Raisonnement causal : Comment faut-il présenter les observations?
Le mode de présentation des observations est ici utilisé comme terme englobant deux facteurs liés à la présentation des observations et visant à manipuler la prégnance du changement, soit le format de présentation et la nature des observations. Il est à noter que, jusqu’à présent, ces facteurs attirent peu d’attention dans le domaine du raisonnement causal.Format de présentation
Vallée-Tourangeau, Payton et Murphy (2008) soulignent le peu d’importance accordée aux formats de présentation dans la littérature portant sur la causalité. Toujours selon ces auteurs, le fait d’ignorer le format de présentation revient à ignorer la phase initiale d’apprentissage durant laquelle le sujet transforme les observations présentées en une représentation interne, à partir de laquelle il évalue ensuite la contingence et la force causale.
Les résultats de trois études empiriques contemporaines (Hagmayer & Waldmann, 2002; Perales & Shanks, 2008; White, 2003), bien qu’elles ne visent pas directement la comparaison des formats de présentation, comportent des résultats intéressants. White (2003), par exemple, s’intéresse à la possibilité de réduire le Cell Weight Inequality (CWI), soit la tendance des individus à accorder une importance différente à chacune des quatre conjonctions, en portant attention à certains aspects méthodologiques (formulation de la question et format de présentation, étude 3). Dans cette étude 3, 38 sujets évaluent le lien causal entre un oligoélément et l’apparition de taches vertes sur la peau des poissons, pour 16 ensembles d’observations véhiculant les fréquences des quatre conjonctions (aussi appelés matrices). Pour ce faire, les chercheurs prennent bien soin de distinguer (pages séparées) le groupe contrôle (poissons nés dans un aquarium ne contenant pas l’oligoélément) contenant donc les occurrences des conjonctions C et D, du groupe expérimental (poissons nés dans un aquarium contenant l’oligoélément) contenant donc les occurrences des conjonctions A et B. Pour chacune des 16 matrices, les participants donnent leur évaluation de la force causale par une cote allant de -100 à 100; -100 signifiant
19 que l’oligoélément cause une forte baisse dans l’occurrence de taches vertes sur les poissons de l’espèce, 0 signifiant que l’oligoélément n’a pas d’effet sur l’occurrence de taches vertes sur les poissons de l’espèce, et 100 signifiant que l’oligoélément cause une forte croissance dans l’occurrence de taches vertes sur les poissons de l’espèce. L’importance accordée à chaque conjonction est ensuite calculée à partir de la corrélation entre sa fréquence d’occurrence et la cote donnée par le participant à chaque matrice. Il semble que le format de présentation de cette étude 3 réduise le CWI puisque l’écart dans l’importance accordée aux conjonctions y est plus petit que dans toutes les autres conditions de l’article où on ne prend pas soin de diviser les observations en deux groupes distincts (contrôle et expérimental). Dans ces autres conditions, les occurrences de toutes les conjonctions sont présentées aléatoirement dans un seul tableau. Cependant, l’article de White comporte plusieurs lacunes au point de vue de la comparaison des formats de présentation. Tout d’abord, bien que le format de présentation simulant une méthode expérimentale amène une réduction du CWI, aucun test statistique d’inférence n’est effectué pour démontrer que cette différence est significative. Ensuite, les conditions de format de présentation ne sont pas comparables à bien des égards; les matrices à évaluer, la formulation de la question invitant le participant à évaluer la force causale ainsi que la mise en situation dans laquelle le sujet effectue les évaluations ne sont pas les mêmes dans ces différentes conditions. De plus, dans l’étude 3, un texte visant à expliquer la méthode expérimentale est présenté aux sujets avant qu’ils n’effectuent leurs évaluations. Ce texte met en évidence l’importance du groupe contrôle (conjonctions C et D) en expliquant qu’avant d’évaluer la force causale, il faut connaître la fréquence à laquelle les poissons ont des taches vertes quand l’oligoélément est absent, pour voir quelle différence est apportée par ce dernier. Il est possible que la réduction du CWI provienne de l’effet de ce texte et non pas du format de présentation.
