L'analyse hiérarchique. Sur une contribution importante à la construction des échelles - article ; n°1 ; vol.54, pg 83-110

Moscovici

Description

L'année psychologique - Année 1954 - Volume 54 - Numéro 1 - Pages 83-110
28 pages
Source : Persée ; Ministère de la jeunesse, de l’éducation nationale et de la recherche, Direction de l’enseignement supérieur, Sous-direction des bibliothèques et de la documentation.

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• Publié par: L-annee-psychologique
• Publié le: 01 janvier 1954
• Nombre de lectures: 13
• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 2 Mo

Extrait

S. Moscovici
L'analyse hiérarchique. Sur une contribution importante à la
construction des échelles
In: L'année psychologique. 1954 vol. 54, n°1. pp. 83-110.
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Moscovici S. L'analyse hiérarchique. Sur une contribution importante à la construction des échelles. In: L'année psychologique.
1954 vol. 54, n°1. pp. 83-110.
doi : 10.3406/psy.1954.30160
http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/psy_0003-5033_1954_num_54_1_30160NOTES
L'ANALYSE HIÉRARCHIQUE.
SUR UNE CONTRIBUTION IMPORTANTE
. A LA CONSTRUCTION DES ÉCHELLES
par Serge Moscovici
I. — Situation et problèmes
dans l'étude des attitudes et des opinions
L'analyse hiérarchique (scale analysis)1 a été développée par
L. Guttman(l) d'abord sous une forme purement mathématique au cours
d'une étude sur les modalités de prévision des variables qualitatives ;
l'algorithme qui y fut employé s'est avéré — par les applications qu'on
en a fait pendant la guerre (3) — un excellent instrument de quantifi
cation dans les recherches qui ont trait aux opinions et aux attitudes.
Avant d'aborder la discussion de cette méthode, nous nous arrê
terons quelques instants pour délimiter le domaine statistique auquel
elle s'intègre et exposer les problèmes qui ont été à l'origine de son appar
ition et qu'elle s'est proposé de résoudre.
1. Statistique des attributs et statistique des variables. — A quelques
exceptions près, la plupart des ouvrages de statistique négligent la
distinction qui existe entre une variable qualitative ou attribut et une
variable quantitative, négligeant ainsi la différence qu'il y a entre les
deux genres de variables, différence qui commande le choix des épreuves
statistiques à appliquer aux résultats expérimentaux.
Yule et Kendall (4) ont le mérite d'avoir mis en relief cette distinction
et d'avoir souligné, en partie, les conditions spécifiques de quantification,
aussi bien en ce qui touche à la théorie de l'échantillonnage qu'en ce qui
concerne plus directement les diverses épreuves statistiques.
1. La dénomination « analyse hiérarchique », au lieu d' « analyse des échelles »
donnée par L. Guttman est due à J. Stoetzel (2), et nous l'avons adoptée
parce qu'elle nous semble mieux convenir aux démarches principales de cette
méthode d'édification des échelles d'attitudes. 84 NOTES
Ainsi, l'examen statistique des résultats d'une expérience peut se
faire de deux manières, selon la nature du matériel étudié :
a) On constate l'absence ou la présence d'une (ou plusieurs) qualités
chez un certain nombre d'individus, et on dénombre les cas d'absence ou
de présence de cette qualité. Par exemple, on se demande combien on
trouve dans une population donnée d'individus ayant et combien d'indi
vidus n'ayant pas les cheveux roux ;
b) On mesure une caractéristique variable pour chaque individu
observé et on recherche la distribution de ces valeurs pour toute la popul
ation. Par exemple, les notes obtenues dans un test d'intelligence ver
bale, la taille, etc.
Dans le cas a) nous avons affaire à des variables qualitatives ou
attributs, et dans le cas b) à des variables quantitatives ; pour les pre
mières, Yule et Kendall (4) proposent une série d'épreuves constituant
une statistique des attributs, tandis que pour les secondes il existe des
méthodes statistiques classiques, exposées dans tous les manuels d'ense
ignement (4, 5).
Les deux se fondent naturellement sur des hypothèses
distinctes.
La statistique des variables quantitatives, telle qu'elle est employée
dans les recherches psychologiques, suppose premièrement la normal
ité de la distribution des caractères étudiés dans la population, deuxi
