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Les Dessins de recherche ou comment maîtriser la causalité ?

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Pour saisir l’idée des dessins de recherche, il faut comprendre deux notions clés sur laquelle la démarche causale est basée ; l’idée de la variation et celle de la comparaison. L’étude de la variation veut saisir la question suivante : comment la variation de X est associée à la variation Y ?

  • Exemple : xénophobie : effet de la présence immigrée a un effet sur la xénophobie. Donc l’idée c’est que la présence d’immigré fait varier des facteurs de misanthropie. Sauf qu’il faut prendre différents cas où il y a une variation du degré de présences d’immigrés pour voir si la xénophobie change en fonction de ces variations.

Selon Durkheim, la variation ne peut être faite sans comparaison. C’est le cas pour la démarche quantitative et qualitative. Ce n’est qu’en comparant des Etats-nations qu’on peut évaluer un modèle de citoyenneté par rapport à la pression migratoire.

Le dessin de recherche est important pour maîtrise la causalité. Ce n’est pas toujours évident de parler de dessins de recherche de manière théorique. Comme pour chaque concept, il existe plusieurs définitions. On peut distinguer entre une définition plus large et une définition plus étroite :

  • Large : elle englobe tous les enjeux impliqués dans la planification et l’exécution de la recherche. Ça part de la construction de la problématique (pôle épistémologique) jusqu’à la présentation des résultats de recherche (englobe tous les pôles de recherche).
  • Etroite : manière dont le chercheur va écarter ou maîtriser les hypothèses concurrentes. C’est le cœur du pôle méthodologique. Il s’agit d’établir un plan d’exécution de la recherche pour exécuter le plan de recherche. Le dessin de recherche doit répondre à la manière dont on va contrôler.

Les dessins de recherche sont cruciaux car ils permettent de situer le chercheur dans le volet empirique de sa recherche. Il permet une articulation entre la théorie et l’empirie ainsi qu’une articulation entre le pôle épistémologique et théorique. Les dessins d’une recherche sont centraux du pôle méthodologiques : comment on procède pour tester nos hypothèses ? Comment maîtriser notre système causal ? La notion de contrôle signifie comment on va maintenir constantes les autres causes afin de déterminer le poids de la cause déterminée.

Exigences des dessins de recherche[edit | edit source]

Pour que les résultats obtenus soient le plus fiables possible, le chercheur doit :

  • Contrôler la causalité en s’assurant d’une asymétrie temporelle et d’une clôture maximale du système. Il est nécessaire de maintenir constantes les causes concurrentes et ce, en élaborant par la connaissance un certain nombre de variables de contrôle.
  • Choisir un dessin approprié en maîtrisant au mieux la causalité. De plus, le dessin de recherche sert également à mettre à l’épreuve les modèles théoriques construits par le chercheur et à assurer la faisabilité de la démonstration empirique.

Analyse de la co-variation[edit | edit source]

  • Présuppose une logique de comparaison (Durkheim)
  • Comparer entre groupes
  • Comparer à l’intérieur des groupes

Deux logiques de contrôle : deux chemins possibles

  • Contrôle externe : dessins expérimentaux avec une comparaison entre groupes
  • Contrôle interne : dessin corrélationnel avec une comparaison dans un groupe

Contrôle externe[edit | edit source]

Il applique un contrôle externe, c’est-à-dire qu’on veut maintenir constantes les autres variables ou les causes concurrentes. On est dans logique de comparaison entre groupes et cela nécessite que le groupe soit identifiable en amont. Ici, c’est une logique de l’éprouvette comme dans un laboratoire où il faut dessiner un groupe expérimental qui a ce traitement et un groupe de contrôle qui n’a pas ce contrôle. L’attribution d’un groupe reste toutefois aléatoire. L’idée ici est de maîtriser la causalité ex-ante, c’est-à-dire avant l’analyse de données. Les analyses vont être centrées sur les cas ou les groupes. Pour mener une expérience, il faut que le groupe soit clairement identifiable en amont. Par exemple avec l’immigration et les abus xénophobes, dans une logique d’un dessin expérimental, on devrait comparer des cantons avec une forte/faible population migrante.

