Le biais de publication en psychologie ⁚ une menace pour la fiabilité des résultats

Le biais de publication en psychologie ⁚ une menace pour la fiabilité des résultats

La psychologie, comme de nombreuses autres disciplines scientifiques, est confrontée à un problème majeur ⁚ le biais de publication. Ce phénomène, qui se manifeste par une surreprésentation des résultats statistiquement significatifs dans la littérature scientifique, biaise notre compréhension des phénomènes psychologiques et compromet la fiabilité de nos conclusions.

Introduction

La recherche scientifique repose sur l’idée que la publication des résultats, qu’ils soient positifs ou négatifs, est essentielle à la progression des connaissances. Cependant, un phénomène appelé “biais de publication” menace cette notion fondamentale. Ce biais se traduit par une surreprésentation des résultats statistiquement significatifs dans la littérature scientifique, tandis que les études qui ne parviennent pas à trouver des effets significatifs, ou qui présentent des résultats contraires aux attentes, sont moins susceptibles d’être publiées. Ce phénomène, qui est particulièrement préoccupant en psychologie, peut avoir des conséquences importantes sur la fiabilité des conclusions scientifiques et la validité des connaissances acquises.

Le biais de publication ⁚ un phénomène omniprésent

Le biais de publication est un phénomène qui touche de nombreuses disciplines scientifiques, mais il est particulièrement préoccupant en psychologie. En effet, la nature même de la recherche en psychologie, qui s’intéresse à des phénomènes complexes et souvent difficiles à quantifier, rend les études plus sensibles à ce biais. De plus, la pression à publier dans des revues prestigieuses, souvent associée à des critères de sélection stricts, peut inciter les chercheurs à privilégier les résultats positifs et à minimiser ou à ne pas publier les résultats négatifs. Ce phénomène peut conduire à une image biaisée de la réalité, où les effets psychologiques sont souvent surestimés et où les conclusions ne sont pas nécessairement généralisables.

La nature du biais de publication

Le biais de publication prend différentes formes, chacune contribuant à la distorsion de la littérature scientifique. Il est important de comprendre ces différentes facettes pour mieux appréhender les conséquences du biais de publication sur la fiabilité des résultats en psychologie.

Le problème du tiroir

Le “problème du tiroir” (file drawer problem en anglais) est une métaphore qui illustre parfaitement le biais de publication. Imaginez un chercheur qui réalise plusieurs études sur un sujet donné. Il obtient des résultats significatifs dans certaines études, mais pas dans d’autres. Il est plus susceptible de publier les études avec des résultats significatifs, tandis que les études avec des résultats non significatifs restent dans son “tiroir”, invisibles à la communauté scientifique. Ce phénomène crée une distorsion de la littérature, car seuls les résultats positifs sont visibles, ce qui conduit à une surestimation des effets réels.

Le biais de sélection

Le biais de sélection est un autre aspect crucial du biais de publication. Il se produit lorsque les chercheurs, conscients de la pression à publier des résultats significatifs, sélectionnent les études à publier en fonction de la direction de leurs résultats. Par exemple, un chercheur pourrait choisir de publier une étude qui montre un effet positif d’un traitement, tout en ignorant une autre étude qui n’a pas montré d’effet. Ce biais peut entraîner une déformation de la littérature, car les études publiées ne reflètent pas nécessairement l’ensemble des résultats obtenus. Il est donc crucial de prendre en compte l’ensemble des études, y compris celles qui n’ont pas montré de résultats significatifs, afin de se faire une idée précise de l’état des connaissances sur un sujet donné.

Le p-piratage

Le p-piratage est une pratique problématique qui consiste à manipuler les données ou les analyses statistiques afin d’obtenir une valeur de p inférieure à 0,05, seuil traditionnellement utilisé pour déclarer la significativité statistique. Cette manipulation peut prendre différentes formes, comme l’ajout ou la suppression de données, le choix de tests statistiques spécifiques, ou la modification des variables étudiées. Le p-piratage est une forme de fraude scientifique qui fausse les conclusions d’une étude et compromet la fiabilité des résultats. Il est important de noter que la recherche d’une valeur de p inférieure à 0,05 ne doit pas être le seul objectif d’une étude. Il est crucial de s’intéresser à la taille de l’effet, à la robustesse des résultats et à la réplicabilité de l’étude, plutôt que de se concentrer uniquement sur la significativité statistique.

HARKing

HARKing, acronyme anglais pour “Hypothesizing After the Results are Known”, désigne la pratique consistant à formuler une hypothèse après avoir obtenu les résultats d’une étude. Cette pratique, qui consiste à adapter l’hypothèse à des données déjà collectées, biaise l’interprétation des résultats et fausse la conclusion de l’étude. En effet, HARKing confère une apparence de confirmation à des résultats qui n’étaient pas prévus à l’origine. Cette pratique est considérée comme une forme de fraude scientifique, car elle manipule les données pour les faire correspondre à une hypothèse post hoc. Pour contrer HARKing, il est important de pré-enregistrer les hypothèses et les plans d’analyse avant la collecte des données. Cette pratique permet de garantir l’objectivité de la recherche et de réduire les biais liés à la formulation d’hypothèses après coup.

