« Les matrices dans l'analyse qualitative » : différence entre les versions

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GROS BROUILLON POUR LE MOMENT ! Certains tableaux sont mal importés et il faut les ré-importer .....
 
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== Représentations visuelles dans l'analyse qualitative ==
== Représentations visuelles dans l'analyse qualitative ==
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L'utilisation de ce type de représentation visuelle consiste à organiser les dimensions d'une ou plusieurs variables à des fins diverses (explorer, décrire, ordonner, expliquer, prédire, etc.) selon le type de matrice choisie (e.g. liste de contrôle, rôles, groupements conceptuels, effets, etc.).  
L'utilisation de ce type de représentation visuelle consiste à organiser les dimensions d'une ou plusieurs variables à des fins diverses (explorer, décrire, ordonner, expliquer, prédire, etc.) selon le type de matrice choisie (e.g. liste de contrôle, rôles, groupements conceptuels, effets, etc.).  


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!cas
!cas
!var 1
!var 1
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Imaginez l’hypothèse de travail suivante: «le ''soutien extérieur est important pour réussir une réforme dans une organisation»''. Afin de répondre à cette question, nous allons inscrire dans un tableau toutes les informations provenant de nos entretiens.
Imaginez l’hypothèse de travail suivante: «le ''soutien extérieur est important pour réussir une réforme dans une organisation»''. Afin de répondre à cette question, nous allons inscrire dans un tableau toutes les informations provenant de nos entretiens.


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!Occurrences de soutien externe
!Occurrences de soutien externe
!Niveau direction
!Niveau direction
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==  Matrices chronologiques  ==
==  Matrices chronologiques  ==
{{citation encadrée| "Qui dit vie, dit chronologie. Un des atouts majeurs des données qualitatives est qu'on peut les recueillir au fil du temps, en suivant le flot des événements, sans se restreindre à des instantanés. On peut repérer des séquences, des processus, des flux. Mais comment présenter des données reflétant des phénomènes liés au temps de façon à pouvoir rapidement saisir et comprendre (et peut-être expliquer) ce qui s'est passé?" Miles, M. & Huberman, M. (2003, pp. 216-7). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.  
{{citation encadrée| "Qui dit vie, dit chronologie. Un des atouts majeurs des données qualitatives est qu'on peut les recueillir au fil du temps, en suivant le flot des événements, sans se restreindre à des instantanés. On peut repérer des séquences, des processus, des flux. Mais comment présenter des données reflétant des phénomènes liés au temps de façon à pouvoir rapidement saisir et comprendre (et peut-être expliquer) ce qui s'est passé?.
Une matrice chronologique comporte des colonnes organisées par périodes, séquentiellement, de telle sorte qu'on puisse savoir à quel moment un phénomène particulier a eu lieu. Le principe de base en est la chronologie." Miles, M. & Huberman, M. (2003, pp. 216-7). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.  
}}
}}
Les matrices chronologiques servent donc à résumer l’évolution d’un phénomène selon des catégories identifiées comme pertinentes.  
Les matrices chronologiques servent donc à résumer l’évolution d’un phénomène selon des catégories identifiées comme pertinentes.  
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'''Exemple: Tâches à réaliser pour une classe mixte orientée projets'''
'''Exemple: Tâches à réaliser pour une classe mixte orientée projets'''


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!
!
!Activité
!Activité
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Ce type de matrice est utile pour identifier des événements importants. Bien sûr, vous pouvez ajouter d’autres informations, e.g. dans cet exemple nous avons ajouté les outils utilisés par les étudiants pour réaliser les tâches.
Ce type de matrice est utile pour identifier des événements importants. Bien sûr, vous pouvez ajouter d’autres informations, e.g. dans cet exemple nous avons ajouté les outils utilisés par les étudiants pour réaliser les tâches.


