Modification de De la teoría a los datos

{{Infobox Lecture
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 | faculté = [[Faculté des sciences de la société]]
 | département = [[Département de science politique et relations internationales]]
 | professeurs = [[Marco Giugni]]<ref>[https://unige.ch/sciences-societe/speri/membres/marco-giugni/ Page personnelle de Marco Giugni sur le site de l'Université de Genève]</ref>
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 | cours = [[Introduction aux méthodes de la science-politique]]
 | lectures =
* [[Cours introductif aux méthodes de la science-politique]]
* [[Le paradigme positiviste et le paradigme interprétatif]]
* [[Les méthodes scientifiques fondamentales]]
* [[De la théorie aux données]]
* [[Le recueil des données]]
* [[Le traitement des données]]
}}

Cuando se realiza investigación y en particular investigación cuantitativa, es decir, investigación que forma parte del paradigma pos-positivo, la operacionalización es el momento clave en el proceso. Sin una buena operacionalización, no se puede hacer una investigación relevante, porque es una estructura formalizada.

{{Translations
| en = From theory to data
| es = De la teoría a los datos
}}

= La investigación científica =

== ¿Cómo se hace una investigación?  ==
Según Corbetta, la definición de investigación científica es un proceso creativo de descubrimiento que se desarrolla según un itinerario predefinido y procedimientos preestablecidos que se han consolidado en la comunidad científica.

En primer lugar, está la idea de un proceso creativo, porque la investigación también es sobre la creación, estamos tratando de descubrir algo. Lo importante es seguir procedimientos específicos preestablecidos y consolidados en la comunidad científica.

== Investigación empírica ==
Según Raymond Boudon, "las encuestas cuantitativas son aquellas que permiten recoger información sobre un conjunto de elementos que son comparables de un elemento a otro". Es esta compatibilidad de la información la que permite entonces la enumeración y, de manera más general, el análisis cuantitativo de los datos.<ref>R. Boudon; Les méthodes en sociologie, p.31 </ref>.

La investigación empírica debe desarrollarse en un marco que sea compartido colectivamente. Es un proceso donde la investigación es colectiva, porque se basa en un proceso producido por otros, el proceso también debe ser público con la idea de transparencia que es importante en la investigación. Todo debe ser transparente, controlable por los demás. Todos los procedimientos implementados deben poder ser controlados por otros para replicar lo que se ha hecho, todo debe ser replicable. La investigación es un proceso colectivo y público que debe estar sujeto a criterios de transparencia y control.

Otro criterio es el de la cumulabilidad, dijo Newton: "si he visto más lejos que los otros, es porque he sido llevado por los hombros de los gigantes". El investigador puede hacer un descubrimiento porque puede confiar en la investigación de otros investigadores.

El marco de referencia colectivo de los investigadores se estructura en torno a dos momentos:
*en la estructura lógica del proceso de investigación.
*en la elección de los instrumentos técnicos utilizados.
 
Es en estos dos momentos cuando se ve, se expresa y se encuentra el marco de referencia de la investigación colectiva.

== Las cinco fases del proceso y la cuestión de la investigación ==
Corbetta marca la diferencia entre las fases de investigación y los procesos que permiten comprender mejor las diferentes etapas de estos procesos.

[[Fichier:Phases et processus de recherche.png|400px|vignette|droite]]
 
1) '''Pregunta de investigación'''

2) '''Teoría''': formular una teoría o basarse en una teoría.

→ '''deducción''' (de lo general a lo particular): se deducen las hipótesis de una teoría, de lo general a lo más específico.

3) '''Hipótesis''': las hipótesis provienen de una teoría existente, intentaremos verificarlas, falsificarlas a través de la investigación.

→ '''fase de explotación''': fase de construcción del diseño de la investigación.

4) '''Recolección de datos''': Esta es la colección para probar empíricamente las hipótesis. Esto afecta al plan de trabajo, hay que tomar una serie de decisiones, como el tipo de datos, el número de casos que deben analizarse, la ubicación de los casos, cómo seleccionarlos y el método de recogida.

→ '''Organización de los datos''': se ha organizado la distinción entre información y datos; se creará una matriz de datos utilizando el enfoque cuantitativo. Los datos son la materia prima que debe organizarse para desmantelar o probar una hipótesis, es la información organizada de tal manera que pueda ser analizada.

5) '''Análisis de datos'''

→ '''interpretación'''

6) '''Resultados'''

→ '''inducción''': subimos a la generalidad y volvemos a la teoría; ligados por un método de retroalimentación a la teoría pasando de lo particular a lo general a través de los resultados. Existe la idea de que los resultados se utilizarán para crear teorías y analizar hipótesis.

En la realidad de la investigación, los pasos se distribuyen a menudo de manera diferente; a menudo las hipótesis se desarrollan después de que se han recogido los datos. A veces la teoría se desarrolla después de haber analizado los datos, a veces durante la fase empírica, a veces el tema es nuevo y desconocido, por lo que hacemos una investigación puramente descriptiva, a veces las colecciones de datos no parten de una teoría específica, porque queremos incluir un campo más amplio que permita analizar varias hipótesis.

