DÉMARCHE DE RECHERCHE JEAN-MARC FONTAN SOC-1101 COURS 3.

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1 DÉMARCHE DE RECHERCHE JEAN-MARC FONTAN SOC-1101 COURS 3

2 2 PRÉSENTATION Questionnement de recherche Indicateurs - dimensions - variables Questionnaire Population Questions Outils de travail : Excel

3 3 Le sujet de recherche Le problème - la question : On cherche pour trouver quoi ? Une réponse à un problème ou à une question Les étudiant-e-s ayant une famille ont-ils plus de difficultés à réaliser une diplômation universitaire que les autres étudiant-e-s ? Si oui, quelles difficultés particulières rencontrent-ils ? Si non, pourquoi ? (sujet 3) L’art nous entoure, sommes-nous pour autant plus cultivé ou sensibilisé ; cela nous permet-il d’être plus producteur de culture ou des consommateurs plus attentifs ? (sujet 7) Être informé fait-il de nous des acteurs ayant des comportements plus rationnels ? (sujet 12)

4 4 Les thèmes retenus 1Différences entre étudiants de gestion et étudiants en langue, lettres et communications 2Fréquentation des centres de conditionnement physique et rapport au corps 3Conciliation famille - études des étudiant-e-s en langue, lettres et communications 4L’intérêt et les connaissances cinématographiques int. du public du cinéma quartier latin 5Fréquentation des maisons de jeunes, impact sur le potentiel socio-culturel des 20-30 ans 6Consommation culturelle et différenciation du genre en milieu rural 7Art public et effet de banalisation des œuvres visuelles dans le métro de Montréal 8Impact du concept publicitaire (Ah Ah) de Familiprix sur les consommateurs 9Effets généraux de la publicité sur la société 10Mesure de l’impact de la mode chez les universitaires de 20-30 ans 11Préjugés sur la mode vestimentaire entre jeunes de 16-25 ans 12Influence des médias sur les modèles sexuels des jeunes adolescents 13Appréciation par les montréalais-es du traitement de l’actualité par les médias 14Stratégies des étudiant-e-s lors des fins de session universitaire 15Population et environnement // ou // intégration des minorités visibles à Montréal

5 5 Décortiquer une idée de recherche On a un sujet, mais : Il est souvent formulé de façon trop large : c’est le cas de la majorité des sujets choisis et c’est normal à la première étape - la 2e étape consiste à préciser la portée du sujet : comment ? Réduire l’ampleur de l’interrogation Délimiter des dimensions à étudier Définir une population précise

6 6 Suite… Décortiquer : exemple, sujet 1 Définir 1, 2 ou 3 objectifs en termes de connaissance (que veux-t-on savoir ou comprendre ?), tels : Vérifier l’hypothèse indiquant qu’il s’agit de populations ne partageant pas les mêmes caractéristiques (comportements, valeurs…) Identifier les éléments qui feront qu’une fois hors université, ces personnes pourront interagir les unes avec les autres… Travailler les mots clés : Différences (énumérer des dimensions, préciser ce qu’on veut dire par « différence ») Étudiants : i.e. leur profil à l’entrée ; le niveau d’études visé ; le statut ; l’emploi prévu à la sortie…)

7 7 Suite… Décortiquer : exemple, sujet 4 Connaissances cinématographiques internationales Le cinéma international c’est quoi : la majorité des films projetés au Québec sont étrangers… ; veux-ton parler de cinéma de répertoire - alternatif… ?) Connaissances - identifier des niveaux : De base : pouvoir nommer des auteurs, identifier des films… Moyenne : identifier des critères de second niveau Élevées : comment qualifier le mordu… ? Cinéma Quartier latin : pourquoi ce cinéma ?

8 8 Suite… Décortiquer : exemple, sujet 10 Le sujet retenu est très… très large : Par effets généraux : il est entendu quoi ? Publicité : quel genre de publicité (directe : journaux, revues, radio, télévision… ; indirecte : films…) Société : on parle de personnes, de groupes, d’organisations, d’institutions… Formulé tel quel, le sujet relève plus du travail de recherche livresque que de l’enquête par questionnaire. Pour devenir une enquête de type questionnaire, il importe de préciser ce que l’on veut vérifier auprès d’une population à déterminer (exemple, quel est l’impact de la publicité au moment du choix d’une université par des étudiant-e-s ?)

9 9 Éléments de terminologie Concept : Élément du vocabulaire exprimant une idée générale et abstraite permettant de rassembler une diversité d’objets (dico sociologie, robert-seuil, 1999, p. 100) Relations abstraites : fonction, rôle, culture, structure… Faits concrets : individus, groupe primaire, association, entreprise… Processus : socialisation, transformation, démocratisation, développement, intégration, exclusion, appauvrissement… Propriétés : homme, femme, identité, dominant, dominé, pauvre… Domaines d’action : industrie culturelle, éducation, parti politique, activités religieuses, art de la rue Un concept est abstrait, il importe de le rendre concret en identifiant des moyens de le rendre palpable : on parle alors d’opérationnaliser un concept.

