Memoire Online - Examen de l'attitude d'étudiants universitaires burundais à l'égard de la promotion féminine

Nous avons choisi de construire notre échelle par le procédé proposé par LIKERT. Le temps de construction est très court (2 fois moins de temps qu'avec la méthode THURSTONE selon EDWARDS^55(*), la construction aisée, la grande richesse d'information (avec une échelle de 20 items ayant chacun 5 choix, nous avons 100 réponses possibles), les calculs relativement aisés, la fidélité accrue du fait du plus grand nombre de réponses possibles ont motivé notre choix.

3. Description de la méthode utilisée

Le chercheur choisit lui-même un grand nombre de propositions favorables ou défavorables et les présente à un groupe de sujets qui indiqueront pour chacune d'elles s'ils sont :

D'autres utilisent les formules suivantes : à propos de chaque item, les sujets devront dire s'ils :

A chaque item est attribuée ou bien une valeur conventionnelle allant de 0 à 4 (ou de 1 à 5) ou bien une valeur obtenue en utilisant la méthode de pondération à partir des déviations par rapport à la moyenne (sigma-deviate weighting method). Les notes les plus élevées sont réservées aux réponses « les plus favorables » vis-à-vis de l'attitude, les plus basses aux réponses « les plus défavorables ».

La note moyenne est attribuée à la réponse hésitante, neutre. On additionne ces sommes, obtenant ainsi le score total de chaque sujet. L'interprétation des scores obtenus est faite en fonction de la place occupée par le sujet dans la distribution totale des scores. Chaque sujet est apprécié par rapport à sa place dans l'ensemble des sujets interrogés. Les items qui présentent une faible corrélation avec le score total sont éliminés pour assurer la cohérence interne de l'ensemble de l'échelle.

4. Construction de l'échelle d'attitude56(*)

En gros, le procédé de construction d'une échelle du type LIKERT est le suivant :

Choisir le plus possible d'items exprimant les opinions différentes relatives à l'attitude étudiée ;

Essai préliminaire des items pour détecter les items ambigus, mal compris, mal formulés... ;

Eliminer les items n'apportant aucune contribution à la fonction différenciatrice de l'échelle ;

Calculer la fidélité et la validité de l'échelle définitive formée par les items restants.

Les diverses étapes de construction d'une échelle de type LIKERT sont reproduites ci-dessous avec plus de détails^57(*).

Le chercheur peut, tout seul, rédiger ces items. Il peut aussi les tirer des journaux et revues ou les emprunter à d'autres échelles. Quoiqu'il en soit, il doit réunir d'abord un assez grand nombre de propositions exprimant des opinions différentes (favorables ou défavorables) quant à l'attitude étudiée. A ce stade de l'élaboration de l'échelle, certaines précautions doivent être prises^58(*) :

Les items de faits ; puisque deux individus en désaccord d'opinions peuvent s'accorder sur la reconnaissance d'un même fait ;

Les items ambigus c'est-à-dire risquant d'être interprétés différemment par les sujets pour une raison ou une autre : termes, ponctuation, temps et mode de conjugaison ;

Les propositions composées de deux parties telles qu'un sujet peut être d'accord avec la première et en désaccord avec la seconde, ne sachant des lors que répondre ;

Les items faisant appel à des connaissances (scolaires, professionnelles...) que ne posséderait une partie de la population questionnée ;

L'échelle d'attitude doit donc comprendre des items clairs, nets et simples pour tous les sujets.

Les items qui, à la pratique, présenteraient l'un ou l'autre de ces défauts seront ou éliminés ou remaniés.

Ceux-ci doivent être rédigés dans un sens définitivement favorable ou défavorable à l'égard de l'attitude étudiée. Ils doivent permettre une réponse par les variantes de réponses que nous avons choisies. Il appartient au chercheur de choisir ces variantes de réponses.

Les types de réponses doivent être exhaustifs. Les items ne doivent pas être trop nombreux. La moitié des items doit être favorable, l'autre moitié défavorable afin d'éviter « l'effet de structures de réponses^59(*) ».

Un essai préliminaire des items est indispensable. Il sera l'occasion de détecter les items mal formulés, mal interprétés, mal compris ou ambigus. Aussitôt détectés, ils seront ou remaniés ou rejetés. Est seul valable et significatif un item facilement compris et qui a obtenu une certaine diversité de réponses. L'échelle ne doit pas être trop longue car elle doit être pratique. Elle doit échantillonner toutes les parties de la caractéristique à examiner pour permettre de comparer les sujets les uns aux autres. En fait, il s'agit, à cette étape, d'élaborer et de construire la forme expérimentale de l'échelle d'attitude.

