Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Frédérique HELIAS CNAM TET003 – 4. Analyser des données et interpréter les résu

Frédérique HELIAS CNAM TET003 – 4. Analyser des données et interpréter les résultats 62 4. ANALYSER DES DONNEES ET INTERPRETER LES RESULTATS Vous avez rassemblé les données avec toutes les précautions d’usage. La collecte est terminée et vous allez maintenant traiter et organiser les informations pour pouvoir répondre à la problématique de l’étude. Cette partie est consacrée aux traitements et aux analyses des données des enquêtes quantitatives (questionnaires) et qualitatives (entretiens et observations). 4.1. Le traitement des enquêtes quantitatives (par questionnaires) L’exploitation des enquêtes quantitatives est généralement réalisée à l’aide de l’ordinateur : grâce à lui, on peut effectuer divers calculs sans difficulté. Néanmoins, les données ne peuvent être traitées telles qu’elles ont été recueillies sur le terrain. Il faut les mettre sous une forme qui les rend aptes à être analysées. Avec la réalisation d’un codage, on passera des données brutes aux données préparées pour l’analyse. Ensuite, plusieurs opérations seront effectuées dans le dépouillement des questionnaires afin de faire ressortir les résultats pertinents de l’enquête. 4.1.1. Codage des questionnaires Même avec un petit nombre de questionnaires, et surtout si l’analyse s’oriente vers des observations statistiques ou des comparaisons, il n’est pas rentable de travailler directement sur les formulaires d’enquête. Les informations recueillies seront alors présentées sous une forme simple et systématique obtenue au moyen d’un codage. Les analyses ultérieures s’effectueront à partir du document rassemblant les données codées. Coder les réponses consiste à leur attribuer un code en vue de leur inscription sur un support adapté à un traitement informatique. C’est la (les) personne(s) chargée(s) de l’analyse des résultats de l’enquête qui doit (doivent) déterminer de quelle façon les réponses vont être codées. Il s’agit de proposer une traduction simple, en termes chiffrés, d’une expression rédigée en clair, qu’il s’agisse d’un fait ou d’un jugement. Coder les données brutes (c’est-à-dire telles qu’elles ont été reçues des enquêtés) consiste à libeller les réponses obtenues à l’aide de codes numériques simples. 4.1.1.1. Des questions aux variables Les indicateurs de l’enquête ont été traduits en questions. Au moment de l’analyse, chaque question de l’enquête devient une variable. Une fois identifiée, chaque variable de l’enquête fait l’objet d’une codification. Un code associe à chaque modalité de réponse une valeur (comme le numéro minéralogique pour les départements). Les numéros de code affectés aux réponses n’auront pas la même signification suivant la nature des variables. Frédérique HELIAS CNAM TET003 – 4. Analyser des données et interpréter les résultats 63 Toutes les variables de l’enquête (c’est-à-dire les mesures effectuées dans le questionnaire) ne se ressemblent pas. On distingue généralement trois types de variables :  Variable nominale ou catégorie Une variable est nominale lorsque les modalités de réponses sont simplement distinctes. On pourrait ainsi écrire cette liste dans n’importe quel ordre. Les répondants sont rangés sur une échelle nominale : c’est-à-dire sur une échelle dont les modalités sont seulement nommées. Ex. : « Avec qui êtes-vous venu visiter cette exposition ? »  seul  en famille  avec des voisins ou amis  avec des collègues de travail Avec les variables nominales, on se borne à compter le nombre de choix de chaque modalité. Le code associé est alors purement symbolique et arbitraire et n’a pas valeur de quantité, c’est une correspondance destinée à simplifier l’écriture. Par exemple, on peut donner la valeur 1 pour la réponse « masculin » et 2 pour la réponse « féminin » (c’est le code de la sécurité sociale), ou inversement, l’important étant que le code soit identique pour tous les enquêtés. Idem pour les réponses « oui » ou « non » à une question.  Variable ordonnée ou ordinale Une variable est ordinale si un ordre existe entre les modalités de réponses : celles-ci constituent un ensemble de classes ordonnées comme des classes d’âge, des degrés de faveur ou d’accord (tout à fait d’accord/ plutôt d’accord/ plutôt en désaccord/ tout à fait en désaccord), des degrés de fréquence (moins de 2h/ 2 à 4h/ plus de 4h). Les répondants seront rangés sur une échelle ordinale. Ex. : « Qu’avez-vous pensé de cette exposition ? D’une manière générale, vous avez trouvé cette exposition ? »  très intéressante  assez intéressante  peu intéressante  pas intéressante du tout Les numéros de code attribué aux réponses d’une variable ordinale indiquent un ordre de classement, mais pas une quantité. Par exemple, 1 pour « jamais », 2 pour « rarement », 3 pour « parfois », 4 pour « souvent » et 5 pour « toujours ». => Ces deux variables (nominales et ordinales) sont dites qualitatives. Elles s’opposent aux variables quantitatives.  