« Les matrices dans l'analyse qualitative » : différence entre les versions
mAucun résumé des modifications |
|||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
{{tutoriel}} | |||
== ' | GROS BROUILLON POUR LE MOMENT ! | ||
== Les matrices 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). Dans ce chapitre nous allons introduire les matrices. | 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). Dans ce chapitre nous allons introduire les matrices. | ||
== Tableaux de données et de variables == | |||
Vous pouvez utiliser des tableaux de données qualitatives de la même façon que vous utilisez de simples 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''. | Vous pouvez utiliser des tableaux de données qualitatives de la même façon que vous utilisez de simples 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''. | ||
{| | {|class="datatable" | ||
!cas | !cas | ||
!var 1 | !var 1 | ||
| Ligne 72 : | Ligne 57 : | ||
Nous expliquerons plus tard comment analyser de telles données de façon plus intéressante. | Nous expliquerons plus tard comment analyser de telles données de façon plus intéressante. | ||
== Check-lists == | |||
Une check-list (Miles & Huberman, 1994:105) permet de résumer de façon détaillée l’analyse d’une variable importante. | Une check-list (Miles & Huberman, 1994:105) permet de résumer de façon détaillée l’analyse d’une variable importante. | ||
'''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. | 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. | ||
| Ligne 108 : | Ligne 93 : | ||
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. | 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. | ||
{{bloc pratiquer| | |||
Imaginez comment vous construiriez une telle grille pour résumer les avis des enseignants, des étudiants et des assistants au sujet du support technique pour une plateforme d’apprentissage en ligne | |||
}} | |||
== Tables chronologiques == | |||
Les tables chronologiques (Miles & Huberman, 1994:110) servent à résumer l’évolution d’un phénomène selon quelques catégories | Les tables chronologiques (Miles & Huberman, 1994:110) servent à résumer l’évolution d’un phénomène selon quelques catégories | ||
'''Exemple: Tâches à réaliser pour une classe mixte orientée projets''' | |||
{| | {|class="datatable" | ||
! | ! | ||
!Activité | !Activité | ||
| Ligne 184 : | Ligne 168 : | ||
Ce type de tableau est utile pour identifier des événements importants. Bien sûr, vous pouvez ajouter d’autres informations, e.g. dans cet exemple nous avons ajouté des outils utilisés par les étudiants. | Ce type de tableau est utile pour identifier des événements importants. Bien sûr, vous pouvez ajouter d’autres informations, e.g. dans cet exemple nous avons ajouté des outils utilisés par les étudiants. | ||
== Matrices ordonnées selon les rôles (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): | 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): | ||
{| | {|class="wikitable" | ||
!rôles | !rôles | ||
!personnes | !personnes | ||
| Ligne 246 : | Ligne 230 : | ||
|} | |} | ||
'''Exemple: Evaluation de la mise en œuvre d’un service d’assistance informatique''' | |||
{| | {|class="datable" | ||
!Acteur | !Acteur | ||
!Evaluation | !Evaluation | ||
| Ligne 322 : | Ligne 306 : | ||
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 | 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 | ||
=== 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 (données provenant d’entretiens d’enseignants)»? | ||
| Ligne 447 : | Ligne 431 : | ||
Nous pouvons observer l’émergence de trois types auxquels nous assignons des «labels». | Nous pouvons observer l’émergence de trois types auxquels nous assignons des «labels». | ||
{| | {{bloc pratiquer| | ||
Pouvez-vous expliquer comment nous avons créé ces quatre types? | * Pouvez-vous expliquer comment nous avons créé ces quatre types? | ||
* Astuce: regardez les valeurs du tableau de données. | |||
Astuce: regardez les valeurs du tableau de données. | }} | ||
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 programme d’analyse de clusters. | ||
=== | === 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. | 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. | ||
| Ligne 481 : | Ligne 463 : | ||
|} | |} | ||
=== 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). | 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). | ||
| Ligne 491 : | Ligne 473 : | ||
# On compare les pourcentages dans l’autre sens. | # On compare les pourcentages dans l’autre sens. | ||
{| | {{bloc pratiquer| | ||
* Remplissez les pourcentages dans le tableau ci-dessous. | * Remplissez les pourcentages dans le tableau ci-dessous. | ||
* Complétez ensuite la phrase | * Complétez ensuite la phrase | ||
}} | |||
{| | {|class="wikitable" | ||
! | ! | ||
!Variable y à expliquer = stratégies d’action | !Variable y à expliquer = stratégies d’action | ||
Version du 4 septembre 2015 à 17:47
| Les matrices dans l'analyse qualitative | |
|---|---|
| ⚐ | ☸ |
| ⚒ 2015/09/04 | |
GROS BROUILLON POUR LE MOMENT !
Les matrices 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). Dans ce chapitre nous allons introduire les matrices.
Tableaux de données et de variables
Vous pouvez utiliser des tableaux de données qualitatives de la même façon que vous utilisez de simples 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.
| 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 |
Nous expliquerons plus tard comment analyser de telles données de façon plus intéressante.
Check-lists
Une check-list (Miles & Huberman, 1994:105) permet de résumer de façon détaillée l’analyse d’une variable importante.
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:
Imaginez comment vous construiriez une telle grille pour résumer les avis des enseignants, des étudiants et des assistants au sujet du support technique pour une plateforme d’apprentissage en ligne
Tables chronologiques
Les tables chronologiques (Miles & Huberman, 1994:110) servent à résumer l’évolution d’un phénomène selon quelques catégories
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 | Commencer à définir le projet | 05-DEC-2002 | ePBL, blog |
| 5 | Terminer le plan de recherche provisoire | 06-DEC-2002 | ePBL, blog |
| 6 | Terminer le plan de recherche | 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 | Terminer l’article et le produit | 16-JAN-2003 | ePBL, blog |
| 11 | Présentation du travail | 16-JAN-2003 | classe |
Ce type de tableau est utile pour identifier des événements importants. Bien sûr, vous pouvez ajouter d’autres informations, e.g. dans cet exemple nous avons ajouté des outils utilisés par les étudiants.
Matrices ordonnées selon les rôles (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):
| 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 corrélative», comme c’est typiquement le cas dans l’analyse des données quantitatives. Nous allons présenter quelques exemples de techniques.
Matrices ordonnées selon des concepts (variables)
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
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)»?
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 | |
| besoin de formation | oui |
| non |
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 |
Nous pouvons observer l’émergence de trois types auxquels nous assignons des «labels».
Pour pratiquer:
- Pouvez-vous expliquer comment nous avons créé ces quatre types?
- Astuce: regardez les valeurs du tableau de données.
Remarque: Si vous avez plus que trois variables, vous devriez quantifier les données et utiliser un programme d’analyse de clusters.
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.
| Stratégies d’une école | |
|---|---|
| Type de pression | stratégie 1: pas de réaction |
| Lettres écrites par les parents | (N=4)(p=0.8) |
| Lettres écrites par le corps enseignant | |
| Articles de journaux | |
| 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:
- 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.
- 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 |
| Etudiants faisant des suggestions indirectes | 4 (__%) |
| Etudiants se plaignant explicitement |
Interprétation: si les étudiants se plaignent explicitement, le tuteur réagira ___________ fortement et se lancera dans des activités plus utiles