Méthodes quantitatives (Si Moussa), Cours n°1 : 

le 24/02/03

3 chapitres :

1. Echantillonage

2. Questionnaire

3. Entretien

Introduction :

Démarche scientifique en sciences sociale :

Les sciences sociales ont pour objectif d'étudier les rapports sociaux interindividuels et entre individus - institution.

On emploie des méthodes qui visent à construire des éléments d'analyse basés sur des faits.

Le chercheur n'a qu'à déchiffré les faits, c'est à dire que les faits sociaux seraient transparents. Croire ceci est un leurre, il existe de nombreux faits sociax qu'on ne perçoit pas, qu'on ne peut pas expliquer ou que l'on explique à l'envers.

ex : Dans les années 60, on pensait en France que la population d'origine immigrées s'intègrerait mieux si elle était moins attachée à ses racines. Une enquête à révéler le contraire. Pour que les recherches en sciences sociales soient pertinente, il convient de briser les préjugés ou institutions d'où la célèbre citation de Bachelard : "Le fait scientifique est conquis, construit, constaté".

Le fait conquis est la conquête sur des préjugés, des faits antérieurs. 

Le fait scientifique est construit donc bâti sur des représentations théoriques, nous sommes obligés de limiter ce qu'on observe ou étudie.
On va se situer entre 2 forces attractives tout en les évitant, celles du singulier et de l'universel.
ex : la classe sociale est une représentation de la société et c'est sa seule ambition.

Faits constatés : Faits scientifiques constatés dans la réalité, mis à l'épreuve des faits.

Une théorie peut-être fausse si elle s'oppose aux faits ou non-fausse c'est à dire opératoire, elle fonctionne. Mais une théorie ne peut pas être vraie car sinon ce serait une loi. Quand on veut réaliser une enquête, il ne s'agit pas d'appliquer une simple recette statistique. On doit se placer dans le cadre d'un processus de recherche décomposer en 7 étapes ou il y a 3 phases décrites par Bachelard :

• Conquête

• Construction

• Constatation

Quivy et Van Campenhoudt (1988)

1. Question de  départ
2. Exploration vers des hypothèses
3. Problématique
4. Construction du modèle analytique
5. Production des informations
6. Analyses des informations

7. Conclusion

1. Question de départ :

• Question de nature descriptive

• Question compréhensive

Cette question doit être claire, contre-exemple : les changements des étudiants face à la conjoncture, exemple : choix d'orientation des étudiants, sont-ils sensibles à l'évolution du marché du travail.

Faisable : contre-exemple : les dépenses d'éducation en Asie.
Pertinente : contre-exemple : a quoi sert l'Université.

2. Exploration vers des hypothèses :

On s'informe de ce qui a déjà été fait sur la question de départ. ex : la réussite scolaire, comment ce thème a-t-il été abordé ?

3. Problématique :

Approches de perspectives théoriques que l'on décide d'adopter pour traiter la question de départ.
Les 3 premières étapes sont des étapes interactives c'est à dire qu'il peut y avoir des allés-retour entre 1, 2 et 3. avant la fin de l'étape 3.

4. Construction du modèle analytique

2 façons de procéder :

Hypothético-déductive ou Hypothético-inductive

exemple de concepts : origine social, jeunesse, qualité d'école
exemple de dimensions : milieu culturel, revenu
exemple d'indicateurs : âge, performances des élèves, C.S.P. des parents

5. Production des informations, phase d'observation

On observe, on tente de répondre à la question : quoi ? (description) sur les indicateurs, sur qui ?, sur quelles personnes ?, comment ?
Expliquer un phénomène ou établir des relations entre des phénomènes.

6. Analyses des informations

7. Conclusions provisoires

En principe, dans la méthodes quantitatives, on cherche des conclusions de portée générale même si on doit tenir compte des problèmes de représentations, de sens, d'échantillonnage, d'agrégation des réponses individuelles.

Conclusion :

Quelques grands principes d'une démarche d'enquête quelque soit la méthode utilisée :

• Opter pour la simplicité, bien délimiter le sujet, le champ d'analyse, distinguer nettement ce qu'on étudie de ce qu'on laisse de côté. Il n'est pas raisonnable de vouloir restituer toute la richesse du réel, on risque de donner que des impressions.

