COURS 1
4 septembre 2024 02:23
Quantification en Sciences Humaines:
- Action d'évaluer une réalité humaine à l'aide de données chiffrée/attribuer une quantité.
Ex.: fréquence d'une habitude comme l'IDH, le PIB, etc.
Émergence de la quantification en SH s'est passé vers le XVIe au XVIIIe siècle.
- On a commencé par raconter les réalités en les quantifiant
- On a ensuite commencer à les mesurer à l'aide de preuves.
- Pour enfin faire des recensements et des sondages pour collecter des données.
Statistique vient du mot: State (qui veut dire État en anglais)
Importance de la quantification en SH: influe sur l'environnement et la qualité de la vie.
Analyse quantitative Page 1
,COURS 2
4 septembre 2024 02:33
ASPECT DE LA QUANTIFICATION EN SCIENCE HUMAINE
Méthode et démarche scientifique
*En SH, il n'y a pas de ''lois'' comme dans les Sciences Pures.
- Importance de la reproductibilité: si l'hypothèse donnée et confirmée donne le même résultat par une ou
d'autres personnes, alors c'est un objectif réellement atteint.
- Visées:
1.Décrire = qui, quoi, quand, où
2.Expliquer = le pourquoi et le comment (causes)
3.Anticiper
4.Produire = faire de l'expérimentation
+ comprendre (pas dans tous les cadres): pourquoi telle chose s'est produite durant l'expérimentation, etc.
Les types de recherche
- Exploratoire: nouveau sujet ou peu couvert
- Descriptive: quantité et spécifieté augmentée sur un sujet
- Explicative: vérifier des théories/modèles qui existent déjà
La démarche scientifique
1. Formuler le problème de recherche
- Choisir le sujet
- Définir la problématique
- Formuler les objectifs/hypothèses
2. Méthodologie
- Choisir le type de recherche
- Méthode/technique de recherche
3. Collecte de données
- Technique d'échantillonnage
- Recueillir des données
4. Analyse/Interprétation des données et des résultats
- Réfléchir aux résultats
- Analyser les données quantitatives
5. Conclusion
- Synthèse
- Ouverture
DEUX analyses:
- Analyse descriptive: présentation synthétique des données (tableaux, graphiques, etc.)
Ex.: Se concentre sur la description des données collectées, pour résumer et décrire les caractéristiques.
EXEMPLE: Supposons que vous ayez les notes de 100 étudiants dans un examen. Une analyse descriptive
pourrait inclure: la moyenne, l'écart-type, la médiane, etc.
- Analyse inférentielle: généraliser des données obtenues sur une population représentative.
Ex.: tire des conclusions sur une population plus large à partir d'un échantillon de données. U
EXEMPLE: Supposons que vous voulez savoir si une nouvelle méthode d'enseignement améliore les
performances des étudiants. Vous pourriez: sélectionner un échantillon de 50 étudiants et enseigner avec la
nouvelle méthode, comparer leurs résultats avec 50 autres étudiants utilisant l'ancienne méthode
Techniques de collecte
- Analyse de contenu: examiner les messages envoyés par le contenu (ex.: la publicité d'un magazine)
- Analyse historique: reconstituer et comprendre les phénomènes passées selon le contenu (ex.: analyser le
contexte politique derrière le message d'un ancien journal)
- Analyse des statistiques: données déjà compilées
- Entrevue: collecte à questions ouvertes
Analyse quantitative Page 2
, - Entrevue: collecte à questions ouvertes
- Observation: examiner en situation naturelle en participant ou pas
- Questionnaire: sondage.
Faiblesses de la quantification:
- Nature de certains phénomènes sont difficilement quantifiables ( ex.: les émotions, etc.)
- Une variable ne couvre pas l'ensemble du phénomène
- Erreurs humaines en méthodologie
- Effets des biais:
-Effet Hawthorne: on agit, travaille mieux lorsque nous savons que nous sommes observé
-Biais de confirmation du chercheur: il ou elle a tendance à croire qu'il ou elle est bon (ne).
ÉTHIQUE
- Consentement obligatoire
- La personne doit choisir elle-même de participer sans y être forcée ou même récompensée
- Les résultats doivent être effacées du moment que la personne décide de ne plus participer.