Conséquences du biais de publication

Le biais de publication a des conséquences importantes pour la recherche en psychologie. Il contribue à une sous-estimation des effets réels des phénomènes étudiés, car les études avec des résultats non significatifs sont moins susceptibles d’être publiées. Par conséquent, la littérature scientifique présente une image déformée de la réalité, avec une surreprésentation des effets importants. De plus, le biais de publication conduit à une surévaluation de la signification statistique des résultats, car les études publiées sont souvent celles qui ont obtenu des résultats statistiquement significatifs, même si ces résultats peuvent être dus au hasard; Enfin, le biais de publication réduit la reproductibilité des résultats, car il est difficile de reproduire des effets qui sont exagérés ou biaisés par la publication sélective. Ces conséquences mettent en évidence l’importance de lutter contre le biais de publication pour garantir la fiabilité et la validité des résultats de la recherche en psychologie.

Sous-estimation des effets

Le biais de publication conduit à une sous-estimation des effets réels des phénomènes étudiés. En effet, les études avec des résultats non significatifs, c’est-à-dire qui ne montrent pas d’effet significatif de la variable indépendante sur la variable dépendante, sont moins susceptibles d’être publiées. Ce phénomène, connu sous le nom de “problème du tiroir”, signifie que la littérature scientifique est biaisée en faveur des résultats positifs, ce qui conduit à une image déformée de la réalité. Par exemple, si une méta-analyse est réalisée sur un ensemble d’études portant sur l’effet d’un traitement psychologique, elle risque de surestimer l’efficacité du traitement, car les études qui n’ont pas montré d’effet positif n’ont pas été publiées. En conséquence, les chercheurs et les cliniciens risquent de surestimer l’efficacité du traitement et de ne pas prendre en compte les effets négatifs ou l’absence d’effet.

Surévaluation de la signification statistique

Le biais de publication conduit à une surévaluation de la signification statistique des résultats. En effet, la publication sélective des études significatives crée une impression de reproductibilité et de fiabilité plus élevée qu’elle ne l’est réellement. Le seuil de signification statistique conventionnel, p < 0.05, est souvent utilisé pour déterminer si un résultat est considéré comme significatif. Cependant, ce seuil est arbitraire et peut être influencé par le biais de publication. Lorsque seules les études avec des résultats significatifs sont publiées, le seuil de p < 0.05 devient moins pertinent, car il ne reflète pas la vraie distribution des résultats dans la population. En conséquence, les conclusions tirées des études publiées peuvent être exagérées, conduisant à une surestimation de l'importance des effets observés. Il est donc crucial de prendre en compte le biais de publication lors de l'interprétation des résultats de recherche et de ne pas se fier uniquement à la signification statistique pour évaluer la validité des conclusions.

Réduction de la reproductibilité

Le biais de publication a des conséquences directes sur la reproductibilité des résultats de recherche en psychologie. En effet, la surreprésentation des études avec des résultats significatifs dans la littérature scientifique crée une fausse impression de robustesse et de généralisabilité des effets observés. Lorsque des études avec des résultats non significatifs ou contradictoires ne sont pas publiées, il devient difficile de déterminer si un effet est véritablement réel ou s’il est le résultat d’un simple hasard. La reproductibilité est essentielle pour valider les découvertes scientifiques et pour construire un corpus de connaissances solide. Le biais de publication, en biaisant la sélection des études publiées, rend la reproductibilité des résultats plus difficile, voire impossible. Ce phénomène contribue à la crise de reproductibilité actuelle en psychologie, où de nombreux résultats classiques se sont avérés difficiles à reproduire.

Atteinte à l’intégrité de la recherche

Le biais de publication porte atteinte à l’intégrité de la recherche en psychologie. Il crée un climat de méfiance envers les résultats scientifiques, car il suggère que la publication des résultats est influencée par des considérations autres que la validité scientifique. Le biais de publication encourage des pratiques de recherche peu éthiques, telles que le p-piratage et le HARKing, qui visent à obtenir des résultats statistiquement significatifs, même si ceux-ci ne reflètent pas la réalité. La recherche scientifique doit être fondée sur l’honnêteté, la rigueur et la transparence. Le biais de publication sape ces principes fondamentaux, et il est donc essentiel de mettre en place des mesures pour le contrer et restaurer la confiance dans la recherche en psychologie.