Les données de Perales et Shanks (2008) comportent aussi des renseignements intéressants quant à l’influence des formats de présentation, bien que l’objectif principal de l’article est d’appuyer l’hypothèse selon laquelle les participants utilisent différemment les observations fournies, en fonction de la formulation de la question qui sollicite leur jugement causal. Dans les expériences 3a et 3b, Perales et Shanks demandent à 16 participants d’évaluer la contingence entre la fertilisation de plantes par un engrais et la
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floraison de celles-ci selon deux formats de présentation. Le premier format présente, dans un seul tableau, chaque occurrence de conjonction dans un ordre aléatoire. Le deuxième format présente les mêmes observations sur l’occurrence des conjonctions, mais dans deux tableaux : un premier présente quelles plantes ont fleuri ou non dans le groupe n’ayant pas reçu l’engrais (groupe contrôle avec les conjonctions C et D), et l’autre présente les résultats obtenus pour le groupe ayant reçu l’engrais (groupe expérimental avec les conjonctions A et B). Les résultats tendent à démontrer que ce deuxième format de présentation incite les participants à évaluer la contingence d’une manière qui tient davantage compte de P(e|¬c), réduisant ainsi la disparité entre l’importance accordée aux ratios P(e|c) et P(e|¬c) et permettant une évaluation qui concorde davantage avec le delta p. En d’autres mots, les participants semblent accorder une importance plus équivalente à l’ensemble des conjonctions lorsque les observations sont séparées en groupe expérimental et groupe contrôle. Cependant, les expériences 3a et 3b n’ont pas pour objectif de comparer le jugement causal en fonction du format de présentation, mais plutôt d’apporter une explication pour la différence entre les résultats des expériences 2a et 2b et ceux d’une étude antérieure. Perales et Shanks, ont donc fait une analyse révélant une interaction entre les observations présentées et le format de présentation, mais ne décortiquent pas cette interaction. Les conclusions à propos des formats de présentation pouvant être tirées de cette étude s’appuient donc uniquement sur l’observation des données descriptives. Encore une fois, les auteurs n’ont recours à aucun test statistique pour appuyer leurs conclusions.
L’étude de Vallée-Tourangeau, Payton et Murphy (2008), quant à elle, est expliquée au départ comme ayant pour objectif de comparer les formats de présentation. Ces chercheurs comparent le jugement des participants invités à évaluer le lien unissant des virus et des maladies chez des patients. Trois formats de présentation distincts sont utilisés. Dans le groupe 1, la fréquence d’occurrence de chaque conjonction est présentée par une phrase. Dans le groupe 2, l’occurrence de chaque conjonction est représentée par un visage schématique variant en fonction de la conjonction et placée dans une des quatre cases d’un tableau 2 X 2, chacune de ces cases contenant les occurrences d’une seule conjonction. Finalement, dans le groupe 3, les informations sont présentées en ayant recours à un nouveau format, soit un arbre de distribution. Au sommet de cet arbre, une cellule indique le nombre total de patients, soit la somme des occurrences de toutes les conjonctions. Cette
21 cellule se divise ensuite en deux nouvelles cellules indiquant le nombre de patients ayant la maladie et le nombre de patients n’ayant pas la maladie (présence ou absence de l’effet). Chacune de ces dernières cellules se divise finalement en deux dernières cellules indiquant chacune le nombre de patients ayant le virus ou ne l’ayant pas (présence ou absence de la cause). Dans chaque format de présentation, les sujets évaluent les mêmes matrices d’une manière similaire à celle de White (2003). Les auteurs comparent ensuite les cotes de ces trois groupes expérimentaux. Les résultats indiquent que la cote du groupe 1 ne diffère pas selon que le delta p est de 0 ou 0.5, la cote du groupe 2 distingue ces deux niveaux de delta
p, mais seulement lorsque le niveau de P(e|c) est élevé, tandis que le groupe 3 distingue les
deux niveaux de delta p, peu importe le P(e|c). Selon Vallée-Tourangeau et ses collaborateurs, ces résultats indiquent que le format de présentation permettant la meilleure évaluation de la force causale est celui du groupe 3 (arbre de distribution). Les auteurs suggèrent aussi que ces résultats permettent de suggérer que le format de présentation influence l’importance accordée aux différentes conjonctions, puisque lorsqu’un groupe ne distingue pas deux niveaux de delta p pour le même niveau de P(e|c), c’est donc qu’il ignore les conjonctions associées à P(e|¬c). Toutefois, Valle-Tourangeau et al. se contentent de souligner que, selon le format de présentation, des différences significatives dans le jugement des participants sont observées à aucun, un ou deux niveaux de P(e|c), sans comparer directement les conditions de format de présentation entre elles. Cette lacune statistique est importante, car une analyse comparant directement les formats pourrait révéler que les différences ne sont pas significatives. Malgré cela, ces résultats, ainsi que ceux de White (2003) et Perales et Shanks (2008), permettent de penser que le regroupement de certaines conjonctions améliore le jugement causal.