10 10 Suite… Sujet de recherche et concepts Les dégager, les creuser et les compléter Rapidement : procéder à une recherche livresque et prise de contact auprès de personnes ressources sur les mots-clés ou les concepts. Qu’a-t-on déjà écrit ou dit sur le sujet ? Classer les mots-clés ou les concepts pour les mettre en relation : Il se dégage alors une sorte d’arbre de mots-clés ou de concepts - du général au très particulier ou spécifique. quoi englobe quoi ? quoi découle ou est subalterne à quoi ? Pourquoi ? Afin de dégager les dimensions et les variables que l’on va utiliser pour construire le questionnaire

11 11 Suite… Opérationnaliser : Soumettre les concepts, par l’analyse, à un processus qui les transforme en dimensions, puis en indicateurs (ou variables) permettant de les observer, de les mesurer ou de les quantifier (Alain Gilles, 1994, p. 24) Dimensions : différentes composantes d’un concept. (Les dimensions) peuvent aussi être considérées comme des concepts moins abstraits que le concept considéré (ibid., p. 24). Le concept A peut avoir deux dimensions, chaque dimension peut avoir 3 sous-dimensions et à chaque sous-dimension peut être associée un certain nombre de variables disposant de valeurs discrètes ou continues Exemple : concept société : dimension région : sous-dimension individu : variable genre, contient 2 valeurs discrètes : homme ou femme : variable âge, contient un nombre x de valeurs continues (avoir 22 ans, 2 mois, 2 jours, 2 heures, 2 minutes et 2 secondes)

12 ConceptDimensionSous- dimension Sous sous- dimension Variables & valeurs discrètes ou continues Culture Région Secteur Montréal- centre Montréal- est Maison de la culture Médias Secteurs de recensement : x, y, z… Secteurs de recensement : a,b,c… Bibliothèque Salle de spectacle Journal local Radio- communautaire Individu genre homme femme âge origine Entreprise taille PME Grande Très grande secteur Primaire Secondaire Tertiaire

13 13 Suite… Une donnée : est toute information recherchée et notée dans le cadre d’une enquête ou d’une analyse et jugée pertinente à la question étudiée (Trudel, Antonius, 1991, p. 33) : exemple : il a neigé Une donnée est dite construite lorsque, dans un premier temps, elle résulte d’opérations mathématiques et qu’elle devient, par la suite, utilisable dans d’autres contextes (ibid., p. 47) : exemple, il est tombé 45 cm de neige en 2 jours

14 14 Suite… Données construites (dont) : Quantités - totaux : 40 000 étudiant-e-s Proportions : 50 000 / 50 000 = 1 ; 32 000 étudiantes / 40 000 = 0,64 étudiantes ; 18 000 étudiants / 40 000 = 0,36 Pourcentages : la proportion multipliée par 100 :// 64 % - 36 % Taux : un type particulier de proportion dont le dénominateur est 1, 100, 1000, 10 000… ; au Canada, 559 personnes pour 1 médecin, au Zaïre, 14 780 personnes pour 1 médecin // taux de chômage : nombre de (personnes sans emploi) (A) sur 100 (travailleurs potentiels) *B) :: A/B * 100 = taux de chômage Ratios : le poids relatif d’une catégorie par rapport à une autre : 32 000 étudiantes / 18 000 étudiants = 1,78 étudiante pour 1 étudiant :) // 18 000 / 32 000 = 0,56 étudiant pour 1 étudiante Ratio entier pour obtenir le ratio entier (donc en chiffre entier et non fractionné) : on multiplie le ratio jusqu’à l’obtention d’un résultat le plus près possible d’un nombre entier : donc 3 étudiantes en proportion de 2 étudiants 1,7 * 1 = 1,7 0,56 * 1 = 0,56 1,7 * 2 = 3,4 0,56 * 2 = 1,12 1,7 * 3 = 5,1 0,56 * 3 = 1,56 1,7 * 4 = 6,8 0,56 * 4 = 2,24 1,7 * 5 = 8,5 0,56 * 5 = 2,8

15 15 Suite… La statistique étudie les grands ensembles = i.e. des populations (des êtres humains, des atomes, des entreprises…). Statistique descriptive : étude de données d’une population prise dans sa totalité - exemple : étude des 500 habitants d’un village de 500 personnes ; se dit aussi des méthodes d’analyse succincte d’un échantillon : analyse univariée Statistique inférentielle : étude d’une population à partir d’un sous- ensemble - exemple : étude de 900 personnes sur la population québécoise de 7.4 Mha. ; se dit aussi des méthodes d’analyse multivariée d’un échantillon La plus petite unité d’une population est un individu (une personne, un atome, une entreprise : unité statistique élémentaire) L’unité d’analyse totale, un sous-ensemble, ou un échantillon correspond à la section de la population qui est étudiée - exemple : 50 étudiant-e-s d’ARC constituent l’unité d’analyse d’une enquête sur la population arcéenne de l’UQÀM

16 Festival Population Échantillon U.S.É.

17 17 QUESTIONNAIRE - 1 Base de réalisation de l’enquête. Des qualités à respecter La clarté : assure une bonne compréhension L’adéquation : bonnes personnes à sonder La neutralité : des questions formulées de façon simple Une bonne charpente : longueur acceptable et questions bien ordonnées

18 18 QUESTIONNAIRE - 2 Les types de questions Fermées : avec des réponses préétablies Ouvertes : sans réponses préétablies Semi-fermées : combinaison des deux Q. dichotomiques : 2 possibilités de réponse Q. à possibilités multiples Q. à réponses multiples Q. avec classement Q. avec échelle d ’évaluation

19 19 ÉCHANTILLONNAGE Non probabiliste Par quotas Accidentel Volontaires Probabiliste Aléatoire simple Systématique Par grappes Stratifiés

20 20 La notion d’erreur Erreur totale : toute différence entre la réalité et les résultats de l’enquête Erreur d’observation : imputable aux enquêteurs De réponse De non-réponse De traitement des données Erreur d’échantillonnage : lié au fait d’étudier une partie seulement de la population Biais : distorsion découlant de la production de l’échantillon Erreur aléatoire :lié au choix au hasard des individus

21 21 Nouvelles d’ARC Journée Portes ouvertes Prochain numéro : revue Action culturelle : www.unites.uqam.ca/ar c/ www.unites.uqam.ca/ar c/ Colloque international : automne 2003 - Bordeaux