Les items ambigus, mal formulés ou mal interprétés ont été détectés. Ils ont été ou remaniés ou rejetés. L'échelle remaniée doit être mise à l'essai sur une population représentative des sujets à qui l'on se propose d'appliquer la forme définitive de l'échelle.

Les conditions d'application doivent être rigoureusement définies, standardisées, sinon les résultats ne seront pas objectifs. Les remarques introductives qui précédent l'administration, les réponses aux éventuelles questions que pourraient poser les sujets ainsi que le mode d'emploi du matériel utilisé doivent être très sérieusement envisagés^60(*). Il importe que chaque sujet comprenne ce qu'il doit faire et comment le faire. Pour cela, les instructions claires, détaillées et univoques doivent être préparées. Enfin, avant de passer à l'expérimentation proprement dite de l'échelle, distribuer les items au hasard dans l'échelle.

Deux méthodes nous sont proposées pour attribuer les scores pondérés aux réponses obtenues :

2°) la méthode de pondération à partir des déviations par rapport à la moyenne (sigma-deviate weighting method)

Seule la deuxième méthode répond aux considérations théoriques développées par LIKERT^61(*).

Le chercheur qui utilise cette méthode suppose que les attitudes sont normalement distribuées.

Si un chercheur était conscient, dit LIKERT, il libellerait ses items et leurs réponses possibles d'une façon qu'il n'obtiendrait que des distributions normales. Si ce n'est pas le cas, c'est que les items sont mauvais, c'est que les différentes réponses possibles ne sont pas équidistantes ou que les réponses les plus fréquentes ne se situent pas au point de neutralité proposé. L'inconvénient de cette méthode est qu'elle demande l'établissement de grands tableaux et de calculs innombrables. L'autre méthode permet d'éviter cet inconvénient.

LIKERT^62(*) a constaté que les résultats obtenus en utilisant la méthode de pondération à partir des déviations par rapport à la moyenne et la méthode de pondération conventionnelle ont une corrélation de .99. Il est donc permis de conclure que les deux méthodes aboutissent à des résultats équivalents.

Nous utiliserons, pour notre travail, la première méthode qui est infiniment plus simple, ce quine diminuera en rien la qualité méthodologique de notre travail.

Les réponses « tout à fait d'accord » recevront le poids 4, les réponses « d'accord » le poids 3, les réponses « indécis » le poids 2, les réponses « pas d'accord » recevront le poids 1 et les réponses « pas du tout d'accord » le poids 0. Dans le cas d'items défavorables, nous inverserons le système de pondération : Les réponses « tout à fait d'accord » recevront le poids 0, aux réponses « d'accord » sera attribué le poids 1, les réponses « indécis » auront le poids 2, les réponses « pas d'accord » recevront le poids 3 et enfin le 4 sera attribué aux réponses « pas du tout d'accord ».

Items favorables		Items défavorables
4	Tout à fait d'accord	0
3	D'accord	1
2	Indécis	2
1	Pas d'accord	3
0	Pas du tout d'accord	4

A cette étape, il s'agit de détecter et d'éliminer les items qui n'apporteraient aucune contribution à la fonction différenciatrice de l'échelle.

Pour ce faire, nous avons le choix entre deux méthodes différentes. Ainsi nous pouvons soit :

Comparer les résultats moyens d'un groupe de sujets très favorables (ayant des scores élevés à ces items) et d'un groupe de sujets très défavorables (ayant des scores bas aux mêmes items) ;

Calculer le degré de corrélation entre les résultats des sujets pour chaque item et leurs résultats pour l'échelle totale.

Pour appliquer la première méthode^63(*) , nous constituons la distribution des fréquences des cotes à partir des réponses à tous les items, puis nous sélectionnons deux groupes de sujets : le premier groupe comprend un certain pourcentage des sujets ayant obtenu les résultats totaux les plus élevés ; le deuxième group comprend le même pourcentage de sujets ayant les résultats les plus bas. On peut prendre les quartiles supérieur et inférieur (soit 25% + et 25% -) ou bien les déciles supérieur et inférieur. Les deux groupes sélectionnés servent de critère pour apprécier la capacité de différenciation de chacun des items.

Il faut ensuite mesurer les différences de moyenne de ces deux groupes indépendants par la formule suivante :

?(Xh - Mh)² = la somme des carrés des différences par rapport à la moyenne des cotes du groupe « haut »

?(Xb - Mb)² = la somme des carrés des différences par rapport à la moyenne des cotes du groupe « bas »

La même explication est valable pour ?(Xb - Mb)². Il suffit de remplacer ?Xh² par ?Xb², (?Xh)² par (?Xb)² et groupe « haut par groupe « bas ».

Pour EDWARDS^64(*), une valeur de « t » égale à ou plus grande que 1,75 indiquerait une différence significative entre les moyennes des deux groupes, à condition que chaque groupe ait 25 sujets.

