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Flora Chanvril-Ligneel, Viviane Le Hay, Méthodes statistiques pour les sciences sociales

Emilien Schultz
Méthodes statistiques pour les sciences sociales
Flora Chanvril-Ligneel, Viviane Le Hay, Méthodes statistiques pour les sciences sociales, Paris, Ellipses, coll. « Marketing », 2014, 261 p., ISBN : 978-2-340-00244-9.
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Texte intégral

  • 1 Cette remarque est issue de l'expérience personnelle de l'auteur du compte rendu qui a eu l'occasio (...)

1L'étudiant ou l'enseignant qui veut se renseigner sur les méthodes statistiques en sciences sociales est dans une situation qui semble peu problématique. L'accord apparemment partagé1 sur les outils et notions à connaître participe à une indifférenciation entre les contenus des manuels. Cette impression est renforcée par le constat que leurs titres sont généralement assez peu informatifs : « introduction aux méthodes quantitatives », « statistiques pour les sciences sociales », etc. Cependant, à les compulser, le lecteur constate vite que de grandes différences existent, que ce soit sur le coût d'entrée en termes de prérequis mathématiques ou du rôle que sont appelées à jouer les statistiques dans les raisonnement, rôle qui peut varier largement suivant que le manuel est écrit par un sociologue, un historien ou un psychologue.

  • 2 Claude Rosental, Camille Murphy, Introduction aux méthodes quantitatives en sciences humaines et so (...)
  • 3 Citons par exemple l'ouvrage plutôt orienté sociologie de Thierry Blöss, Michel Grossetti, Introduc (...)
  • 4 Olivier Martin, L'analyse quantitative des données : L'enquête et ses méthodes, Paris, Armand Colin (...)

2C'est dans cette perspective d'un contenu largement normé mais d'exposition très diversifiée qu'il faut situer ce nouveau manuel écrit par Flora Chanvril-Ligneel et Viviane Le Hay, dont l'ancrage disciplinaire se situe du côté de la science politique. Si son titre neutre et son objectif de « sensibiliser un lecteur débutant à l'intérêt de la pratique statistique » ne permet pas, en tant que tel, de le différencier des nombreux autres ouvrages soit faciles d'accès2, pédagogiques3, ou plus synthétiques4, sa lecture permet de constater qu'il correspond dans le fond à un programme de cours. Les concepts présentés, le recours régulier à des exemples et l'existence d'exercices corrigés le placent dans la catégorie des ouvrages de premier cycle universitaire à destination d'étudiants de L1/L2 plutôt dans des cursus de sociologie ou de la science politique. Il est tout à fait adapté à intégrer une bibliographie d'un cours de statistiques ou d'assister un jeune entrant à construire son semestre d'enseignement, sans nécessiter un trop gros bagage initial. La présence de conseils pratiques issus de l'expérience de recherche des auteurs seconde efficacement l'exposition des concepts et le passage à l'application. La principale critique qu'il est possible de lui adresser et sur laquelle nous conclurons ce compte rendu est son manque d'ancrage disciplinaire et de mise en perspective critique.

3La vocation de l'ouvrage donc est celle d'un cours introductif : amener un lectorat débutant vers les rudiments des statistiques. Concrètement, ces rudiments correspondent à être capable d'identifier les données nécessaires, de manipuler le fichier issu d'une enquête, puis d'en extraire un certain nombre de résultats descriptifs pour enfin tester certaines hypothèses. Si le schéma d'exposition est suffisamment classique pour se retrouver (presque) à l'identique dans d'autres manuels et les cours, c'est dans les détails qu'il faut chercher les différences. Par exemple, les auteurs prennent soin de partir du contenu concret des données en statistiques : l'enquêteur se retrouve avant toute chose confronté à des données, dans un tableur, et la première étape est de faire le lien entre ce matériau brut et les concepts des statistiques : population, variable, modalités, etc.

4La progression du cours est donc largement balisée par la chronologie du travail empirique. Après avoir abordé le questionnaire et le codage des données, les auteurs présentent les deux catégories d'indicateurs classiquement utilisés pour résumer l'information (ceux de tendance centrale, comme la moyenne, et ceux de dispersion, comme l'écart-type). Le chapitre suivant couvre tout l'investissement de forme nécessaire à passer du matériau brut à un matériau adapté aux questions de recherche. En plus de traiter les recodages classiques comme les données manquantes, il présente aussi – études de cas à l'appui – la construction des indicateurs synthétiques qui permettent de résumer, pour un individu, un ensemble d'observations : le recodage en « patrons de réponse », les compteurs d'occurrence et les échelles d'attitudes estimées à partir de l'alpha de Cronbach.