Variable quantitative ou numérique Avec une échelle numérique ou quantitative, non seulement les modalités de réponses sont ordonnées, mais on dispose d’une mesure avec un intervalle constant : l’augmentation d’une unité a toujours la même signification. Frédérique HELIAS CNAM TET003 – 4. Analyser des données et interpréter les résultats 64 Ex. : le nombre d’enfants, l’âge, le poids sont mesurés sur des échelles quantitatives. Pour les variables quantitatives, la valeur portée sur le questionnaire devient la valeur codée et a le sens d’une unité de mesure.  Le traitement des non-réponses Les listes de modalités de réponses aux questions supposent qu’il n’y ait aucune réponse. Or, il arrive que certains enquêtés ne répondent pas. Que faire ? On peut prévoir un code, ce qui revient à ajouter une modalité dans la liste. Il est conseillé de conserver le même code pour toutes les non-réponses (0 ou 9). Certains logiciels acceptent aussi le blanc (espace vide) comme signe de valeur manquante. Dans certains cas, on peut prévoir plusieurs types de non-réponse si on est capable de les distinguer : « ne sait pas répondre » (n’a pas d’avis), « ne veut pas répondre » (refus de réponse), « a oublié de répondre à une question », etc. 4.1.1.2. Codification des questions fermées  A une seule réponse possible Un numéro de code est attribué à chaque modalité de réponse. Le mieux est de commencer à 1 et de suivre l’ordre des modalités inscrites sur le questionnaire. Ex. : « En cas de problèmes sentimentaux, à qui se confie-t-on de préférence ? » Code Réponse 1 un proche 2 un psychologue 3 un conseiller conjugal 4 un spécialiste de courrier du cœur 5 une cartomancienne 6 à personne 9 non-réponse  A choix multiples Dans certains cas, l’enquêté peut choisir plusieurs réponses d’une liste. Par exemple : « Sur cette liste, quelle(s) langue(s) étrangère(s) avez-vous appris pendant au moins deux années de scolarité : anglais/ allemand/ italien/ espagnol ? ». Il y a trois manières de procéder à la codification :  Retenir toutes les combinaisons de réponses : ayant établi la liste de tous les modèles de réponses, chacun sera affecté d’un numéro de code. La question en exemple produit 16 modèles de réponses, codées de 1 à 16 : Frédérique HELIAS CNAM TET003 – 4. Analyser des données et interpréter les résultats 65 1. anglais 9. allemand/ espagnol 2. allemand 10. italien/ espagnol 3. italien 11. anglais/ allemand/ espagnol 4. espagnol 12. anglais/ allemand/ italien 5. anglais/ allemand 13. anglais/ italien/ espagnol 6. anglais/ italien 14. allemand/ italien/ espagnol 7. anglais/ espagnol 15. Les quatre langues 8. allemand/ italien 16. Aucune langue  Coder par décomposition logique : l’information est décomposée comme si une série de questions de la forme « oui/ non » ou « présence/ absence » avait été posée. Par exemple, on crée une première variable correspondant à la question : « Avez-vous appris l’anglais : oui ou non ? » et ainsi de suite pour les autres langues. Avec ce système, on obtient pour une question autant de variables qu’elle a de modalité de réponses.  D’autres procédés avec certains logiciels d’analyse d’enquête (essentiellement professionnels) qui offrent des possibilités particulières pour le traitement des questions à choix multiple, comme accepter qu’on attribue à une variable (annoncée comme variable à réponses multiples) plusieurs modalités de réponses simultanées, donc plusieurs numéros de code.  A classement Des questions pouvaient demander aux enquêtés de donner un ordre de préférence. La codification de ce type de questions est très semblable à celui des questions à choix multiples : en retenant tous les classements possibles ou en codant par décomposition logique. 4.1.1.3. Codification des questions ouvertes  Questions ouvertes quantitatives Certaines questions ouvertes ont recueilli un grand nombre de valeurs numériques : « Quel est votre âge ? Combien d’enfants avez-vous ? Combien de cigarettes fumez-vous par jour ? ». La valeur indiquée par le répondant est choisie comme valeur de code (pour ne pas réduire arbitrairement l’information). De cette façon, il sera possible de décrire les données par le calcul de moyennes (âge moyen, nombre moyen d’enfants ou de cigarettes quotidiennes). On pourra aussi s’intéresser à la dispersion des valeurs autour de la moyenne (écart-type) et examiner en détail la distribution des réponses.  Questions ouvertes qualitatives Les réponses aux questions ouvertes peuvent être diverses et riches. Parfois, les questions ouvertes ne sont pas destinées à uploads/S4/ analyser-des-donnees-et-interpreter-des-resultats-pdf.pdf