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Nathan Auyeung
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Exemples de plans quasi-expérimentaux : Types et cas d'usage réels
Nathan Auyeung
Expert-comptable senior chez EY
Diplômé avec une Licence en Comptabilité, suivi d'un Diplôme de Postgraduate en Comptabilité
Les plans quasi-expérimentaux aident les chercheurs à étudier les relations de cause à effet lorsque l'assignation aléatoire n'est pas possible. Au lieu de s'appuyer sur des groupes aléatoires contrôlés, ces études se déroulent dans des contextes réels tels que des écoles, des cliniques, des quartiers ou des régions.
Cela les rend particulièrement utiles dans les domaines de l'éducation, de la santé et des politiques publiques, où les chercheurs ont souvent besoin de réponses concrètes sans pour autant pouvoir contrôler pleinement qui reçoit une intervention.
Dans ce guide, nous examinerons les exemples quasi-expérimentaux les plus significatifs, nous expliquerons les rouages de chaque approche et nous vous montrerons comment choisir et appliquer la bonne méthodologie à votre propre étude, avec clarté et assurance.
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Qu'est-ce qu'un plan de recherche quasi-expérimental ?
Un plan de recherche quasi-expérimental examine les relations de cause à effet sans recourir à l'assignation aléatoire.
Plutôt que de former des groupes de manière aléatoire, il s'appuie sur des groupes naturellement constitués qui existent déjà dans le monde réel, ce qui rend cette approche beaucoup plus réaliste pour la recherche appliquée. Les chercheurs travaillent ainsi couramment avec des classes d'élèves, des hôpitaux ou des communautés déjà établies.
Comme expliqué dans le plan quasi-expérimental, les quasi-expériences sont largement utilisées dans les études appliquées car elles offrent un équilibre pratique entre faisabilité et pertinence des conclusions causales.
À la différence d'une véritable expérimentation, les participants ne sont pas répartis au hasard. Il peut donc être plus difficile d'exclure d'autres explications possibles, puisque les groupes peuvent présenter des différences avant même le début de l'intervention.
Par conséquent, la validité interne peut représenter un défi dans les plans quasi-expérimentaux. Malgré ces limites, les méthodes quasi-expérimentales restent indispensables dans des disciplines telles que la sociologie, la psychologie et l'économie.
Variable indépendante : l'intervention ou le traitement
Variable dépendante : le résultat mesuré
Groupe témoin (ou de contrôle) : le groupe de comparaison qui ne reçoit pas le traitement
Groupe expérimental (ou de traitement) : le groupe qui bénéficie de l'intervention
<ProTip title="💡 Conseil de pro :" description="Définissez toujours clairement vos variables avant de sélectionner un plan quasi-expérimental." />
Principaux types et exemples de plans quasi-expérimentaux
Voici les principaux types de plans que vous rencontrerez en pratique, accompagnés d'exemples simples et de leurs contextes d'application.
Plan avec groupe témoin non équivalent
Deux groupes existants sont comparés, mais ils n'ont pas fait l'objet d'une assignation aléatoire.
Exemple : On propose un nouveau programme de mathématiques à une classe d'une école, tandis qu'une autre classe conserve l'ancienne méthode. À la fin du trimestre, vous comparez les résultats de leurs examens.
Domaine d'application : Cette méthode est omniprésente dans la recherche en éducation. Les groupes n'étant pas identiques au départ, les chercheurs doivent utiliser des outils statistiques (comme l'ANCOVA) pour lisser les différences initiales. Le grand défi consiste à gérer les variables que vous n'avez pas pu mesurer.
Plan à groupe unique avec prétest et post-test
Vous évaluez un groupe unique, vous introduisez une intervention, puis vous l'évaluez à nouveau. Il n'y a pas de groupe témoin distinct.
Exemple : Une usine enregistre le nombre d'accidents du travail sur six mois. Elle met ensuite en place un programme de formation à la sécurité. Après cela, elle suit les accidents pendant six mois supplémentaires pour voir si leur nombre a diminué.
Pourquoi cette méthode est limitée : La baisse des accidents peut être due à la formation, mais elle peut aussi s'expliquer par un autre facteur survenu en même temps, comme un ralentissement saisonnier de l'activité. Il est difficile d'isoler avec certitude la cause du changement.
Le compromis : C'est une méthode très simple et économique, c'est pourquoi elle est courante dans les études sur le monde du travail et de l'entreprise. En revanche, elle offre le niveau de preuve le plus faible en matière de causalité.
Plan avec prétest et post-test et groupe témoin non équivalent
Il s'agit d'une version plus robuste. Vous disposez de deux groupes existants, et vous effectuez des mesures sur chacun d'eux avant et après avoir appliqué un changement à un seul des deux groupes.
