Méthodes Quantitatives en Recherche

Les méthodes quantitatives utilisent des outils mathématiques et statistiques pour analyser les données. Elles visent à réduire la complexité, décrire et expliquer les phénomènes, et à communiquer les résultats de manière universelle.

Les méthodes quantitatives étudient des variables. Une variable est une caractéristique ou une propriété qui peut prendre différentes valeurs.

Une variable qualitative non-ordonnée représente des catégories sans ordre naturel. Exemple : couleur des yeux (bleu, vert, marron).

Une variable qualitative ordonnée représente des catégories avec un ordre naturel. Exemple : niveau d'éducation (primaire, secondaire, supérieur).

Une variable quantitative représente des valeurs numériques mesurables. Exemple : âge, taille, revenu.

Une variable dichotomique est une variable qui ne peut prendre que deux valeurs, généralement représentée par 0 ou 1. Exemple : sexe (femme/homme), présence/absence.

L'analyse uni-variable étudie une seule variable à la fois pour en comprendre les caractéristiques et la distribution. Elle vise à décrire et à résumer les données.

L'inférence statistique vise à tirer des conclusions sur une population entière à partir d'un échantillon de données. Elle permet de généraliser les résultats observés à un groupe plus large.

L'étude des données, incluant la description, la visualisation et le résumé des informations.

L'utilisation de modèles statistiques et d'inférences pour tirer des conclusions sur une population à partir d'un échantillon.

La mise en relation d'éléments distincts pour les identifier et les analyser, basée sur des critères définis.

La prise en compte des variations aléatoires dans les données, attribuées à des causes indépendantes et négligeables pour une analyse donnée.

Un principe statistique affirmant que la précision des statistiques augmente avec le nombre d'observations.

La force et la direction de la relation entre deux ou plusieurs variables statistiques.

La capacité d'un événement à influencer un autre événement.

Le processus de création d'unités d'analyse et de variables pour le comptage et l'analyse des données.

Une erreur d'analyse qui consiste à considérer des variables comme des entités indépendantes, alors qu'elles sont construites socialement.

Une simplification abusive qui suppose l'impossibilité de comparer des éléments différents.

Une erreur d'analyse qui consiste à confondre la coïncidence avec la corrélation et la corrélation avec la causalité.

Ensemble de méthodes qui permettent d'analyser les données et de tirer des conclusions à partir d'un échantillon.

La tendance à interpréter des données en fonction de ses idées préexistantes, biaisant l'analyse.

Ensemble des informations relatives à une personne physique identifiée, ou qui peut être identifiée en regroupant différentes données.

Autorité française responsable de la protection des données personnelles.

Traitement des données personnelles autorisé uniquement si le responsable du traitement peut justifier sa nécessité.

Obligation légale de ne pas traiter certaines catégories de données personnelles.

Processus de transformation des données brutes en informations exploitables.

Codage effectué avant la collecte des données. Il permet de définir les informations à recueillir et leur format.

Codage effectué après la collecte des données. Il permet d'adapter les données aux besoins de l'analyse.

Modification des codes après la collecte des données. Il permet d'harmoniser les données et de faciliter l'analyse.

Document qui répertorie les codes utilisés pour chaque variable et leur signification.

Variables qui représentent des catégories sans ordre naturel (ex: couleur des yeux).

Variables qui représentent des catégories avec un ordre naturel (ex: niveau d'éducation).

Une corrélation entre deux phénomènes ne signifie pas nécessairement qu'il existe une relation de cause à effet. Il est important de considérer d'autres facteurs qui pourraient expliquer cette corrélation.

Pour établir une relation de cause à effet, plusieurs conditions doivent être remplies. La cause doit précéder l'effet, les deux doivent varier ensemble, et il ne doit pas y avoir d'explication concurrente plus plausible.

Une unité statistique est une entité individuelle sur laquelle des données sont recueillies. Cela peut être une personne, un ménage, une entreprise, etc.

Une variable est un élément qui peut prendre différentes valeurs. Elle représente une caractéristique ou une propriété que vous mesurez.

Les données sont la matière première de toute analyse quantitative. Il est crucial de comprendre leur origine, leur construction et leurs limites.

Les données peuvent provenir de différentes sources, comme des enregistrements historiques, des observations, des questionnaires ou des expérimentations.

La population est l'ensemble de tous les éléments ou événements qui partagent une ou plusieurs caractéristiques pertinentes pour une étude.

Un échantillon est un sous-ensemble de la population. Il est crucial qu'il soit représentatif de la population pour pouvoir généraliser les résultats.

Il est essentiel de s'assurer que les données sont de bonne qualité et pertinentes pour répondre aux questions de recherche posées.

Les données individuelles (micro) portent sur des unités statistiques individuelles. Les données agrégées (macro) sont issues de l'agrégation de données individuelles.