Exemple

  • Connaissance des religions et des philosophies conduit-elle à une plus grande tolérance à l’égard de l’altérité ?

On peut prendre deux groupes distincts identifiables (groupe de contrôle et groupe expérimental). Donc on peut comparer les groupes entre eux dans la logique du dessin de recherche. On identifie deux groupes distincts sauf qu’on peut en même temps maintenir constants d’autres facteurs (la même école, la même classe, le même âge…). Au contraire, si on veut saisir les influences de l’usage du vote par internet ou par correspondance, sur la pratique du vote, on ne peut pas identifier en amont les utilisateurs d’un ou de l’autre usage donc on doit appliquer une autre logique.

Contrôle interne[edit | edit source]

Cette autre logique est appliquée par le dessin corrélationnel. Au lieu de comparer entre groupe, on fait un contrôle dans le groupe, c’est-à-dire le contrôle interne en faisant varier aléatoirement les variables. Dans le dessin expérimental, on essaie de contrôler un maximum de paramètres tandis que dans le dessin corrélationnel, on veut libérer les paramètres. Les groupes ne sont pas identifiables en amont donc pour construire notre échantillon, on tire au sort des observations. On garde l’aspect aléatoire pour garder l’effet spécifique de chaque variable indépendante. Au lieu de comparer des groupes, on prend dans l’analyse toute la population et on introduit toutes les variables indépendantes. Donc on ne regarde pas seulement l’effet d’une variable indépendante sur une variable dépendante mais on introduit toutes les variables.

Dans la logique du dessin corrélationnel, on maîtrise la causalité ex-post, c’est-à-dire au niveau des analyses. Les analyses ne sont pas centrées sur les cas mais sur les variables.

Exemple :

  • Est-ce que le soutien électoral au parti d’extrême droite, est-il lié au statut économique de la personne, à son rejet des élites politiques ou à ses attitudes à l’égard des autorités ?

Ce qu’on va faire, c’est qu’on va prendre toute la population (ensemble des votants) et faire varier cette variable dans l’ensemble de la population. Cela va nous permettre ensuite de voir si le statut économique est lié par exemple. On va appliquer une logique de comparaison à l’intérieur du groupe en évaluation la relation entre les variables.

Deux chemins : contrôle vs aléatoire[edit | edit source]

Il y a donc deux chemins pour maîtriser les variations et maîtriser les systèmes de causalité. On peut soi maîtriser la causalité avant les analyses et la comparaison dans le groupe. Ou bien, on ne peut pas identifier les groupes en amont donc on mise sur des relations entre variables en s’approchant des causalités au niveau des variables. Ce sont des chemins opposés :

« L’aléatoire est dans un sens le processus opposé du contrôle. Tandis que contrôler veut dire maintenir la valeur de certaines variables constantes, l’aléatoire veut dire libérer la valeur » (Spector)

Sauf que cette distinction n’est pas toujours décisive. Dans la réalité de la recherche, on peut retrouver ces deux chemins dans un dessin de recherche.

Contrôle externe[edit | edit source]

Ces groupes peuvent comprendre différentes choses telles que des individus, des Etats etc. Le dessin expérimental est le contrôle de base de la causalité. C’est rare que ce soit possible d’avoir un tel dessin en science sociale. Néanmoins, on voit de plus en plus l‘utilisation de dessins expérimentaux. Le chercheur va manipuler artificiellement une/plusieurs variables dans un groupe. Puis, il évalue l’effet de cette variable entre les deux groupes. La différence que le chercheur peut trouver entre ces deux groupes, lui permet de tirer une conclusion sur l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante et donc il ne doit pas contrôler les variables concurrentes. C’est l’idée qu’on a deux éprouvettes contenant la même solution liquide, puis on les compare et on étudie leurs effets. Les principes ou les conditions de base d’un dessin expérimental sont :

