Les principales méthodes de collecte et d’analyse des données

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1 Introduction à la recherche en science politique Jean-Benoit PILET Université Libre de Bruxelles

2 Les principales méthodes de collecte et d’analyse des données
Collecte des données Méthode comparée Enquêtes et sondages Interviews d’acteurs Méthode d’enquête en groupes Expériences et quasi expériences Recherche documentaire Observation participante Analyse des données L’analyse statistique L’analyse quali-quantitative L’analyse de discours L’analyse de contenu

3 La méthode comparative
La comparaison = La pratique naturelle de toute recherche On compare tout le temps, implicitement comme explicitement La comparaison nous permet d’éviter certains travers Sortir de l’ethnocentrisme Eviter les lieux communs Définir précisément ses concepts Le substitut à l’expérimentation en sciences humaines

4 La sélection des cas Most Similar System Design (Canon de la différence) VI1 VI2 VI3 VI4 VD C1 1 C2 C3 C4 Most Difference System Design (Canon de la concordance) VI1 VI2 VI3 VI4 VD C1 1 C2 C3 C4

5 4. Les types de comparaison selon le rapport à la dimension temporelle

6 Nombre de cas et degré d’abstraction

7 Les méthodes d’enquête et de sondages
Une méthode de collecte de données dominantes Une méthode de collecte de données récentes Débat dans la première moitié du 20° siècle sur la validité de l’échantillonnage Exemple: Rowntree. Working class households in York (1899 &1936) Méthode liées au développement des moyens de communication et au renforcement des structures de l’Etat (pour avoir une bonne base d’échantillonnage Une méthode de collecte de données positivistes et individualistes

8 Rowntree, Working Class Households in York (1936)
Complet 1/10 1/20 1/30 1/40 1/50 AB 31.1 30.9 32.6 30.1 33.1 31.7 C 18.9 17.7 15.3 20.3 13.9 18.2 D 13.7 12.4 15.0 14.1 12.3 E 36.1 37.7 39.7 34.6 38.9 37.8

9 Enquêtes (surveys) et sondages (polls)
Enquête = recherche sur un échantillon de la population visant à mieux connaître qui sont les individus, quels sont leurs comportements, leurs attitudes et leurs opinions. Sondage = recherche sur un échantillon de la population visant savoir ce que pensent les répondants.

10 Les étapes de la construction d’une enquête
Quelle population? Quelle échantillon? Taille Méthode d’échantillonnage Traitement des non-réponses Quelles questions? Types de questions Les pièges à éviter Les erreurs de l’enquêteur

11 La population L’ensemble du groupe sur lequel on mène la recherche
Est fonction De l’objectif de l’enquête (électorale, de consommateurs/usagers, toute la population, etc) Des données disponibles pour tirer l’échantillon (premiers biais possibles si l’on part d’une base de données ne correspondant pas à tout l’échantillon)

12 L’échantillon (I) Taille Traitement des non-réponses
Le plus grand le mieux pour la représentativité Au-delà d’un seuil, le gain marginal en représentativité décroît Plus il y a de variables, de sous-groupes, plus l’échantillon sera grand. Booster samples pour les populations de petite taille (ex: les primo-électeurs) ou pour les populations plus difficiles à atteindre Traitement des non-réponses Les non-réponses ne se répartissent pas aléatoirement. Certains groupes répondent moins (jeunes, plus âgés, moins éduqués, non native speakers, etc). Donner des informations sur les non-répondants (% et caractéristiques) pour éventuellement évaluer à quel point cela biaise l’échantillon. Techniques pour réduire les non-réponses Bonne base de données de départ de la population Face-to-face plutôt que téléphone ou postal Incentives Statut et confiance dans le commanditaire de l’enquête Questions simples au début pour éviter le refus après une ou deux questions

13 L’échantillon (II) Les méthodes d’échantillonnage
Tirage aléatoire (random sampling) Tirage aléatoire pure Tirage aléatoire systématique Tirage aléatoire stratifié Tirage aléatoire multi-niveaux Tirage par groupe (cluster) Enquête par panel Tirage non aléatoire Tirage par quota Tirage boule de neige (snowball sampling)

14 Avantages et inconvénients du tirage aléatoire
La sélection des personnes contactées est indépendantes de l’enquêteur La population de base n’est pas (ou presque pas) biaisée avant même la prise de contact Inconvénients Coûteux Il faut une bonne base de données de départ de sa population Plus difficile de corriger durant le terrain la qualité de l’échantillon

15 Les méthodes d’échantillonnage aléatoire
Tirage aléatoire systématique Tirage aléatoire stratifié = tirage aléatoire au sein de sous-groupes prédéterminés de la population Tirage aléatoire multi-niveaux = sélection d’un échantillon de zones territoriales représentatives puis tirage aléatoire d’individus au sein ces zones territoriales Le but est la commodité et non une conséquence de groupes homogènes (comme dans le tirage stratifié). Tirage par groupe (cluster) = tirage aléatoire multi-niveaux sauf qu’à la seconde étape, on ne tire par aléatoirement des individus mais des groupes d’individus (villages, entreprises, classes, etc) et on interroge tous les individus. Moins cher mais moins représentatif car au sein du cluster, les individus se ressemblent. Enquête par panel = enquête reproduite à différents moments dans le temps sur un même échantillon. Avantage: Permet de mieux comprendre le changement. Inconvénients: désaffection entre les vagues d’enquête et perte de représentativité du groupe au fil du temps.

