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fifififififififiMéthodologie : Enquêtes quantitatives et statistiques descriptives SO00AM11 - Année universitaire 2010/2011 COURS MAGISTRAUX : L. CHARTON Personnes dont les noms de famille commencent par A-K : Lundi de 14h00 à 16h00 Amphi 2 : 13/09 - 20/09 - 27/09 - 4/10 - 11/10 - 18/10 Personnes dont les noms de famille commencent par L-Z Mercredi de 18h00 à 20h00 Amphi 4 : 15/09 - 22/09 - 29/09 - 6/10 – 13/10 – 20/10 TRAVAUX DIRIGES (1H30/SEMAINE) : M. ANSELM, P. GILLIG, V. JOURDAN, H. POLESI, E. TROMBIK EREEVALUATION A LA 1 SESSION : • Etudiant-e-s en formation initiale (« spécialistes non dispensés »), 2 notes : 1 écrit en milieu de semestre en TD et 1 écrit en fin de semestre horaire CM (1h30) Note finale = moyenne des 2 notes • Etudiant-e-s dispensé-e-s : 1 écrit en fin de semestre horaire CM (1h30) A-K Lundi 13/12/09 de 14h00 à 16h00 Amphi 2 L-Z Mercredi 15/12/08 de 18h00 à 20h00 Amphi 4 EME èreEVALUATION A LA 2 SESSION (si échec 1 session : le même examen pour toutes et tous) : er• 1 examen de rattrapage sous forme d’un examen final (lorsque la moyenne à l’UE4 et la note en statistique du 1 semestre sont inférieures à 10) SITE WEB : http://sspsd.u-strasbg.fr/SO00AM11-Enquetes-quantitatives-et.html Support de cours + Dossier des énoncés des exercices des TD - à télécharger PLAN DU COURS : I. Pourquoi quantifier ? II. Les méthodes quantitatives et la statistique III. Choix des méthodes et des variables IV. Collecte des ...

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Langue Français

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Méthodologie : Enquêtes quantitatives et statistiques descriptives SO00AM11 - Année universitaire 2010/2011 C OURS MAGISTRAUX : L. C HARTON  Personnes dont les noms de famille commencent par A-K : |  Lundi de 14h00 à 16h00 | Amphi 2 : 13/09 - 20/09 - 27/09 - 4/10 - 11/10 - 18/10 Personnes dont les noms de famille commencent par L-Z   |  Mercredi de 18h00 à 20h00 |  Amphi 4 : 15/09 - 22/09 - 29/09 - 6/10 – 13/10 – 20/10 T RAVAUX DIRIGES  (1 H 30/ SEMAINE ) : M. A NSELM , P. GILLIG, V. J OURDAN , H. P OLESI , E. T ROMBIK   E VALUATION A LA 1 ERE SESSION : ·  Etudiant-e-s en formation initiale (« spécialistes non dispensés »), 2 notes : 1 écrit en milieu de semestre en TD et 1 écrit en fin de semestre horaire CM (1h30)  Note finale = moyenne des 2 notes ·  Etudiant-e-s dispensé-e-s : 1 écrit en fin de semestre horaire CM (1h30) A-K |  Lundi 13/12/09 de 14h00 à 16h00 | Amphi 2 L-Z |  Mercredi 15/12/08 de 18h00 à 20h00 | Amphi 4 E VALUATION A LA 2 EME SESSION (si échec 1 ère session : le même examen pour toutes et tous) : ·  1 examen de rattrapage sous forme d’un examen final (lorsque la moyenne à l’UE4 et la note en statistique du 1 er  semestre sont inférieures à 10)  S ITE WEB :  http://sspsd.u-strasbg.fr/SO00AM11-Enquetes-quantitatives-et.html  Support de cours + Dossier des énoncés des exercices des TD - à télécharger  P LAN DU COURS : I.  Pourquoi quantifier ? II.  Les méthodes quantitatives et la statistique III.  Choix des méthodes et des variables IV.  Collecte des données : les méthodes d’échantillonnage V.  L’organisation et le traitement des données : tableaux et graphiques VI.  Analyse des données et interprétation des résultats R EFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES : B ERTHIER N. (2000), Les techniques d’enquête. Méthode et exercices corrigés, Collection « Cursus sociologie », Paris : Armand Colin, 122p. B LOSS  T. et G ROSSETTI  M. (1999), Introduction aux méthodes statistiques en Sociologie , Collection « Le sociologue », Paris : PUF, 224p. B OURSIN J. L. (1991), Comprendre la statistique descriptive , « Cursus sociologie », Paris : Armand Colin, 168p. D ROESBEKE J. J. (1997), Eléments de statistiques , Collection « Statistique et mathématiques appliquées », Bruxelles : Éd. de l'université de Bruxelles / Paris : Ellipses, 510p. (3 ème édition). F OX W. (1999), Statistiques sociales, Laval : Presses de l’Université de Laval, 374p. G OLDFARB B. et P ARDOUX C. (1998), Introduction à la méthode statistique. Gestion. Economie , Collection « Ecu sup », Paris : Dunod, 368p. (4 ème édition). G RENON  G. et V IAU  S. (1999), Méthodes quantitatives en sciences humaines. Volume 1 : De l’échantillon vers la population , Montréal : éd. Gaëtan Morin, 349p. K LATZMANN  J. (1992), Attention, statistiques ! : comment en déjouer les pièges , Collection « Cahiers Libres. Essais », Paris : La Découverte, 248p. (2 ème édition). P Y B. (1990), Statistiques descriptives , Paris : Economica, 341p. R OSENTAL  C. et M URPHY  C. (2001), Introduction aux méthodes quantitatives en sciences sociales,  Collection « Psycho sup », Paris : Dunod, 176p. T RUDEL  R. et A NTONIUS R. (1991), Méthodes quantitatives appliquées aux sciences humaines,  Montréal, éd. De la Chenelière inc., 545p.
 