  • Les groupes soient composés de la même manière. Le groupe expérimental et le groupe de contrôle doivent avoir la même composition. Il ne doit pas y avoir de variations entre eux. Pour évaluer une variation sur une variable, il faut obtenir les autres variables constantes sinon on ne peut pas évaluer les effets de la manipulation et donc de la causalité. Ainsi, l’effet qu’on observe pourrait être dû par d’autres variables.
  • Pour avoir des groupes identiques, il faut procéder à un tirage aléatoire. L’idée derrière est qu’une allocation aléatoire est le seul moyen d’avoir un groupe identique parce qu’on ne connaît par les caractéristiques de chaque cas.
  • Puis, on peut procéder à la manipulation d’une/plusieurs variables indépendantes. Cela permet d’asseoir cette variable sur le groupe expérimental. C’est pour cela que l’expérimentation est privilégiée par rapport à d’autres dessins de recherches. Ainsi, on a une base solide.

La logique[edit | edit source]

Exemple : Si un chercheur souhaite évaluer l’influence de l’information quant à l’écologie sur le vote vert des individus, il sépare des individus en deux groupes, auxquels il a préalablement demandé quelles
étaient leurs inclinaisons à voter écologiste.

Ensuite, le chercheur donne des informations à l’un des groupes, alors que l’autre reste neutre. Le chercheur finit l’expérience en demandant, suite à cette manipulation, quelle est l’inclinaison des individus de chaque groupe à voter écologiste. Sur le tableau (fictif), on voit que le lien est vérifié puisque les individus ayant obtenu de l’information se déclare prêts à voter écologiste bien davantage que le groupe n’ayant pas reçu d’information. Toutefois, on ne sait pas si cette inclinaison durera dans le temps. Il est aussi possible de tester l’influence de plusieurs variables, comme l’information « papier » et l’information directe (des individus nous expliquent, parlent…).

Un autre exemple de ce qu’est un dessin de recherche expérimental (contrôle externe) est l’expérience de Milgram portant sur la soumission à l’autorité.

Dessin expérimental : ses forces[edit | edit source]

On arrive presque à fermer un système et c’est le dessin de recherche privilégié en termes de causalité. Il a une très forte validité interne au sein de la recherche parce qu’on a un contrôle sur l’intervention et ils ne sont pas coûteux parce qu’on a besoin d’un petit échantillon.

Ses problèmes[edit | edit source]

Il a des faiblesses :

  • La faisabilité : pas toujours facile de manipuler une variable indépendante.
  • La même composition du groupe n’est pas évidente.
  • Possibilité de généralisation : beaucoup de recherche expérimentale ont une faible validité interne. Si on veut l’appliquer à la validité externe, c’est plus difficile. Souvent, les échantillons utilisés ne sont pas représentatifs. Les individus réagissent différemment dans un contexte de laboratoire que dans un cadre naturel.
  • On doit faire face aux problèmes éthiques : les règles de base sont que la participation doit être volontaire, les participants doivent être informés, on ne doit pas faire du tort aux participations et on doit respecter les participants. Sauf que souvent les expérimentés ne connaissent pas le but de la recherche ou ils ne sont que vaguement informés pour ne pas biaiser leurs comportements.

Dessin quasi-expérimental[edit | edit source]

Le principe de comparaison entre groupes est maintenu sauf que ce dessin se déroule en dehors du laboratoire. Le rôle du chercheur est aussi différent car il n’y a pas de manipulation du chercheur puisque le changement intervient naturellement. Il doit avoir la caractéristique de séparer clairement deux groupes d’individus. On retrouve la logique du groupe expérimental et la logique du groupe de contrôle.

On ne peut pas manipuler des variables sont leurs modalités dans la nature. La notion de la temporalité est centrale ici. Ce type de dessin est particulièrement adapté pour les changements tel que des changements de valeur entre les générations ou les changements liés au parcours de vie (un enfant, changement d’études etc). Ce dessin peut également prévoir un changement dans l’espace tel que l’étude d’Ingelhart qui a montré qu’on a trouvé des fonctions distinctes en fonction de la santé de l’Etat.

