« Designs de recherche orientés test de théorie » : différence entre les versions
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== Introduction == | == Introduction au module == | ||
Nous avons précédemment présenté trois grandes familles d’approches de recherche: la recherche explicative, orientée test de théorie, la recherche interprétative, orientée création de théorie, et la recherche design. Dans ce chapitre, nous présenterons des designs de recherche (stratégies d’investigation) explicatifs, orientés test de théorie, i.e. le courant dominant des sciences sociales. La plupart des recherches en sciences de l’éducation publiées dans des revues de qualité s’appuient sur cette méthodologie. Plusieurs recherches évaluation reposent également sur une approche descendante fondée sur des modèles théoriques. | Nous avons précédemment présenté trois grandes familles d’approches de recherche: (1) la recherche explicative, orientée test de théorie, (2) la recherche interprétative, orientée création de théorie, et (3) la recherche design. Dans ce chapitre, nous présenterons des designs de recherche (stratégies d’investigation) explicatifs, orientés test de théorie, i.e. le courant dominant des sciences sociales. La plupart des recherches en sciences de l’éducation publiées dans des revues de qualité s’appuient sur cette méthodologie. Plusieurs recherches d'évaluation reposent également sur une approche descendante fondée sur des modèles théoriques. | ||
Objectifs d’apprentissage | Objectifs d’apprentissage | ||
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== Principes == | == Principes == | ||
La recherche quantitative cherche à vérifier une théorie en examinant les relations existant entre les variables. Ces variables peuvent être mesurées, par des instruments, afin de générer des données numériques qui vont pouvoir être analysées avec des procédures statistiques. De plus, une étude quantitative a une structure fixe comportant une introduction, la littérature et la théorie, les méthodes, les résultats et la discussion | La recherche quantitative cherche à vérifier une théorie en examinant les relations existant entre les variables. Ces variables peuvent être mesurées, par des instruments, afin de générer des données numériques qui vont pouvoir être analysées avec des procédures statistiques. De plus, une étude quantitative a une structure fixe comportant une introduction, la littérature et la théorie, les méthodes, les résultats et la discussion (Creswell, 2014, p. 247). | ||
Les éléments les plus importants d’un design empirique fondé sur la théorie sont de ce fait (Figure 21): la théorie, les hypothèses, les mesures et les analyses causales (statistiques). | Les éléments les plus importants d’un design empirique fondé sur la théorie sont de ce fait (Figure 21): la théorie, les hypothèses, les mesures et les analyses causales (statistiques). | ||
[[Fichier:Principaux éléments d'une recherche empirique fondée sur la théorie.png|cadre|néant|Figure 21: Principaux éléments de la recherche empirique fondée sur la théorie ]] | [[Fichier:Principaux éléments d'une recherche empirique fondée sur la théorie.png|cadre|néant|Figure 21: Principaux éléments de la recherche empirique fondée sur la théorie ]] | ||
* ''Conceptualisations:'' chaque question de recherche est détaillée par l’intermédiaire d’une ou de plusieurs hypothèses. Les hypothèses sont ancrées dans la théorie. | * ''Conceptualisations:'' chaque question de recherche est détaillée par l’intermédiaire d’une ou de plusieurs hypothèses. Les hypothèses sont toujours ancrées dans la théorie. | ||
* ''Mesures:'' les mesures sont généralement quantitatives (e.g. données expérimentales, données d’enquêtes, «statistiques» organisationnelles ou publiques, etc.) et s’appuient sur des | * ''Mesures:'' les mesures sont généralement quantitatives (e.g. données expérimentales, données d’enquêtes, «statistiques» organisationnelles ou publiques, etc.) et s’appuient sur des artefacts, tels que des sondages ou du matériel expérimental. | ||
* ''Analyses et conclusions:'' les hypothèses sont testées à l’aide de méthodes statistiques, par exemple des designs expérimentaux ou des designs corrélationnels (statistiques). | * ''Analyses et conclusions:'' les hypothèses sont testées à l’aide de méthodes statistiques, par exemple des designs expérimentaux ou des designs corrélationnels (statistiques). | ||
