Un objectif majeur de la recherche en psychologie scolaire et développementale consiste à étudier et comprendre les relations causales entre variables. Pourtant, le langage causal reste rare dans la littérature scientifique. Cela pose problème. Les chercheurs en sciences humaines peuvent suivre trois commandements pour mieux approcher la causalité à partir de données issues de questionnaires.
Un pilier de la science est d'explorer les relations causales entre variables, particulièrement en psychologie scolaire et développementale. Nous souhaitons savoir si un confinement accroît la solitude chez les jeunes, si une confiance en soi renforcée réduit les symptômes dépressifs, ou si un changement de style parental améliore les résultats scolaires. Malgré l'importance de ces questions, le vocabulaire causal est quasi absent de la littérature. C'est surprenant et problématique.
Ce tabou trouve son origine dans les limites des méthodes de collecte de données. Les questionnaires, courants en sciences humaines, relèvent de la recherche observationnelle : ils explorent la vie, les comportements et la psyché sans intervention. Bien qu'efficaces, ils offrent peu de contrôle sur les variables confondantes – celles non mesurées mais potentiellement explicatives d'une relation observée. Cela empêche d'établir une causalité stricte [1]. Les chercheurs doivent donc reconnaître ces limites et éviter les conclusions causales hâtives. Cependant, ce principe a parfois été poussé à l'extrême : les chercheurs s'enferment dans une pensée associative et hésitent à formuler des hypothèses causales.
Comme Harry Potter prononçant "Voldemort" provoquait silences glacés et regards hostiles, évoquer la causalité en sciences humaines déclenche souvent un doigt accusateur : "Corrélation n'est pas causalité !" Causalité, le terme prohibé.
Ne nous méprenons pas : cet article ne prône pas d'interpréter toutes les données de questionnaires comme causales. Il insiste toutefois sur l'importance d'exprimer des attentes causales, au cœur de nos intérêts scientifiques. Se laisser brider par la méthode rendrait les recherches moins passionnantes et les théories moins audacieuses [2]. Même sans causalité pure, les chercheurs par questionnaire peuvent s'en approcher via trois commandements, utiles aussi aux lecteurs pour évaluer la qualité scientifique.
1) Mesurer la même variable à plusieurs reprises dans le temps.
2) Considérer que deux variables peuvent s'influencer mutuellement.
3) Distinguer effets intra-individuels et inter-individuels.
Voici une explication concise. Le premier commandement est essentiel pour les deux autres. Sans mesures répétées, impossible de déterminer la directionnalité. Beaucoup de relations sont bidirectionnelles, comme entre motivation à lire et compétences en lecture chez l'enfant : plus de motivation incite à lire davantage, renforçant les compétences, et vice versa (effet Matthieu) [3].
Les mesures répétées permettent aussi de différencier niveaux intra- et inter-individuels, car les relations varient. Exemple : vitesse de frappe et erreurs chez les jeunes [4]. Inter-individus : taper vite s'associe à moins d'erreurs (meilleurs dactylos). Intra-individu : taper plus vite que d'habitude augmente les erreurs.
Les chercheurs en sciences humaines doivent oser reparler de causalité. Si les questionnaires dominent, ces trois commandements guident vers de meilleures approximations. En savoir plus ? Raymaekers, K., Luyckx, K., & Moons, P. (2020). Un guide pour améliorer vos inférences causales à partir de données d'observation. Journal européen des soins infirmiers cardiovasculaires, doi : 10.1177/1474515120957241.
Cet article est rédigé par Koen Raymaekers, doctorant à la KU Leuven. Il paraîtra aussi sur https://opgrownblog.wordpress.com/.
[1] La causalité reste débattue philosophiquement. Ici : A cause B si (1) changement A → changement B ; (2) A précède B temporellement ; (3) pas de variable tierce causant A et B.
[2] Hernán, M. A. (2018). Le mot C : les euphémismes scientifiques n'améliorent pas l'inférence causale des données observationnelles. American Journal of Public Health, 108(5), 616-619.
[3] Morgan, P. L., & Fuchs, D. (2007). Relation bidirectionnelle entre compétences en lecture et motivation ? Exceptional Children, 73(2), 165-183.
[4] Hamaker, E. L. (2012). Penser "à l'intérieur de la personne". In M. R. Mehl & T. S. Conner (Eds.), Handbook of Research Methods for Studying Daily Life (pp. 43-61). Guilford Press.