Bref, aucune étude à ce jour n’a comparé systématiquement différents formats de présentation à l’intérieur d’un même plan expérimental. Les comparaisons se limitent toujours à vérifier plus ou moins intuitivement l’impact de ce facteur sur le raisonnement causal. Par ailleurs on ne sait jamais vraiment pourquoi un mode particulier de présentation des observations devrait améliorer le jugement causal des participants ou les inciter à considérer également toutes les informations (conjonctions) disponibles ; on se contente le plus souvent de faire appel à une présentation plus organisée des informations, moins confuse, qui devrait améliorer le jugement. Dans les études présentées ci-dessus (Perales &
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Shanks, 2008; Vallee-Tourangeau, et al., 2008; White, 2003), l’amélioration du jugement des participants, en regroupant entre elles certaines conjonctions s’explique peut-être par une mise en évidence du changement du statut de la cause et de ses effets. En effet, il est probable que la prégnance du changement soit accentuée par une séparation des occurrences de conjonctions en fonction du statut de la cause, permettant de mettre en évidence la différence entre présence et absence de la cause.
Nature des observations
La définition de la nature des observations fournies aux participants dans les études classiques de raisonnement causal indique généralement que chaque observation (occurrence de conjonction) représente une entité indépendante des autres (patient, plante, poisson, etc.). Une rare exception provient des expériences de Hagmayer et Waldmann (2002). L’étude 3 est particulièrement intéressante, car les observations présentées aux participants proviennent d’une même entité et ne sont donc pas indépendantes. Dans cette étude, les chercheurs demandent à 20 étudiants universitaires d’évaluer l’efficacité d’un traitement pharmacologique pour traiter une maladie tropicale rare. Ce traitement est administré à un seul patient, et 56 observations sont faites sur celui-ci, soit 28 lorsqu’il est en traitement et 28 lorsqu’il ne l’est pas. Un tableau indique le nombre de jours durant lesquels le patient était en bonne santé durant la période où il était sous l’influence du traitement, ainsi que cette même statistique, mais pour la période où il n’était pas sous l’influence du traitement. Les observations présentées ne proviennent donc pas de plusieurs patients dans un même temps de mesure, mais plutôt d’un seul patient sur plusieurs temps de mesure (jours). Ici encore, les participants ont recours aux fréquences des quatre conjonctions pour évaluer le lien causal et leurs évaluations concordent avec le delta p.
Cette définition de la nature des observations fournies apparaît particulièrement intéressante pour la problématique du changement. En effet, par définition, le changement est impossible à observer dans une situation statique (c.-à-d. sans variation). Il faut donc se fier sur des informations mettant en relation des situations où le statut de la présumée cause change. Dans l’optique d’une variable dichotomique ce statut peut être soit présence (conjonctions A et B) ou absence (conjonctions C et D). La mise en évidence de ce
23 changement peut être effectuée de deux façons bien connues des scientifiques. La première, la méthode expérimentale, est généralement privilégiée en sciences et consiste à comparer un groupe contrôle (conjonctions C et D) avec un groupe expérimental (conjonctions A et B). La seconde, l’étude de cas, est moins prisée des scientifiques et consiste à comparer un sujet à lui-même, alors qu’il est sous l’influence de la cause potentielle (conjonctions A et B) ou non (conjonctions C et D). Bien que la plupart des articles introduisent le raisonnement causal en l’illustrant par des exemples qui concernent un individu aux prises avec le bien-fondé ou non d’une relation de causalité qu’ils ne peuvent éprouver que sur eux-mêmes, une seule étude contemporaine définit ses observations comme provenant d’une seule entité (Hagmayer & Waldman, 2002).