16 Les méthodes d’échantillonnage non aléatoire
Tirage par quotas Echantillon divisé en sous groupes à l’effectif prédéterminé selon la population Individus remplaçables au sein de ces groupes Moins coûteux car on peut corriger l’échantillon au fil du terrain Choix des individus moins indépendant de l’enquêteur Tirage boule de neige On part de ceux qu’on connaît et on contacte leurs connaissances Non représentatif mais la seule voie pour les populations difficile à atteindre, non répértoriés (drogués, SDF)

17 Les questions (I) Les types de question Ouverte Fermée
Ex: Quel est le problème le plus important auquel la Belgique est confrontée aujourd’hui? Avantages: ne ferme pas le domaine des possibles. permet de saisir les logiques du raisonnement. Inconvénients: long à coder et difficile à analyser Fermée Ex: Parmi ces différents problèmes, lequel est le problème le plus important auquel est confrontée la Belgique aujourd’hui? La crise économique Le réchauffement climatique L’immigration La mondialisation Attention: nécessité de bonne enquête pilote

18 Les questions (II) Les pièges à éviter Longueur du questionnaire
Formulation des questions Formulation simple et compréhensible sans donner d’exemple Etes-vous membres d’une ONG (Greenpeace, Attac)? Formulation universelle Réservez-vous vos vacances sur internet? (encore faut-il avoir internet) Formulation neutre La plupart des gens lisent une livre par mois. Et vous? Formulation ne laissant qu’une seule interprétation A quelle fréquence lisez-vous? Quoi? Des livres? Des magazines? L’horaire du bus? Une seule question et pas deux en une La crise économique a-t-elle été causée par les banques et l’admettent-elles? Ordre des question Les placer par thèmes pour augmenter la fluidité Les questions simples au début pour instaurer la confiance Les questions indispensables (refus de répondre non admis) au début

19 Les questions (III) Les erreurs de l’enquêteur L’impact de l’enquêteur
Impact de son apparence (enquêteur d’origine étrangère et enquête sur le racisme) Impact de son comportement, de sa personnalité. Le répondant veut faire plaisir à l’enquêteur Les fautes de l’enquêteur Donner des exemples orientant les réponses Ne pas poser toutes les questions Compléter des parties du questionnaire soi-même Laisser transparaître ses opinions Attention: Contrôle de qualité si vous déléguez.

20 Les entretiens et interviews
But de l’interview Récolter de l’information Comprendre les raisonnements des acteurs Aller au-delà des apparences, des faits (≠positivisme) Qui interviewer? Expert Témoin Acteur Equilibre enquêteur-répondant

21 Les règles de l’entretien
Bien se préparer Choisir son type de questions Entretien standardisé Entretien non structuré Entretien semi-structuré L’entretien semi-structuré: trouver l’équilibre entre rigidité et souplesse Avoir une liste de thèmes à aborder Avoir une priorité des thèmes Gérer le temps Laisser du temps à l’imprévu

22 Les méthodes d’analyse en groupe (ex: les focusgroups)
Entretiens collectifs Entretiens dirigés (rôle du modérateur) Un petits nombre de participants (6-10) Réunis car ils sont des acteurs de l’objet de la recherche, car ils ont des points communs sur la problématique de recherche (ex: femmes politiques sur la question de la sous-représentation des femmes) But: explorer par la discussion collective un certains nombres de thèmes liés à la problématique de recherche

23 Les méthodes d’analyse en groupe (II)
Le focusgroup n’est pas la somme d’entretiens individuels L’interaction fait partie des données collectées L’interaction doit permettre de faire émerger des discours qui n’auraient pas émergés en individuels L’interaction avec des ‘sembables’ crée de la confiance et désinhibe (ex: recherche sur la sexualité, sur le clientélisme) Le focusgroup n’est pas une enquête Les participants sont informatifs des opinions et comportements de la population étudiée Mais ils ne sont pas représentatifs, notamment dans le poids relatifs de chaque opinion/comportement.