== Proceso de operacionalización de conceptos ==
Hay dos fases para traducir los conceptos teóricos en algo empírico.
*'''operacionalización de conceptos''': transformar conceptos en variables, siendo las variables algo que puede ser manipulado cuando los conceptos no pueden ser procesados por ser abstractos.
*'''selección de instrumentos de investigación''': instrumentos y procedimientos de recogida de datos.

= Teoría e hipótesis =
Es el proceso de "deducción" el que establece el vínculo entre la teoría y la hipótesis, por lo que se deriva de la teoría. Sin embargo, es difícil distinguir entre teoría e hipótesis.

== Teoría ==
Según Corbetta, una teoría es un conjunto de propuestas que están orgánicamente vinculadas entre sí y que se encuentran en un alto grado de abstracción y generalización en relación con la realidad empírica, resultantes de regularidades empíricas y a partir de las cuales se pueden hacer pronósticos empíricos.
 
*'''conjunto de propuestas''': no se trata de una sola propuesta, sino de varias propuestas, están articuladas y vinculadas entre sí.
*'''abstracción de propuestas y generalización''': la teoría está en un nivel abstracto. Una teoría es algo que pretende ser general.
*'''se basa en regularidades empíricas''': la idea de que la teoría proviene de investigaciones previas y regularidades empíricas que han sido sistemáticamente observadas y encontradas en diferentes contextos.
*'''permite hacer pronósticos empíricos''': permite hacer pronósticos según las condiciones y el contexto.

== Hipótesis ==
Según Corbetta, una hipótesis es una proposición que implica una relación entre dos o más conceptos que se encuentran en un nivel de abstracción y generalidad inferior al de la teoría y que permite traducir la teoría en términos empíricamente controlables.
 
*'''nivel de abstracción y generalidad inferior al de la teoría''': las hipótesis son específicas.
*'''El carácter provisional de la hipótesis''': las hipótesis están sujetas a control al ser verificadas y falsificadas, una hipótesis nunca es definitiva.

== Diferencia entre teoría e hipótesis ==
La diferencia esencial entre teoría e hipótesis es que la teoría y un conjunto de propuestas más generales y abstractas, mientras que las hipótesis no son lo suficientemente específicas como para ser variables, son conceptos teóricos, pero un poco menos abstractos.

La dificultad radica en el hecho de que estamos en la gradación, una es un poco menos abstracta que la otra. La hipótesis permite entrar en el campo de forma directa.

Una teoría debe ser capaz de articularse en una o más hipótesis que sean empíricamente controlables y que puedan transformarse en una serie de hipótesis. Este es el criterio de la cientificidad, la teoría combina propuestas teóricas.

== Criterios para el carácter científico de las hipótesis ==
Hay tres elementos importantes:
*la hipótesis no debe ser demasiado general.
*una hipótesis debe ser positiva en el sentido de que no debe incluir una dimensión normativa, no debe haber juicio.
*una hipótesis debe formularse de tal manera que sea falsificable.
La controlabilidad de una hipótesis es fundamental, debe ser posible compararla con los datos de campo. La hipótesis debe poder ser probada.

Según Popper y Kuhn, debe ser posible falsificar una hipótesis. Esto le da a la hipótesis un carácter científico, porque una buena hipótesis debe ser refutable. Por ejemplo, según Popper, la proposición "dios existe" no es una hipótesis, porque no es refutable; por otro lado, la hipótesis "todos los cisnes son blancos" es falsificable, porque pueden ser de un color diferente. Por lo tanto, la característica principal que da la relevancia de una hipótesis es el hecho de que es falsificable.
*'''hipótesis falsificables''': los objetos pesados tienden a caer si nada los detiene; llueve todos los jueves.
*'''hipótesis no falsificables''': llueve o no llueve; todos los puntos del círculo están equidistantes del centro.
 
En resumen, la hipótesis de que se cumpla el criterio de cientificidad debe ser falsificable.

== Ejemplos de hipótesis en ciencias políticas ==

=== Teoría de la teoría del cambio de valores ===
El cambio de valores se produce a través de la sustitución de generaciones sucesivas de personas. Se postula que en la Europa de la posguerra ha habido una transformación de los sistemas de valores desde los valores materialistas -seguridad del valor material, seguridad física- a los valores posmaterialistas -valores relacionados con el desarrollo personal y la emancipación individual-.

La teoría es que este cambio se debe a que las generaciones posteriores a la Segunda Guerra Mundial fueron socializadas en una situación referida a dos factores:
*crecimiento económico
*la expansión del estado de bienestar
Según esta teoría, las personas socializadas durante el período de expansión desarrollaron necesidades postmaterialistas, porque no necesitaban seguridad; por lo tanto, existe una tendencia a valorar los recursos escasos.