== Matrices ordonnées selon les rôles (fonction dans l’organisation) ==
== Matrices par rôle (fonction dans l’organisation) ==


Les matrices selon les rôles (Miles & Huberman, 1994:124) croisent des rôles sociaux avec une ou plusieurs variables. Le principe abstrait peut se résumer comme suit (voir l’exemple ci-dessous):
{{citation encadrée| "Dans une matrice ordonnée par rôle, on répartit dans les différentes lignes et colonnes des données recueillies auprès, ou au sujet, d'un ensemble d'individus occupant tel ou tel rôle, données qui reflètent leur point de vue." Miles, M. & Huberman, M. (2003, p. 223). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.
}} 
Les matrices par rôle croisent donc des rôles sociaux avec une ou plusieurs variables.


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!rôles
!rôles
!personnes
!personnes
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Vous pouvez également créer des tableaux qui croisent des rôles et qui montrent les relations entre ces rôles.
Vous pouvez également créer des tableaux qui croisent des rôles et qui montrent les relations entre ces rôles.


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!
!
!rôle 1
!rôle 1
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'''Exemple: Evaluation de la mise en œuvre d’un service d’assistance informatique'''
'''Exemple: Evaluation de la mise en œuvre d’un service d’assistance informatique'''


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!Acteur
!Acteur
!Evaluation
!Evaluation
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Ci-dessous, un croisement entre rôles pour visualiser les relations:
Ci-dessous, un croisement entre rôles pour visualiser les relations:


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!
!
!rôle 1
!rôle 1
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== Techniques pour chercher des corrélations  ==
== Techniques pour chercher des corrélations  ==


Souvent, l’analyse qualitative se limite à de simples analyses descriptives. Toutefois, vous pouvez également utiliser des données qualitatives pour faire une sorte d’ «analyse corrélative», comme c’est typiquement le cas dans l’analyse des données quantitatives. Nous allons présenter quelques exemples de techniques.
Souvent, l’analyse qualitative se limite à de simples analyses descriptives. Toutefois, vous pouvez également utiliser des données qualitatives pour faire une sorte d’analyse de corrélations, comme c’est typiquement le cas dans l’analyse des données quantitatives.  


=== Matrices ordonnées selon des concepts (variables) ===
=== Matrices à groupements conceptuels ===


Clusters (covariances de variables, typologies de cas), i.e. on a une idée que certaines valeurs vont ensemble, on chasse les cooccurrences dans les cellules
{{citation encadrée| "Dans une matrice à groupements conceptuels, les colonnes sont ainsi disposées qu'elles rassemblent les items qui "vont ensemble". Ceci peut se faire de deux manières: conceptuellement lorsque l'analyste a quelques idées au départ sur les items ou questions dérivant de la même théorie ou reliés à un même thème global, ou empiriquement lorsqu'on découvre pendant le recueil de données ou l'analyse préalable que des informateurs font des rapprochements entre des questions différentes ou leur donnent des réponses similaires. Dans tous les cas, le principe de base est la cohérence conceptuelle." Miles, M. & Huberman, M. (2003, p. 231). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université. 
}}


=== Corrélation entre besoin d’encadrement et besoin de formation ===
=== Exemple: corrélation entre besoin d’encadrement et besoin de formation ===


Prenons la question de recherche suivante: «peut-on observer une corrélation entre le ''besoin d’encadrement'' et le ''besoin de formation'' exprimés pour une nouvelle plateforme collaborative (données provenant d’entretiens d’enseignants)»?
Prenons la question de recherche suivante: «peut-on observer une corrélation entre le ''besoin d’encadrement'' et le ''besoin de formation'' exprimés pour une nouvelle plateforme collaborative»? Les données sont issues d’entretiens avec les enseignants.


La matrice suivante montre que le besoin d’encadrement et le besoin de formation semblent aller de pair, e.g. les cas 1,3 et 5 ont des associations «important» et les cas 2 et 4 ont des associations «pas important».
La matrice suivante montre que le besoin d’encadrement et le besoin de formation semblent aller de pair, e.g. les cas 1,3 et 5 ont des associations «important» et les cas 2 et 4 ont des associations «pas important».


