche
L'équilibrage est un concept tout aussi important. L'équilibrage garantit que chaque condition est également répliquée, c'est-à-dire que le nombre de mesures ou d'observations de chaque condition expérimentale (tel que l'ordre des essais) est égal. Ceci est important car la randomisation repose sur la ‘loi des grands nombres’ qui, pour des expériences avec un petit nombre de participants, pourrait finalement entraîner un design déséquilibré, à moins d'être pris en main. Par exemple, en équilibrant, vous pouvez garantir qu'un nombre égal de participants suit un ordre d'essai aléatoire. Un design expérimental équilibré garantit en outre que des conditions égales sont répliquées.
Exemples d'Équilibrage
| Exemple d'Équilibrage | Objectif | Mise en Œuvre |
|---|---|---|
| Positionnement Équilibré | L'équilibrage de la position de certains stimuli peut être nécessaire, comme s'assurer que l'image ‘correcte’ a été présentée avec un nombre égal d'essais pour les positions gauche et droite de l'écran. | Lors de l'ajout des niveaux de Randomisation, spécifiez l'option d'équilibrage dont vous avez besoin. |
| Style des stimuli | Équilibrer le style des stimuli, comme avoir une bordure d'image rouge ou une bordure d'image bleue. | Lors de l'ajout des niveaux de Randomisation, spécifiez l'option d'équilibrage dont vous avez besoin. |
| Équilibrage de conception imbriquée | L'équilibrage de conception imbriquée nécessite que plusieurs facteurs soient équilibrés. Un exemple de cela est l'équilibrement de la position (par exemple, gauche ou droite pour les choix corrects / incorrects) avec l'âge d'un visage (par exemple, jeune ou vieux). Donc si des visages jeunes sont équilibrés à gauche et à droite, alors des visages vieux doivent également être équilibrés pour les positions gauche et droite. | Lors de l'ajout des niveaux de Randomisation, sélectionnez l'option Équilibré Au Sein du Sujet et Imbriqué. |
| Équilibrage entre les participants | Dans certains cas, il peut être nécessaire qu'un sujet voit une version tandis que le sujet suivant voit une version différente. | Lors de l'ajout des niveaux de Randomisation, spécifiez l'option d'équilibrage dont vous avez besoin. |
L'image ci-dessous montre la boîte de dialogue des Paramètres de Randomisation, l'une des nombreuses zones pertinentes dans Labvanced pour gérer les exigences de randomisation et d'équilibrage dans votre conception et configuration expérimentales.
Paramètres de Randomisation et d'Équilibre pour les Essais et Conditions dans Labvanced
Équilibre & Randomisation dans les Expériences Labvanced
L'équilibre et la randomisation dans les expériences de psychologie créées dans Labvanced sont gérés par plusieurs parties et fonctionnalités à travers la plateforme, telles que :
Multiples Tâches & Blocs
- Onglet Conception de l'Étude : Lorsqu'une étude est ouverte, l'onglet Conception de l'Étude est où vous pouvez ajouter des séparateurs de randomisation (voir l'image ci-dessous, la ligne noire épaisse) pour indiquer quels blocs et sessions doivent être randomisés.
Stimuli DANS une Tâche / Essai Unique
- Facteurs (Système d'Essai) : En utilisant des facteurs dans le Système d'Essai, un design en blocs peut être créé pour votre expérience. Vous pouvez ensuite spécifier quels facteurs doivent être fixes ou aléatoires.
- Paramètres de Randomisation de l'Éditeur de Tâches : Cette boîte de dialogue (image ci-dessus) démontre le type de paramètres de randomisation que vous pouvez spécifier lors de la création d'une tâche. Vous pouvez également indiquer que les essais au sein de chaque tâche doivent être équilibrés.
- Cadres de Données : Les cadres de données peuvent être utilisés pour configurer et créer une étude, mais ils peuvent également être appliqués pour assurer la randomisation dans les expériences. Les cadres de données contiennent des stimuli similaires à un tableau et peuvent être utilisés dans une variété d'événements.
- Le Système d'Événements : Parfois, la randomisation dans la recherche expérimentale en psychologie nécessite que vous contrariez des variables ou des tableaux d'index. Le Système d'Événements vous permet de créer des déclencheurs/actions afin que les tableaux soient mélangés (réorganisant les valeurs dans un ordre aléatoire), contrant les variables (récupérant une valeur pour chaque essai), et ensuite en tirant la valeur du cadre de données.
Ajout de Séparateurs de Randomisation dans l'Onglet Conception de l'Étude pour les Blocs et Sessions
Pour s'assurer que votre expérience est correctement équilibrée et randomisée, vous utiliserez très probablement des cadres de données en combinaison avec des événements. Il est également possible d'utiliser des facteurs (le Système d'Essai). En travaillant avec les fonctionnalités décrites ci-dessus, vous pouvez assurer l'intégrité de votre conception expérimentale.
Si vous avez des questions sur la manière de gérer la randomisation dans vos expériences, veuillez nous contacter !