Hay otro elemento que se centra en la idea de la escasez de ciertos recursos, porque la gente tiende a favorecer los recursos que son escasos (la riqueza económica era diaria), porque fueron socializados durante el período de expansión de la riqueza. Por otro lado, esta diferencia es mayor en los países que han tenido una mayor expansión económica.

En este caso, todavía no podemos probar o falsificar la teoría, debemos pasar de la teoría a las hipótesis, avanzando hacia algo un poco más específico que corrobore las afirmaciones:
*los jóvenes son más postmaterialistas que las personas mayores en los países occidentales: nos interesan los jóvenes en comparación con las personas mayores, la hipótesis se pone a prueba si los jóvenes son más postmaterialistas que las personas mayores.
*la diferencia entre los jóvenes no es tan grande y es mayor en los países donde el cambio en la calidad de vida ha sido más fuerte, es decir, en los países donde la expansión económica en ese momento era la más importante, como Alemania.
*las personas post-materialistas son más numerosas en los países más ricos; se pueden encontrar fácilmente indicadores para probar esta hipótesis.
 
Ha habido un conjunto de propuestas articuladas de manera orgánica, pero es inútil poner a prueba la teoría; para ello es necesario formular hipótesis que estén también a nivel abstracto y teórico.

=== Teoría psicosociológica del voto ===
{{Article détaillé|Les modèles explicatifs du vote}}

C’est une théorie du comportement politique dit aussi « modèle de Michigan » proposé dans les années 1950. Cette théorie postule que les gens votent parce qu’ils ont un sentiment de loyauté envers certains partis ; c'est grâce à l'identification partisane que les gens vont voter pour un parti, car on s’y identifie.
 
Ce sentiment d’identification à un parti provient du processus de socialisation. Cependant on n’a pas assez de substance, on est au niveau d’un ensemble de propositions liées entre elles de manière organique.
 
Il faut avant tout spécifier les hypothèses qui sont par exemple :
*les personnes qui s’identifient avec le parti socialiste tendent à voter pour le parti socialiste ; on est descendu d’un cran dans le degré d’abstraction.
*les personnes issues de milieux ouvriers tendent à voter pour le parti socialiste : c’est une hypothèse testable, car on peut facilement aller sur le terrain pour collecter des données.

=== Théorie des opportunités politiques ===
Cette théorie dit que les gens se mobilisent, car ils sont mécontents ou parce qu’il y a certaines opportunités politiques pour aller dans la rue.
 
La théorie dit que les formes et niveaux de la mobilisation dépendent des structures d'opportunités politiques. Ces opportunités politiques sont à chercher dans la structure de l’État et dans le degré d’ouverture et de fermeture de l’état :
*les manifestations sont moins grandes et en même temps elles sont plus radicales est violentes dans les pays caractérisés par des structures d’opportunités fermées. On peut tester cette hypothèse, car on peut identifier des États plus ouverts ou fermés.
*plus la police réprime les manifestations plus elles tendent à se radicaliser. Il suffit d’observer des manifestations : dans ce cas, il y a un problème de l’endogénéité qui est le problème de la causalité inversée, car l’hypothèse postule que plus la police va réprimer plus il y a aura une tendance à la radicalisation, toutefois la relation pourrait être inverse et on ne sait pas ce qui explique quoi.

= Opérationnalisation =

== Définition de l’opérationnalisation ==
Nous allons nous intéresser du moment où l’on passe au terrain ; l’opérationnalisation est le moment où on définit le dessin de recherche : on part d’un cadre théorique donné et ensuite on va sur le terrain, nous allons traiter de ce passage.
 
Afin de pouvoir contrôler et vérifier, en reprenant l’idée de la théorie critique c’est-à-dire pouvoir falsifier une hypothèse, on doit pouvoir mettre en place certains passages qui répondent au nom d’opérationnalisation. C’est un moment clef du processus de recherche.
 
Rappelons que selon Corbetta que le concept se réfère au contenu sémantique donc à la signification des signes linguistiques et des images mentales ; le concept est une abstraction de la réalité, c’est au fond quelque chose de général. Autrement dit, le seul moyen pour connaître et penser une réalité c’est la conceptualisation qui est le fondement, une phase fondamentale de chaque discipline scientifique.
 
D’autre part un concept peut se référer à des constructions mentales abstraites et non-observables directement comme par exemple le concept de pouvoir ou encore la classe social, un concept peut aussi se référer à des entités plus concrètes et observables comme une chaise ou un ouvrier ; toutefois un concept se réfère toujours à la classe d’objets.
 
C’est à travers la réalisation des concepts que l’on peut établir une empirie.

== Phases de l’opérationnalisation ==
Elle peut être divisée en plusieurs phases, ce sont les moments clefs du processus de recherche :
 
1) '''Rendre les concepts en des propriétés d'objets''' (unité d'analyse) : les concepts doivent être attribués et appliqués à des objets ; ce sont des unités d’analyses qui renvoient au choix d’analyse sur lequel on va travailler. En d’autres termes c’est passer d'un niveau conceptuel à un niveau empirique mesurable, transformer les concepts, il faut les appliquer à des objets concrets donc à des unités d'analyse.
 