{|class="datatable"
{| class="datatable"  
!cas
!cas
!var 1
!var 1
!besoin d’encadrement
!besoin d’encadrement  
!besoin de formation
! style="background-color:#D0E2EE" |besoin de formation
!besoin de directives
!besoin de directives
|-
|-
|cas 1
|cas 1
|
|
|important
| style="background-color:red" |important
|important
| style="background-color:green" |important
|important
|important
|-
|-
|cas 2
|cas 2
|
|
|pas important
| style="background-color:red" |pas important
|pas important
| style="background-color:green" |pas important
|pas important
|pas important
|-
|-
|cas 3
|cas 3
|
|
|important
| style="background-color:red" |important
|important
| style="background-color:green" |important
|important
|important
|-
|-
|cas 4
|cas 4
|yyy
|yyy
|pas important
| style="background-color:red" |pas important
|pas important
| style="background-color:green" |pas important
|pas important
|pas important
|-
|-
|cas 5
|cas 5
|.....
|.....
|important
| style="background-color:red" |important
|important
| style="background-color:green" |important
|important
|important
|-
|-
|cas 6....
|cas 6....
|
|
|important
| style="background-color:red" |important
|pas important
| style="background-color:green" |pas important
|pas important
|pas important
|}
|}
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Créer un tableau croisé de variables représente une bonne stratégie pour mener cette analyse, e.g. afin de montrer précisément comment le ''besoin d’encadrement'' et le ''besoin de formation'' vont de pair, nous pourrions créer le tableau suivant:
Créer un tableau croisé de variables représente une bonne stratégie pour mener cette analyse, e.g. afin de montrer précisément comment le ''besoin d’encadrement'' et le ''besoin de formation'' vont de pair, nous pourrions créer le tableau suivant:


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!besoin de formation * besoin d’encadrement
!besoin de formation * besoin d’encadrement
!besoin d’encadrement
!
! colspan="2" style="background-color:red" |besoin d’encadrement
|-
|-
|
|
|
|oui
|oui
|non
|-
|-
|besoin de formation
| rowspan="2" style="background-color:lightgreen" |besoin de formation
|oui
|oui
| style="background-color:lightblue" |3
| style="background-color:lightmagenta" |1
|-
|-
|
|non
|non
| style="background-color:magenta" |1
| style="background-color:lightblue" |2
|}
|}


Nous pouvons observer une corrélation: les «cellules bleues» (symétrie) sont plus fortes que les «cellules magenta»! En outre, nous pourrions créer une typologie avec les mêmes données:
Nous pouvons observer une corrélation: les «cellules bleues» (symétrie) sont plus fortes que les «cellules magenta»!  


{|class="datatable"
En outre, nous pourrions créer une typologie avec les mêmes données:
 
{| class="datatable"
!
!
!Type 1:<br />
!Type 1:<br />
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|}
|}


Nous pouvons observer l’émergence de trois types auxquels nous assignons des «labels».
Avec cette matrice de corrélations, nous pouvons observer l’émergence de quatre profils d'enseignants que nous avons qualifiés comme suit: les "anxieux", les "dépendants", les "bureaucrates" et les "autonomes".


{{bloc pratiquer|
{{bloc pratiquer|
* Pouvez-vous expliquer comment nous avons créé ces quatre types?
* Pouvez-vous expliquer comment nous avons créé ces quatre profils?
* Astuce: regardez les valeurs du tableau de données.
* Astuce: regardez les valeurs de la matrice de corrélations.
}}
}}


Remarque: Si vous avez plus que trois variables, vous devriez quantifier les données et utiliser un programme d’analyse de clusters.
Remarque: Si vous avez plus que trois variables, vous devriez quantifier les données et utiliser un logiciel d'analyse statistique > analyse typologique.


=== Exemple: Effet de différents types de pression sur les stratégies TIC ===
=== Exemple: Effet de différents types de pression sur les stratégies TIC ===
Ligne 455 : Ligne 467 :
Le tableau suivant montre la cooccurrence de valeurs de deux variables. L’idée est de déterminer l’effet de différents types de pression sur les stratégies TIC adoptées par une école.
Le tableau suivant montre la cooccurrence de valeurs de deux variables. L’idée est de déterminer l’effet de différents types de pression sur les stratégies TIC adoptées par une école.