Tel que souligné par White (2003), les scientifiques ont les outils pour comprendre l’importance de chaque conjonction. Ils connaissent des concepts liés aux attributions causales, tels que la variable indépendante (cause potentielle), la variable dépendante (effet), le groupe expérimental (conjonctions A et B) et le groupe contrôle (conjonctions C et D). White affirme également qu’on ne peut pas prétendre que la population générale partage cette compréhension, mais que les individus auraient plutôt une compréhension de la causalité adaptée aux tâches d’inférence causale de la vie de tous les jours. Par ailleurs, il peut être ajouté à ceci que, les individus disposent généralement d’un seul sujet sur lequel ils peuvent manipuler les variables, soit eux-mêmes ou d’autres unités conceptuelles dont ils ne possèdent pas plus d’un exemplaire comparable (p. ex. voiture, réfrigérateur, chat, etc.). Dans la vie de tous les jours, ils n’auraient donc ni les connaissances, ni les ressources pour utiliser des concepts analogues à ceux utilisés par la méthode expérimentale. De plus, même dans des situations où la constitution d’un groupe expérimental et d’un groupe contrôle serait possible, cela n’est pas forcément pertinent dans la vie de tous les jours, puisque les individus cherchent rarement à établir des relations causales qui soient généralisables (ce qui constitue l’avantage principal de la méthode expérimentale). Prenons, par exemple, une situation où Pierre possède dix chats et cherche à savoir si une nourriture spéciale (cause) permet de les stimuler (effet). La méthode expérimentale lui permettrait de savoir que, dans le groupe expérimental (avec nourriture spéciale), trois chats sur cinq sont stimulés, alors que dans le groupe contrôle (avec nourriture ordinaire) deux sur cinq le sont. Cependant, une série d’études de cas lui permettraient de savoir quel chat est stimulé par la
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nourriture spéciale et quel chat ne l’est pas, ce qui est pour lui encore plus important. Alors qu’en science, les relations causales sont préférablement testées à partir de la méthode expérimentale, dans la vie de tous les jours, c’est probablement l’étude de cas qui est privilégiée. D’ailleurs, dans le domaine de la structure causale, une récente étude de Rottman et Keil (2012) indique que lorsqu’on présente une série d’observations à des individus, ceux-ci affichent une tendance naturelle à considérer qu’elles proviennent d’une seule entité. Les résultats de ces auteurs révèlent que cette tendance se manifeste même lorsque la mise en situation met l’accent sur la nature indépendante des observations. L’utilisation d’observations provenant d’une seule entité pourrait donc détenir une plus grande validité écologique. Des informations présentant le changement d’une manière plus familière aux individus devraient faciliter son observation par ceux-ci et donc le rendre plus prégnant.
La première expérience de cette thèse a pour objectif d’évaluer l’influence de la prégnance du changement en manipulant le format de présentation et la nature des observations. Le format de présentation sera soit « organisé », ce qui signifie que les conjonctions où la cause est présente (A et B) seront séparées de celles où la cause est absente (C et D), soit il sera « non-organisé », ce qui signifie que toutes les conjonctions seront présentées dans le même ensemble. En contrepartie, la nature des observations sera soit « indépendante », ce qui signifie que chaque conjonction représente une entité distincte, soit « répétée », ce qui signifie que les conjonctions représentent la même entité, mais observées à plusieurs reprises. Par un assemblage de ces deux variables dichotomiques, quatre groupes seront obtenus, soit les groupes « non- organisé/indépendant », « non-organisé/répété », « organisé/indépendant » et « organisé/répété » (le Tableau 2 résume l’organisation de ces quatre groupes). Ces modes de présentation seront comparés par rapport à leur influence sur la précision de l’évaluation de la force causale, sur l’importance accordée à P(e|c) et P(e|¬c), ainsi que sur la différence entre l’importance à P(e|c) et à P(e|¬c).