Exemple :
*'''le concept de « pouvoir »''' : doit pouvoir être transformé en objet, par exemple, le rôle de pouvoir dans une entreprise : on commence par définir l’unité d’analyse.
*'''développement économique''' : doit être applique à quelque chose de concret qui pourrait être le concept appliqué aux nations.
*'''participation électorale''' : on peut s’intéresser à des unités territoriales qui sont des propriétés collectives ou une propriété individuelle comme la fréquence de participation à des manifestations.
 
Nota bene : ces propriétés d’objets auront des états différents en fonction des objets en question, par exemple le développement économique de la France diffère de celui de la Suisse. Les propriétés d’objet varient par rapport au critère choisi.

 
2) '''Donner une définition opératoire des concepts''' : il faut établir et décider des règles afin de traduire ces concepts dans des opérations empiriques, en d’autres termes c’est établir des règles pour traduire les concepts en opérations empiriques.
 
Exemple :
*'''concept de pouvoir''' : on définit le pouvoir d'abord en tant que rôle qu'on peut avoir dans une organisation. Ensuite on doit préciser le nombre de personnes sur lesquelles l’individu exerce le pouvoir (il peut diriger 1000 ou 100).
*'''participation électorale''' : si on postule que la participation électorale se mesure au niveau d’une commune ou d’un canton, alors faudrait s’intéresser au pourcentage de votant par rapport au nombre d’électeurs.
 

3) '''Appliquer la définition opératoire à des cas concrets''' : c’est la phase d’opérationnalisation au sens strict du terme, on est en train d’aller sur le terrain ce qui permet de définir une variable.
*'''variable''' : c'est le résultat du processus, on passe d'un concept à une variable, elles sont la concrétisation théorique d'un concept.
*'''modalité''' : à chaque modalité on applique une valeur comme, par exemple, pour le concept de niveau d'éducation : universitaire 5, primaire 1, etc. Cela permet d’évaluer le niveau d’éducation d’une personne par l’établissement de code.
 
[[Fichier:Opérationnalisation- schéma.png|500px|vignette|centré]]

Dès lors l’opérationnalisation dans le sens strict du terme est le passage de la propriété (concept) à la variable qui dépend de la manière dont le passage se fait faisant qu’on peut avoir des variables différentes.
 
De concept--à--à--à--propriété--à--à--à--variable
 
L’opérationnalisation dépend de la manière dont on décide de traduire les concepts :
*classification
*ordonnément
*mesuration
*comptage (compter des unités)
 
Il faut réfléchir sur quel type d’analyse on veut déboucher à travers l’élaboration des concepts.
 
Il est primordial de définir les concepts ; le concept a un rapport de signification, c’est un élément fondamental de la recherche scientifique.
 
Opérationnalisation : exemples
*'''Poids''' : poids d'un livre (1 kilo) : il n'a pas de relation entre le poids physique d'un livre et son impact en la littérature.
*'''Âge''' : âge d'une personne (20 ans).
*'''Éducation''' : niveau d'études (université).
*'''Pouvoir''' : rôle politique (député, ministre, sénateur) : il est difficile de définir qui a le plus de pouvoir, ce sont des rôles dans lesquelles nous ne pouvons pas établir de hiérarchie.
*'''Participation''' : voter (fréquence).

== Unités d’analyse ==
Dans la recherche empirique, on doit définir des unités d’analyse. L’unité d’analyse représente l'objet social ou politique dans la recherche empirique, c'est essentiel de la définir.
 
On distingue trois niveaux d’analyse, mais qui dépendent du contexte de la recherche :
*macro ;
*méso ; 
*micro.
 
On peut approfondir la distinction à 6 niveaux d’analyse :
#'''individu''' : ce sont les personnes.
#'''agrégat d’individus''' : ce sont des variables collectives agrégées ; c’est l'ensemble des individus qui est une variable collective. Par exemple si le taux de participation en Suisse est de 40%, ce calcul est effectué sur la base des variables individuelles.
#'''groupe / organisation / institution''' : variables collectives et structurelles, on ne passe pas par une agrégation des comportements individuels, c’est un processus différence de l'agrégat.
#'''événement''' : par exemple dans les études faites sur les révolutions, chacune peut être divisée en sous-événements.
#'''produit culturel''' : par exemple un tableau qui permet d’expliquer l’évolution d’une branche artistique.
#'''relation''' : accords, collaborations, des relations organisationnelles ou interindividuelles.
 
Les trois premiers niveaux d’analyses sont les plus fréquents, ce sont des variables agrégées. Il y a des variables structurelles ou globales qui caractérisent un individu ou un groupe en tant que tel. Les variables agrégées découlent d’opérations mathématiques sur des variables individuelles dont l’unité d’observation se situe à un niveau inférieur tandis que les variables structurelles se situent au niveau de l’unité d’analyse.
 
