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Les méthodes d’analyse d’enquêtes

 | 
Philippe Cibois

Introduction

Texte intégral

1La procédure d’enquête est utilisée quand, dans un domaine donné, on se trouve confronté à une situation d’incertitude quant aux causes d’un état de chose. De ce fait on est amené à poser des questions, souvent à des personnes, pour inventorier leurs opinions, leurs pratiques, leur situation, leur passé. De ce vaste coup de filet sans hypothèse préalable, on espère tirer des explications sur les phénomènes en cause.

2Cette procédure d’enquête est souvent couteuse en temps et en moyens mobilisés mais le résultat est souvent décevant car ceux qui font des enquêtes ne disposent pas en général de méthodes pour les explorer en profondeur et se contentent donc de résultats superficiels. Des méthodes efficaces existent cependant, certaines datant des années 1960 comme l’analyse factorielle des correspondances, d’autres plus récentes comme la régression logistique.

3Le but du présent ouvrage est de donner au créateur d’enquête les moyens de comprendre les méthodes qui lui permettront, en utilisant les logiciels disponibles, de réaliser lui-même un dépouillement d’enquête efficace.

4La stratégie utilisée pour mettre en œuvre les méthodes d’analyse est de respecter la situation d’incertitude de départ et de ne pas imposer une méthode qui force les résultats dans un sens ou un autre mais qui laisse émerger d’éventuelles surprises. À cette fin le processus d’analyse sera caractérisé par l’utilisation du concept de variable d’intérêt : toute enquête est faite quand on est face à un phénomène dont on veut rendre compte et cette focalisation détermine une ou plusieurs « variables d’intérêt » dont on veut rendre compte. On proposera donc une première méthode qui consiste à repérer quelles sont les questions de l’enquête qui sont le plus liées à cette variable d’intérêt. On utilisera à cette fin le PEM, Pourcentage de l’écart maximum. Comme cette méthode est très simple au point de vue théorique, elle permettra de comprendre les notions d’indépendance dans un tableau et d’écart à l’indépendance, qui sont indispensables pour la bonne intelligence des méthodes suivantes.

5Une fois repérées les variables qui sont liées au phénomène étudié, on utilisera une méthode, l’analyse des correspondances, qui permettra de faire une analyse globale du phénomène, c’est-à-dire qui positionnera les différentes modalités de la variable d’intérêt dans un univers de modalités suffisamment riche pour que des hypothèses de travail puissent en être issues, mais suffisamment limité pour que l’analyse ne soit pas submergée par trop de données.

6Une fois cette vue d’ensemble établie, l’analyse se focalisera sur des points précis qui demandent une investigation complémentaire car l’analyse précédente, comme une carte qui englobe un vaste territoire, est peu précise et trop incertaine. De l’analyse globale, on passe à l’analyse locale, et de l’hypothèse de travail à sa vérification.

7Dans ce but on utilisera également la régression logistique sur données d’enquêtes qui permet d’estimer l’effet d’une variable sur une autre « toutes choses égales par ailleurs », c’est-à-dire par exemple en neutralisant l’effet de l’âge quand on étudie l’effet de l’origine sociale.

8On montrera enfin qu’il est possible de retrouver dans la population observée des types de répondants en classant les individus en fonction des résultats précédents. Ce retour aux données est une précaution qui permet de vérifier la résistance des résultats et d’éviter que les types-idéaux obtenus ne s’ancrent pas assez dans la réalité.

9Pour chaque méthode, on partira d’exemples simples pour faire comprendre les concepts utilisés, sans en donner les justifications mathématiques qui n’ont pas leur place dans un ouvrage introductif. Un exemple en vraie grandeur suivi tout au long du livre permettra de juger des capacités de la démarche.

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