25 Tableau 2.
Résumé des quatre groupes de l’Étude 1, formés selon les deux variables indépendantes manipulées.
Format de présentation
Nature des observations
Organisation selon
présence/absence de la cause Sans organisation
Une entité Organisé / Répété Non-organisé / Répété
Plusieurs entités Organisé / Indépendant Non-organisé / Indépendant
Hypothèses
Tout d’abord, plus le mode de présentation facilitera l’observation du changement, plus les évaluations de force causale seront précises. La présente thèse faisant l’hypothèse que le format de présentation « organisé », ainsi que la définition de la nature des observations comme étant « répétées » favorisent l’observation du changement, ces facteurs devraient rendre les évaluations plus précises.
Par ailleurs, plus le mode mettra en évidence le changement, plus l’importance accordée à P(e|¬c) sera grande, diminuant ainsi la différence d’importance accordée à P(e|c) et P(e|¬c). Le format de présentation « organisé », ainsi que la nature des observations « répétées » favoriseront une plus grande importance accordée au ratio P(e|¬c) (généralement négligé) et une plus petite différence dans l’importance accordée aux ratios.
Méthode
Participants.
Les participants sont 188 étudiants et membres du personnel de l’Université Laval (72 hommes et 116 femmes), leur âge moyen est de 28,96 ans. Ils constituent un groupe de convenance recruté par le biais de courriels ciblés et d’annonces effectuées durant des cours de premier cycle. L’étude est d’abord présentée comme une recherche portant sur le raisonnement adulte. Le processus de recrutement ainsi que les expériences des deux études
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présentées dans cette thèse ont reçu l’approbation du Comité d’éthique de la recherche avec des êtres humains de l’Université Laval.
Devis.
Les participants sont affectés à l’un des quatre groupes de mode de présentation (non-organisé/indépendant, non-organisé/répété, organisé/indépendant et organisé/répété). Dans un premier recrutement, les participants ont été affectés aléatoirement à l’un parmi trois modes de présentation, soit non-organisé/indépendant, organisé/indépendant ou organisé/répété. Le mode de présentation non-organisé/répété ayant été ajouté a posteriori, les participants ont été recrutés dans un deuxième temps, mais de la même manière que lors du premier recrutement, ce qui permet de croire que l’échantillon est similaire à celui des trois autres groupes1. Les données sociodémographiques concernant l’âge et le sexe des participants de chaque groupe viennent appuyer cette idée. Les trois groupes provenant du premier recrutement contiennent en moyenne 37,57% d’hommes et leurs participants ont un âge moyen de 28,11 ans, alors que le groupe provenant du deuxième recrutement contient 40,43% d’hommes et l’âge moyen y est de 31,51 ans. Dans chaque groupe, les participants doivent estimer la force causale liant la cause potentielle suggérée et l’effet attendu pour chacune des dix matrices. Ces matrices, chacune constituée de 32 occurrences de conjonctions (A, B, C et D), sont résumées dans le Tableau 3. Elles sont constituées de manière à ce que le delta p et les ratios P(e|c) et P(e|¬c) varient considérablement et détiennent ainsi une étendue permettant d’évaluer leur influence. De plus, pour que l’influence des ratios P(e|c) et P(e|¬c) puisse être distinguée, il est important qu’ils soient aussi peu associés que possible. Pour ce faire, dans les matrices 1 à 5, le ratio P(e|¬c) est maintenu stable à .125 alors que le ratio P(e|c) varie de 0 à 1 et le delta p de -.125 à .875. À
1 Le devis original contenait seulement trois groupes, mais par souci de cohérence, un groupe a été ajouté
pour tester les quatre possibilités offertes par la manipulation de la nature des observations et du format de présentation.
27 Tableau 3.
Agencement des fréquences pour chaque matrice et contingences objectives (delta p) associées pour l’Étude 1.
l’inverse, dans les matrices 6 à 10, le ratio P(e|c) est maintenu stable à .125 alors que le ratio P(e|¬c) varie de 0 à 1 et le delta p de .125 à -.875. Ainsi, en maintenant toujours un des ratios stable alors que l’autre fluctue, il est possible de minimiser leur association.