Les méthodes sociologiques

CHAPITRE 3 : Les méthodes sociologiques

Introduction

I. Les méthodes quantitatives

A. La sociologie et les statistiques

1. L’intérêt des statistiques en sciences sociales

2. Les enquêtes par questionnaire

3. Qu’est-ce qu’une variable ?

Les analyses multi variées

Les analyses de régression

L’analyse factorielle des correspondances

Conclusion sur la question de l’enregistrement des données statistiques

4. Les sondages

Qu’est-ce qu’un sondage ?

Introduction

On peut distinguer les méthodes quantitatives et qualitatives. Les quanti reviennent à s’appuyer sur des données statistiques, voire à les produire soi-même, comme médiations pour analyser les phénomènes sociaux. Cela permet de procéder à des comparaisons spatiotemporelle, d’où l’attention à la production et au traitement des données. Les quali reviennent à payer de sa personne, entrer en contact avec la population étudiée.

Il y a des intégristes de la méthode. En pratique, les deux ont des avantages et des inconvénients, loin de s’opposer, elles se complètent, et permettent réciproquement une sorte d’auto contrôle. Ce n’est pas forcément la guerre.

I. Les méthodes quantitatives

A. La sociologie et les statistiques

1. L’intérêt des statistiques en sciences sociales

Alain Desrosieres, La politique des grands nombres, histoire de la raison statistique, ??? :

Desrosieres est un statisticien sociologue de formation, historien de la statistique ; il a mis en place les PCS. Dans son ouvrage, après une histoire des statistiques, il réfléchit sur ce qu’est un raisonnement statistique. C’est un outil d’objectivation, pour mettre une réalité à distance. C’est un élément de discussion qui canalise un débat. La racine de statistique est la même que celle d’état. La statistique publique, comme l’INSEE, est faite pour répondre aux demandes du gouvernement (sauf en 2006, refusant de publier les chiffre du chômage). L’auteur met l’accent sur le fait que les statistiques ont contribué à l’avènement de l’état moderne ; sans état, pas de statistiques. La centralisation administrative et bureaucratique fait ressentir le besoin de produire des statistiques (dénombrer la population pour préparer les guerres, avec les recensements ; savoir quel peut être le nombre de contribuables imposables). La statistique a à voir avec le monopole militaire et fiscal. Les statistiques au départ ne sont que publiques et correspondent à l’enjeu simple de collecter des informations sur la population.

Le raisonnement statistique repose sur les conventions d’équivalence. On fabrique des catégories, on classe, on ordonne. Dans le cadre d’un raisonnement, on considère qu’un élément est égal à un autre (quand on compte le nombre de véhicule, tous les véhicules sont comptés). Lorsque l’on comptabilise les délits, on les aligne. De la même façon, lorsque l’on compte les chômeurs à la fin du 19e, on part du principe que chômeur = chômeur. Il faut des équivalences pour faire des statistiques. On voit que pour que les objets puissent être comparés, rendus commensurables, il faut procéder à une opération de classement préalable, ce qui n’est pas naturel.  

Éric Brian, La mesure de l’état, administrateur et géomètre au 18e siècle :

L’ouvrage aborde la question des Lumières et de la naissance de l’économie, et étudie l’appropriation des mathématiques par les administrateurs qui deviennent donc géomètres. Il donne l’exemple de Condorcet, scientifique, politique et administrateur. L’idée que l’on doit éclairer les questions de gouvernement par les données possédées par la société en question. Rencontre qui s’opère entre la science (du 18e), la philosophie des Lumières et la politique. Volonté de mettre le savoir statistique au service du bien public.

Dans le suicide, Durkheim admet que pour que les statistiques aient un quelconque intérêt en sociologie, il faut qu’elles mesurent une réalité qui possède déjà une certaine objectivité, on mesure un phénomène uniquement lorsqu’il possède une certaine évidence.  Sans cela, il existe un risque d’artéfact, de créer une réalité artificielle, inventée par la statistique, un groupe qui n’existe pas dans le monde réel.

Contre-exemple du risque d’artifice : Laurent Thevenot, économiste et sociologue, Actes de la recherche, Une jeunesse difficile :

Comment appréhender statistiquement la jeunesse, notamment les jeunes et l’emploi, et le travail ? C’est compliqué parce que les jeunes et l’emploi, plus on descend dans l’âge, moins ils sont qualifiés. Ces jeunes non qualifiés passent très souvent d’un statut à un autre, ce qui est encore plus vrai aujourd’hui. D’une période à l’autre, ils font des allers retours dans leur statut. L’argument est le suivant, les statisticiens ne sont pas nuls et incapables, mais le changement de statut permanent des jeunes, l’instabilité de leur situation se prête mal à une analyse statistique.

Exemple : parmi les grosse enquête de l’INSEE, l’enquête emploi était au départ annuelle. Or, de plus en plus de jeunes sont dans des statuts mouvants. L’enquête emploi n’a plus été annuelle mais trimestrielle : désormais, on sait ce que les gens deviennent au bout de seulement trois mois. On peut dès lors s’intéresser à des analyses longitudinales, qui suivent la trajectoire des personnes en emploi ou sans emploi. On change le mode de questionnement en posant un rapport moins stable car la réalité évolue.

Margaret Maruani, 2002, Les mécomptes du chômage.

Maruani explique que le chômage des femmes est minoré par les statistiques, le sous-emploi féminin est donc mal pris en compte, pour des raisons historiques. On a un taux d’emploi à temps partiel très important chez les femmes (80% du temps partiel total en France). Le temps partiel n’est pas toujours subi, il peut être souhaité. Cependant, le temps partiel subi est d’avantage proposé à des femmes qu’à des hommes. On a bien un sous-emploi féminin qui passe à la trappe. Une partie de la population peut également sortir du marché du travail et devenir inactive (sorties ponctuelles plus ou moins durables) et des temps partiels peuvent être plus ou moins acceptés. On mesure moins bien l’emploi et le travail des femmes car la norme d’emploi demeure masculine.

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