La plupart des bases de données sont anonymisées pour protéger la confidentialité des individus. L'anonymisation peut être réversible ou permanente.

L'erreur de couverture survient lorsqu'on utilise une liste ou un échantillon qui ne représente pas la population visée. Par exemple, utiliser un annuaire téléphonique pour enquêter sur l'opinion générale peut exclure les personnes sans téléphone fixe.

Le biais de sélection se produit lorsqu'il y a une différence systématique entre la probabilité d'être inclus dans l'échantillon et la probabilité de répondre à l'enquête. Par exemple, si les personnes riches ont plus de chances de répondre à une enquête, les résultats seront biaisés.

Le biais de survie se produit lorsque les personnes ayant des caractéristiques spécifiques, comme celles ayant survécu à un événement, sont plus susceptibles de répondre à une enquête. Cela peut entraîner des résultats faussés car les informations des personnes décédées ou non survivantes sont ignorées.

L'erreur de traitement survient lorsqu'il y a des erreurs dans la collecte, le traitement ou l'analyse des données. Cela peut être dû à des erreurs de saisie, des dysfonctionnements des appareils de mesure ou des erreurs de calcul.

Le biais d'autosélection ou de réponse volontaire se produit lorsque les personnes volontaires sont plus susceptibles de participer à une enquête. Cela peut entraîner des résultats biaisés car les personnes qui ne se sentent pas concernées par le sujet ou qui n'ont pas le temps de participer sont exclues de l'enquête.

Le biais mnésique se produit lorsque les personnes interrogées se souviennent incorrectement des événements passés. Cela peut être dû à la perception sélective, aux oublis ou à la distorsion des souvenirs.

Le biais de l'observateur se produit lorsque l'observateur ou l'enquêteur influence les réponses des personnes interrogées. Cela peut être dû aux attentes de l'observateur ou à sa propre subjectivité.

La pondération permet de corriger les problèmes d'échantillonnage en ajustant les résultats pour tenir compte de la surreprésentation ou de la sous-représentation de certaines catégories de population. Cela permet d'obtenir des estimations plus précises de la population.

Les données manquantes sont des données qui ne sont pas disponibles pour l'analyse. Cela peut être dû à des erreurs de saisie, à des refus de répondre ou à l'absence d'informations. Les données manquantes peuvent influencer la représentativité de l'échantillon et la validité des résultats.

L'imputation est une technique utilisée pour remplacer les valeurs manquantes par des estimations. Il existe différentes méthodes d'imputation, qui peuvent être basées sur des valeurs aléatoires, des moyennes ou des informations disponibles sur les personnes ayant des caractéristiques similaires.

Les variables d'intervalle sont un type de variable qualitative ordonnée où les catégories sont des intervalles ou des tranches de valeurs quantitatives, construits par le chercheur pour regrouper des données. Les intervalles peuvent être de différentes largeurs.

Les variables d'intervalle sont codées de manière similaire aux autres variables qualitatives ordonnées, mais avec un coefficient numérique associé à chaque intervalle. Ce coefficient représente la valeur centrale ou moyenne de l'intervalle.

Le choix du critère pour construire les intervalles d'une variable d'intervalle est un acte politique, car il reflète le point de vue du chercheur sur les données et peut influencer les résultats de l'analyse.

Le type de variable (qualitative, quantitative, dichotomique) n'est pas toujours défini par la nature des données, mais peut être choisi par le chercheur en fonction de son objectif de recherche.

Un échantillon est une partie de la population utilisée pour étudier un phénomène et tirer des conclusions sur la population entière.

Un échantillon représentatif est un échantillon qui reflète les caractéristiques de la population avec une certaine précision, permettant de généraliser les résultats à la population entière.

La taille de l'échantillon a un impact sur la représentativité, mais pas sur la précision des mesures. Une grande taille d'échantillon réduit l'incertitude quant à la représentativité.

Les marges d'erreur permettent d'estimer l'incertitude des mesures effectuées sur un échantillon et de créer un intervalle de confiance autour des résultats.

Le niveau de confiance associé à la marge d'erreur indique la probabilité que la vraie valeur de la population se trouve dans l'intervalle de confiance. Les niveaux de confiance usuels sont 90%, 95% et 99%.

L'échantillonnage aléatoire ou probabiliste est une méthode de sélection d'un échantillon où chaque individu a une probabilité connue d'être choisi, basée sur des règles de probabilité.

L'échantillonnage non aléatoire ou empirique est une méthode de sélection d'un échantillon où la probabilité de choix des individus n'est pas connue ou contrôlée.

L'échantillonnage de commodité est une méthode d'échantillonnage non aléatoire où la sélection des individus se fait de manière pratique, sans tenir compte de la représentativité de la population.

L'échantillonnage intentionnel ou subjectif est une méthode d'échantillonnage non aléatoire où la sélection des individus est basée sur des critères spécifiques, par exemple, des individus typiques ou représentatifs de la population.