Revision sheet: Méthodes de collecte et analyse des données

📋 Plan du Cours

1. Sources de données en recherche
2. Modalités de collecte des données
3. Auto-description qualitative et quantitative
4. Avantages du questionnaire
5. Questions dichotomiques
6. NSP et non-réponse
7. Questions en éventail

📖 1. Sources de données en recherche

🔑 Notions clés & Définitions

• Données créées : Les données créées correspondent à des informations produites par le chercheur grâce à ses propres outils ou dispositifs.
• Données déjà existantes : Les données déjà existantes regroupent des informations préexistantes que le chercheur réutilise pour répondre à sa question.
• Mesures physiques : Les mesures physiques sont des données issues de relevés quantifiables du réel (exemples : poids) permettant des comparaisons.
• Auto-description : L’auto-description consiste à recueillir des informations directement auprès des personnes sur ce qu’elles disent ou pensent.
• Collecte de traces : La collecte de traces correspond à l’exploitation de traces, archives ou documents déjà produits, comme sources indirectes d’information.

📝 Points essentiels

• Le cours distingue des choix de collecte selon cinq critères : données créées ou existantes, structure encadrée ou souple, traitement chiffres ou mots, niveau de conscience, et données spontanées ou suscitées.
• Les cinq grandes sources mentionnées sont : mesures physiques, auto-description, observation directe, évaluations, et collecte de traces.
• Les données doivent être quantifiées (chiffres) si l’objectif est statistique, alors que la compréhension du sens des récits relève plutôt du qualitatif (texte/narration).
• Faire savoir aux participants qu’ils participent peut modifier leur comportement, d’où l’intérêt parfois de ne pas tout dire pour éviter un changement naturel des réponses.
• Observer une situation telle qu’elle se produit sans demande préalable produit une donnée spontanée, tandis qu’introduire un test ou un entretien provoque une donnée suscité.

📖 2. Modalités de collecte des données

🔑 Notions clés & Définitions

• Structure encadrée : La structure encadrée désigne une collecte où les mêmes questions sont posées à tous, afin de standardiser la production des réponses.
• Structure souple : La structure souple désigne une collecte où l’on laisse davantage de liberté pour faire émerger des éléments imprévus.
• Traitement quantifié : Le traitement quantifié correspond à une transformation des données en chiffres pour permettre des calculs statistiques.
• Traitement qualitatif : Le traitement qualitatif correspond à une collecte et analyse centrées sur le sens des récits sous forme de texte.
• Explicite : Le niveau explicite correspond au cas où les participants savent qu’ils font partie d’une étude.

📝 Points essentiels

• Le niveau de conscience peut être explicite ou caché : le fait de savoir qu’on est observé peut modifier les réactions.
• La collecte peut viser du spontané (comportements naturels) ou du suscité (comportements déclenchés par un dispositif).
• Les modalités varient aussi selon le niveau de structure : encadrée pour comparer à l’identique, souple pour découvrir des faits inattendus.
• Le choix du traitement suit l’objectif : chiffres pour statistiques, mots/narration pour comprendre des significations.

📖 3. Auto-description qualitative et quantitative

🔑 Notions clés & Définitions

• Auto-description qualitative : L’auto-description qualitative regroupe des approches souples visant à explorer en profondeur des expériences ou opinions via des échanges ouverts.
• Focus groups : Les focus groups sont des discussions de groupe utilisées comme support d’auto-description qualitative.
• Journaux de bord : Les journaux de bord sont des supports où les personnes consignent des éléments utiles à l’auto-description qualitative ou quantitative.
• Auto-description quantitative : L’auto-description quantitative regroupe des approches structurées où le chercheur fixe à l’avance ce qu’il veut mesurer.
• Indicateurs précis : Les indicateurs précis sont des mesures construites pour correspondre exactement aux dimensions définies par le chercheur.

📝 Points essentiels

• L’auto-description qualitative est décrite comme très souple (entretiens libres, focus groups, journaux de bord).
• L’auto-description quantitative est décrite comme très structurée (questionnaires, entretiens directifs) avec une définition préalable des dimensions à mesurer.
• Le cours oppose le questionnaire à l’entretien en mettant en avant que le questionnaire demande moins de temps/efforts et coûte moins cher.
• Le questionnaire permet d’atteindre un grand nombre de personnes même géographiquement éloignées et garantit l’anonymat.
• L’anonymat est présenté comme crucial quand on interroge sur des sujets sensibles (ex : triche, comportements illégaux, opinions taboues).

📖 4. Avantages du questionnaire

🔑 Notions clés & Définitions

• Anonymat : L’anonymat est une garantie qui évite d’identifier les répondants, ce qui favorise des réponses plus sincères sur des sujets sensibles.
• Questionnaire : Le questionnaire est un outil d’auto-description quantitative reposant sur une structure de questions conçues pour mesurer des dimensions précises.
• Sujets sensibles : Les sujets sensibles sont des thèmes pouvant mettre mal à l’aise les répondants, ce qui peut influencer leurs réponses.

📝 Points essentiels

• Le questionnaire coûte moins cher que des entretiens et demande moins de temps et d’efforts au chercheur.
• Le questionnaire peut toucher énormément de personnes, y compris quand elles sont loin géographiquement.
• Le cours insiste sur le caractère essentiel de l’anonymat dans le questionnaire.
• L’anonymat est particulièrement utile pour recueillir des réponses sur des sujets sensibles comme la triche, des comportements illégaux ou des opinions taboues.