• Dépasser le débat quantitatif - qualitatif. Il y aurait opposition entre ceux qui aiment les chiffres et la rigueur et ceux qui privilégieraient l'analyse de terrain, synonyme de finesse. Il ne faut pas adopter de position extrême même s'il est sans doute plus facile de faire du qualitatif pur que du quantitatif pur.
  Il est difficile de produire des chiffres sans un questionnement de départ.

• Gérer le fonctionnement exprimé versus révélé d'un phénomène. Le fonctionnement exprimé se base sur les perceptions des auteurs, il est dangereux de fonder une évaluation scientifique uniquement sur des déclaration sans apporter des éléments factuels. (ex : la terre n'est pas ronde).
  Le fonctionnement révélé est celui qui n'apparaît qu'au cours d'observation factuels.

Il peut y avoir un décalage entre l'exprimé et le révélé, décalage du à des déclarations d'acteurs plus ou moins conscients de leur pratique.
ex : je déclare lire 12 livre par mois.
Il peut y avoir un phénomène de désirabilité sociale, on déclare les comportements par rapport à ce qu'on souhaiterait être.

CHAPITRE I : Principe d'échantillonnage :

• Population et échantillon

• Représentativité

• Taille optimale

• Méthodes

• Population et échantillon

Définition : Objet de l'enquête porte sur une population composée d'unité, exemple de population : les étudiants réunionnais, les élèves de secondes, ...

- soit l'analyse porte sur l'ensemble de la population, on parle alors d'études exhaustives ce qui est rare.
- soit sur une grande partie de la population, on pratique alors un sondage en définissant un échantillon.
Il est statistiquement inutile de faire porter l'analyse sur l'ensemble de la population dans la mesure où à partir d'un échantillon bien construit, on peut obtenir une estimation relativement fiable des paramètres étudiés et le coût est inférieur.

ex : élection présidentielle de 1936, un organisme a tenté de faire une simulation de vote auprès d'un million d'individus. Selon la simulation, London devait battre Roosevelt de 2.4 millions de voies. Dans le même temps, un autre organisme donnait Roosevelt vainqueur avec un échantillon de 1000 individus.

Cet exemple nous amène au problème crucial de la représentativité.

• Représentativité

Un échantillon représentatif est tel que toutes les personnes faisant parties de la population mère ont la même probabilité de faire partie de l'échantillon, selon la définition statistique pure.

Dans la pratique, une 2ème forme de représentativité existe, c'est la représentativité structurelle, elle s'entend comme la fidélité de l'échantillon aux caractéristiques de la population mère.

Elle a même structure que le modèle (maquette)

Si c'est la population étudiante réunionnaise, on s'attachera à conserver les mêmes caractéristiques structurelles dans l'échantillon par ex :

- Pourcentage de filles
- Pourcentage d'étudiants par cycle
- Pourcentage d'étudiants par composante
- Pourcentage d'étudiants habitant à Saint-Denis

Règles ou principes de représentativité :

Dans la réalité, on est parfois amené à construire volontairement des échantillons non-représentatifs, ex : on cherche à connaître l'effet de la taille de la classe sur les acquisitions des élèves à l'école primaire.

Si on construit un échantillon représentatif de la situation française en terme de taille de classe, on va aboutir à un échantillon où il y a aura beaucoup de classe de taille sensiblement équivalente.

Si on s'intéresse à l'effet de la variation de la taille de la classe alors on peut être déçue car il n'y a pas beaucoup de variation.
Donc pour montrer cette relation, il faut prendre un maximum de classes aux 2 extrémités et avoir un échantillon non-représentatif.

Principes généraux :

• Si l'objectif est d'estimer des grandeurs, ex : estimer le pourcentage de réunionnais appréciant la "dodo"

• Si l'objectif est de tester une relation entre 2 variables alors la représentativité est moins nécessaire.

• Taille optimale

Problème de taille optimale de l'échantillon, le problème qui se pose uniquement pour l'échantillon de type probabiliste ou aléatoire, l'échantillon se fonde dans un tirage au sort. Même pour ce type d'échantillon, il n'y a pas de règles satisfaisante. On ne sait pas dire a priori qu'elle doit être la taille optimale maximale des échelles. On sait évaluer a posteriori la qualité statistique des résultats, elle même fonction de la taille de l'échantillon.

