Approche quantitative : collecte et analyse des données

Approche quantitative

T5 Approche quantitative consacrée à la collecte, au traitement et à l'analyse des données numériques sur certaines variables. Elle vise à produire des théories explicatives destinées à établir la relation entre les variables en termes de cause à effet. L'hypothèse se situe au début de l'enquête et l'échantillon est mathématique ou probabiliste.

Caractéristiques

Variabilité : variations possibles sur une même question selon les observations et les valeurs.

Validité : dans quelle mesure les explications scientifiques des événements coïncident avec la réalité.

Formes de validité :

• Interne : les variables externes sont prises en compte ou contrôlées.
• Externe : les résultats et les généralisations peuvent être extrapolés à d'autres personnes et environnements.

Possibilités liées à la qualité

• Fiabilité : capacité à saisir de façon répétée la relation entre les variables.
• Simplicité : le modèle ne doit pas être compliqué.
• Niveau d'importance : nécessité d'opérationnaliser les variables appliquées.

Méthodes

Expérimentale : degré élevé de contrôle. Il y a manipulation du phénomène ; le chercheur détermine les valeurs de la variable indépendante (VI). Le chercheur a le plein contrôle des variables exogènes.

Quasi-expérimentale : degré moyen de contrôle. Il y a manipulation du phénomène ; le chercheur détermine les valeurs de la VI mais pas entièrement toutes les variables parasites.

Non expérimentale : faible degré de contrôle. Il n'y a pas de modification du phénomène : la relation entre les variables s'est déjà produite. Le chercheur ne peut enregistrer que leurs mesures.

Opérationnalisation des variables

Façons de définir une variable (opérationnalisation) : il est très important d'opérationnaliser les variables. Pour cela, il existe quatre échelles de mesure :

• Nominale (classification) : catégorisation des individus.
• Ordinale : opérationnalise les variables en indiquant un ordre. Permet le calcul de la médiane et des corrélations ordinales.
• D'intervalle : donne des valeurs numériques pour mesurer les différences ; permet de calculer la moyenne et l'écart-type.
• De rapport (ratio) : possède un zéro absolu (absence totale de la caractéristique) et permet les mêmes opérations que l'échelle d'intervalle ainsi que les rapports.

Définition constitutive : décrire l'essence d'un objet ou d'un phénomène défini comme dans un dictionnaire. Ces variables ne sont pas directement observables et il ne suffit pas de tester l'hypothèse, car elles sont définies à partir de variables observables (indicateurs).

Contrôle des variables

Types :

• Indépendante : deux façons de la considérer :
  • Manipulation : les valeurs varient ; la VI est modifiée pour observer l'effet sur la VD.
  • Sélection : lorsque la VI n'est pas manipulée (groupes préexistants).
• Dépendante : mesurée selon différentes modalités (nombre d'étapes, moment de la mesure) : avant (pré-test), après (post-test) ou test différentiel (effet retard).
• Variables étrangères (parasites) : il faut éliminer ou contrôler l'incidence de variables non pertinentes pour la recherche.

Conception quantitative

Conception pré-expérimentale

Approche pré-expérimentale : trois formes :

• Post-test avec un seul groupe : on administre un traitement, puis on observe le résultat.
• Pré-test/post-test avec un groupe : pré-test, traitement, post-test (le résultat observé est le changement).
• Pré-test/post-test avec deux groupes non équivalents : un groupe témoin qui ne reçoit aucun traitement permet une comparaison.

Conception expérimentale et quasi-expérimentale

Expérimentale : fréquemment utilisée en sciences physiques et biologiques ; le chercheur contrôle strictement les conditions.

Quasi-expérimental : comporte plusieurs modèles, dont quatre types principaux :

• Pré-test/post-test avec groupe de contrôle non équivalent : groupes de sujets déjà constitués.
• Séries temporelles interrompues : un groupe fait l'objet de nombreuses observations avant et après le traitement (interruption temporelle).
• Séries avec groupes de contrôle : amélioration de la conception précédente en ajoutant des groupes de comparaison.
• Étude à sujet unique : conception similaire mais centrée sur un seul objet ou individu.

Recherche non expérimentale

Recherche non expérimentale : fréquente dans les sciences sociales et les moyens pédagogiques après le fait. L'événement s'est déjà produit et l'observateur ne peut pas manipuler ou contrôler la VI. Caractéristiques :

• Les données sont recueillies après la cause présumée.
• Peu de contrôle flexible sur la VI.
• Méthode souple pour l'établissement de l'hypothèse ; souvent conçue comme une enquête.

Types d'enquêtes

Études descriptives : correspondent à une première approximation de la réalité ; elles servent à étudier le phénomène éducatif qui nous intéresse plus profondément à l'aide d'autres formes et méthodes d'enquête. Elles dépendent de notre capacité à recueillir des données techniques sur les phénomènes étudiés.

Instruments utilisés : observation en classe, échelles d'attitude, questionnaires, entretiens et analyse de contenu. L'analyse des données est réalisée à l'aide d'outils statistiques.

Études par sondage

Études de sondage : études qui utilisent comme instrument principal le questionnaire et/ou l'entretien.

Utilités des études par sondage

Peuvent être utilisés pour :

• Faire une première approximation de la réalité pour l'objet d'une enquête.
• Décrire ou prédire la nature d'un phénomène éducatif.
• Identifier des normes ou des critères servant à comparer des conditions actuelles.
• Déterminer les relations entre des événements spécifiques.

Pré-requis pour la conception d'une enquête

Pré-requis : avoir un objectif clair de l'enquête, déterminer la population cible et connaître les ressources disponibles.

Phase de conception du questionnaire

Définir les objectifs et planifier l'enquête par questionnaire. Les outils d'aide (cartes conceptuelles, tableau des spécifications) peuvent faciliter le développement et la sélection des questions. Il faut analyser la qualité des questions, puis étudier la fiabilité et la validité du questionnaire (tests pilotes, validation par des juges).