Le réalisme en sciences expérimentales

Vue d'ensemble

Source : Laboratoires de Gary Lewandowski, Dave Strohmetz et Natalie Ciarocco — Université de Monmouth

Dans un monde idéal, chercheurs effectueraient leurs études en milieu monde réel où les comportements se produisent naturellement. Par exemple, si vous voulez voir ce qui influe sur le comportement de vote des personnes, il serait préférable de les regarder voter. Cependant, la recherche dans ces paramètres n’est pas toujours éthiques ou même pratique. En outre, un chercheur peut veulent plus de contrôle sur le paramétrage à mieux cerner les variables exactes qui influent sur l’issue.

Lorsque les chercheurs ont besoin de mener des études dans un laboratoire, ils ont essaient d’optimiser réalisme banal, ce qui signifie qu’ils font tout que leur possible pour rendre le laboratoire envie d’une expérience de vie réelle. Cette vidéo montre une conception de deux groupes qui examine comment les chercheurs utilisent le réalisme banal dans un laboratoire pour déterminer si positif restaurant clients sont connectés au niveau des diners de basculement.

Études psychologiques utilisent souvent des tailles d’échantillon plus élevés que les études dans les autres sciences. Un grand nombre de participants permet de s’assurer que la population étudiée est mieux représentée et la marge d’erreur accompagnée d’étudier le comportement humain est suffisamment pris en compte.

Dans cette vidéo, nous démontrons cette expérience à l’aide de deux participants, un pour chaque condition. Toutefois, tel que représenté dans les résultats, nous avons utilisé un total de 200 (100 pour chaque condition) aux participants de parvenir à des conclusions de l’expérience.

Procédure

1. définir des variables clés.

  1. Créer une définition opérationnelle (c.-à-d., une description claire des exactement quel chercheur moyen par un concept) de critiques de restaurants en ligne.
    1. Aux fins de cette expérience, critiques de restaurants en ligne sont les commentaires fournis sur un site Web qui offrent des aperçus des convives dans le restaurant.
      1. Une critique positive est celle qui donne un général évaluation de 4 étoiles (sur 5) ou supérieur et complimente également le s

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Résultats

Données ont été recueillies auprès de 200 participants ensemble au cours d’une instance différente de cette étude. Ce grand nombre de participants permet de s’assurer que les résultats sont fiables.  Si ces recherches ont été menées à l’aide de seulement deux participants, il est probable que les résultats auraient été bien différentes et ne reflètent pas la plus grande population. Un t-test a été effectué pour rentiers en comparant la condition critique positive à la condition de la critique n...

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Applications et Résumé

Certaines expériences de basculement peuvent se produire dans les restaurants réels. Par exemple, Guéguen et Jacob a étudié comment la couleur du tee-shirt d’une serveuses influencé de basculement. 1 pour ce faire, les serveurs dans les cinq restaurants portaient des chemises rouges, bleus, noirs, jaunes, verts ou blancs. Les résultats indiquent que les serveurs qui portaient des t-shirts rouges reçu conseils supérieurs, mais uniquement lorsque le client était un mâle. Dans une autre étude, Stohm...

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References
  1. Guéguen, N., & Jacob, C. Clothing color and tipping: Gentlemen patrons give more tips to waitresses with red clothes. Journal of Hospitality & Tourism Research. 38(2), 275-280. doi:10.1177/1096348012442546 (2014).
  2. Strohmetz, D. B., Rind, B., Fisher, R., & Lynn, M. Sweetening the till: The use of candy to increase restaurant tipping. Journal of Applied Social Psychology., 32(2), 300-309. doi:10.1111/j.1559-1816.2002.tb00216.x (2002).
  3. Billieux, J., Van der Linden, M., Khazaal, Y., Zullino, D., & Clark, L. Trait gambling cognitions predict near‐miss experiences and persistence in laboratory slot machine gambling. British Journal of Psychology. 103 (3), 412-427. doi:10.1111/j.2044-8295.2011.02083.x (2012).
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0:00

Overview

0:52

Experimental Design

1:53

Running the Experiment

3:03

Representative Results

3:36

Applications

4:24

Summary

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