Le but de la recherche scientifique est d’accroître notre compréhension du monde qui nous entoure. Pour ce faire, les chercheurs étudient différents groupes de personnes ou populations. Ces populations peuvent être aussi petites que quelques individus d’un lieu de travail ou aussi grandes que des milliers de personnes représentant un échantillon de la société canadienne. Les résultats de ces recherches permettent souvent de comprendre comment le travail et la santé interagissent dans ces groupes. Mais comment savoir si les résultats d’une étude peuvent être appliqués à un autre groupe ou à une autre population ?
Pour répondre à cette question, nous devons d’abord comprendre le concept de généralisabilité.
Dans sa forme la plus simple, la généralisabilité peut être décrite comme le fait de faire des prédictions sur la base d’observations passées.
En d’autres termes, si quelque chose s’est souvent produit dans le passé, il est probable que cela se produira à l’avenir. Dans les études, une fois que les chercheurs ont recueilli suffisamment de données pour étayer une hypothèse, ils peuvent développer une prémisse pour prédire le résultat dans des circonstances similaires avec un certain degré de précision.
Deux aspects de la généralisabilité
Généraliser à une population. Parfois, lorsque les scientifiques parlent de généralisabilité, ils appliquent les résultats d’un échantillon d’étude à la population plus large dans laquelle l’échantillon a été sélectionné. Par exemple, considérons la question suivante : « Quel pourcentage de la population canadienne soutient le parti libéral ? » Dans ce cas, il serait important pour les chercheurs de sonder des personnes qui représentent la population dans son ensemble. Ils doivent donc s’assurer que les répondants à l’enquête comprennent des groupes pertinents de la population en général dans les bonnes proportions. Des exemples de groupes pertinents pourraient être basés sur la race, le sexe ou le groupe d’âge.
Généraliser à une théorie. Plus largement, le concept de généralisabilité traite du passage des observations aux théories ou hypothèses scientifiques. Ce type de généralisation revient à prendre des observations spécifiques à un temps et à un lieu pour créer une hypothèse ou une théorie universelle. Par exemple, dans les années 1940 et 1950, les chercheurs britanniques Richard Doll et Bradford Hill ont découvert que 647 des 649 patients atteints de cancer du poumon dans les hôpitaux de Londres étaient des fumeurs. Cette constatation a donné lieu à de nombreuses autres études, avec des échantillons de plus en plus grands, des groupes de personnes différents, des quantités de cigarettes différentes, etc. Lorsque les résultats se sont avérés cohérents entre les personnes, le temps et le lieu, les observations ont été généralisées en une théorie : » la cigarette provoque le cancer du poumon. »
Requêtes pour la généralisation
Pour la généralisation, nous avons besoin d’un échantillon d’étude qui représente une certaine population d’intérêt – mais nous devons également comprendre les contextes dans lesquels les études sont réalisées et comment ceux-ci peuvent influencer les résultats.
Supposons que vous lisiez un article sur une étude suédoise d’un nouveau programme d’exercices pour les travailleurs masculins souffrant de douleurs dorsales. L’étude a été réalisée sur des travailleurs masculins de centres de fitness. Les chercheurs ont comparé deux approches. La moitié des participants ont reçu une brochure sur l’exercice de la part de leur thérapeute, et l’autre moitié a suivi un programme d’exercice dirigé par un ancien athlète olympique. Les résultats de l’étude ont montré que les travailleurs du groupe d’exercice sont retournés au travail plus rapidement que ceux qui ont reçu la brochure.
En supposant que l’étude a été bien menée, avec une conception solide et des rapports rigoureux, nous pouvons faire confiance aux résultats. Mais à quelles populations pourriez-vous généraliser ces résultats ?
Certains facteurs doivent être pris en compte, notamment : Quelle est l’importance d’avoir un olympien qui dispense le programme d’exercices ? Le programme d’exercices fonctionnerait-il s’il était délivré par un thérapeute inconnu ? Le programme fonctionnerait-il s’il était dispensé par le même olympien mais dans un pays où il n’est pas connu ? Les résultats s’appliqueraient-ils aux employés d’autres lieux de travail différents des centres de fitness ? Les femmes réagiraient-elles de la même manière au programme d’exercices ?
Pour augmenter notre confiance dans la généralisation de l’étude, il faudrait qu’elle soit répétée avec le même programme d’exercices mais avec des prestataires différents dans des contextes différents (soit des lieux de travail, soit des pays) et qu’elle donne les mêmes résultats.