Exemple : Une clinique déploie un nouveau programme pour aider à l'arrêt du tabac. Une autre clinique similaire ne change rien. Vous interrogez les fumeurs des deux établissements sur leurs habitudes. Après un an de programme dans la première clinique, vous sondez à nouveau tout le monde.
Pourquoi c'est plus efficace : Si la clinique ayant mis en place le programme enregistre une baisse du tabagisme nettement plus importante que l'autre, vous pouvez affirmer avec plus d'assurance que le programme a fonctionné. Cela permet d'exclure qu'un facteur externe (comme une campagne de santé publique nationale) ait influencé tout le monde en même temps.
Voici comment se comparent ces trois premières approches :
Type de plan | Groupe témoin ? | Prétest ? | Niveau de preuve |
Prétest/post-test à groupe unique | Non | Oui | Faible |
Groupe témoin non équivalent | Oui | Facultatif | Moyen |
Prétest/post-test avec groupe témoin | Oui | Oui | Élevé |
Plan à séries temporelles interrompues
Au lieu de vous contenter d'une seule mesure « avant » et « après », vous collectez des données à de multiples reprises sur une longue période. Vous observez s'il y a un changement de tendance après un événement précis.
Exemple : Un pays adopte une taxe sur les boissons sucrées. Les chercheurs analysent les ventes nationales de sodas mois par mois pendant des années avant et après la taxe. Ils cherchent à voir si la courbe des ventes à long terme fléchit nettement au moment précis de l'entrée en vigueur de la taxe.
Pourquoi c'est utile : C'est un excellent moyen d'évaluer l'impact des politiques et des lois. Observer une inflexion sur une tendance à long terme est bien plus convaincant qu'une simple comparaison entre deux points isolés dans le temps. Pour approfondir, vous pouvez lire notre analyse sur le plan à séries temporelles interrompues dans les études réelles, qui montre comment ces modèles temporels sont appliqués dans la recherche en santé publique.
<ProTip title="📊 Rappel :" description="Utilisez au moins 12 points de données avant et après pour obtenir une analyse solide des séries temporelles interrompues." />
Plan de régression discontinue
Les participants sont affectés à un groupe de traitement selon qu'ils se situent au-dessus ou au-dessous d'un seuil critique sur une échelle donnée.
Exemple : Une université attribue des bourses de tutorat aux étudiants dont le revenu familial est inférieur à 50 000 $. Les chercheurs comparent ensuite les taux de réussite des étudiants qui ont tout juste bénéficié de l'aide (ex. revenu de 49 500 $) à ceux qui l'ont manquée de peu (ex. revenu de 50 500 $).
La logique : L'idée est que ces deux groupes d'étudiants sont pratiquement identiques à tous points de vue, à l'exception de cette infime différence de ressources financières et de l'obtention de la bourse. Toute différence majeure dans leurs résultats peut donc être attribuée à cette aide financière. Les économistes et les analystes apprécient tout particulièrement la rigueur de ce modèle.
Plans d'appariement et de score de propension
Puisque l'assignation aléatoire est impossible, on tente de la simuler à l'aide de statistiques. Pour chaque personne du groupe de traitement, on cherche un profil quasi identique dans un groupe de non-traitement.
Exemple : Vous étudiez l'efficacité des cours universitaires en ligne par rapport aux cours en présentiel. Pour chaque étudiant en ligne, vous identifiez un étudiant en présentiel ayant la même moyenne au lycée, le même âge et la même spécialité. Vous comparez ensuite les notes de ces paires appariées.
La limite : Vous ne pouvez apparier les individus que sur la base des critères mesurables dont vous possédez les données. Cela ne permet pas de contrôler les différences invisibles, comme la motivation personnelle ou l'accès à un espace de travail calme. Cela réduit le biais d'autosélection, sans l'éliminer totalement.
<ProTip title="⚙️ Conseil de pro :" description="Vérifiez toujours l'équilibre des groupes après l'appariement pour valider votre plan quasi-expérimental." />
Exemples concrets de plans quasi-expérimentaux par domaine
Ces méthodologies se retrouvent partout. Voici comment elles se traduisent concrètement dans plusieurs grands secteurs d'activité.
Éducation
Les écoles ne peuvent généralement pas mélanger les élèves au hasard pour les besoins d'une expérience. Elles travaillent donc avec les classes existantes.
En pratique : Un rectorat souhaite tester un nouveau logiciel d'accompagnement scolaire en ligne. Il le déploie auprès de tous les élèves du lycée Lincoln, tandis que les élèves du lycée Jefferson conservent leur système d'étude habituel. En fin de semestre, les chercheurs comparent les notes des examens finaux des deux établissements.