Pour ce calcul, on a besoin de la moyenne et de l'écart type de la valeur étudiée.

Que peut-on faire? Même si le problème est général, cela n'empêche pas la réalisation de nombreuses enquêtes pour lesquelles on s'est borné à une application pragmatique. Cela consiste à prendre l'échantillon de taille raisonnable généralement légèrement surdimensionnée par rapport à ce qui pourrait être jugé optimal.

On le fait à l'expérience. Principe : on estime qu'il faut au moins 30 observations dans les cas les plus rares des observations qui sont réalisées, sous catégories de l'échantillon.

• Méthodes

On va distinguer 2 grandes méthodes, 2 grands échantillons :

1. Méthodes d'échantillons probabilistes ou aléatoires

2. Méthodes d'échantillons empiriques ou non-aléatoire

1. Méthodes d'échantillons probabilistes ou aléatoires

Définition : échantillon pour lequel chaque unité de la population mère se voient affecter une probabilité d'appartenir à l'échantillon qui se construit par tirage aléatoire.

Cette définition fait qu'il s'agit des seuls échantillons totalement représentatifs au sens statistique pur.

2. Méthodes d'échantillons empiriques ou non-aléatoire

Les échantillons ne sont pas représentatifs ou le sont de façon structurelle vis à vis de certaines caractéristiques de la population mère.

ex : sondage politique

• en Grande-Bretagne : tirés au sort des citoyens chacun d'eux ayant la même probabilité de faire parti de l'échantillon : échantillon représentatif aléatoire.

• en France : sondage empirique, on construit un échantillon présentant certaines caractéristiques représentatives de la population française et supposées lier aux opinions politiques de celles-ci : âge, sexe, résidence, CSP.

Les échantillons aléatoires, probabilistes sont les seuls représentatifs, la sélection des individus repose sur le hasard, il faut une base de sondage de tous les individus de la population mère.

• Echantillonnage simple :

Par tirage au sort comme le loto.

population : N

échantillon : n

• Echantillonnage systématique :

1. Sélection aléatoire d'un nombre a , 0<a<d-1         sachant que d (distance) = N / n

2. Formation de l'échantillon avec des individus correspondant au rang.

a ; a+d ; a+2d ; a+3d ; a+(n-1)d

Si N = 100, d = 5, n=20 alors 0<a<4 et on choisit alors la valeur de a entre 0 à 4. Si on prend a  =3,
on sélectionne les individus au rang : 3 ; 8 ; 13 ; 18 ; 23 ; ...; 98

Pour un tirage au sort dirigé, méthode la plus rapide, la sélection du premier individu détermine les autres et il y a seulement "d" échantillon possible, c'est la méthode utilisée dans le cas où les individus sont classés.

• Echantillonnage stratifié :

strate : sous groupe relativement homogène d'une population mère.

On suppose que la population mère est divisée en plusieurs strates distinctes et qu'on connaît le nombre d'individus dans chaque strate et que l'on dispose de la bases de sondage pour chaque population.

ex :

Il y a 24% des élèves qui sont en CP, l'échantillon devra donc comporté  24% des élèves en CP.

Avantage : méthode précise
Inconvénient : le coût exigeant de cette décomposition car il faut organiser un tirage au sort dans chaque strate

• Echantillonnage par grappe :

Définition grappe : sous-groupe d'une population, la population est constitué de différentes grappes et la technique consiste à sélectionner aléatoirement les grappes. ex : entreprise qui veut tracer le portrait type de ses clients

n = 100 ; Annuaire clients = 500 pages où il y a 100 noms par page (50000 clients)

On sélectionne 10 pages sur 500 ce qui fait notre échantillon 10 * 100 noms = 1000

Ceci n'est valable que si les pages sont hétérogènes, les grappes doivent donc être hétérogènes.

Ghiglione, Matalon (1992) p.34-35 : Enquête sociologique, théorie et pratique

Les sondages aérolaires sont des sondages par grappes, les grappes étant des zones géographiques

Les sondages atomiques sont en opposition avec ceux qui sont contextuels, on s'intéresse au sujet indépendamment du cadre social.

Le sondage transversal : un individu est interrogé une fois sur une question précise

Le sondage longitudinal un individu est interrogé plusieurs fois dans le temps ce qui permet de faire des panels (sondage instantané suivi).