Les items pour lesquels les deux groupes auraient à peu près un même score n'apporteraient aucune contribution à la valeur discriminative de l'échelle. Ils seront donc éliminés de l'échelle comme ne permettant pas de distinguer les positions relatives des sujets favorables ou défavorables à la promotion féminine.

Dans la seconde méthode, nous calculons la corrélation entre un item et l'échelle totale de manière à en évaluer la « consistance ». Nous divisons les sujets en deux groupes favorable ou défavorable d'après leurs résultats totaux et d'après leurs résultats à chaque item. Pour ce faire, l'emploi d'un coefficient de corrélation s'appliquant aux distributions des réponses et offrant des facilités de calcul est conseillé.

Tous les items dont le coefficient de corrélation tombe en dessous du seuil de signification choisi seront éliminés, quel que soient leurs autres mérites. Lors des analyses, les items qui ont contribué au score total peuvent amener des corrélations très hautes ; aussi, serons-nous amené à retrancher l'item analysé du résultat total lors du calcul de coefficient de corrélation item-test.

Pour le calcul du coefficient de corrélation item-test, nous avons employé le coefficient de corrélation Ø (phi).

Selon GUILFORD^65(*), « la sélection des items basée sur ce coefficient Ø s'avère très bonne car seuls de hauts coefficients de corrélation Ø sont obtenus dans le cas d'items de difficulté moyenne ; de plus, la fidélité d'une échelle est plus forte lorsque ces deux conditions sont réunies (i) difficulté moyenne des items et (ii) équivalence de difficulté chez ceux-ci.

Autre avantage de la sélection des items par cette méthode : la relation de ce coefficient Ø au ÷² permet un test direct de sa signification pour les échantillons de toute grandeur. L'utilisation pratique est facilitée par l'emploi de tables préparées pour les calculs qu'il nécessité.

Pour rechercher la corrélation item-test, la formule que nous employons pour le calcul des coefficients Ø, lorsque l'une des variables est également divisée (ce qui est le cas pour la variable résultat total) est la suivante :

Ph = la proportion du groupe avec le résultat total le plus élevé qui répond dans un sens déterminé à tel item ;

Pb = la proportion du groupe avec le résultat total le plus bas qui y répond dans le même sens ;

Pq = la proportion de sujets dans les deux groupes combinés qui réagissent de la même manière.

Nous calculerons pour tous les items les coefficients Ø50 et Ø27. C'est-à-dire qu'en dichotomisant la variable score total, nous prendrons dans le premier cas les 50% supérieurs et inférieurs de la distribution et que, dans le deuxième cas, nous prendrons les 27% supérieurs et inférieurs^66(*).

Seul l'indice de « consistance » des items calculé par l'une ou l'autre méthode est le seul procédé servant à éliminer les items qui n'ont rien à voir avec l'attitude mesurée, dans le cas où on utilise la technique LIKERT.

Nos items seront analysés par la deuxième technique, c'est-à-dire que nous calculerons le degré de corrélation entre les résultats des sujets pour chaque item et leurs résultats pour l'échelle totale.

Il nous faut maintenant additionner les résultats aux items qui ont résisté à l'analyse. Nous devons avoir les résultats pour chaque sujet.

L'interprétation doit se faire en tenant compte de la distribution des résultats du groupe dont on mesure l'attitude. Ceux-ci n'ont pas de valeur absolue et doivent être comparés aux autres résultats de la population. Ainsi, si dans une échelle de 15 items, un sujet obtient un résultat de 0 ou 60, nous sommes en droit, à priori, d'interpréter ce résultat comme l'expression d'une attitude très défavorable ou favorable. Un sujet l'obtiendrait s'il donnait une réponse très défavorable à chaque item favorable ou inversement.

Par contre, des difficultés surgissent lorsqu'il faut ranger dans la classe des favorables ou des défavorables ceux des sujets dont les résultats oscillent entre le résultat maximum et le résultat minimum. C'est pourquoi, nous chercherons si notre distribution peut être considérée comme normale. Dans ce cas, nous pourrons en normaliser les résultats.

GUILFORD (J.P.) : «Fundamental statistics in psychology and education», pp. 565-569, op.cit., pp.149-171, cite par MAQUET : ibid

* ⁵⁹ La tendance mécanique chez le sujet à montrer son accord ou son désaccord, si l'échelle renferme uniquement soit des items favorables, soit des items défavorables

* ⁶¹ LIKERT (R) : « A technique for the measurement of attitude», cite par MAQUET: op.cit., p. 11

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2. Le choix de la méthode

3. Description de la méthode utilisée

4. Construction de l'échelle d'attitude56(*)