ANALYSES ET INTERPRETATIONS
Une fois les données brutes recueillies lors des expériences, ces informations doivent être analysées puis interprétées afin de répondre à la question de recherche.
L’ANALYSE DES DONNÉES
Le chercheur va organiser les données brutes recueillies en suivant les étapes suivantes :
- Toutes les données à traiter seront identifiées, non seulement les données recueillies pendant les expériences, mais également toutes les observations faites par l’expérimentateur, ainsi que les conditions d’expérimentation et de recueil des données.
- La qualité des données doit être établie. Pour cela, on cherchera et on documentera les données manquantes, anormales (physiquement impossibles), incohérentes, des biais… On s’assurera également qu’au sein d’un même ensemble de données analysées, les conditions d’expérimentation soient comparables, ou encore que les équipements aient été utilisés correctement. Par exemple, en microscopie à fluorescence, on s’assurera de n’analyser que des images sans saturation du signal lumineux, afin d’être en mesure de comparer le signal lumineux d’une image à l’autre.
On s’intéressera également à la traçabilité, à l’archivage et au format des données (pour un futur partage), en suivant par exemple les directives FAIR. Il est à noter qu’un plan de gestion des données peut-être rédigé en amont des expérimentations pour assurer au préalable une bonne qualité des données recueillies. La rigueur avec laquelle les étapes de gestion des données sont accomplies permet d’apprécier la robustesse des résultats finaux et leur potentiel de généralisation.
- Il peut être nécessaire de coder les données pour les traiter plus facilement et/ou rapidement. Par exemple, des entretiens audios sont retranscrits en format texte ou une image d’immunofluorescence est retranscrite en courbe d’intensité.
- Le chercheur visera alors à expliciter l’impact des variables sur les paramètres étudiés, à identifier des régularités au sein des données quantitatives analysées, et/ou à mettre en lumière des relations entre les données qualitatives analysées. Des logiciels spéciaux peuvent être utilisés pour l’analyse des données, y compris qualitatives, comme les logiciels d’analyse de discours type NVivo. L’intelligence artificielle peut également être mise à contribution, ainsi les systèmes de “computer vision” et d’analyse de texte sont de plus en plus utilisés.
- Enfin, dans le cas de données quantitatives, la significativité des régularités et/ou des relations, mises en évidence à l’étape précédente, sera testée. Pour ce faire, les chercheurs font appel aux outils statistiques.
LA PRÉSENTATION DES DONNÉES
Le chercheur devra choisir la meilleure forme de présentation de ses résultats afin de permettre une lecture simple, rapide et transparente des régularités et relations mises en évidence lors de l’analyse des données.
Le chercheur fera souvent appel à des représentations graphiques pour les données quantitatives (histogrammes, courbes…). Pour les données qualitatives, il pourra faire appel à des graphismes mais aussi des schémas ou du texte.
L’INTERPRÉTATION DES DONNÉES
Une fois les régularités ou relations mises en évidence au sein des données, le chercheur visera à leur donner un sens, dans le cadre théorique et les limites de la question de recherche posée. Il cherchera ainsi à :
- Expliquer les régularités (ou l’absence de régularité) observées et/ou les relations mises en évidence,
- Expliciter la nouveauté de ces éléments au regard des connaissances déjà existantes (et disponibles dans la littérature),
- La corrélation entre ces éléments et ceux publiés au préalable : confirment-ils les connaissances actuelles ou sont-ils en contradiction ? Si contradiction il y a, des éléments de l’analyse des résultats peuvent-ils l’expliquer ?
- L’apport de ces éléments pour la question de recherche posée : confirment-ils ou infirment-ils la/les hypothèse(s) de recherche ? Permettent-ils de répondre à la question de recherche ? Cette réponse est-elle complète ou partielle ?
LA DISCUSSION
L’interprétation des données va amener une réflexion non seulement sur l’objectif de la recherche, la question posée, les biais méthodologiques éventuels soulevés mais également sur le cadre théorique de référence utilisé dans le projet.
La discussion visera donc à ouvrir le débat :
- Sur la consolidation du cadre théorique ou à l’inverse par sa modulation ou sa remise en question,
- La mise en relief des précautions à prendre par rapport aux conclusions, liées par exemple à l’incertitude sur les résultats, la nécessité de compléter l’étude par des expériences complémentaires, etc.
- Sur les nouvelles pistes de développement dégagées par les résultats,
- Sur les pistes d’application concrètes des résultats obtenus. Exercice délicat puisque le chercheur doit y démontrer l’intérêt thérapeutique/sociétal de ses découvertes, sans pour autant dévoiler les éléments de propriété intellectuelle nécessaires au dépôt d’un brevet.
Par sa connaissance fine et approfondie de la maladie, l’association de patients peut jouer un rôle prépondérant dans l’analyse et l’interprétation des résultats de la recherche. Ainsi, il n’est pas rare que les associations siègent dans les comités de pilotage des projets de recherche académiques.
Ainsi, l’association pourra :
- Conseiller sur la meilleure forme de présentation des données, en particulier à destination d’un public non scientifique,
- Appuyer l’interprétation des données, et particulièrement les irrégularités observées, par des éléments non publiés dans la littérature scientifique, tels que le témoignage du vécu quotidien avec la maladie,
- Mettre en lumière la pertinence des nouvelles pistes de développement dégagées au regard des besoins non couverts des personnes concernées,
- S’impliquer dans les applications concrètes des résultats obtenus, soit par la diffusion des résultats, soit par leur valorisation en action concrètes.
Témoignages à venir.
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