Pourquoi c'est utilisé : C’est une méthode classique et pragmatique pour évaluer de nouveaux outils pédagogiques ou des réformes scolaires lorsqu'une randomisation totale est impossible.
Santé
Les hôpitaux et les cliniques s'appuient sur les cohortes de patients existantes pour étudier l'impact de nouveaux protocoles ou de nouvelles organisations.
En pratique : Un hôpital met en place un nouveau système de suivi numérique des constantes vitales pour les infirmiers. Il analyse le temps moyen de rétablissement des patients admis au cours des six mois précédant le déploiement de l'outil, et le compare à celui des patients accueillis durant les six mois qui ont suivi.
Pourquoi c'est utilisé : On ne peut pas, pour des raisons évidentes d'éthique, priver aléatoirement certains patients de soins de qualité. Cette approche permet aux chercheurs en santé d'étudier l'amélioration des pratiques en conditions réelles.
Politiques publiques
Lorsqu’une nouvelle loi ou taxe entre en vigueur, elle s’applique à toute la population. Les chercheurs mesurent ses effets en étudiant l'évolution des données dans le temps.
En pratique : Un État porte l'âge légal d'achat du tabac de 18 à 21 ans. Les autorités de santé publique suivent l'évolution du taux de tabagisme chez les adolescents pendant plusieurs années avant et après la modification de la loi, afin de détecter une éventuelle rupture dans la courbe de tendance.
Pourquoi c'est utilisé : Il s'agit le plus souvent d'un plan à séries temporelles interrompues. C'est l'outil privilégié pour évaluer si une politique publique d'envergure produit l'effet escompté.
Entreprises et marketing
Les entreprises testent souvent leurs innovations sur un segment de clientèle avant de les généraliser, notamment lorsqu'un test A/B classique s'avère irréalisable ou trop coûteux.
En pratique : Un réseau social développe une nouvelle fonctionnalité vidéo. Il la déploie initialement pour l'ensemble des utilisateurs au Canada. Pendant trois mois, l'entreprise analyse l'engagement de ces utilisateurs canadiens par rapport à ceux de marchés similaires (comme le Royaume-Uni ou l'Australie) qui n'ont pas encore accès à cette nouveauté.
Pourquoi c'est utilisé : Les analystes et chefs de produit appellent cela un « déploiement progressif ». Cela permet d'observer l'usage en conditions réelles et de corriger les bugs avant un lancement mondial, tout en collectant de précieuses données comparatives.
Ce type de recherche se situe souvent à la frontière entre analyse qualitative et quantitative. Si vous hésitez sur ces approches, notre guide recherche qualitative vs quantitative vous explique comment chaque méthode oriente vos choix méthodologiques.
Avantages et inconvénients des plans quasi-expérimentaux
Savoir identifier les points forts et les limites de ces méthodes est indispensable pour porter un regard critique sur les études qui y ont recours.
Avantages
Leur force principale réside dans leur capacité à mener des recherches précieuses lorsqu'une véritable expérimentation s'avère impossible ou non éthique.
Ancrage dans le réel : Vous étudiez des programmes, des politiques ou des traitements dans leur cadre naturel (écoles, hôpitaux, entreprises) sans créer de biais artificiels liés à un laboratoire.
Éthique et déontologie : En recherche médicale ou sociale, il est souvent impensable de priver un groupe de patients d'un traitement potentiellement salvateur à des fins d'expérimentation. Les institutions de santé privilégient donc ces plans non randomisés pour ces raisons déontologiques.
Facilité de mise en œuvre : Les chercheurs exploitent fréquemment des données administratives existantes (bulletins scolaires, registres d'admission hospitalière), ce qui accélère la recherche et en réduit drastiquement les coûts.
Changement d'échelle : Ces méthodologies permettent d'analyser de larges groupes, voire des populations entières, ce qui est indispensable pour évaluer des réformes ou des campagnes de sensibilisation nationales.
Inconvénients
La contrepartie réside dans un niveau de preuve plus modéré concernant les relations de cause à effet. Il demeure plus difficile de certifier que l'intervention étudiée est la cause unique des changements observés.
Le défi initial : En l'absence de randomisation, les groupes comparés peuvent différer dès le départ. Les élèves ayant choisi le nouveau programme de maths avaient peut-être un soutien familial plus fort, tout comme les patients volontaires pour un nouveau protocole de soin étaient peut-être en meilleure forme générale. Ces écarts de départ peuvent biaiser les conclusions.
Facteurs de confusion : Ce sont toutes ces variables non mesurées qui peuvent en réalité être à l'origine du résultat observé. Elles constituent le défi permanent de ces travaux de recherche.