Expériences naturelles[edit | edit source]

On doit prendre la situation existante. Ici, le contrôle est moindre que dans la situation expérimentale précédente. Ces écoles peuvent être situées dans des quartiers ayant des niveaux économiques différents ou les enseignements peuvent varier donc on n’a pas l’entièreté du contrôle.

En prenant un exemple réel d’une expérience naturelle, on voulait vérifier l’accès à la citoyenneté sur la mobilisation de l’extrême droite. Ils ont fait une comparaison entre pays (comparaison dans l’espace), ils ont catégorisé les différentes conceptions de la citoyenneté et ils ont étudié les pays en Europe pouvant être classés dans ces différentes cases. Puis, ils ont tiré des exemples sélectionnés pour l’analyse et donc ils les ont comparés. C’est un exemple de comparaison dans l’espace. Ils ont récolté des données pendant 10 ans et ils voulaient être sûrs que cette classification soit sûre sauf que ce n’était pas en lien avec la question de recherche. Il faut toujours refaire le lien avec la question de recherche. La logique ici est simplement la comparaison dans l’espace.

Nécessité d’avoir des données temporales et spatiales :

Temps longs : un siècle

Espace : pays européens

Unité d’analyse : vote des individus

Dessin comparatif[edit | edit source]

Quais comme un dessin expérimental. La comparaison est ici centrale dans sa logique ; elle peut se faire dans l’espace ou dans le temps. Sa place parmi les autres stratégies de recherche, dans une recherche qualitative, on a beaucoup de variables avec peu de cas et avec la méthode quantitative, c’est l’inverse. Tandis que la recherche comparative est située théoriquement au milieu.

Dessins longitudinaux[edit | edit source]

Un cas spécifique de la comparaison dans le temps. On est toujours dans des dessins quasi-expérimentaux. Ils sont de plus en plus en vogue dans les sciences sociales. Il y a 3 types dessins longitudinaux :

  • Panel : la spécificité est la comparaison du même groupe dans le temps. On compare le même groupe à des moments différents. Les principes de base sont qu’on utilise les mêmes échantillons d’individus. L’intervention entre la première et la deuxième fois est naturelle et il n’y a pas d’intervention du chercheur. Un exemple classique est le panel suisse des Ménages donc toutes les personnes qui vivent dans un ménage. Ce sont des études d’opinions, de comportements ou de valeurs et ces personnes sont sondées chaque année. Son avantage : très bonne traçabilité de la cause ; on peut tracer les changements dans les comportements politiques parce qu’on a toujours les mêmes individus. Sauf qu’il y a des problèmes : comme c’est toujours le même groupe, il faut lutter contre « la mortalité d’un panel », c’est-à-dire que les gens arrêtent de participer. La moralité d’un panel, c’est que la durée de vie d’un échantillon est limitée. Très vite, on peut se retrouver avec un problème important de représentativité. La solution pour y remédier est de réintroduire de nouvelles personnes ou de nouveaux échantillons complets. Un autre problème se situe au niveau que le chercheur doit attendre longtemps pour pouvoir analyser ces données. Finalement, c’est un dessin coûteux en ressources parce qu’on utilise des incitations importantes, le mode de récolte des données est coûteux et de grands groupes travaillent.
  • Semi-panel : il applique la même démarche que dans le panel classique. La différence principale est que le groupe change à chaque fois. On utilise cette technique quand les chercheurs ont la difficulté de reprendre le même échantillon que dans la première vague donc on a des difficultés à suivre les personnes dans le temps. L’avantage clé par rapport au panel est que ce dessin augmente clairement la faisabilité de cette recherche. On garde en plus la comparaison dans le temps et l’évaluation de la causalité reste assez fiable. Il permet de regarder des individus au niveau agrégé.
  • Panel rétrospectif qui essaie de combler une autre faiblesse de l’étude panel classique. Un panel commence toujours dans une année spécifique et il n’est pas possible de remonter dans le temps. Pour ce faire, on peut soit utiliser des données secondaires récoltées par d’autres ou utiliser des données rétrospectives. L’avantage de ce dessin est la faisabilité de l’étude. Par exemple, pour l’engagement dans des organisations sociales, il est difficile d’identifier des personnes quand elles ne sont pas encore engagées. Donc on peut tracer la causalité dans une certaine mesure. Sa première difficulté est inscrite dans son nom puisque la rétrospective des problèmes est problématique car la mémoire est sélective. La sélectivité de la mémoire ne se fait pas au hasard et on est face à des biais sélectifs. De plus, on est face à une réinterprétation ou une reconstruction de la part des individus. Il y a aussi un problème de différence entre individus. Une solution pour y remédier est d’utiliser des moments épiphaniques (moments centraux) et on a tendance à mieux s’en souvenir. Sauf qu’il n’est plus vraiment un dessin quasi-expérimental car on ne peut plus identifier des groupes en amont. On bascule sur des dessins corrélationnels ayant une logique différente.

