Collecte et analyse de données quantitatives

Collecte de données quantitatives

Le développement et la mise en œuvre d'enquêtes : il s'agit d'obtenir des données à la fois subjectives (opinions, attitudes) et objectives (faits), basées sur les informations (orales et écrites) fournies par le sujet.

Création de questionnaires

C'est l'outil de base pour la collecte des données dans la recherche par sondage, produit par le questionnement d'information.

Biais de réponse :

• Effets d'ordre : une tendance à toujours choisir les dernières alternatives de réponse ou les premières (lorsqu'il y a peu d'alternatives ou qu'il faut évaluer sur une échelle, par exemple, donnez une note de 1 à 7).
• Biais d'acquiescement : tendance à répondre positivement à quelque chose, quel que soit le contenu de la question.
• Biais de réponse spatiale : préférence pour un pôle de la réponse, par exemple toujours être d'accord ou toujours en désaccord, indépendamment du contenu (en utilisant des questions d'équilibre).
• Biais de désirabilité sociale : lorsque des réponses socialement acceptables sont délivrées pour véhiculer une image positive de soi-même (il faut alors indiquer l'anonymat des réponses et préciser qu'il n'y a pas de bonnes ou de mauvaises réponses).
• Biais de positivité : tendance aux jugements positifs, en particulier lorsque le stimulus est une autre personne (préciser l'anonymat des réponses et qu'il n'y a pas de bonnes ou de mauvaises réponses).

Développement d'échelles

Ce sont des outils quantitatifs composés d'une liste de questions ou d'énoncés qui visent à évaluer une construction particulière ou une variable. Les échelles sont utilisées lorsqu'il est nécessaire d'évaluer un concept complexe qui ne peut pas se résumer à une seule question. Elles sont composées de plusieurs éléments avec un format de réponse qui correspond généralement à une mesure quantitative, basée sur la fréquence, l'intensité ou le degré d'accord.

Échelles d'attitude

Les attitudes sont un thème central dans les études de communication et les sciences sociales. Elles sont une construction « hypothétique », non directement observables, mais plutôt une variable latente qui doit être déduite de certaines actions mesurables. L'essence d'une attitude réside dans son évaluation d'un objet donné ; c'est un moyen efficace d'évaluer le monde.

Il y a trois éléments essentiels d'une attitude :

• Cognitif : idées, croyances ou opinions sur un objet et les informations que l'on possède à son sujet.
• Affectif : sentiments et émotions évoqués par l'objet.
• Conatif et comportemental : tendances, dispositions ou intentions comportementales envers l'objet de l'attitude.

Les principaux outils pour mesurer les attitudes sont les échelles d'attitudes, qui comprennent :

• Échelle de Likert : (pour évaluer les opinions et les croyances) allant de « pas du tout d'accord » à « totalement d'accord ».
• Différentiel sémantique d'Osgood : (pour évaluer la dimension affective de l'attitude, le sens) utilisant des qualités comme « beau/laid », etc.

L'analyse des données quantitatives

• Elle analyse les résultats fournis par les outils de mesure (enquêtes, questionnaires, groupes de discussion, entrevues, etc.).

Statistiques descriptives

La statistique descriptive est responsable de la collecte, de la gestion et de l'analyse des données d'un échantillon.

L'analyse statistique est divisée en deux domaines principaux :

• Analyse descriptive : décrit les variables en donnant leur instrument principal. Par exemple : le nombre de postes de télévision à la maison ou le fait que de nombreux parents aient achevé l'éducation de base.
• Analyse inférentielle : elle examine les relations établies entre les différentes variables. Par exemple : il existe une relation statistiquement significative entre le temps passé à regarder la télévision par jour et l'évaluation de celle-ci.

Niveaux ou échelles de mesure

Les échelles de mesure sont un ensemble de nombres qui correspondent à chaque mode de fonctionnement empirique (où chaque mode correspond à un numéro unique et vice versa).

Il existe quatre types d'échelles de mesure :

Échelles à caractéristiques qualitatives :

• Nominale : permet uniquement la classification et l'identification des objets. Par exemple, le sexe (1 = masculin, 2 = féminin) ou le travail (1 = police, 2 = pompier, 3 = médical, 4 = prêtre, 5 = autres).
• Ordinale : en plus de la classification, elle permet de définir les objets par rapport à certains critères de degré supérieur ou inférieur, sans préciser exactement la différence entre eux. Par exemple, l'ordre d'arrivée dans une course cycliste sans chronomètre (1 = premier, 2 = deuxième, 3 = troisième, etc.).

Échelles à caractère quantitatif :

• Échelle d'intervalle : permet d'établir des relations d'égalité/inégalité et d'ordre. Ici, les intervalles entre les différents nombres ou valeurs sont égaux. Par exemple, la température en degrés Celsius : la différence entre 10° et 15° est la même qu'entre 25° et 30°.
• Rapport : comprend un point qui est le zéro absolu, où l'origine empirique de la variable correspond à l'absence totale de la caractéristique. Exemples : l'âge moyen en années, la température en degrés Kelvin, le temps total passé à regarder la télévision en heures, etc.

Mesures de description des données

Ce sont les éléments clés qui nous permettent de décrire les données, les valeurs ou les scores pour chaque variable. Ils servent généralement à situer les données dans la plage de mesure.

• Fréquences
• Mesures de tendance centrale :
  • Le mode : est la valeur ou la catégorie qui se répète le plus dans une distribution.
  • La médiane : valeur centrale de la distribution qui la divise en deux, laissant 50 % des observations au-dessus et 50 % en dessous.
  • La moyenne : appelée aussi moyenne arithmétique, elle correspond à la somme de tous les scores d'une variable divisée par le nombre total de scores.
• Mesures de dispersion : elles indiquent la répartition des données sur l'échelle de mesure.
  • Étendue (Range) : mesure de variabilité indiquant la distance entre les données sur l'échelle de mesure.
  • Étendue ou distance : c'est la différence entre le score le plus élevé et le score le plus faible (X_max - X_min). Plus l'étendue est grande, plus la dispersion est élevée.
  • L'écart type : c'est l'écart moyen des scores autour de la moyenne. Il représente la différence de chaque individu par rapport à la valeur moyenne. Lorsque les valeurs sont homogènes, l'écart type est faible ; lorsqu'elles sont hétérogènes, il est élevé.