Il existe plusieurs variantes d’approches de recherche orientées test de théorie. Nous allons nous intéresser à certaines d’entre elles dans les chapitres suivants. Ces différentes approches ont des suppositions et des modèles méthodologiques en commun, que nous présenterons en temps voulu. | Il existe plusieurs variantes d’approches de recherche orientées test de théorie. Nous allons nous intéresser à certaines d’entre elles dans les chapitres suivants. Ces différentes approches ont des suppositions et des modèles méthodologiques en commun, que nous présenterons en temps voulu. | ||
=== | == Résumé == | ||
=== Liste de designs === | |||
Dans ce module sur les '''designs de recherche orientés test de théorie''', nous présentons quelques designs de recherche fondés sur la théorie, que nous résumons dans le tableau ci-dessous avec quelques cas d’utilisation types. Il existe d’autres designs fondés sur la théorie que nous n’avons pas présentés, e.g. les simulations. | Dans ce module sur les '''designs de recherche orientés test de théorie''', nous présentons quelques designs de recherche fondés sur la théorie, que nous résumons dans le tableau ci-dessous avec quelques cas d’utilisation types. Il existe d’autres designs fondés sur la théorie que nous n’avons pas présentés, e.g. les simulations. | ||
<table class | <table class="wikitable" style="background-color:#D8FF8B;"> | ||
<tr> | |||
<th>Approche</th> | |||
<th> | |||
Quelques cas d’utilisation</th> | |||
</tr> | |||
<tr> | |||
<th>[[Designs expérimentaux]]</th> | |||
<td> | |||
<ul> | |||
<li>Enquêtes psychopédagogiques</li> | |||
<li>Interface homme machine</li> | |||
</ul> | |||
</td> | |||
</tr> | |||
<tr> | |||
<th>[[Designs quasi-expérimentaux]]</th> | |||
<td> | |||
<ul> | |||
<li>Ingénierie pédagogique (dans son ensemble) </li> | |||
<li>Psychologie sociale </li> | |||
<li>Analyse de politiques publiques </li> | |||
<li>Réforme éducative </li> | |||
<li>Réforme organisationnelle</li> | |||
</ul> | |||
</td> | |||
</tr> | |||
<tr> | |||
<th>[[Designs statistiques]]</th> | |||
<td> | |||
<ul> | |||
<li>Les pratiques pédagogiques </li> | |||
<li>modèles d’usages</li> | |||
</ul> | |||
</td> | |||
</tr> | |||
<tr> | |||
<th>[[Design comparaison de systèmes similaires]]</th> | |||
<td> | |||
<ul> | |||
<li>Analyse des politiques publiques </li> | |||
<li>Education comparative</li> | |||
</ul> | |||
</td> | |||
</tr> | |||
</table> | |||
Bien entendu, vous pouvez combiner plusieurs de ces approches dans un projet de recherche. Vous pouvez également utiliser différents designs pour la même question afin d’obtenir différents éléments de réponse. | |||
== Appropriation de la thématique par des doctorants == | |||
Résumés réalisés par des doctorants dans le cadre du Module 3 de [https://tecfa.unige.ch/tecfa/teaching/reset/ RESET-Francophone]. | |||
=== Principes, étapes et caractéristiques d’une enquête par sondage === | |||
Résumé réalisé par Corinne Ramillon et Chau Nguyen . <br> | |||
La définition donnée par Milot (2015) pour le recensement et le sondage est la suivante : le recensement est une étude statistique auprès de toute la population. Si le public interrogé est un plus petit échantillon alors il s’agit d’un sondage.<br> | |||
Mais alors comment choisir entre sondage et recensement ? | |||
Selon Milot (2017) et Amyotte & Pépin (2017), le recensement semble plus réaliste car toute la population est interrogée mais il est plus difficile à réaliser en fonction d’obstacles géographiques : l’étendue du territoire à parcourir peut être très vaste, d’obstacles démographiques : la taille de la population à interroger peut engendrer un surcroît de temps pour la récolte des données, d’obstacles financiers : tant les distances que le nombre de participants peuvent engendrer des coûts fort élevés, des obstacles temporels : le recensement est chronophage et en plus il peut être lourd pour le public visé car il est possible que ce dernier ait subi déjà plusieurs autres recensements. Il existe également un dernier obstacle lié à la méthode de collecte : cette dernière peut être destructrice selon le type de produit étudié (par exemple, si l’on analyse la durée de vie d’une ampoule en la laissant allumée jusqu’à sa fin de vie, les coûts liés au matériel s’avèrent fort importants.). | |||
