Quelles sont les meilleures pratiques pour pré-enregistrer et rendre compte de votre plan et analyse expérimental?

1 Pourquoi pré-enregistrer votre expérience ?

La pré-inscription peut vous aider à éviter certains pièges et biais courants qui peuvent saper vos allégations causales, tels que le p-hacking, le HARKing et le signalement sélectif. En spécifiant à l’avance vos questions de recherche, vos hypothèses, vos variables, la taille de l’échantillon, la randomisation et le plan d’analyse, vous pouvez réduire le risque de décisions basées sur les données, de rationalisations post-hoc et de résultats triés sur le volet. La préinscription peut également vous aider à accroître la crédibilité et la fiabilité de vos résultats, ainsi qu’à faciliter l’examen par les pairs et la réplication.

2 Comment pré-enregistrer votre expérience ?

Il existe plusieurs plateformes et modèles que vous pouvez utiliser pour pré-enregistrer votre expérience, tels que l’Open Science Framework (OSF), AsPredicted, ou le Registre des études d’efficacité et d’efficacité (REES). Selon votre domaine et votre discipline, vous devrez peut-être suivre différentes lignes directrices et normes pour la pré-inscription, telles que la déclaration CONSORT pour les essais contrôlés randomisés ou les lignes directrices PREPARE pour la recherche animale. Vous devez également tenir compte du niveau de détail et de spécificité que vous souhaitez fournir lors de votre préinscription, ainsi que de la possibilité de le mettre à jour ou de le modifier en cas de circonstances imprévues.

3 Que faut-il signaler dans votre expérience?

Le rapport de votre conception et de votre analyse expérimentales devrait inclure la fourniture de suffisamment d’informations et de contexte pour que vos lecteurs puissent comprendre, évaluer et reproduire votre recherche. Vous devez suivre les normes de déclaration et les listes de contrôle pertinentes pour votre domaine et votre type d’expérience, telles que les lignes directrices ARRIVE pour la recherche animale ou la déclaration STROBE pour les études observationnelles. Vous devez également signaler tout écart par rapport à votre plan préenregistré, toute analyse exploratoire ou secondaire, toute limite ou hypothèse, et tout problème éthique ou pratique qui aurait pu affecter votre expérience.

4 Comment rapporter votre expérience ?

Il existe différents formats et points de vente que vous pouvez utiliser pour signaler votre expérience, tels que des revues, des prépublications, des référentiels ou des blogs. En fonction de votre public cible et de votre objectif, vous devrez peut-être adapter votre style, votre langue et la structure de votre rapport. Cependant, certains principes généraux qui peuvent vous aider à rapporter efficacement votre expérience sont les suivants : utilisez un langage clair et concis, évitez le jargon et les termes techniques, fournissez des aides visuelles et des résumés, citez vos sources et vos données, et reconnaissez vos contributions et vos conflits d’intérêts.

5 Comment améliorer votre conception et votre analyse expérimentale ?

Le pré-enregistrement et le rapport de votre expérience ne sont pas les seules étapes que vous pouvez prendre pour améliorer votre conception et votre analyse expérimentales. Vous pouvez également solliciter les commentaires et la collaboration d’autres chercheurs, mener des études pilotes ou de réplication, effectuer des contrôles de sensibilité ou de robustesse et utiliser des outils et des pratiques ouverts et reproductibles. Ce faisant, vous pouvez améliorer la qualité et la rigueur de vos recherches, ainsi que contribuer à l’avancement des connaissances et de la science.

6 Comment en savoir plus sur la conception et l’analyse expérimentales?

Si vous souhaitez en savoir plus sur la conception et l’analyse expérimentales, en particulier pour les méthodes d’inférence causale, il existe de nombreuses ressources et cours auxquels vous pouvez accéder en ligne ou hors ligne. Par exemple, vous pouvez consulter les cours en ligne proposés par Coursera, edX ou Udemy sur des sujets tels que la conception expérimentale, l’inférence causale ou l’évaluation aléatoire. Vous pouvez également lire des livres, des articles ou des blogs qui couvrent la théorie et la pratique de la conception et de l’analyse expérimentales, tels que Experimental Design for the Life Sciences de Ruxton et Colegrave, Causal Inference: The Mixtape de Cunningham ou The 20% Statistician de Lakens.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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