📖 5. Questions dichotomiques

🔑 Notions clés & Définitions

• Questions dichotomiques : Les questions dichotomiques sont des questions à deux seules réponses possibles, comme deux choix symétriques ou complémentaires.
• Biais d’acquiescement : Le biais d’acquiescement est une tendance à choisir systématiquement une option favorable (souvent Oui) plutôt qu’une autre.
• Niveau de mesure nominal : Le niveau de mesure nominal correspond à une classification sans ordre ni intensité, adaptée à des réponses catégories.
• Ne Sais Pas : La réponse Ne Sais Pas est une option qui permet d’exprimer l’absence d’avis pour une question subjective.

📝 Points essentiels

• Les questions dichotomiques servent à repérer simplement si un phénomène existe ou non (ex : redoublement : Oui/Non).
• Le cours indique que le niveau de mesure associé est faible et qualifié de nominal.
• Le cours relie les questions dichotomiques à un biais d’acquiescement : les répondants tendent à répondre Oui plutôt que Non.
• La réponse indéterminée Ne Sais Pas est jugée essentielle pour les opinions afin d’éviter de forcer une réponse.
• Le cours distingue la non-réponse : case laissée vide, différente d’une option écrite comme Ne Sais Pas, et visible au comptage.

📖 6. NSP et non-réponse

🔑 Notions clés & Définitions

• NSP : Le NSP (Ne Sais Pas) est une réponse prévue qui signale l’absence d’avis pour une question subjective.
• Non-réponse : La non-réponse est l’absence de réponse volontaire ou accidentelle, matérialisée par une case laissée vide.

📝 Points essentiels

• Le NSP est présenté comme essentiel en particulier pour les questions subjectives afin de ne pas contraindre un répondant qui n’a pas d’avis.
• Le cours signale un risque avec le NSP : certains peuvent le choisir par paresse pour éviter de réfléchir.
• La non-réponse n’est pas une option écrite : elle se repère quand les participants laissent la case vide.
• Le cours précise que la non-réponse peut venir d’un oubli ou d’un refus de répondre.

📖 7. Questions en éventail

🔑 Notions clés & Définitions

• Questions en éventail : Les questions en éventail proposent plusieurs choix pour capter des nuances de réponse sur une dimension donnée.
• Exhaustive : Une liste exhaustive garantit que chaque répondant peut trouver une option correspondant à sa situation ou opinion.
• Homogène : Une liste homogène regroupe des choix qui portent tous sur la même dimension à mesurer.
• Exclusive : Une liste exclusive impose que les choix ne se recouvrent pas, pour éviter qu’une même réponse corresponde à deux options.

📝 Points essentiels

• Les questions en éventail sont utilisées pour obtenir des réponses plus précises et nuancées, notamment pour les opinions.
• La liste doit être exhaustive : chacun doit pouvoir choisir une option, avec souvent un item ouvert « Autre (à préciser) » en fin de liste.
• La liste doit être homogène : toutes les propositions doivent concerner exactement la même dimension.
• La liste doit être exclusive : les réponses ne doivent pas se chevaucher et ne pas désigner la même chose à la fois.

⚠️ Pièges & confusions fréquents

1. Confondre la réponse prévue NSP avec la non-réponse : le NSP est une option écrite choisie, la non-réponse correspond à une case vide.
2. Oublier que le biais d’acquiescement pousse à répondre Oui dans les questions dichotomiques, ce qui peut fausser les proportions.
3. Penser que les questions dichotomiques mesurent finement une opinion, alors que le cours insiste sur un niveau de mesure nominal.
4. Créer un éventail avec des choix qui se recouvrent, ce qui viole l’exclusivité et rend le choix ambigu.
5. Employer une liste d’éventail non homogène (plusieurs dimensions), ce qui empêche une interprétation claire des résultats.
6. Ne pas inclure « Autre (à préciser) » dans un éventail, ce qui peut faire perdre des réponses pertinentes quand aucune option ne correspond exactement.

✅ Checklist Examen

1. Citer les cinq critères de décision de collecte : données créées vs déjà existantes, structure encadrée vs souple, traitement chiffres vs mots, niveau de conscience explicite vs caché, et spontané vs suscité.
2. Nommer les cinq grandes sources de données données dans le cours : mesures physiques, auto-description, observation directe, évaluations, collecte de traces.
3. Expliquer la différence entre traitement quantifié (chiffres) et traitement qualitatif (mots/narration) selon l’objectif (statistiques vs sens des récits).
4. Distinguer auto-description qualitative et quantitative en termes de niveau de souplesse/structure et de types de dispositifs mentionnés.
5. Donner au moins trois avantages du questionnaire par rapport à l’entretien, dont l’atteinte à distance et l’anonymat.
6. Définir une question dichotomique et donner son exemple typique (Oui/Non ou Vrai/Faux).
7. Identifier le problème majeur des questions dichotomiques cité : niveau de mesure nominal et biais d’acquiescement en faveur de « Oui ».
8. Définir le NSP, dire quand il est essentiel, et rappeler le risque d’utilisation par paresse mentionné.
9. Définir la non-réponse et préciser qu’elle n’est pas une option écrite mais se détecte par une case laissée vide.
10. Lister les règles obligatoires d’une question en éventail : exhaustive, homogène, exclusive, et le rôle de l’option « Autre (à préciser) ».