À la fin du processus, on a des « cas » qui sont des exemplaires d’une analyse donnée inclus dans une recherche ; lorsque l‘on parle d’unité d’analyse c’est un cas abstrait ou général, tandis que le « cas » est concret est multiple à savoir ce que l’on va étudier.
 
Ainsi les « cas » sont les objets spécifiques de la recherche qu’on peut définir une fois qu’on est passé des étapes de définition d’un concept aux variables qui permettent de choisir des cas et de voir comment ils varient sur la variable découlant du processus.
 
Il n’y a pas vraiment de définition opératoire juste ou fausse, c’est une question d’être le plus explicite et le plus transparent possible. Dès lors, il faut expliciter et justifier le choix fait pendant la phase d’opérationnalisation.
 
Il reste toujours un décalage entre le niveau empirique et théorique, on ne peut jamais arriver à l’identification parfaite pouvant arriver à une définition opératoire juste ou fausse.
 
Finalement le danger dans cette phase n’est pas dans la réduction qui est inévitable, il se trouve dans la réification c‘est-à-dire dans le fait d’identifier le concept avec la variable.
 
La définition opératoire doit répondre à des critères d’objectivité, il faut arriver à un processus contrôlable qui puisse être répété par d’autres.
 
Pour savoir si c'est une bonne opérationnalisation il faut justifier un choix, c’est-à-dire qu’elle doit répondre à un critère d'objectivité et de justification sans pour autant éliminer l'arbitraire.

== Critères de distinction des variables ==
La variable est un concept opérationnalisé ; il y a plusieurs manières de définir les variables et donc plusieurs manières de les classer :
 
*'''non-manipulables / manipulables''' :
**'''non-manipulable''' : ce sont des variables qu’on ne peut modifier par exemple les caractéristiques sociodémographiques.
**'''manipulable''' : les questions à se poser.
 
*'''dépendantes / indépendantes''' :
**'''dépendantes''' : variables expliquées ; c’est ce que l’on veut expliquer aussi appelé variable endogène.
**'''indépendantes''' : variables explicatives ; elle est censée d'expliquer aussi appelée variable exogène.
 
*'''non-observées (latentes) / observées (manifestes)''' :
**'''non-observées''' : les valeurs sont des variables latentes non-observables.
**'''observés''' : les opinions peuvent être par exemple observées.

Nota bene : quand on travaille sur les valeurs en science-politique on aborde les attitudes ; à travers on va remonter à quelque chose de non-observable.
 
*'''Individuelles / collectives''' (agrégées, globales, contextuelles)
 
*'''Traitement des valeurs''' : c'est l'aspect le plus important, il est lié à la mesuration. Il existe différents types de variables. Savoir à quel type de variable on a à faire va nous dire à quel type d’analyse on a à faire ; tout le processus d’opérationnalisation et la fin du processus à savoir la création de variables est fondamental débouchant sur des variables de natures différentes.

== Types de variables ==
Il y a trois types de variables qu’il est possible de distinguer entre quatre critères
 
{| cellspacing="0" cellpadding="20" border="1"
!
!nominales
!ordinales
!cardinales
|-
|'''États de propriétés : les valeurs de la variable'''
|
Catégories non ordonnés et non ordonnables.
 
ex : nationalité, religion
|
Aussi catégorielles, mais ordonnées ; on peut créer un ordre.
 
ex : niveau éducation, dans quelle mesure s'intéresse-t-on à quelque chose.
|
Plus des catégories, mais des variables :
*'''continues''' - ex : âge = 1 an, un mois, 3 heures),
*'''discrètes''' - ex : 1, 2, enfants, pas demi enfant !
|-
|'''Procédure d'opérationnalisation'''
|
Logique de classification.
|
On peut les mettre dans un certain ordre. On peut les inclure dans des catégories différentes. Il y a un ordonnénement, la variable ordinale résulte de la définition opératoire qui consiste à donner un ordre aux différents objets.
|
*'''Mesuration''' :
intervalle entre eux est le même (1 an, par exemple) -v. continues-
*'''Comptage''' :
on peut les compter -v. discrètes-
|-
|'''Caractéristiques de valeurs'''
|
La caractéristique des valeurs est des noms.
 
ex : canadien, suisse
 
Les catégories doivent être exhaustives. Toutes les catégories doivent être contemplées et mutuellement exclusives. 
|
Nombre avec propriétés ordinales.
 
ex : peu, assez, très ; on associe un chiffre à chaque état, ce code est arbitraire.
|
Nombre avec propriétés cardinales, le nombre reflète une propriété réelle.
 
ex : allé voter 5 fois, on ne peut pas associer des chiffres arbitrairement.
|-
|'''Opérations effectuables sur les valeurs'''
|
Egalite ou inégalité.
 
ex : musulman diffèrent de catholique
|
Egalite ou inégalité, ordre supérieur ou inférieur.
|
On peut appliquer toutes les opérations mathématiques, équivalences, différences, multiplication, etc.
 
ex : un individu de 40 ans est deux fois un individu de 20 ans.
|} 

[[Fichier:Types de variables.png|600px|vignette|centré]]

Corbetta distingue les variables quasi-cardinales, elles se situent entre les deux à savoir entre l’ordinal et le cardinal. Ce serait des variables ordinales, mais qu’on considère comme variables cardinales. On essaie de rendre continue une variable discrète ou ordinale.
 