5Une deuxième série de chapitres porte sur l'analyse multivariée. Après avoir présenté peut-être un peu trop laconiquement la notion de statistiques inférentielles, les présupposés probabilistes d'une estimation par échantillon et la notion de test d'hypothèse, trois chapitres de l'ouvrage sont consacrés respectivement à la mesure du lien statistique entre deux variables quantitatives, deux variables qualitatives et le cas mixte. Le premier présente uniquement la notion de corrélation linéaire et son interprétation en termes de nuage de point. Il n'introduit pas de test de significativité mais discute la notion d'outlayers. Le second présente très efficacement le traitement des tableaux croisés, leur lecture en pourcentage par ligne et le lien qu'entretient le tableau empirique avec celui, théorique, qu'aurait généré une situation où les deux variables auraient été indépendantes. Cela permet d'introduire vraiment la notion de test d'hypothèse de manière plus perceptible par le lecteur, et de discuter la différence entre le test du Chi2 et le V de Cramer. Enfin le troisième chapitre de cette série traite du cas où seule la variable à expliquer est numérique. Il donne l'occasion de présenter une discussion sur la manière de choisir un test adapté aux hypothèses, suivant le nombre de modalités de la variable et la répartition de la variance, pour terminer l'analyse de la variance (ANOVA). Enfin, le chapitre conclusif du livre fait un point sur les représentations graphiques, un sujet transversal toujours difficile à placer dans une exposition progressive des notions de statistiques. Plutôt que de présenter les règles de construction, il donne un ensemble de règles méthodologiques à partir d'exemples, comme l'absence de neutralité de la graduation des axes.

6Dans l'ensemble, l'ouvrage remplit son objectif pédagogique. Les notions présentées dans les chapitres sont d'une part systématiquement illustrées par des enquêtes mais sont aussi synthétisées dans des schémas récapitulatifs. Ceux-ci facilitent la vision globale et balisent la progression. Le fait que les exercices soient corrigés de manière détaillée est un grand plus même s'ils sont en définitive assez peu nombreux (deux ou trois par chapitre) et ne portent pas nécessairement sur toutes les notions. Par ailleurs, le choix a été fait de ne pas traiter l'usage d'un logiciel particulier pour réaliser le traitement mathématique. Il faut remarquer que, sur la démarche pédagogique en elle-même, il manque un traitement plus approfondi entre les outils descriptifs et l'utilisation des probabilités pour passer aux statistiques inférentielles. Pour un public non initié, les quelques pages consacrées à la notion d'indépendance, de loi normale ou de test d'hypothèse sont plus confondantes que véritablement utiles. Peut-être qu'un recours plus large à l'histoire des notions aurait pu permettre d'introduire certains de ces aspects de manière plus douce, ou bien le choix aurait pu être fait de les écarter complètement.

  • 5 Par exemple, pour la sociologie : Alain Desrosières, « Entre Réalisme Métrologique et Conventions D (...)
  • 6 Jacques Siracusa, Rendre comptes. Un examen critique des usages de la quantification en sociologie, (...)
  • 7 Pour un ouvrage pédagogique en sociologie, voir par exemple le livre de Marion Selz, Florence Maill (...)

7Toutefois, le point le plus problématique du traitement généraliste que proposent les manuels d'introduction aux statistiques similaires à celui discuté ici est de ne pas s'attacher aux spécificités des usages dans les différentes disciplines qui composent les sciences sociales5. La science politique a un usage du sondage et des grandes enquêtes assez différent des sociologues, des historiens ou des économistes. De fait, un certain nombre de pratiques sont très référencées à l'histoire des concepts et à la construction des objets de recherche – la perspective de leur usage, pour reprendre le concept proposé par Siracusa6 (2014). Vouloir proposer une approche généraliste, c'est se priver d'entrer dans ces spécificités qui pourtant sont indispensables à une réflexion maîtrisée et critique des méthodes d'enquête, qu'elles soient statistiques ou « qualitatives ». Cela explique aussi le peu de mises en perspective critique dans l'ouvrage de l'usage des statistiques7, mis à part les questions directement méthodologiques, comme la question des biais.

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Notes

1 Cette remarque est issue de l'expérience personnelle de l'auteur du compte rendu qui a eu l'occasion pour son enseignement de méthodes quantitatives en sociologie de compulser quelques ouvrages sur le sujet.

2 Claude Rosental, Camille Murphy, Introduction aux méthodes quantitatives en sciences humaines et sociales, Paris, Dunod, 2001.

3 Citons par exemple l'ouvrage plutôt orienté sociologie de Thierry Blöss, Michel Grossetti, Introduction aux méthodes statistiques en sociologie, Paris, PUF, 1999.

4 Olivier Martin, L'analyse quantitative des données : L'enquête et ses méthodes, Paris, Armand Colin, 2012.

5 Par exemple, pour la sociologie : Alain Desrosières, « Entre Réalisme Métrologique et Conventions D’équivalence : Les Ambiguïtés de La Sociologie Quantitative », Genèses, 43, 2, 2001.

6 Jacques Siracusa, Rendre comptes. Un examen critique des usages de la quantification en sociologie, Paris, Éditions Hermann, Coll « Société et pensées », 2014. http://lectures.revues.org/16293

7 Pour un ouvrage pédagogique en sociologie, voir par exemple le livre de Marion Selz, Florence Maillochon, Le raisonnement statistique en sociologie, Paris, PUF, 2009.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Emilien Schultz, « Flora Chanvril-Ligneel, Viviane Le Hay, Méthodes statistiques pour les sciences sociales », Lectures [En ligne], Les comptes rendus, 2014, mis en ligne le 28 décembre 2014, consulté le 21 octobre 2017. URL : http://lectures.revues.org/16581

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