Pour Milot (2017), le sondage est plus économique, sa durée de vie est plus courte que le recensement, il est moins destructeur pour le produit, la population est moins sollicitée, ce qui le rend beaucoup plus favorable pour la récolte des données de la recherche.<br> | |||
Parmi les designs envisageables pour l’enquête par sondage, nous trouvons un premier type, les designs expérimentaux (avec groupes test et témoin, pré et post-tests et distribution aléatoire des sujets obligatoire) et un deuxième type, les designs quasi-expérimentaux (avec seulement le groupe test et distribution aléatoire des sujets pas toujours respectée) qui servent à la réalisation des questionnaires dans les enquêtes par sondage (EduTech Wiki). Amyotte & Pépin (2017) mentionnent également que l’enquête par questionnaire est “une méthode d’investigation très flexible et très polyvalente”. La mise en place de variables de contrôle ne doit pas être oubliée pour tester des hypothèses alternatives (EduTechWiki).<br> | |||
Le troisième type de designs fréquent dans les enquêtes par sondage, sont les designs statistiques. Dans une enquête par sondage selon le design statistique, ce sont des attitudes, des comportements, des expériences, des conditions socio-économiques, etc qui sont recherchés auprès de la population par le biais d’un questionnaire, sans intervention auprès des sujets. Plusieurs méthodes sont possibles : papier, téléphone, entretien, questionnaire en ligne. La plupart du temps, le questionnaire ne peut être administré à l’entièreté de la population mais seulement à un échantillon représentatif, typiquement quelques centaines de personnes.<br> | |||
De plus, il ne faut pas négliger les obstacles à la validité interne de ces types de designs. Une question clé doit être systématiquement posée : quelles sont les autres variables non-contrôlées voire cachées qui pourraient influencer les observables ? Campbell et Stanley (1963) ont élaboré une typologie de ces obstacles dont tout chercheur doit se méfier : l’histoire, la maturation, le test, l’instrumentation, la régression statistique, l’auto- sélection, la mortalité, l’interaction avec la sélection, l’ambiguïté directionnelle, la diffusion ou imitation de traitement et l’égalisation compensatoire.<br> | |||
Une fois que ces variables non-contrôlées voire cachées ont été détectées, il faut également rechercher la validité des données dans ces types de designs. Pour ce faire, Campbell et Stanley (1963) ont défini quatre types de validité : la validité interne, la validité externe, la validité statistique et la validité de construction. Cette typologie est également transposable dans d’autres contextes de recherche telles que les analyses qualitatives structurées ou les designs statistiques.<br> | |||
La structure type d’un plan d’une enquête par sondage se présente ainsi : | |||
Revue de littérature – questions de recherches – cadre d’analyse – approche qualitative possible lors de l’enquête préliminaire – hypothèses – opérationnalisation – définitions des variables (qualitatives, quantitatives continues et quantitatives discrètes) - définitions des échelles (nominale, ordinale, d’intervalles, de rapports) et des questionnaires – définition de la population cible – stratégies d’échantillonnage – identification des méthodes d’analyse – élaboration du questionnaire – test sur quelques sujets – sondage – codage et vérification – construction de l’échelle – analyse statistique des données.<br> | |||
Selon Vilatte (2007), « Le fait auquel renvoie l’objet de l’enquête est soumis à quatre principales transformations qui sont inhérentes à toute démarche d’enquête et de manière plus générale à toute démarche de recherche et qui sont : la délimitation du fait par la définition de l’objet d’étude, la sélection des éléments jugés pertinents au travers des questions, le tri par l’activité de codage et de recodage des informations recueillies, la lecture seulement d’une partie des données. ».<br> | |||
Selon Ghiglione (1987), les objectifs d’un questionnaire d’enquête par sondage sont de plusieurs types : la description, l’estimation et la vérification d’une hypothèse. Amyotte & Pépin (2017) présente les mêmes mais regroupe les deux derniers types sous l’appellation statistique inférentielle.<br> | |||