Ce sont de variables ordinales qu'on essaie de rendre comme des variables continues. On essaie de rapprocher la différence entre deux valeurs, par exemple (pas, peu, assez, très) ; on ne peut pas dire que la distance entre « pas » et « peu » est la même qu'entre « assez » et « très ». Il est possible de les ordonner, mais pas de mesurer la distance.
 
Une manière de procéder sont les échelles, par exemple de 0 - 10 afin de définir si nous somme de gauche ou à droite. Dès lors on passe de variables ordinales à cardinales.

== Rapport entre concepts et indicateurs ==
C’est l’opérationnalisation des concepts complexes. Généralement, les concepts complexes ne sont pas observables, on ne peut observer que leur manifestation, par exemple la déviance, la religion, le pouvoir. Ce sont concepts à un niveau de généralité plus élevé et abstrait, de plus on ne peut pas les observer directement.
 
La plupart des concepts en sciences sociales peuvent être définis comme étant des concepts complexes qui sont plus difficiles à opérationnaliser c’est-à-dire de les transformer en propriété d’unité d’analyse.
 
Exemple : concept de religiosité ; on utilise cinq définitions différentes afin de le formuler qui sont de plus en plus spécifiques :
*croire en une divinité : permet de se diriger vers la concrétisation.
*croire au dieu chrétien : chaque religion à sa définition de dieu.
*appartenir à l'Église catholique 
*agir selon les règles de l'église : degrés de précision plus élevée.
*aller à l'église tous les dimanches : on peut essayer d’opérationnaliser le concept de religiosité en le réduisant au fait d’aller à l’église tous les dimanches.
 
Ainsi, on voit comment peut-on passer du général au spécifique à travers différents passages.
 
Comment mesurer, opérationnaliser ces différents concepts complexes ?
 
On peut subdiviser le concept en sous-concepts que l’on appelle des indicateurs. Les indicateurs sont cruciaux dans le processus d’opérationnalisation.
 
Un indicateur est un concept plus simple, plus spécifique du concept d’origine qui peut être immédiatement traduit en des termes observables.
 
Les indicateurs sont liés aux concepts plus généraux par un rapport d’indication entre le concept et l'indicateur. On descend dans l'échelle de généralité à des concepts plus spécifiques ; c’est un rapport de représentation sémantique entre l’indicateur et le concept qu’il est censé représenter, indiquer, mesurer.
 
En d’autres termes, on descend dans l’échelle de généralité et d’abstraction des concepts généraux à des concepts plus spécifiques liés au premier par des affinités de significations.
 
Nota bene : il n'y a pas un juste choix d’indicateurs.

== Quel est le rapport entre les concepts et l’indicateur ? ==
 
*'''Partialité'''
Un concept ne peut pas être saisi entièrement par un seul indicateur, un indicateur donné couvre seulement un aspect de cette complexité du concept. Les indicateurs sont des représentations partielles. Il faut toujours, si possible, trouver plusieurs indicateurs pour un même concept complexe ; un même concept complexe ne peut jamais être indiqué par un seul indicateur, il y a un critère de multiplicité des indicateurs.
 
Exemple – la pratique religieuse peut être un indicateur de la composante de la dimension rituelle de la religiosité, mais la religiosité a aussi d’autres composantes comme les sentiments religieux, une idéologie religieuse, une appartenance religieuse, etc.
 
Il faut toujours être conscient qu’un indicateur est toujours dans un rapport de partialité avec le concept général qu’il est censé indiquer.
 
*'''Polysémie'''
Un indicateur peut se superposer seulement partiellement à un concept ; en d’autres termes un même indicateur peut être lié à plusieurs concepts, il peut indiquer, signifier, représenter des concepts différents.
 
Exemple – dans les sociétés théocratiques, la pratique religieuse peut être un indicateur de conformisme sociale plutôt que de religiosité. La pratique de la religion peut être à la fois un indicateur du conformisme sociale et de religiosité.
 
Un même indicateur ne couvre que partiellement un concept tout en étant un indicateur de concepts différents.
 
*'''Arbitrariété'''
Le choix des indicateurs est arbitraire, donc il faut les argumenter plutôt que montrer que le choix est correct. Il faut chercher à montrer le lien étroit entre la dimension théorique du concept et la dimension empirique, les deux choses ne peuvent pas être dissociées.
 