24 Les méthodes expérimentales (I)
Les expériences: la méthode impossible (Lijphart) Les expériences en science économique et en psychologie cognitive L’émergence des expériences en science politique: un essor rapide

25 Les méthodes expérimentales (II)
Expérience = Recherche au cours de laquelle le chercheur ne se contente pas de collecter les données mais intervient aussi pour produire/créer ces données Les variations observées sont le fruit du design de recherche, d’une intervention du chercheur et non la conséquence de facteurs indépendants et extérieurs au chercheur Aspect central: le contrôle des variations par le chercheur. Il fait varier le ou les variable(s) choisies et les autres doivent demeurer constantes (ou être supposées constantes)

26 Les méthodes expérimentales (III)
Laboratory experiments Expérience: Les participants sont placés dans des situations fictives et doivent agir dans des rôles (ex: le vote) Quasi-expérience : Les participants ne doivent pas jouer de rôle mais le chercheur fait varier un facteur dans leur environnement (ex: le mode de scrutin, réaction à des scandales) Field experiments: Les participants sont dans leur milieu naturel. Le chercheur intervient sur leur environnement mais ne contrôle pas tout leur environnement. (ex: l’impact de faux messages télévisés) Natural experiments: La réalité crée une situation quasi-expérimentale (ex: les déplacements de population suite à l’ouragan Katrina et les réactions de élus locaux) Simulation ≠ expériences: La réalité est simulée sur la base de modèles mathématiques testés sur ordinateur.

27 La recherche documentaire (I)
Le matériau empirique à collecter est à trouver dans les écrits Distinction entre sources Primaires: documents faisant partie des évènements eux-mêmes (notes de négociation, programmes de parti) – accessible par les acteurs Secondaires: documents produits peu après les évènements et relatant ce qui s’est passé (minutes de réunion, presse d’information) – accès public Tertiaires: documents produits un peu plus tard, reconstruisant et analysant les évènements (recherche et presse d’investigation) – accès public Distinction entre document : écrit pour les acteurs, est lui-même une donnée récoltée Littérature: écrit pour relater les faits en dehors des acteurs, n’est pas une donnée mais contient des données à récolter

28 La recherche documentaire (II)
But de la recherche documentaire Recueillir des informations sur les acteurs, leurs personnalités, leurs rôles et leurs interactions Recueillir des informations sur le contexte étudié Recueillir des informations sur des faits précis, pour confirmer ce qui s’est réellement passé au-delà des récits a posteriori Critères de qualité d’un document Authenticité: le document est-il ce qu’il prétend être? est-ce un original? Une copie? Fidèle à l’original? Crédibilité: Ce qui est relaté est-il fidèle à la réalité ou bien est-ce biaisé par l’auteur et à quel point? Représentativité: le document est-il représentatif de la totalité des documents? Ou du moins de la totalité des documents du groupe/courant/opinion pour lequel je l’utilise comme matériau Signification: Quel est le sens du texte? Que veulent dire les mots employés une fois mis dans leur contexte, dans son époque.

29 L’observation participante (I)
Méthode de collecte des données qui suppose que le chercheur vive dans l’environnement qu’il étudie afin de comprendre les acteurs et leurs comportements. Méthode issue de l’anthropologie Le participant-observateur partage la vie de la communauté qu’il étudie, et s’engage dans les mêmes activités. Il faut « se mettre dans leur peau » pour les comprendre. La présence constante du chercheur permettra que ses sujets d’étude l’oublie et se comporte de façon plus naturelle.

30 Les différentes postures de l’observateur
Le participant complet: intégrer un groupe sans révéler son identité de chercheur. Ethique? Utilisée pour les groupes fermés à la recherche (ex: mafia, néo-nazis) Utilisé quand un chercheur fait de la recherche sur un groupe auquel il appartient (ex: Kaminski et les relations de pouvoir en prison) Le participant observateur: intégrer un groupe en ayant révélé son identité de chercheur. Le plus fréquent Le plus éthique Accès à tout? Quid si refus? L’observateur non participant: suivre un groupe sans participer (ex: Bevir & Rhodes sur le cabinet UK)

31 L’observation participante (III)
Avantages Accès à ce qui est caché, ce qui est au-delà des discours (interviews) ou des faits (enquête) Méthode très ouverte à l’innovation, méthode inductive Inconvénients A quel point la présence du chercheur perturbe-t-elle la communauté étudiée? Jusqu’où le chercheur peut-il, doit-il aller dans la participation (ex: étude sur le hooliganisme)? Comment collecter toutes les informations de façon systématique? Couteux en temps et en énergie Accès pas toujours aisé au groupe étudié.

32 Les méthodes d’analyse des données
L’analyse statistique Décrire Trouver les mécanismes de corrélation et de causalité Grand N et petit N L’analyse quali-quantitative L’analyse de discours L’analyse de contenu Qualitative Quantitative