Quant à Lapointe (2000), il estime qu’il y a plutôt deux types d’enquête par sondage : l’enquête descriptive ou l’enquête causale (avec variable dépendante et indépendante).<br> | |||
D’après Vilatte (2007), l’élaboration d’un tel questionnaire se fait en différentes phases. Il faut tout d’abord définir l’objet de l’enquête, puis les objectifs et les hypothèses, la population ou l’univers de l’enquête, l’échantillon représentatif (par méthode aléatoire ou méthode de quotas). Il faut ensuite rédiger un projet de questionnaire, « sorte de canevas traçant les grands traits du questionnaire » (Vilatte, 2007) puis le tester en le mettant à l’épreuve auprès de quelques personnes. Ce n’est qu’une fois ces étapes passées que l’on peut rédiger la version définitive du questionnaire pour le transmettre à la population choisie en fonction du choix du mode d’administration et de sa présentation (par enquêteur, en auto-administration, par envoi postal, par téléphone, par internet).<br> | |||
Un questionnaire est composé de trois parties : les instructions, les questions, la grille de codification des réponses. | |||
Une fois les données récoltées, il faut passer par la phase de dépouillement et de codage avant de pouvoir analyser les résultats en relation avec les objectifs de l’enquête. Pour terminer, la dernière phase consiste en la rédaction du rapport et son éventuelle publication. | |||
=== Qu’est-ce qu’une recherche quantitative? === | |||
Résumé réalisé par Mahamadou Halilou | |||
Creswell (2014), répond à cette question en ces termes : La recherche quantitative cherche à tester une théorie en examinant les relations existant entre les variables. Ces variables peuvent être mesurées, par des instruments, afin de générer des données numériques qui vont pouvoir être analysées avec des procédures statistiques. De plus, une étude quantitative a une structure fixe comportant une introduction, la littérature et la théorie, les méthodes, les résultats et la discussion (Creswell, 2014, p. 247). | |||
Mais faisons attention aux erreurs qui peuvent entacher ces recherches voir les entamer : quelles sont-elles ? | |||
Première erreur : Vous croyez qu’un lien statistique entre deux variables est pertinent, car il existe une bonne corrélation entre ces deux variables, mais «en réalité» cette corrélation n’existe pas. Il se peut que la raison principale soit une variable qui influence les deux. | |||
En termes complexes: vous rejetez à tort l’hypothèse nulle (pas de lien entre les variables) | |||
Seconde erreur : Vous croyez qu’un lien n’existe pas ... mais «en réalité» il y a bien relation entre les deux variables. | |||
Ex : vous calculez un coefficient de corrélation et les résultats indiquent qu’il est très faible ou insignifiant. Un lien pourrait toutefois exister. La relation n’était peut-être pas linéaire, ou peut-être qu’une autre variable a causé un effet d’interaction... | |||
En termes plus complexes: vous acceptez à tort l’hypothèse nulle | |||
Une chose à retenir : Les méthodes statistiques vous permettent de tester d’autres hypothèses et par conséquent de diminuer les risques d’erreurs de validité interne. | |||
== Pratique == | |||
Une fois que vous avez lu les introductions aux designs expérimentaux, quasi-expérimentaux et statistiques, vous pouvez revenir ici et pratiquer. Enfin, personne ne vous empêchera de tester maintenant votre savoir-faire... | |||
{{bloc pratiquer| | {{bloc pratiquer| | ||
'''A) Répondez aux questions:''' | '''A) Répondez aux questions:''' | ||
Ligne 111 : | Ligne 151 : | ||
'''B) Concevez!''' | '''B) Concevez!''' | ||
# Esquissez un design quasi-expérimental pour répondre à la question suivante : | |||
#* Dans un programme de formation à distance, est-ce qu’un tutorat de bonne qualité augmente la satisfaction à l’égard du programme et diminue le taux d’abandon des étudiants? | |||
# Formulez une hypothèse de recherche qui traite du lien entre la participation des étudiants en ligne et l’accompagnement apportée aux étudiants. | |||
#* Elaborez pour chacune des deux variables une série de quatre questions. | |||
#* Justifiez chaque question et les éléments de réponse. | |||
Astuce: vous pourriez trouver des outils de sondage dans la littérature. | : Astuce: vous pourriez trouver des outils de sondage dans la littérature. | ||