Les indicateurs d’un concept complexe peuvent être trouvés de plusieurs manières selon un raisonnement logique et même selon le sens commun ou plus systématique selon ce qui a été fait dans les recherches précédentes avec une importance de la littérature.

== Traduction empirique de concepts complexes : phases de l’opérationnalisation des concepts complexes ==
 
Si on a des concepts qui ne sont pas multidimensionnels, cette phase peut être supprimée ; si on travaille avec un concept complexe, on doit avant tout simplifier le complexe en passant par des dimensions, c’est une réflexion théorique, on analyse le concept dans ses principales composantes de significations.
 
On distingue quatre phases :
#Articulation du concept en dimensions : on réfléchit aux autres dimensions du concept comme, par exemple, la religiosité qui a des dimensions de pratiques, des idéologies, etc. C’est le passage d'abstractions générales au spécifique,on dit qu'on peut le diviser en sub-concepts pour chaque dimension, toutefois nous ne sommes pas encore dans la phase d’opérationnalisation. On s’interroge sur les différents aspects et significations des concepts.
#Choix des indicateurs : on se pose la question de la traduction empirique, on décide des indicateurs qu’on va choisir. Les indicateurs sont des concepts plus spécifiques, on commence à faire un pas vers les variables comme par exemple s’intéresser à la participation à des rites qui relève de la participation rituelle soit de la dimension pratique religieuse.
#Opérationnalisation : on transforme les indicateurs qui sont encore des concepts en variables. C’est la création des variables qui peuvent être, ordinales, cardinales ou intervalles. Par exemple en ce qui concerne la pratique religieuse on va mesurer et opérationnaliser la pratique religieuse qui est un indicateur d’une dimension de la religiosité c’est-à-dire le nombre de fois qu'on va à l'église par année. Cet indicateur relève de la composante comportementale, car choisir un indicateur « pratique » de la religion permet de déterminer une fréquence.
#Formation des indices : on synthétise l'ensemble des indicateurs en une mesure globale. On va procéder à la formation des indices, on essaie de regrouper ces indicateurs sous une seule mesure cela peut-être par exemple la construction d’échelles ; sur le plan empirique, concret, spécifique, on essaie d’arriver à une mesure, car il est plus facile de travailler avec une variable qu’avec une multitude de variables.
 
En fonction des objectifs de la recherche, on va choisir plusieurs mesures ou plusieurs indicateurs.

[[Fichier:Traduction empirique de concepts complexes- schéma.png|500px|vignette|centré]]

Ce graphique montre le processus qui va du concept complexe à des indicateurs soit des indicateurs plus spécifiques qui indiquent le concept ; ensuite on a créé des variables puis dans la dernière étape on va regrouper les variables dans une seule mesure qu’on appelle l’indice.
 
À travers ce processus d’opérationnalisation on crée des variables qui peuvent être, ordinales, cardinales, catégorielles ou des variables intervalles – ordinales. Dans cet exemple on aurait neuf indicateurs à partir desquelles on va construire un indice qui résume le concept. On part d’un concept qui est le niveau théorique vers une variable, l’indice est une variable dérivée de la somme des autres opérations sur les différentes variables.
 
Dans ce processus il y a toujours une possibilité qu’il y ait des erreurs qui s’introduisent ce qui fait qu’une variable n’est jamais complètement assimilable aux concepts, il y a toujours un décalage ; ce qui est important est de d’abord connaître quelles sont les différentes sources d’erreurs qui produisent le décalage.
 
On peut remédier à certaines erreurs et à d’autres non, mais le fait de connaitre le problème est quelque chose de très important.

== Traduction empirique de concepts complexes : exemples ==

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Nota bene : on a commencé à spécifier le concept à travers sept dimensions
 
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Nota bene : la distinction entre concept et dimension est relative, maintenant la participation est devenue une dimension d’un autre concept notamment à travers les critères de polysémie, partialité et d’arbitrariété.
 
Les concepts complexes et les indicateurs sont tous au fond des concepts, on entre dans la phase empirique avec la dernière étape.
 
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L’idée est qu’on passe d’un concept abstrait et général à travers des sous dimensions qui permettent d’arriver à choisir des bons indicateurs au sens qu’ils soient justifiables et justifiés dans le contexte de la théorie étant un rapport d’indication avec le concept que l’on veut mesurer.

== Erreurs dans le passage des concepts aux indicateurs ==
[[Fichier:Erreurs dans le passage des concepts aux indicateurs.png|500px|vignette|centré]]
 
Il y a qu’une couverture partielle du concept par l’indicateur, mais il y a toujours un décalage entre la valeur observée et la vraie valeur liée au concept que l’on souhaite mesurer.
 
Il faut d’abord faire une distinction entre deux types d’erreurs:
*erreur systématique, « erreur constante »
*erreur accidentelle, « erreur variable »
 
L'erreur totale est la somme de l'erreur accidentelle et de l’erreur systématique.
 