Contrôle externe de la causalité : synthèse[edit | edit source]

Dessins expérimentaux : avec intervention du chercheur

Dessins quasi expérimentaux : sans intervention du chercheur / expérimentation naturelle / dessin comparatif (coût faible) / panel, semi-panel dessin rétrospectif.

Contrôle interne : Dessin corrélationnel[edit | edit source]

On choisit ce dessin quand une comparaison entre deux groupes en amont est impossible. On étudie la société telle qu’elle est. Le dessin corrélationnel ou cross-sectional est une étude des variations à l’intérieur d’un groupe et non entre les groupes. Il y a toujours une logique de comparaison et de variation. Pour choisir un échantillon de la population, on utilise une logique aléatoire en procédant à un tirage au sort au sein d’une population. Avec ce procédé, toutes les caractéristiques sont censées être représentées permettant une analyse entre les variables.

Contrôle de la causalité : synthèse[edit | edit source]

Les dessins expérimentaux et quasi-expérimentaux : logique de contrôle externe, maîtriser sources de variation et groupes identifiables en amont, procède à un contrôle ex-ante de la causalité, logique du contrôle avec des paramètres constants.

Dessins corrélationnels : logique de contrôle interne (à l’intérieur de groupe), maîtrise la causalité au moment de l’analyse avec régressions, logique derrière est de défricher la causalité en contrôlant la relation entre les variables (variable indépendantes et variables dépendantes).

Conclusion[edit | edit source]

Dessins expérimentaux peuvent contrôler la causalité en amont de la collecte des données car on maîtrise les effets des autres facteurs. On peut contrôler les variables concurrentes.

Contrôle faible dans les dessins corrélationnels ; logique du tirage au sort et on veut libérer au maximum les paramètres et assurer une distribution aléatoire de ces paramètres au sein de la population étudiée. Le contrôle se fait après par le biais de l’analyse qui prend plein de causes concurrentes. La maîtrise des variables se fait soit avant entre les groupes soit après entre les variables. Il s’agit de la maîtrise de la variable indépendante sur la variable à expliquer. Il s’agit d’un continuum de contrôle par le chercheur. La force du contrôle peut se faire sur deux choses :

  • Manipulation : chercheur intervient et amène un changement ; il a un contrôle sur la variable dépendante. C’est le cas dans l’expérimentation et grâce à une telle constellation, le chercheur peut comparer le groupe expérimental et le groupe de contrôle.
  • Corrélationnel : chercheur ne contrôle pas ces paramètres donc libère au maximum la variation, on est face à une situation similaire pour la variable dépendante. Dans l’expérimentation, on a faible contrôle.

Comment choisir son dessin de recherche ?

Toujours en lien avec le pôle théorique de la recherche ; quelle cause à contrôler ? Plusieurs dessins de recherche peuvent être pertinents et il faut penser aux apports et aux limites de chaque dessin. Souvent, il est conseiller de combiner des dessins de recherche (SELECTS).

Les dessins de recherche doivent être guidés par des théories sauf qu’on est soumis à des contraintes temporelles, soumis à des contraintes financières, soumis à nos propres compétences.