'''C) Etude de cas ''' | '''C) Etude de cas ''' | ||
Téléchargez Poellhuber, B., Chomienne, M., Karsenti, T. (2011). L’effet du tutorat individuel sur le sentiment d’auto-efficacité et la persévérance en formation à distance. Revue des sciences de l'éducation, 37 (3), pp. 569-593. DOI: 10.7202/1014758ar | * Téléchargez Poellhuber, B., Chomienne, M., Karsenti, T. (2011). L’effet du tutorat individuel sur le sentiment d’auto-efficacité et la persévérance en formation à distance. Revue des sciences de l'éducation, 37 (3), pp. 569-593. DOI: 10.7202/1014758ar | ||
# Identifiez la question de recherche centrale | # Identifiez la question de recherche centrale | ||
Ligne 126 : | Ligne 166 : | ||
# Résumez les résultats. | # Résumez les résultats. | ||
}} | }} | ||
== Références == | |||
Amyotte, L. & Pépin, J.-N. (2017). Méthodes quantitatives : Applications à la recherche en sciences humaines. 4ème édition. Montréal : Pearson. Chapitre 1, pp. 02-40. | |||
<br> | |||
Campbell, D. & Stanley, J. (1963). Experimental and quasi-experimental designs for research. Boston : Houghton Mifflin Company | |||
<br> | |||
Campion, B. (2012). Etude de l’apport de la non-linéarité au récit éducatif. Document numérique 3/2012 (Vol 15), p.49-70. Repéré à https://dn.revuesonline.com/gratuit/DN15_3_05_Campion.pdf | |||
<br> | |||
Milot, J. (2017). La méthode scientifique. Capsule Vidéo. Québec : Collège de Maisonneuve. Repéré à https://www.youtube.com/watch?v=1EI1zdZZOxc&list=PLzzOZc8nEo7rrKm5xb5a2teE6BYQNKulZ&index=1 | |||
Milot, J. (2015). Recensement et sondage. Capsule Vidéo. Québec : Collège de Maisonneuve. Repéré à https://www.youtube.com/watch?v=1Rm-E3g1fFY&index=6&list=PLzzOZc8nEo7rrKm5xb5a2teE6BYQNKulZ | |||
<br> | |||
Savoie-Zajc, L. & Karsenti, T. (2018). Chapitre 5 : La méthodologie. In Karsenti, T., & Savoie-Zajc, L. (2018). La recherche en éducation. Étapes et approches. Québec : Les presses de l’Université de Montréal. | |||
<br> | |||
Vilatte, J.-C. (2007). Méthodologie de l’enquête par questionnaire. Laboratoire Culture & Communication. Université d’Avignon. Chapitre 1 à 3. Repéré à http://ins.dev- projet.com/sites/default/files/pdf_actualites/vilatte-methodologie-enquete-questionnaire.pdf |
Dernière version du 12 décembre 2019 à 21:57
Manuel de recherche en technologie éducative | |
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Page d'entrée du module Designs de recherche orientés test de théorie |
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◀▬▬▶ | |
⚐ à améliorer | ☸ débutant |
⚒ 2019/12/12 | ⚒⚒ 2015/03/27 |
Voir aussi | |
Autres pages du module | |
Introduction au module
Nous avons précédemment présenté trois grandes familles d’approches de recherche: (1) la recherche explicative, orientée test de théorie, (2) la recherche interprétative, orientée création de théorie, et (3) la recherche design. Dans ce chapitre, nous présenterons des designs de recherche (stratégies d’investigation) explicatifs, orientés test de théorie, i.e. le courant dominant des sciences sociales. La plupart des recherches en sciences de l’éducation publiées dans des revues de qualité s’appuient sur cette méthodologie. Plusieurs recherches d'évaluation reposent également sur une approche descendante fondée sur des modèles théoriques.
Objectifs d’apprentissage
- Comprendre les principes fondamentaux de la recherche orientée test de théorie
- Se familiariser avec quelques approches principales et être en mesure de les distinguer
Principes
La recherche quantitative cherche à vérifier une théorie en examinant les relations existant entre les variables. Ces variables peuvent être mesurées, par des instruments, afin de générer des données numériques qui vont pouvoir être analysées avec des procédures statistiques. De plus, une étude quantitative a une structure fixe comportant une introduction, la littérature et la théorie, les méthodes, les résultats et la discussion (Creswell, 2014, p. 247).
Les éléments les plus importants d’un design empirique fondé sur la théorie sont de ce fait (Figure 21): la théorie, les hypothèses, les mesures et les analyses causales (statistiques).
- Conceptualisations: chaque question de recherche est détaillée par l’intermédiaire d’une ou de plusieurs hypothèses. Les hypothèses sont toujours ancrées dans la théorie.