ERREUR TOTALE = ERREUR ACCIDENTELLE + ERREUR SYSTÉMATIQUE
 
*'''erreur systématique'''
Se produisent dans toutes nos mesures d’une façon systématique, par exemple tout le monde a tendance à surestimer sa propre participation.
 
*'''erreur accidentelle'''
C’est une erreur variable d'une mesure à une autre, nous mesurons de façon diffèrent à des moments différents.
 
Un des deux types d’erreurs est plus facilement détectable que l’autre. Si un problème reste constant, si on ne suppose pas de problèmes alors on ne s’apercevra de rien, c’est pourquoi une erreur accidentelle est plus facilement identifiable.
 
Il peut y avoir différents types d’erreurs procédant d’une distinction entre deux phases :
 
1) '''phase d'indication''' : théorique

On peut distinguer deux types d'erreurs :
*'''d'indication''' : dû à un mauvais choix des indicateurs, l’indicateur ne mesure pas ce qu’il est censé mesurer. C’est une erreur qui est presque par définition constante ou systématique, difficilement détectable sinon à travers le raisonnement logique et l’intuition. Dans ce cas il y a un problème de validité de l’indicateur c’est-à-dire qu’il ne mesure pas vraiment le concept qu’il est censé mesurer.
*'''systématique''' : une fois mal fait, cela va se répercuter sur la recherche.
 
2) '''phase empirique''' : erreur opérationnalisation
Ces erreurs peuvent découler d’erreurs d’opérationnalisations, elles peuvent être systématiques ou accidentelles. On peut distinguer trois sources d’erreurs d’opérationnalisation, en d’autres termes il y a trois moments auxquels on est soumis au danger et au risque de tomber dans ces erreurs. Toutefois nous allons ignorer l’erreur de traitement des données.
*'''sélection des cas''' : cas mal choisis, il peut y avoir des erreurs.
**'''couverture''' : consiste du fait qu'on n'ait pas couvert la population qu'on voulait couvrir.
**'''échantillonnage''' : si l'échantillon est fait selon certaines procédures on peut calculer le pourcentage d'erreur.
**'''non-réponse''' : il y a des individus qui ne souhaitent pas répondre au sondage ce qui va biaiser l’analyse.
 
Il y plusieurs sources d’erreurs liées à la sélection des sujets dans une première phase qui est aussi une erreur d’opérationnalisation.
 
*'''d'observation''' : mauvaise observation des cas
**'''interviewer''' : erreurs liées à l’interviewer, il pourrait soumettre l’interviewé à des pressions directes ou indirectes.
**'''interviewé''' : la personne peut mal comprendre la question ou volontairement biaiser la recherche.
**'''instrument''' : la manière dont est administrée la question.
**'''mode de traitement des données''' : analyser d’une mauvaise manière.
 
Il peut y avoir des erreurs qui font que le concept initial ne correspond plus ou correspond seulement en partie avec le concept final qui est la variable. Pour cela il faut être conscient et mettre en place toutes les choses possibles pour réduire au maximum le décalage. Il faut noter que le seul type d’erreur qu’on peut mesurer est l’erreur d’échantillonnage.
 
Lorsqu’on fait une analyse des données, lorsqu’on a les variables, il faut être conscient que la variable n’est qu’une approximation du concept qu’elle est censée mesurer ou opérationnaliser.
 
D’autre part il faut faire en sorte de réduire au maximum ces sources d’erreurs en essayant d’éviter tous biais liés à la personne interviewée, en utilisant le bon instrument et le bon mode d’administration tout en couvrant toute la population qu’on est censé étudier par la réduction des non-réponses.

== Fiabilité et validité ==
Des indicateurs peuvent être plus ou moins fiables et valides. La question est de savoir dans quelle mesure une « mesure » est fiable et valide ?
 
*'''Fiabilité'''
La notion de fiabilité se réfère à la possibilité de reproduire la même mesure c’est-à-dire à la reproductibilité de la mesure. C’est le degré auquel une certaine procédure de traduction d’un concept en variable produit les mêmes résultats dans des essais répétés avec le même instrument de mesure (stabilité) ou avec des instruments équivalents (équivalence).
 
D’autre part, il y a une fiabilité liée à la cohérence interne lorsqu’on a une série de variables qui sont censées faire partie d’un même concept ou de mesurer un même concept. Dans ce cas il y a des coefficients qui permettent de mesurer cette fiabilité comme l’alpha de Cronbar.
 
*'''Validité'''
C’est une Adéquation, le degré auquel une certaine procédure de traduction d’un concept en variable effectivement mesure le concept qu’on entend mesurer. Un indicateur valide est un indicateur qui mesure vraiment ce que l’on désire mesurer.
 
À la question de savoir dans quelle mesure la variable qu’on a opérationnalisé, saisie, capture et mesure le concept ainsi que la réalité que l’on veut découvrir, pour cela il faut se référer à une adéquation.
 
Dans le cadre de la recherche, on veut trouver des indicateurs qui soient à la fois fiables et valides.

= Références =

= Notes =
<references />

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