{|class="datatable"
{| class="datatable"
!
!Y=Stratégies d’une école
!
!
!
!
!
!
!Stratégies d’une école
|-
|-
|Type de pression
|'''X=Type de pression'''
|stratégie 1: pas de réaction
|stratégie 1: pas de réaction
|stratégie 2: créer une task force
|stratégie 3: créer de programme de formation
|stratégie 4: allouer plus de ressources
|....
|Total
|-
|-
|Lettres écrites par les parents
|Lettres écrites par les parents
|(N=4)(p=0.8)
|(N=4)(p=0.8)
|(N=1) (p=0.2)
|
|
|
|100%
|-
|-
|Lettres écrites par le corps enseignant
|Lettres écrites par le corps enseignant
|
|
|(N=2) (p=0.4)
|(N=3) (p=0.6)
|
|
|100%
|-
|-
|Articles de journaux
|Articles de journaux
|
|
|
|
|
|
|100%
|-
|-
|type ...
|type ...
|.....
|.....
|
|
|
|
|
|}
|}


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}}
}}


{|class="wikitable"
{| class="wikitable"
!
!
!Variable y à expliquer = stratégies d’action
!Variable y à expliquer = stratégies d’action
!
!
!
|-
|-
|Variable explicative x
|'''Variable explicative x'''
|ne rien faire
|ne rien faire
|envoyer un mail
|écrire un tutoriel
|Total
|-
|-
|Etudiants faisant des suggestions indirectes
|Etudiants faisant des suggestions indirectes
|4 (__%)
|4 (__%)
|1 (___%)
|
|5 (      %)
|-
|-
|Etudiants se plaignant explicitement
|Etudiants se plaignant explicitement
|
|
|2 (___%)
|3 (___%)
|5 (        %)
|}
|}


Interprétation: <span id="_Toc227902773" class="anchor"></span>si les étudiants se plaignent explicitement, le tuteur réagira ___________ fortement et se lancera dans des activités plus utiles
Interprétation: <span id="_Toc227902773" class="anchor"></span>si les étudiants se plaignent explicitement, le tuteur réagira ___________ fortement et se lancera dans des activités plus utiles

Dernière version du 13 juillet 2018 à 12:22

Manuel de recherche en technologie éducative
Module: Analyse de données qualitatives
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⚐ ☸
⚒ 2018/07/13


Représentations visuelles dans l'analyse qualitative

Rappelons que l’analyse qualitative structurée cherche une structure dans les données (comme le font les techniques exploratoires quantitatives) et qu'il existe deux types de techniques d’analyse courants, les matrices et les diagrammes (graphiques). Ces représentations visuelles synthétiques des données sont une étape de l'analyse qui va ensuite servir lors de l'interprétation des données (explication de ce qu'il se passe).

« La notion de présentation est au cœur de cet ouvrage. Par présentation, nous entendons un format spatial qui présente de façon systématique des informations à l’utilisateur. Journaux, jauges d’essence, écrans d’ordinateur et organigrammes sont tous des « présentations ». Ils présentent l’information sous une forme ramassée et ordonnée, permettant à l’utilisateur de tirer des conclusions fondées et d’agir en conséquence.

Le mode traditionnel de présentation utilisé par les chercheurs qualitatifs est le texte narratif. Le texte se présente sous forme de notes de terrain transcrites que l’analyste parcourt, pour en extraire des segments codés et en tirer des conclusions. Ensuite l’analyse prend généralement la forme d’un nouveau texte narratif : le compte rendu d’étude de cas. Il est contraignant pour les analyses parce que dispersé, étalé sur de nombreuses pages et difficile à consulter ; il est séquentiel plutôt que simultané et rend délicate la visualisation parallèle de deux ou trois variables ; il n’est habituellement que vaguement structuré et peut devenir monotone et indigeste. Les mêmes objections sont d’autant plus vraies pour le lecteur du rapport final. (…) La conception de formats de présentation de données qualitatives s’avère plutôt aisée et agréable. Leur variété dépend de la richesse d’imagination du chercheur, mais ils empruntent le plus souvent la forme d’une table synthétique (matrice, tableau, liste de contrôle) ou d’une figure. Les entrées sont également multiformes : petits paragraphes, citations, phrases courtes, estimations, abréviations, symboles, intitulés, flèches, etc. Le choix du format et du type d’entrée se fait en fonction de ce que vous essayez de comprendre : une situation générale, une chronologie détaillée des événements, le comportement des personnes dans des rôles différents ou le chevauchement de variables conceptuelles ». Miles, M. & Huberman, M. (2003, pp. 174-176). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.