- Mesures: les mesures sont généralement quantitatives (e.g. données expérimentales, données d’enquêtes, «statistiques» organisationnelles ou publiques, etc.) et s’appuient sur des artefacts, tels que des sondages ou du matériel expérimental.
- Analyses et conclusions: les hypothèses sont testées à l’aide de méthodes statistiques, par exemple des designs expérimentaux ou des designs corrélationnels (statistiques).
Il existe plusieurs variantes d’approches de recherche orientées test de théorie. Nous allons nous intéresser à certaines d’entre elles dans les chapitres suivants. Ces différentes approches ont des suppositions et des modèles méthodologiques en commun, que nous présenterons en temps voulu.
Résumé
Liste de designs
Dans ce module sur les designs de recherche orientés test de théorie, nous présentons quelques designs de recherche fondés sur la théorie, que nous résumons dans le tableau ci-dessous avec quelques cas d’utilisation types. Il existe d’autres designs fondés sur la théorie que nous n’avons pas présentés, e.g. les simulations.
Approche | Quelques cas d’utilisation |
---|---|
Designs expérimentaux |
|
Designs quasi-expérimentaux |
|
Designs statistiques |
|
Design comparaison de systèmes similaires |
|
Bien entendu, vous pouvez combiner plusieurs de ces approches dans un projet de recherche. Vous pouvez également utiliser différents designs pour la même question afin d’obtenir différents éléments de réponse.
Appropriation de la thématique par des doctorants
Résumés réalisés par des doctorants dans le cadre du Module 3 de RESET-Francophone.
Principes, étapes et caractéristiques d’une enquête par sondage
Résumé réalisé par Corinne Ramillon et Chau Nguyen .
La définition donnée par Milot (2015) pour le recensement et le sondage est la suivante : le recensement est une étude statistique auprès de toute la population. Si le public interrogé est un plus petit échantillon alors il s’agit d’un sondage.
Mais alors comment choisir entre sondage et recensement ? Selon Milot (2017) et Amyotte & Pépin (2017), le recensement semble plus réaliste car toute la population est interrogée mais il est plus difficile à réaliser en fonction d’obstacles géographiques : l’étendue du territoire à parcourir peut être très vaste, d’obstacles démographiques : la taille de la population à interroger peut engendrer un surcroît de temps pour la récolte des données, d’obstacles financiers : tant les distances que le nombre de participants peuvent engendrer des coûts fort élevés, des obstacles temporels : le recensement est chronophage et en plus il peut être lourd pour le public visé car il est possible que ce dernier ait subi déjà plusieurs autres recensements. Il existe également un dernier obstacle lié à la méthode de collecte : cette dernière peut être destructrice selon le type de produit étudié (par exemple, si l’on analyse la durée de vie d’une ampoule en la laissant allumée jusqu’à sa fin de vie, les coûts liés au matériel s’avèrent fort importants.).
Pour Milot (2017), le sondage est plus économique, sa durée de vie est plus courte que le recensement, il est moins destructeur pour le produit, la population est moins sollicitée, ce qui le rend beaucoup plus favorable pour la récolte des données de la recherche.
Parmi les designs envisageables pour l’enquête par sondage, nous trouvons un premier type, les designs expérimentaux (avec groupes test et témoin, pré et post-tests et distribution aléatoire des sujets obligatoire) et un deuxième type, les designs quasi-expérimentaux (avec seulement le groupe test et distribution aléatoire des sujets pas toujours respectée) qui servent à la réalisation des questionnaires dans les enquêtes par sondage (EduTech Wiki). Amyotte & Pépin (2017) mentionnent également que l’enquête par questionnaire est “une méthode d’investigation très flexible et très polyvalente”. La mise en place de variables de contrôle ne doit pas être oubliée pour tester des hypothèses alternatives (EduTechWiki).
Le troisième type de designs fréquent dans les enquêtes par sondage, sont les designs statistiques. Dans une enquête par sondage selon le design statistique, ce sont des attitudes, des comportements, des expériences, des conditions socio-économiques, etc qui sont recherchés auprès de la population par le biais d’un questionnaire, sans intervention auprès des sujets. Plusieurs méthodes sont possibles : papier, téléphone, entretien, questionnaire en ligne. La plupart du temps, le questionnaire ne peut être administré à l’entièreté de la population mais seulement à un échantillon représentatif, typiquement quelques centaines de personnes.