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I. Pourquoi quantifier ?
Problématique 
Formulation des h othèses  
 1.  Les buts de la quantification 1.1  Décrire avec « précision » 1.2  Définir des concepts et les rendre opérationnels 1.3  Dépasser le sens commun 1.4  Faire des comparaisons 1.5  Pouvoir généraliser  2.  Les limites de la quantification 2.1 Les difficultés de la mesure 2.2 Les difficultés de l’interprétation  3.  Les étapes de la démarche scientifique                      Source : Trudel R. et Antonius R. (1991)  
Choix des méthodes
Observation/Démarche 
Or anisations et traitements des données Analyse et interprétation des résultats  
Vérification  
Généralisation  Reformulation des hypothèses  
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II. Les méthodes quantitatives et la statistique
Formulation des hypothèses en termes quantitatifs  Choix des méthodes, des variables et de la façon de les mesurer (Chap. III)
 Correspondance entre les étapes de la méthode scientifique, des méthodes quantitatives et de la statistique  La démarche scientifique La démarche générale des méthodes quantitatives  Problématique   Formulation des h othèses   Choix des méthodes  Démarche  Or anisations et traitements des données     Analyse et interprétation des résultats      Source : Tableau adapté de Trudel R. et Antonius R. (1991)
 
 
Collecte des données (Chap. IV)
Traitement des données (Chap. V)
Analyse statistique des données Cha . VI  Interprétation statistique des résultats de l’anal se Cha . VI  Interprétation qualitative des résultats en fonction des hypothèses de départ  
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III. Choix des méthodes et des variables
 1. Quelques concepts statistiques de base : Population, Individu, Echantillon 1.1 Population Exemples Groupes humains : La population française au 1 er janvier 2010 Les étudiants inscrits dans une université strasbourgeoise en 2009/2010 Les étudiants français en 2010/2011 ; Les étudiants en première année de sociologie en 2009/2010 ; etc. Groupes d’objets : Le parc automobile français au 1er janvier 2002 Les comptes bancaires d’association au 1er janvier 2000 ; etc. Ensembles de biens immatériels : Les consultations annuelles d’un médecin ; etc. 1.2 Individu 1.3 Echantillon Schéma 1 : Population et Echantillon
Population = Taille = N = 850 étudiants
Echantillon =  Taille = n = 50 étudiants interrogés
  
 Lors d’une enquête quantitative, il convient de délimiter précisément : 1) L’Objectif / La Problématique de l’enquête 2) La Population visée 3) L’Unité statistique / L’Individu 4) La Taille de la Population 5) L’Echantillon 6) La Taille de l’Echantillon.  Exemples 1. Collecte de données (Enquêtes) sans échantillon 1.1  Les recensements de la population 1.2  Données statistiques annuellement compilées « En 1999, 3572 hommes et 1243 femmes, âgés de 15-24 ans, sont décédés en France. Les accidents de la circulation sont les principales causes de mortalité avec respectivement 44 % et 38 % des décès […] » (Inserm, 1998-1999). 2. Enquêtes par échantillon 2.1 Enquête Budget des familles (INSEE, tous les 5 ans depuis 1978). L'enquête a pour objectif l'étude des dépenses et des ressources des ménages. Elle permet de comparer les niveaux de vie et les choix de consommation des diverses catégories de ménage. 2.2 Enquête Fécondité et Famille (1994), Etude des relations familiales et intergénérationnelles (2005/08), etc.  
 