Mesures pour atténuer le biais de publication

Pour atténuer le biais de publication et promouvoir une recherche plus transparente et fiable, plusieurs mesures peuvent être mises en place. Les méta-analyses et les revues systématiques jouent un rôle crucial en synthétisant les résultats de plusieurs études, ce qui permet de réduire l’influence des études publiées de manière sélective. La transparence de la recherche, notamment en partageant les données et les méthodes, est également essentielle pour permettre la réplication des études et la vérification des résultats. Le pré-enregistrement des études, qui consiste à définir les hypothèses, la méthodologie et l’analyse des données avant la collecte des données, permet de réduire le risque de p-piratage et de HARKing. Enfin, encourager la publication d’études négatives, c’est-à-dire des études qui ne montrent pas d’effet significatif, contribue à une vision plus complète et réaliste des phénomènes psychologiques.

Méta-analyses et revues systématiques

Les méta-analyses et les revues systématiques constituent des outils précieux pour atténuer le biais de publication. En combinant les résultats de plusieurs études sur un sujet donné, ces méthodes permettent de surmonter les limitations des études individuelles et d’obtenir une vision plus complète et objective du phénomène étudié. Les méta-analyses, en particulier, utilisent des méthodes statistiques pour estimer l’effet global d’un traitement ou d’une intervention, en tenant compte de la taille des effets et de la variabilité entre les études. Les revues systématiques, quant à elles, visent à identifier, sélectionner et synthétiser méthodiquement toutes les études pertinentes sur un sujet, en utilisant des critères de sélection rigoureux pour garantir la qualité des études incluses. Ces méthodes contribuent ainsi à réduire l’influence des études publiées de manière sélective et à fournir une estimation plus précise de l’effet réel d’un traitement ou d’une intervention.

Transparence de la recherche

La transparence de la recherche est essentielle pour lutter contre le biais de publication. En partageant les données, les méthodes et les analyses de manière ouverte et accessible, les chercheurs contribuent à une meilleure évaluation et reproduction des résultats. La publication des études négatives, c’est-à-dire celles qui ne montrent pas d’effet significatif, est également cruciale pour une vision plus complète du domaine. Des initiatives telles que l’enregistrement des études avant leur réalisation, la publication des protocoles de recherche et la mise à disposition des données brutes permettent de garantir la reproductibilité et la vérification des résultats. En encourageant la transparence, la communauté scientifique peut mieux identifier et corriger les biais, et favoriser un climat de confiance et d’intégrité dans la recherche.

Pré-enregistrement des études

Le pré-enregistrement des études est une pratique de plus en plus répandue qui vise à prévenir le p-piratage et le HARKing. En publiant un plan d’étude complet, y compris les hypothèses, les méthodes et les analyses prévues, avant même de collecter les données, les chercheurs s’engagent à respecter leur protocole initial. Cela réduit le risque de modifier les analyses ou les interprétations en fonction des résultats obtenus. Le pré-enregistrement permet également de garantir la reproductibilité des études, car les chercheurs doivent justifier leurs choix méthodologiques et analytiques a priori. Les plateformes de pré-enregistrement offrent un espace de partage public et transparent, permettant à la communauté scientifique de suivre l’évolution des études et d’identifier les potentielles dérives.

Partage de données

Le partage de données est un élément crucial pour lutter contre le biais de publication. En rendant les données de recherche accessibles à la communauté scientifique, les chercheurs permettent à d’autres de vérifier leurs analyses, de reproduire leurs résultats et de mener de nouvelles études. Le partage de données favorise la transparence et la collaboration, permettant de mieux comprendre les phénomènes étudiés et de détecter d’éventuelles erreurs ou biais. Des initiatives comme les archives de données ouvertes, les plateformes de partage de données et les politiques institutionnelles encouragent la publication et l’accès aux données de recherche. Le partage de données est un élément essentiel pour construire un système de recherche plus robuste et fiable.

Encourager la publication d’études négatives

Le biais de publication tend à privilégier la publication d’études avec des résultats statistiquement significatifs, laissant de côté les études qui ne montrent pas d’effet ou qui contredisent les résultats précédents. Pourtant, les études négatives sont tout aussi importantes pour la progression de la connaissance scientifique. Elles permettent de réfuter des hypothèses erronées, de limiter les conclusions hâtives et de construire un corpus de recherche plus complet et plus fiable. Encourager la publication d’études négatives, par exemple via des revues spécialisées ou des initiatives spécifiques, est crucial pour contrer le biais de publication et garantir une vision plus objective des phénomènes étudiés. La publication d’études négatives est un élément essentiel pour une science plus honnête et plus transparente.

Le biais de publication constitue un obstacle majeur à la progression de la recherche en psychologie. Il fausse notre compréhension des phénomènes psychologiques, en surreprésentant les effets positifs et en minimisant les résultats négatifs. Pour contrer ce biais, il est crucial de promouvoir une culture de la transparence et de l’ouverture dans la recherche. La mise en place de pratiques telles que la pré-enregistrement des études, le partage des données et la publication d’études négatives est essentielle pour garantir la fiabilité des résultats et la progression de la connaissance scientifique. La communauté scientifique doit s’engager à promouvoir une recherche plus rigoureuse et plus transparente, en veillant à ce que les résultats publiés reflètent fidèlement la réalité et contribuent à une meilleure compréhension du fonctionnement de l’esprit humain.