Il faut donc avoir un esprit critique et ne pas avoir peur d’aller regarder de plus près les résultats qui nous sont présentés.

La qualité de l’expert·e ou des résultats d’une recherche dépendent de plusieurs choses. Voici quelques informations pour vous aider à mieux comprendre les éléments d’une recherche et vous permettre de déterminer sa fiabilité.

Concernant l’avis de personnes expertes (ou des influenceurs et influenceuses), voici quelques questions qui vous permettront d’évaluer la fiabilité de leurs opinions :

1. Sont-elles liées d’une façon ou d’une autre (salaire, contribution, lien familial, etc.) à la compagnie, l’institution ou l’entreprise qui veut vous convaincre ou bien est-ce réellement un avis indépendant?
2. Sont-elles qualifiées pour exprimer leurs opinions (formation ou expérience reliée)?
3. Sont-elles les seules à exprimer cette opinion ou d’autres la confirment-elle?

La fiabilité de l’information fournie augmente si l’expert·e est indépendant·e, s’il ou elle est qualifié·e et si son opinion est confirmée par d’autres personnes expertes.

Prenons l’exemple d’un avis au sujet d’un dentifrice. Pour cet exemple, un dentiste payé par une compagnie de dentifrice sera moins fiable qu’un groupe de recherche indépendant en soins dentaires.

Évaluer la fiabilité d’une recherche (aussi appelée étude) est un peu plus compliqué, car beaucoup de facteurs sont impliqués. La recherche sert à répondre à une ou des questions dans un domaine choisi (médecine, marketing, politique, sciences sociales, etc.). Elle s’intéresse à des personnes, des animaux ou des objets, qui sont les sujets de l’étude.

Pour répondre à leurs questions, les chercheurs font généralement un plan de leur recherche : c’est le protocole de recherche. On y retrouvera entre autres le type d’information à recueillir pour répondre aux questions : les données. Ces données peuvent être quantitatives (chiffrées) ou qualitatives (comme des impressions ou des perceptions).

Le protocole inclut aussi la méthode utilisée pour recueillir ces données (formes de la recherche) et d’où viendront ces données (c’est l’échantillon). L’échantillon décrira les sujets de l’étude en détail (combien, qui ou quoi, âge, genre, etc.) d’où ils proviennent (région, culture, niveau socioéconomique, etc.) et comment ils ont été choisis (au hasard — aléatoire — ou appel aux volontaires par exemple).

Le protocole de recherche décrira aussi la forme que prendra la recherche. Par exemple, les chercheurs peuvent décider de partir avec des hypothèses (les réponses espérées) qu’ils testeront ou non. Ils peuvent décider de faire une recherche qui comporte plusieurs moments de récolte de données étalés dans le temps (étude longitudinale) ou le faire en une seule fois. Ils peuvent aussi décider s’il s’agira d’une comparaison entre plusieurs groupes de sujets (étude comparative).

Une fois les données recueillies, elles seront analysées pour tenter de répondre aux questions de départ et arriver à des conclusions. Et c’est à ce moment qu’il faut être vigilant, car si toutes les recherches ont une valeur, certaines conclusions peuvent être douteuses.

Comme pour les experts, quelques questions permettent de vérifier la validité des conclusions d’une recherche.

1. Dans le cas d’une étude comparative, les différences sont-elles assez importantes pour conclure que ce n’est pas un effet du hasard (différence significative)? Même s’il y a des différences entre les groupes testés, elles peuvent ne pas être assez importantes (significatives) pour conclure que ce n’est pas dû au hasard. Il existe des calculs pour déterminer si les différences observées sont significatives ou non et les équipes de recherches doivent l’indiquer dans leurs résultats.
2. À qui s’appliquent les résultats, qui a été testé? Il faut bien comprendre que les résultats d’une recherche s’appliquent seulement aux sujets choisis pour l’étude. On ne compare pas une pomme avec une orange. Par exemple, si j’ai vérifié l’effet d’un médicament sur les enfants de 3 à 6 ans, mes résultats ne peuvent pas prédire l’effet sur d’autres catégories d’âges.
3. La taille de l’échantillon : plus le nombre est important, plus il sera possible de croire que les résultats peuvent s’appliquer à l’ensemble des personnes qui correspondent au sujet choisi (on parle d’extrapolation). Dans le cas de mon étude sur le médicament, celle réalisée sur 10 000 enfants de 3 à 6 ans permettra d’extrapoler davantage que celle réalisée sur 10 enfants.
4. La représentativité de l’échantillon : en général, il y a beaucoup de personnes différentes dans la population (on dit qu’elle est hétérogène). Plus une étude inclura de types différents de personnes, plus notre échantillon se rapprochera de la réalité observée dans la société (on parle de représentativité) et plus les données seront extrapolables. Par exemple, si mon étude sur les médicaments inclut des enfants de toutes les cultures, de toutes conditions physiques, de différentes régions du monde, il y aura plus de chance que mes résultats s’appliquent à l’ensemble des enfants de 3 à 6 ans.
5. Finalement, comme l’erreur est toujours possible, le protocole de recherche doit pouvoir être refait, car plus il y a aura d’études similaires qui confirment les résultats, plus ils seront fiables.