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 2. La classification des variables 1. Les variables 2. Les modalités Exemples  Enquête sur les comportements et les représentations de la sexualité des étudiants des universités strasbourgeoises en 2004/2005 Question 3. Dans quelle université êtes-vous actuellement inscrit-e ? 1. Université Marc Bloch  2. Université Robert Schuman  3. Université Louis Pasteur  Question 21. Qu’est-ce qui vous a, avant tout, poussé à ce 1 er rapport sexuel ? Veuillez cocher 1 case maximum ! 1.  L’amour, la tendresse 2. L’attirance, le désir physique 3. La curiosité 4. Le désir de faire comme vos copains/copines 5. Une consommation d’alcool ou de substances illicites 6. Vous avez été forcé/e 7. Autres : PRECISEZ….…………………………………………
       
 3. Les types de variables 3.1 Les variables qualitatives Exemples  Sexe, profession, nationalité, état-civil, département de naissance, couleur, la marque des voitures, etc. 3.2 Les variables quantitatives Exemples Age, poids, taille, nombre d’enfants, le nombre de voitures, etc. 3.2.1 Les variables quantitatives discrètes Exemples Nombre d’enfants par ménage, nombre de pièces d’un appartement, nombre de frères et sœurs, nombre d’étudiants, etc. 3.2.2 Les variables quantitatives continues Exemples  Longueur, surface d’une pièce, âge, vitesse, poids, taille, âge, salaire, chiffres d’affaires, etc.    
 
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IV. La collecte des données : les méthodes d’échantillonnage  1.  Constitution de l’échantillon et notion de Représentativité  2.  Les méthodes d’Echantillonnage Tableau 1 : Les méthodes d’échantillonnage Méthodes d’échantillonnage aléatoire Méthodes d’échantillonnage non aléatoire Aléatoire simple Accidentel ou à l’aveuglette Systématique De volontaires Stratifié Par quotas Par grappes Au jugé  Exemple pour l’ensemble des 8 méthodes d’échantillonnage proposées ci-dessus Un candidat à la mairie d’une municipalité veut prendre un échantillon d’environ 2500 électeur-rice-s pour sonder sa popularité. Selon la liste électorale, il y a 24 737 électeurs (Grenon et Viau, 1999).  2.1 Méthodes d’échantillonnage aléatoire 2.1.1 L’Echantillon aléatoire simple  Exemple Le candidat attribue à chacun des électeurs un numéro et, à l’aide d’un tirage au sort simple, il choisit au hasard 2500 pers.  Schéma 2 : Echantillonnage aléatoire simple Population : N = 24 737 électeurs Echantillon : n = 2500 électeurs   2.1.2 L’Echantillon systématique Calcul du pas Taille de la population N Pas = =     Taille de l'échantillon n    Exemple  6
Calcul du pas : 2245737 = 10 00 Chaque électeur se voit attribuer un numéro. On détermine de façon aléatoire la 1 ère unité de l’échantillon. Pour obtenir le numéro des unités précédentes, la valeur du pas est soustraite au numéro de la 1 ère unité de léchantillon. Pour obtenir le numéro des unités suivantes, la valeur du pas est additionnée au numéro de la 1 ère unité de léchantillon. Si le numéro choisi de manière aléatoire simple est par exemple le 426, les personnes interrogées auront les n° 6,16, 26, 36, …, 406, 416, 426, 436, 446, …, 24706, 24716, 24726, 24736. L’échantillon ainsi constitué sera de taille n= 2474.  2.1.3 L’Echantillon stratifié Exemple Croyant que l’âge des électeurs a une influence sur l’opinion des électeurs, le candidat à la mairie divise les électeurs selon les catégories d’âge  Tableau 1 : Répartition des électeurs d‘une commune en fonction de leur âge  Population Echantillon  Nbre d’électeurs Répartition en % Nbre d’électeurs 18-22 ans 3216 13 % 325 = (3216 / 24 737) * 100 23-26 ans 1979 8 % 200 27-30 ans 2474 10 % 250 31-45 ans 4700 19 % 475 46-64 ans 7668 31 % 775 65 ans + 4700 19 % 475   24 737 100 % 2500  2.1.4 L’Echantillon par grappes Exemple Le candidat à la mairie a divisé la municipalité en 100 quartiers similaires de 250 personnes selon la répartition par âge des électeurs. Il a numéroté ensuite les groupes de 1 à 100 puis il a choisi 10 groupes au hasard  Schéma 3 : Echantillonnage par grappes Population : N = 100 quartiers
 