De plus, il ne faut pas négliger les obstacles à la validité interne de ces types de designs. Une question clé doit être systématiquement posée : quelles sont les autres variables non-contrôlées voire cachées qui pourraient influencer les observables ? Campbell et Stanley (1963) ont élaboré une typologie de ces obstacles dont tout chercheur doit se méfier : l’histoire, la maturation, le test, l’instrumentation, la régression statistique, l’auto- sélection, la mortalité, l’interaction avec la sélection, l’ambiguïté directionnelle, la diffusion ou imitation de traitement et l’égalisation compensatoire.
Une fois que ces variables non-contrôlées voire cachées ont été détectées, il faut également rechercher la validité des données dans ces types de designs. Pour ce faire, Campbell et Stanley (1963) ont défini quatre types de validité : la validité interne, la validité externe, la validité statistique et la validité de construction. Cette typologie est également transposable dans d’autres contextes de recherche telles que les analyses qualitatives structurées ou les designs statistiques.
La structure type d’un plan d’une enquête par sondage se présente ainsi :
Revue de littérature – questions de recherches – cadre d’analyse – approche qualitative possible lors de l’enquête préliminaire – hypothèses – opérationnalisation – définitions des variables (qualitatives, quantitatives continues et quantitatives discrètes) - définitions des échelles (nominale, ordinale, d’intervalles, de rapports) et des questionnaires – définition de la population cible – stratégies d’échantillonnage – identification des méthodes d’analyse – élaboration du questionnaire – test sur quelques sujets – sondage – codage et vérification – construction de l’échelle – analyse statistique des données.
Selon Vilatte (2007), « Le fait auquel renvoie l’objet de l’enquête est soumis à quatre principales transformations qui sont inhérentes à toute démarche d’enquête et de manière plus générale à toute démarche de recherche et qui sont : la délimitation du fait par la définition de l’objet d’étude, la sélection des éléments jugés pertinents au travers des questions, le tri par l’activité de codage et de recodage des informations recueillies, la lecture seulement d’une partie des données. ».
Selon Ghiglione (1987), les objectifs d’un questionnaire d’enquête par sondage sont de plusieurs types : la description, l’estimation et la vérification d’une hypothèse. Amyotte & Pépin (2017) présente les mêmes mais regroupe les deux derniers types sous l’appellation statistique inférentielle.
Quant à Lapointe (2000), il estime qu’il y a plutôt deux types d’enquête par sondage : l’enquête descriptive ou l’enquête causale (avec variable dépendante et indépendante).
D’après Vilatte (2007), l’élaboration d’un tel questionnaire se fait en différentes phases. Il faut tout d’abord définir l’objet de l’enquête, puis les objectifs et les hypothèses, la population ou l’univers de l’enquête, l’échantillon représentatif (par méthode aléatoire ou méthode de quotas). Il faut ensuite rédiger un projet de questionnaire, « sorte de canevas traçant les grands traits du questionnaire » (Vilatte, 2007) puis le tester en le mettant à l’épreuve auprès de quelques personnes. Ce n’est qu’une fois ces étapes passées que l’on peut rédiger la version définitive du questionnaire pour le transmettre à la population choisie en fonction du choix du mode d’administration et de sa présentation (par enquêteur, en auto-administration, par envoi postal, par téléphone, par internet).
Un questionnaire est composé de trois parties : les instructions, les questions, la grille de codification des réponses.
Une fois les données récoltées, il faut passer par la phase de dépouillement et de codage avant de pouvoir analyser les résultats en relation avec les objectifs de l’enquête. Pour terminer, la dernière phase consiste en la rédaction du rapport et son éventuelle publication.
Qu’est-ce qu’une recherche quantitative?
Résumé réalisé par Mahamadou Halilou
Creswell (2014), répond à cette question en ces termes : La recherche quantitative cherche à tester une théorie en examinant les relations existant entre les variables. Ces variables peuvent être mesurées, par des instruments, afin de générer des données numériques qui vont pouvoir être analysées avec des procédures statistiques. De plus, une étude quantitative a une structure fixe comportant une introduction, la littérature et la théorie, les méthodes, les résultats et la discussion (Creswell, 2014, p. 247).
Mais faisons attention aux erreurs qui peuvent entacher ces recherches voir les entamer : quelles sont-elles ?