Matrices de données et de variables

Vous pouvez utiliser des matrices de données qualitatives de la même façon que vous utilisez les matrices de données quantitatives (e.g. en comparant les indicateurs socio-économiques d’une liste de pays). Le tableau suivant correspond à une liste (fictive) de réponses d’enseignants interrogés sur trois questions concernant une nouvelle plateforme collaborative: besoin de support, besoin de formation et besoin de directives. L'utilisation de ce type de représentation visuelle consiste à organiser les dimensions d'une ou plusieurs variables à des fins diverses (explorer, décrire, ordonner, expliquer, prédire, etc.) selon le type de matrice choisie (e.g. liste de contrôle, rôles, groupements conceptuels, effets, etc.).

cas var 1 besoin de support besoin de formation besoin de directives
cas 1 important important important
cas 2 pas important pas important pas important
cas 3 important important important
cas 4 xyz pas important pas important pas important
cas 5 ..... important important important
cas 6.... important pas important pas important

Matrice liste de contrôle

"Une matrice liste de contrôle est un format conçu pour analyser des données de terrain sur une variables majeure ou un domaine d'intérêt général. Le principe de base de la matrice liste de contrôle est d'organiser plusieurs composantes d'une variable unique et cohérente." Miles, M. & Huberman, M. (2003, p. 196). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.

Exemple: Soutien externe aux projets de réforme

Imaginez l’hypothèse de travail suivante: «le soutien extérieur est important pour réussir une réforme dans une organisation». Afin de répondre à cette question, nous allons inscrire dans un tableau toutes les informations provenant de nos entretiens.

Occurrences de soutien externe Niveau direction Niveau service
Analyse des déficiences Remplissez chaque cellule comme ci-dessous
Formation des collaborateurs
Monitoring des changements
Motivation
Séances de dynamique de groupe adéquat: «on a vu un animateur 3 fois et cela nous a aidé» (ENT-12:10) inadéquat: «on nous a juste informé» (ENT-13:20)
Etc...

Un tel tableau expose différentes dimensions d’une variable importante (soutien externe). E.g. dans l’exemple ci-dessus, les valeurs de la variable «soutien externe» figurent dans la colonne de gauche. Dans les autres colonnes, on insère les faits selon certains critères.


Pour pratiquer:

Essayez de concevoir une telle matrice pour résumer les avis des enseignants, des étudiants et des assistants au sujet du support technique pour une plateforme d’apprentissage en ligne. Vous devez identifier une variable clé et les composantes ou dimensions de cette dernière.


Matrices chronologiques

"Qui dit vie, dit chronologie. Un des atouts majeurs des données qualitatives est qu'on peut les recueillir au fil du temps, en suivant le flot des événements, sans se restreindre à des instantanés. On peut repérer des séquences, des processus, des flux. Mais comment présenter des données reflétant des phénomènes liés au temps de façon à pouvoir rapidement saisir et comprendre (et peut-être expliquer) ce qui s'est passé?.

Une matrice chronologique comporte des colonnes organisées par périodes, séquentiellement, de telle sorte qu'on puisse savoir à quel moment un phénomène particulier a eu lieu. Le principe de base en est la chronologie." Miles, M. & Huberman, M. (2003, pp. 216-7). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.

Les matrices chronologiques servent donc à résumer l’évolution d’un phénomène selon des catégories identifiées comme pertinentes.