- Pas de préjudices physiques ou psychologiques.
Analyse quantitative Page 3
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Quantification en Sciences Humaines:
- Action d'évaluer une réalité humaine à l'aide de données chiffrée/attribuer une quantité.
Ex.: fréquence d'une habitude comme l'IDH, le PIB, etc.
Émergence de la quantification en SH s'est passé vers le XVIe au XVIIIe siècle.
- On a commencé par raconter les réalités en les quantifiant
- On a ensuite commencer à les mesurer à l'aide de preuves.
- Pour enfin faire des recensements et des sondages pour collecter des données.
Statistique vient du mot: State (qui veut dire État en anglais)
Importance de la quantification en SH: influe sur l'environnement et la qualité de la vie.
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ASPECT DE LA QUANTIFICATION EN SCIENCE HUMAINE
Méthode et démarche scientifique
*En SH, il n'y a pas de ''lois'' comme dans les Sciences Pures.
- Importance de la reproductibilité: si l'hypothèse donnée et confirmée donne le même résultat par une ou
d'autres personnes, alors c'est un objectif réellement atteint.
- Visées:
1.Décrire = qui, quoi, quand, où
2.Expliquer = le pourquoi et le comment (causes)
3.Anticiper
4.Produire = faire de l'expérimentation
+ comprendre (pas dans tous les cadres): pourquoi telle chose s'est produite durant l'expérimentation, etc.
Les types de recherche
- Exploratoire: nouveau sujet ou peu couvert
- Descriptive: quantité et spécifieté augmentée sur un sujet
- Explicative: vérifier des théories/modèles qui existent déjà
La démarche scientifique
1. Formuler le problème de recherche
- Choisir le sujet
- Définir la problématique
- Formuler les objectifs/hypothèses
2. Méthodologie
- Choisir le type de recherche
- Méthode/technique de recherche
3. Collecte de données
- Technique d'échantillonnage
- Recueillir des données
4. Analyse/Interprétation des données et des résultats
- Réfléchir aux résultats
- Analyser les données quantitatives
5. Conclusion
- Synthèse
- Ouverture
DEUX analyses:
- Analyse descriptive: présentation synthétique des données (tableaux, graphiques, etc.)
Ex.: Se concentre sur la description des données collectées, pour résumer et décrire les caractéristiques.
EXEMPLE: Supposons que vous ayez les notes de 100 étudiants dans un examen. Une analyse descriptive
pourrait inclure: la moyenne, l'écart-type, la médiane, etc.
- Analyse inférentielle: généraliser des données obtenues sur une population représentative.
Ex.: tire des conclusions sur une population plus large à partir d'un échantillon de données. U
EXEMPLE: Supposons que vous voulez savoir si une nouvelle méthode d'enseignement améliore les
performances des étudiants. Vous pourriez: sélectionner un échantillon de 50 étudiants et enseigner avec la
nouvelle méthode, comparer leurs résultats avec 50 autres étudiants utilisant l'ancienne méthode
Techniques de collecte
- Analyse de contenu: examiner les messages envoyés par le contenu (ex.: la publicité d'un magazine)
- Analyse historique: reconstituer et comprendre les phénomènes passées selon le contenu (ex.: analyser le
contexte politique derrière le message d'un ancien journal)
- Analyse des statistiques: données déjà compilées
- Entrevue: collecte à questions ouvertes
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, - Entrevue: collecte à questions ouvertes
- Observation: examiner en situation naturelle en participant ou pas
- Questionnaire: sondage.
Faiblesses de la quantification:
- Nature de certains phénomènes sont difficilement quantifiables ( ex.: les émotions, etc.)
- Une variable ne couvre pas l'ensemble du phénomène
- Erreurs humaines en méthodologie
- Effets des biais:
-Effet Hawthorne: on agit, travaille mieux lorsque nous savons que nous sommes observé
-Biais de confirmation du chercheur: il ou elle a tendance à croire qu'il ou elle est bon (ne).
ÉTHIQUE
- Consentement obligatoire
- La personne doit choisir elle-même de participer sans y être forcée ou même récompensée
- Les résultats doivent être effacées du moment que la personne décide de ne plus participer.
- Pas de préjudices physiques ou psychologiques.
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