Première erreur : Vous croyez qu’un lien statistique entre deux variables est pertinent, car il existe une bonne corrélation entre ces deux variables, mais «en réalité» cette corrélation n’existe pas. Il se peut que la raison principale soit une variable qui influence les deux.
En termes complexes: vous rejetez à tort l’hypothèse nulle (pas de lien entre les variables)
Seconde erreur : Vous croyez qu’un lien n’existe pas ... mais «en réalité» il y a bien relation entre les deux variables.
Ex : vous calculez un coefficient de corrélation et les résultats indiquent qu’il est très faible ou insignifiant. Un lien pourrait toutefois exister. La relation n’était peut-être pas linéaire, ou peut-être qu’une autre variable a causé un effet d’interaction...
En termes plus complexes: vous acceptez à tort l’hypothèse nulle
Une chose à retenir : Les méthodes statistiques vous permettent de tester d’autres hypothèses et par conséquent de diminuer les risques d’erreurs de validité interne.
Pratique
Une fois que vous avez lu les introductions aux designs expérimentaux, quasi-expérimentaux et statistiques, vous pouvez revenir ici et pratiquer. Enfin, personne ne vous empêchera de tester maintenant votre savoir-faire...
Pour pratiquer:
A) Répondez aux questions:
- Quelle est la différence principale entre un design expérimental et un design quasi-expérimental?
- Un design quasi-expérimental et une enquête par sondage ont certains éléments en commun. Lesquels?
- Listez les étapes importantes d’une enquête par sondage.
B) Concevez!
- Esquissez un design quasi-expérimental pour répondre à la question suivante :
- Dans un programme de formation à distance, est-ce qu’un tutorat de bonne qualité augmente la satisfaction à l’égard du programme et diminue le taux d’abandon des étudiants?
- Formulez une hypothèse de recherche qui traite du lien entre la participation des étudiants en ligne et l’accompagnement apportée aux étudiants.
- Elaborez pour chacune des deux variables une série de quatre questions.
- Justifiez chaque question et les éléments de réponse.
- Astuce: vous pourriez trouver des outils de sondage dans la littérature.
C) Etude de cas
- Téléchargez Poellhuber, B., Chomienne, M., Karsenti, T. (2011). L’effet du tutorat individuel sur le sentiment d’auto-efficacité et la persévérance en formation à distance. Revue des sciences de l'éducation, 37 (3), pp. 569-593. DOI: 10.7202/1014758ar
- Identifiez la question de recherche centrale
- Expliquez comment le sentiment d’auto-efficacité et la persévérance ont été mesurés.
- Résumez les résultats.
Références
Amyotte, L. & Pépin, J.-N. (2017). Méthodes quantitatives : Applications à la recherche en sciences humaines. 4ème édition. Montréal : Pearson. Chapitre 1, pp. 02-40.
Campbell, D. & Stanley, J. (1963). Experimental and quasi-experimental designs for research. Boston : Houghton Mifflin Company
Campion, B. (2012). Etude de l’apport de la non-linéarité au récit éducatif. Document numérique 3/2012 (Vol 15), p.49-70. Repéré à https://dn.revuesonline.com/gratuit/DN15_3_05_Campion.pdf
Milot, J. (2017). La méthode scientifique. Capsule Vidéo. Québec : Collège de Maisonneuve. Repéré à https://www.youtube.com/watch?v=1EI1zdZZOxc&list=PLzzOZc8nEo7rrKm5xb5a2teE6BYQNKulZ&index=1
Milot, J. (2015). Recensement et sondage. Capsule Vidéo. Québec : Collège de Maisonneuve. Repéré à https://www.youtube.com/watch?v=1Rm-E3g1fFY&index=6&list=PLzzOZc8nEo7rrKm5xb5a2teE6BYQNKulZ
Savoie-Zajc, L. & Karsenti, T. (2018). Chapitre 5 : La méthodologie. In Karsenti, T., & Savoie-Zajc, L. (2018). La recherche en éducation. Étapes et approches. Québec : Les presses de l’Université de Montréal.
Vilatte, J.-C. (2007). Méthodologie de l’enquête par questionnaire. Laboratoire Culture & Communication. Université d’Avignon. Chapitre 1 à 3. Repéré à http://ins.dev- projet.com/sites/default/files/pdf_actualites/vilatte-methodologie-enquete-questionnaire.pdf