Echantillon : n = 10 quartiers
 2.1.2- Méthodes d’Echantillonnage non aléatoire
 
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 2.2.1 L’Echantillon accidentel ou à l’aveuglette Exemple : Le candidat à la mairie fait le tour des différents centres commerciaux de la municipalité et interroge 2500 électeurs.  2.2.2- L’Echantillon de volontaires Exemple : Le candidat à la mairie participe à une émission de radio locale et demande aux électeurs de téléphoner pour donner leur opinion (l’échantillon correspond au nombre d’électeurs qui ont appelé).  2.2.3 L’Echantillon par quotas Exemple : Croyant toujours que l’âge peut avoir une influence, le candidat à la mairie choisira ensuite à sa guise les 327 personnes âgées de 18-22 ans parmi les 3216 personnes, etc.  2.2.4 L’Echantillon au jugé Exemple : Le candidat à la mairie décide de contacter 2500 personnes de référence des ménages car, selon lui, ces pers. ont une influence sur les autres membres du ménage.    Exemple complémentaire : Dans l’enquête effectuée par la faculté des sciences sociales en 1993 sur la perception du sida par les jeunes, 406 jeunes de 18 à 24 ans ont été interrogés : 202 garçons et 204 filles. Pourquoi avoir privilégié une enquête par quotas ?   
 
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V. L’organisation et le traitement des données : T ableaux et graphiques    A.  S érie statistique à une dimension  1. Les tableaux : les effectifs et les pourcentages RAPPEL Calcul du pourcentage nombre d' unités possédant la caractéristique étudiée * 100 = CHIFFRE % nombre total d' unités dans la population ou l'échantillon  Exemple Lors d’une enquête sur le type d’émissions de TV préféré, 165 des 1034 personnes de 18 ans et plus interrogées ont déclaré préférer les films. – Calcul du pourcentage  Exemple Si, lors du sondage sur le type d’émissions de TV préféré, on a observé que 14,80 % des personnes interrogées préfèrent les émissions culturelles, quel est le nombre d’unités statistiques/d’individus dans l’échantillon ayant répondu préféré les émissions culturelles ?  Exemple de représentation sous la forme d’un tableau statistique Une enquête sur le nombre d’enfants par ménage donne la série statistique suivante : 5 ; 0 ; 2 ; 1 ; 3 ; 0 ; 1 ; 5.  Tableau 2 : Répartition des ménages en fonction du nombre d’enfants Caractère : Nombre d’enfants Effectif : Nombre de ménages Pourcentage : des ménages 0 2 100 1 25 % 2* 8 1 2 2*100 1 25 % 8 2 1 1*100 1 12,5 % 8 3 1 1*100 1 12,5 % 8 4 0 100 1 0 % 0* 8 5 2 2*100 1 25 %  8 TOTAL 8 8*100 1 100 % 8
 
 
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2. Les Graphiques 2.1. Les variables qualitatives Tableau 3 : Répartition des femmes âgées de 20-29 ans, 30-39 ans, 40-49 ans, selon la méthode contraceptive utilisée (%), France, 2005 Situation Age à l'enquête (2005) contraceptive 20-29 ans 30-39 ans 40-49 ans Méthodes réversibles 78,5 75,7 56,9 dont: préservatif 5,2 6,4 4,9 pilule 66,3 42,8 25,8 stérilet 3,1 21,6 21,8 autres contraceptifs "modernes" 1,9 2,6 2,0 autres pratiques contraceptives 2,0 2,3 2,4 Méthodes irréversibles 0,1 0,4 1,8 dont: stérilisation féminine 0,1 0,4 1,7 stérilisation masculine 0,0 0,0 0,1 Infertilité 0,7 3,0 17,3 Sans contraception 20,7 20,9 24,0 Ensemble 100,0 100,0 100,0 Effectif non pondéré 844 1050 1047  Source : ERFI (2005)  Tableau 4 : Répartition des femmes âgées de 20-29 ans, selon la méthode contraceptive utilisée, France, 2005 Situation Pour Angle contra ceptive 100 femmes (degré ) pré se rvatif 5,2 19 pilule 66,3 239 stérilet 3,1 11 autres contracept ifs "modernes" 1,9 7 autres prat ique s contrace ptives 2,0 7  stérilisat ion féminine 0,1 0 stérilisation masculine 0,0 0 Infertilit é 0,7 3 Sans contrac ept ion 20,7 75 Ensemble 100, 0 360   
 
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Graphique 1 : Répartition des femmes âgées de 20-29 ans, selon la méthode contraceptive utilisée, France, 2005  
   Tableau 5 : Répartition des femmes âgées de 30-39 ans, selon la méthode contraceptive utilisée, France, 2005 Situation Pour contraceptive 100 femmes préservatif 6,4 pilule 42,8 stérilet 21,6 autres contraceptifs "modernes" 2,6 autres pratiques contraceptives 2,3  stérilisation féminine 0,4 stérilisation masculine 0,0 Infertilité 3,0 Sans contraception 20,9 Ensemble 100,0   
 
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