Exemple: Tâches à réaliser pour une classe mixte orientée projets

Activité Date Outils imposés (produits)
1 Se familiariser avec le sujet 21-NOV-2002 liens, wiki, blog
2 Idées relatives au projet, Q&R 29-NOV-2002 classe
3 Les étudiants formulent des idées pour le projet 02-DEC-2002 News engine, blog
4 Les étudiants formulent commencent à définir le projet 05-DEC-2002 ePBL, blog
5 Le plan de recherche provisoire est terminé 06-DEC-2002 ePBL, blog
6 Le plan de recherche est terminé 11-DEC-2002 ePBL, blog
7 Partage 17-DEC-2002 liens, blog, notes
8 Audit 20-DEC-2002 ePBL, blog
9 Audit 10-JAN-2003 ePBL, blog
10 L’article et le produit sont terminés 16-JAN-2003 ePBL, blog
11 Le travail est présenté 16-JAN-2003 classe

Ce type de matrice est utile pour identifier des événements importants. Bien sûr, vous pouvez ajouter d’autres informations, e.g. dans cet exemple nous avons ajouté les outils utilisés par les étudiants pour réaliser les tâches.

Matrices par rôle (fonction dans l’organisation)

"Dans une matrice ordonnée par rôle, on répartit dans les différentes lignes et colonnes des données recueillies auprès, ou au sujet, d'un ensemble d'individus occupant tel ou tel rôle, données qui reflètent leur point de vue." Miles, M. & Huberman, M. (2003, p. 223). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.

Les matrices par rôle croisent donc des rôles sociaux avec une ou plusieurs variables.

rôles personnes variable 1 variable 2 variable 3
rôle 1 personne 1 Les cellules sont remplies par des «valeurs» riches avec pointeurs sur la source ..... .....
personne 2 ..... .....
rôle 2 personne 9 ..... .....
personne 10 ..... .....
rôle n personne n ..... .....

Vous pouvez également créer des tableaux qui croisent des rôles et qui montrent les relations entre ces rôles.

rôle 1 ... rôle 3
rôle 1 Entrez toutes sortes d’informations sur des interactions
...
rôle 3

Exemple: Evaluation de la mise en œuvre d’un service d’assistance informatique

Acteur Evaluation Assistance fournie Assistance reçue Effets immédiats Effets à long terme Explication du chercheur
Chef - - - demotivant a mis le programme en danger il se sentait menacé par les nouvelles procédures
Consultant + a aidé à choisir le bon logiciel, s’est impliqué - a permis aux autres de se lancer
....
Help-desk +/- dépanne les utilisateurs, peu d’aide avec les logiciels satisfaction plus grande au travail grâce aux outils amélioration légère de l’efficacité Il est surchargé avec d’autres tâches
Users +/- certains utilisateurs ont aidé leurs pairs avec l’outil dépanne les utilisateurs, peu d’aide avec les logiciels ont été tenus informés de la grande quantité de questions sans réponses amélioration légère de la performance au travail ....

Ci-dessous, un croisement entre rôles pour visualiser les relations:

rôle 1 formateurs rôle 3
rôle 1
formateurs se coordonnent mal entre eux (1) ne reçoit pas toutes les informations (2)
rôle 3

Techniques pour chercher des corrélations

Souvent, l’analyse qualitative se limite à de simples analyses descriptives. Toutefois, vous pouvez également utiliser des données qualitatives pour faire une sorte d’analyse de corrélations, comme c’est typiquement le cas dans l’analyse des données quantitatives.

Matrices à groupements conceptuels

"Dans une matrice à groupements conceptuels, les colonnes sont ainsi disposées qu'elles rassemblent les items qui "vont ensemble". Ceci peut se faire de deux manières: conceptuellement lorsque l'analyste a quelques idées au départ sur les items ou questions dérivant de la même théorie ou reliés à un même thème global, ou empiriquement lorsqu'on découvre pendant le recueil de données ou l'analyse préalable que des informateurs font des rapprochements entre des questions différentes ou leur donnent des réponses similaires. Dans tous les cas, le principe de base est la cohérence conceptuelle." Miles, M. & Huberman, M. (2003, p. 231). Analyse des données qualitatives. 2e édition. De Boeck Université.