èmement la proportionnalité des résultats obtenus par le sujet dans une
épreuve et du degré auquel il possède la capacité correspondante, et
troisièmement la superposition linéaire ou l'additivité simple de chaque
résultat dans un ensemble : par exemple, les notes d'un profil psycho
logique constituent un profil en s'ajoutant les unes aux autres, tout en
gardant chacune sa valeur propre.
De ces conditions résultent l'importance de la loi des moindres
carrés dans la prévision quantitative, et celle des tests de signification
et des coefficients de corrélation dans l'examen des écarts, des rôles et
des relations des variables.
Les hypothèses qui permettent d'édifier et d'appliquer une statis
tique des attributs seraient approximativement les suivantes :
D'abord V ordination. Dans une observation, dès que l'attribut
recherché a été défini, on constitue les classes en séparant les individus
qui le possèdent de ceux qui ne le possèdent pas et on enregistre la fr
équence de chaque classe, le concept d'ordre s'introduit alors comme un
ordre de classes d'attributs.
L'ordinalion de plusieurs attributs peut se faire, suivant les cas,
par deux voies différentes :
a) Selon le nombre n d'attributs on dit qu'une classe est de l'ordre n,
sans tenir compte de la fréquence des attributs ;
b) Parfois, si l'on n'a aucune raison a priori de classer un attribut
avant ou après un autre, on prend en considération les fréquences, qui
peuvent nous fournir un ordre plus naturel des attributs. ■
MOSCOVICI. L'ANALYSE HIÉRARCHIQUE 85 S.
Nous proposons de réserver au premier cas l'appellation d'ordination
pure et de donner au second celle de hiérarchie.
En second lieu, il faut rendre compte des rapports existant entre
attributs, et c'est la notion d'association qui exprime leur dépendance
ou leur indépendance.
Cependant, étant donné qu'il n'y a jamais indépendance ou dépen
dance absolue des attributs, les tendances vers l'un ou l'autre extrême
sont censées indiquer l'intensité de ces rapports.
En troisième lieu, pour qu'il y ait association entre attributs et possi
bilité d'enregistrer correctement leurs fréquences, il faut qu'ils possèdent
une cohérence interne satisfaisante et que leurs domaines soient
homogènes.
De cette brève esquisse des hypothèses qui sont à la base des deux
statistiques, il ressort combien elles diffèrent et jusqu'à quel point elles
requièrent des modalités spécifiques de quantification1.
Le but principal de L. Guttman (1) a été d'élaborer une théorie
mathématique capable de traiter correctement les attributs, en respec
tant les exigences d'une quantification qui leur soit propre, et de remédier
ainsi, en partie, à l'inégalité de développement des deux formes de
quantification.
2. Problèmes méthodologiques dans l'étude des attitudes et des opinions.
— Si on laisse de côté les distinctions psychologiques entre opinions et
attitudes, et si l'on se rapporte seulement aux méthodes expérimentales
d'étude, les deux moments les plus importants paraissent en être la
construction d'une échelle et l'élimination des déviations (bias) dues au
questionnaire.
Dans un article justement réputé parmi les spécialistes, McNemar (6)
a mis en évidence, avec un sens critique très aigu, les insuffisances des
procédés connus de construction des échelles. Examinons-en quelques-
unes.
Toute mesure suppose un critère de comparaison entre plusieurs
individus, et toute échelle doit être élaborée de manière à rendre maxi
mum cette comparabilité.
Pour ce faire, il faudrait qu'wn seul trait (attitude) soit mesuré
chaque fois. Les pondérations des différents sujets par rapport à ce
trait ont un sens si elles appartiennent à un même continuum. C'est
seulement dans ce cas, celui de l'unidimensionnalité du continuum,
qu'on peut affirmer que deux sujets ayant la même note ou le même
rang sont semblables (dans leur attitude) par rapport à une question.
En satisfaisant cette exigence théorique fondamentale de la compara-
1. Dans cet article, pour des raisons d'exposition, nuus soulignons un
iquement l'opposition entre les deux ordres de variable. En fait il y a une
connexion intime entre elles si on les envisage comme des relations d'équiva
lence et d'ordre (cf. J. M. Faverge, La mesure en Psychologie,