2.2. Méthodologie de l'étude quantitative
Présentation générale
La conception générale : chaque information a un coût. Il est donc essentiel pour l'entreprise de bien cerner l'objet de l'étude avant sa réalisation afin de recueillir l'information nécessaire et uniquement elle. Pour cela, des études exploratoires en amont, comme des études qualitatives, sont souvent nécessaires.
La réalisation d'une étude quantitative suit le processus suivant :
Nous revenons en détail sur les principales phases du processus d'étude dans les paragraphes suivants.
Méthodes d'échantillonnage
Le plan de sondage : la définition du plan de sondage consiste à identifier précisément la population étudiée, afin de déterminer les caractéristiques requises pour l'échantillon de l'étude. La qualité de l'étude quantitative repose en grosse partie sur la qualité de l'échantillon étudié. Plusieurs méthodes d'échantillonnage sont possibles (cf. encadré fondamental).
On distingue 2 méthodes d'échantillonnage :
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Les méthodes probabilistes (échantillons aléatoires) : tous les individus de la population étudiée sont susceptibles d'être sélectionnés dans l'échantillon. On adopte alors :
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La méthode du tirage au hasard.
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L'échantillonnage stratifié : on répartit la population en strates homogènes et on effectue un tirage au sort dans les différentes strates.
-> Problème : Cela suppose l'existence d'une liste exhaustive de toutes les unités de sondage de la population.
-> Mais il faut noter que seules les méthodes probabilistes sont statistiquement valables.
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Les méthodes non-probabilistes : On est dans la situation où on ne connaît pas toutes les unités de sondage de la population : on ne peut donc pas constituer d'échantillon aléatoire.
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La méthode des quotas : on cherche à avoir sensiblement le même profil que celui de la population étudié par rapport à certaines caractéristiques, comme l'âge, la CSP...
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Les échantillons de convenance : on constitue l'échantillon de manière arbitraire et intuitive.
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Les échantillons boule de neige : on prend un groupe d'individus correspondant au profil recherché, et on leur demande d'en identifier d'autres.
-> Ces méthodes non-probabilistes sont plus faciles à mettre en œuvre, mais théoriquement, d'un point de vue statistique, elles ne sont pas valables
-> Les méthodes non-probabilistes sont les plus utilisées pour leur facilité de mise en œuvre.
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On souhaite mesurer la fréquentation des cinémas en France par les étudiants entre 18 et 25 ans. Pour mettre en place une méthode d'échantillonnage probabiliste, l'institut d'études doit se procurer la liste de TOUS les étudiants dans les Universités et grandes écoles françaises afin d'y effectuer un tirage au hasard. Ce travail est fastidieux et difficile à mettre en place (contacter toutes les Universités et les grandes écoles de France, leur demander de communiquer la liste exhaustive de tous leurs étudiants, etc.).
L'institut d'étude préfèrera donc utiliser une méthode non-probabiliste et constituer un échantillon représentatif de la population étudiée. Il devra d'abord déterminer les différents critères qui influencent la fréquentation des cinémas chez les étudiants : le sexe (on peut en effet supposer que les filles et les garçons ne fréquente pas de la même façon les cinémas, qu'ils ne vont pas voir les mêmes films), la filière d'étude (les étudiants en lettres ou en arts cinématographiques n'auront pas le même comportement vis-à-vis des cinémas que les étudiants d'autres filières), la ville d'étude (l'offre de cinéma varie d'une ville à l'autre), etc.
Le but sera donc de constituer un échantillon REPRESENTATIF de la population étudiée sur les critères déterminant influençant la fréquentation des cinémas par les étudiants.
Méthode de recueil des données
Le choix de la méthode de recueil : le choix de la méthode de recueil des données doit être faite en fonction de plusieurs éléments d'arbitrage : la longueur du questionnaire, la la qualité de l'échantillon, la qualité des réponses, la compétence des enquêteurs.
Les enquêtes peuvent être réalisées :
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A domicile ou sur le lieu de travail
exemple : enquête sur la consommation des ménages
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Dans la rue
exemple : à la sortie d'un hypermarché : les produits et les marques achetées
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Par correspondance
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Par téléphone
exemple : notoriété d'une marque
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Par Internet
Elaboration et test du questionnaire
La structure d'un questionnaire doit respecter plusieurs points afin de faciliter sa compréhension par le répondant et son implication dans les réponses. :
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La technique de l'entonnoir : on part des questions les plus générales aux questions portant sur les points les plus particuliers
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La question filtre : elle permet de s'assurer que le répondant répond aux critères de sélection de l'échantillon
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La position des questions impliquantes : elles nécessitent toute l'attention du répondant. C'est pourquoi elles ne doivent pas arriver trop tot dans le questionnaire et attendre que le répondant sont bien dans le sujet, mais pas trop tard pour éviter un effet de lassitude chez le répondant.
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La logique des blocs de questions : les questions abordant le même thème doivent être posées à la suite.
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L'en-tête : il présente brièvement l'étude et doit inciter le répondant à répondre correctement aux questions
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Les questions signalétiques ou d'identification : on les place à la fin du questionnaire, ce sont des questions très simples à répondre.
Plusieurs BIAIS doivent impérativement être évités afin d'assurer la qualité de l'enquête :
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Les biais de formulation des questions :
- utilisation de termes peu familiers ou techniques
- utilisation de termes vagues, imprécis, ambigus
- formulation de questions trop longues
- structure de question structure de question trop complexe et trop difficile à comprendre (avec des propositions complexes par exemple).
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Les biais de réponse chez les répondants :
- Réponse est induite dans la question (« le rouge est la couleur de l'hiver, chaque femme devra avoir un accessoire rouge cet hiver pour être tendance ! Indiquez dans quelle mesure vous aimeriez acheter un sac rouge pour cet hiver » : la première partie de la question introduit un biais évident dans la question. Les réponses obtenues seraient très différentes sans cette première partie).
- Mémorisation : un biais de mémorisation se produit lorsque le répondant cherche à se souvenir des réponses qu'il a données aux questions précédentes pour les homogénéiser. La spontanéité des réponses et les incohérences inhérentes à tout comportement sont alors masquées).
- Valorisation : un biais de valorisation a lieu lorsque le répondant répond aux questions dans l'optique de se valoriser et de décrire un comportement « idéal » (par exemple, un étudiant en gestion qui répondrait à un questionnaire de sélection pour une formation en précisant qu'il lit les Echos tous les jours, qu'il travaille en bibliothèque plusieurs heures chaque jour, etc. !)
- Acquiescement : lorsque le répondant est systématiquement d'accord avec les questions et qu'ils valorisent toutes ces réponses de façon identique.
Analyse des données
L'analyse des données recueillies dans le cadre d'une étude quantitative repose sur des traitements statistiques. Il s'agit de calculer des indicateurs sur l'échantillon étudié et de les extrapoler par des méthodes statistiques à la l'ensemble de la population.
Principe : on estime la valeur du paramètre sur la population (N) à partir de la valeur obtenue sur l'échantillon (n)
Notion d'intervalle de confiance : C'est un intervalle dans lequel se situe la valeur du paramètre sur la population, pour un risque d'erreur donné (généralement 5% de risque d'erreur)
Conditions d'estimation : n > 30 et n/N < 0,143
Généralisation de la moyenne - soit :
- m : la moyenne sur la population (N)
- y : la moyenne calculée sur l'échantillon (n)
- s : indicateur de l'écart-type sur la population étudiée ou (max-min)/6
Si on suppose que la distribution de la variable suit une loi normale, on peut affirmer, avec un risque d'erreur de 5%, que :