Exemple: corrélation entre besoin d’encadrement et besoin de formation

Prenons la question de recherche suivante: «peut-on observer une corrélation entre le besoin d’encadrement et le besoin de formation exprimés pour une nouvelle plateforme collaborative»? Les données sont issues d’entretiens avec les enseignants.

La matrice suivante montre que le besoin d’encadrement et le besoin de formation semblent aller de pair, e.g. les cas 1,3 et 5 ont des associations «important» et les cas 2 et 4 ont des associations «pas important».

cas var 1 besoin d’encadrement besoin de formation besoin de directives
cas 1 important important important
cas 2 pas important pas important pas important
cas 3 important important important
cas 4 yyy pas important pas important pas important
cas 5 ..... important important important
cas 6.... important pas important pas important

Créer un tableau croisé de variables représente une bonne stratégie pour mener cette analyse, e.g. afin de montrer précisément comment le besoin d’encadrement et le besoin de formation vont de pair, nous pourrions créer le tableau suivant:

besoin de formation * besoin d’encadrement besoin d’encadrement
oui non
besoin de formation oui 3 1
non 1 2

Nous pouvons observer une corrélation: les «cellules bleues» (symétrie) sont plus fortes que les «cellules magenta»!

En outre, nous pourrions créer une typologie avec les mêmes données:

Type 1:

«anxieux»

Type 2:

«dépendant»

Type 3:

«bureaucrates»

Type 4:

«autonomistes»

cas 1 X
cas 2 X
cas 3 X
cas 4 X
cas 5 X
cas 6 X
Total d’individus

par type

3 1 0 2

Avec cette matrice de corrélations, nous pouvons observer l’émergence de quatre profils d'enseignants que nous avons qualifiés comme suit: les "anxieux", les "dépendants", les "bureaucrates" et les "autonomes".


Pour pratiquer:

  • Pouvez-vous expliquer comment nous avons créé ces quatre profils?
  • Astuce: regardez les valeurs de la matrice de corrélations.


Remarque: Si vous avez plus que trois variables, vous devriez quantifier les données et utiliser un logiciel d'analyse statistique > analyse typologique.

Exemple: Effet de différents types de pression sur les stratégies TIC

Le tableau suivant montre la cooccurrence de valeurs de deux variables. L’idée est de déterminer l’effet de différents types de pression sur les stratégies TIC adoptées par une école.

Y=Stratégies d’une école
X=Type de pression stratégie 1: pas de réaction stratégie 2: créer une task force stratégie 3: créer de programme de formation stratégie 4: allouer plus de ressources .... Total
Lettres écrites par les parents (N=4)(p=0.8) (N=1) (p=0.2) 100%
Lettres écrites par le corps enseignant (N=2) (p=0.4) (N=3) (p=0.6) 100%
Articles de journaux 100%
type ... .....

Interprétation de tableaux croisés

Rappelons le principe du tableau croisé. Son objectif est d’estimer la probabilité qu’une valeur donnée de la valeur indépendante (explicative) contienne une valeur donnée de la variable dépendante (à expliquer).

Rappel de la procédure:

  1. On calcule les pourcentages pour chaque valeur de la variable indépendante. Il s’agit soit d’une ligne du tableau soit d’une colonne, selon l’orientation du tableau.
  1. On compare les pourcentages dans l’autre sens.

Pour pratiquer:

  • Remplissez les pourcentages dans le tableau ci-dessous.
  • Complétez ensuite la phrase


Variable y à expliquer = stratégies d’action
Variable explicative x ne rien faire envoyer un mail écrire un tutoriel Total
Etudiants faisant des suggestions indirectes 4 (__%) 1 (___%) 5 (  %)
Etudiants se plaignant explicitement 2 (___%) 3 (___%) 5 (  %)

Interprétation: si les étudiants se plaignent explicitement, le tuteur réagira ___________ fortement et se lancera dans des activités plus utiles

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