Biais de sélection : L'affectation à un groupe découle souvent d'une démarche active. Les personnes qui choisissent de s'inscrire à une nouvelle formation sont, par nature, plus motivées, ce qui influe positivement sur leur réussite, indépendamment de l'outil testé.
Une part d'incertitude : Au bout du compte, vous mettez en évidence une forte corrélation, très similaire à ce que l'on observe dans les études corrélationnelles, mais pas une preuve indiscutable de causalité. Les résultats sont de fortes présomptions, non des vérités absolues.
Pour explorer en détail la manière dont les chercheurs surmontent ces écueils, découvrez notre dossier sur la validité des plans quasi-expérimentaux et l'inférence causale.
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Comment concevoir une étude quasi-expérimentale étape par étape
Si vous devez mettre en place une telle méthodologie, voici la feuille de route idéale pour y parvenir avec succès.
1. Définissez votre problématique Débutez par une question de cause à effet limpide et extrêmement précise.
Trop vague : « Est-ce que le tutorat fonctionne ? »
Idéal : « Les élèves de terminale qui suivent le nouveau tutorat entre pairs enregistrent-ils une progression de leurs notes à l'examen de mathématiques plus importante que ceux qui n'en bénéficient pas ? »
2. Identifiez vos groupes d’étude Vous n'allez pas créer vos groupes artificiellement. Vous allez exploiter l'existant :
Le groupe de traitement : Les individus, classes ou services qui bénéficient de l'intervention (ex. les trois agences régionales testant un nouvel outil collaboratif).
Le groupe témoin : Les entités qui conservent leurs habitudes (ex. les deux agences restant sur l'ancien système). Votre objectif est que ces groupes partagent le maximum de caractéristiques communes dès le départ.
3. Sélectionnez le plan approprié Votre choix dépendra entièrement des opportunités et contraintes de votre terrain d'enquête :
Si vous n'avez accès qu'à un seul groupe, vous opterez pour un plan à groupe unique avec prétest et post-test.
Si vous disposez de deux groupes existants et d'une mesure initiale et finale, choisissez le plan avec prétest, post-test et groupe témoin non équivalent.
Si vous étudiez l'impact d'une nouvelle réglementation sur plusieurs années de données historiques, privilégiez les séries temporelles interrompues.
Si l'éligibilité à l'intervention est déterminée par une note ou un seuil de ressources précis, le plan de régression discontinue sera l'approche la plus rigoureuse.
4. Neutralisez les variables de confusion C'est l'étape méthodologique fondamentale. Faute d'avoir pu randomiser, vous devez utiliser des techniques statistiques avancées pour lisser les différences et garantir la fiabilité de vos mesures :
L'appariement : Associez chaque membre du groupe de traitement à un profil équivalent dans le groupe témoin (âge, niveau d'études, etc.).
L'analyse de régression : Elle permet d'isoler mathématiquement l'effet réel de votre traitement en maintenant les autres variables variables constantes.
La méthode des doubles différences (difference-in-differences) : Comparez la variation observée dans le groupe test à la variation du groupe témoin. Cela permet d'éliminer l'influence des tendances temporelles globales communes.
Pour voir comment articuler au mieux ces différentes méthodes au sein de votre projet, consultez notre article de référence sur les paradigmes de recherche.
5. Analysez et rédigez avec rigueur Interprétez vos données avec toute la prudence académique requise :
Évitez d'écrire que vous avez « prouvé » une relation de cause à effet directe. Privilégiez des formulations telles que « les données suggèrent fortement » ou « viennent appuyer l'hypothèse » d'un lien causal.
Explicitez les limites de vos recherches et les facteurs externes non contrôlés. C'est précisément cette transparence scientifique qui donnera toute sa valeur et sa crédibilité à votre travail de recherche.
La rigueur formelle est tout aussi capitale lors de la rédaction de vos conclusions. Si vous mettez en forme vos travaux, notre guide sur les citations APA avec l'utilisation de "et al." vous aidera à respecter parfaitement les standards de publication.
<ProTip title="🧠 Conseil de pro :" description="Appliquez la méthode des doubles différences pour neutraliser les biais temporels dans vos quasi-expériences." />
Conclusion sur les plans de recherche quasi-expérimentaux
Il est parfois décourageant d'essayer de démontrer des liens de causalité clairs lorsqu'on ne peut pas tout contrôler, et que les résultats semblent parfois perfectibles ou contestables. C'est tout à fait normal. Ces plans méthodologiques sont justement conçus pour vous permettre de travailler avec la réalité du terrain tout en obtenant des conclusions solides, même sans pouvoir bénéficier de conditions expérimentales parfaites.
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