II.2. METHODOLOGIE DU TRAVAIL
A. Méthode statistique
1. Analyse statistique
Il existe généralement deux principaux aspects
de l'analyse statistique selon le type d'information ou de relation à
illustrer qui découlent de la typologie des hypothèses :
l'analyse uni-variée et l'analyse multi-variée33.
L'analyse uni-variée
L'analyse uni-variée porte sur une seule variable, elle
permet de décrire la variable et dégager les différences
ou les uniformités dans les modalités d'une variable qu'elle soit
quantitative ou qualitative. Les principales mesures appliquées sont :
La mesure de la tendance centrale, la distribution de fréquence et
variabilité.
La distribution de fréquence
Pour les variables nominales et ordinales, il s'agit
simplement d'un compte rendu des scores par les différentes
modalités d'une variable. Ces nombres sont exprimés en
pourcentage et représenté par des histogrammes, des diagrammes
circulaires, les ogives...
La mesure de la tendance centrale
Les principales mesures de tendance centrale sont : la moyenne
le mode, la médiane. Seule la moyenne retient notre attention pour notre
travail. La moyenne arithmétique est la mesure la plus commune de
tendance centrale, elle est la somme des scores divisée par le nombre
de
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scores et est souvent noté
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(lire x barre) et donné par
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=
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? ou ?
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somme de toutes les valeurs de x et n = nombre de valeur x.
33GIRAUX, Analyse
statistique, éd. Gallimard, Paris
1994, P., 163
38
La variabilité
La variabilité des distributions renseigne sur la
façon dont les différentes observations d'une variable
donnée sont groupées autour de la valeur centrale ou s'en
écartent34.
L'analyse multi-variée
L'analyse multi-variée est celle qui porte sur deux ou
plusieurs variables en vues de mettre à jours l'existence des relations
entre elles. En effet, l'objectif de la science consiste à
découvrir les relations de causalité entre les faits, en termes
de variable dépendante et variable indépendantes.
L'analyse multi variée la plus courante est l'analyse
bi variée qui permette d'indiquer le degré par lequel deux
variables numériques par exemple, le degré d'association est
expliqué par un coefficient dit « coefficient de corrélation
» sur un intervalle allant de -1 à 1
Une corrélation nulle signifie que la variation d'une
variable x n'a aucun lien avec la variation de l'autre variable. Une
corrélation positive signifie que la variation de la variable x est
liée à la variation de y dans le même sens et dans une
proportion donnée. Une corrélation négative signifie que
la variation de la variable x est inversement proportionnelle à la
relation entre l'offre d'un bien en fonction de son prix
Présentation des résultats
Une fois analysée, les données peuvent
être présentées sous une forme plus lisible. Ce fait, il
existe trois modes de présentation des données :
l'énoncé, le tableau et la représentation graphique.
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