S

1
Séminaire dAnalyses comparatives et enquête
sociologique

• Séances 8 et 9 Lanalyse des résultats

2
Objectifs dun questionnaire

• Quatre grands types dobjectifs
• ? estimer des grandeurs absolues
• ? estimer des grandeurs relatives
• ? décrire une sous-population, une population
• ? vérifier des hypothèses (relations entre
  plusieurs variables)

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1. Estimer des grandeurs absolues
4
1. Estimer des grandeurs absolues
5
2. Estimer des valeurs relatives
6
2. Estimer des valeurs relatives
7
3. Décrire une (sous-)population
8
4. Vérifier une hypothèse
9
4. Vérifier une hypothèse
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4. Vérifier une hypothèse
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4. Vérifier une hypothèse
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4. Vérifier une hypothèse
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Types de variables

• Variables quantitatives/métriques
• Variables ordinales
• Variables discrètes/nominales

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Variables quantitatives

• Moyennes
• Taux
• Matrices de corrélations
• Graphiques de courbes ou de nuages de points

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Mais la plupart du temps, les variables que les
sociologues utilisent ne permettent pas ces types
de présentation de résultats.

• Variables discrètes genre, nationalité, niveau
  dinstruction, catégorie socio-professionnelle,
  affiliation religieuse opinions, attitudes,
  types dactivités
• ? on est limité dans la présentation des
  résultats

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Tableaux croisés et mesures dassociation (vs
corrélation)

• Quelques exemples
• Des tableaux croisés simples
• Des tableaux croisés avec mesures dassociation
• Des tableaux synthétiques

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Tableaux croisés

• Vite se pose la question de laccumulation des
  résultats et les problèmes de variables tierces.
• ? lexemple de lextrémisme politique
• ? lexemple des auditeurs démissions religieuses
  (Lazarsfeld)

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Exemple de lextrémisme politique

• 3 variables (ordinales)
• NI niveau dinstruction (NIH NI Haut - NIB
  NI Bas)
• P pratique religieuse (PH P Forte - PB P
  faible)
• E extrémisme politique (E1 E Fort - E2 E
  faible)

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Exemple de lextrémisme politique
NI
E
P
20
Exemple de lextrémisme politique
Niveau dinstruction élevé Niveau dinstruction bas
Extrémisme fort 200 600
Extrémisme faible 800 400
21
Exemple de lextrémisme politique
Pratique religieuse forte Pratique religieuse faible
Extrémisme fort 600 200
Extrémisme faible 400 800
22
Exemple de lextrémisme politique
23
Exemple de lextrémisme politique
75
6.25
56.25
75
24
Exemple de lécoute radiophonique démissions
religieuses

• 3 variables (ordinales ou nominales)
• NI niveau dinstruction (NIH NI Haut - NIB
  NI Bas)
• A âge (J jeunes - V vieux)
• E écoute radiophonique démissions religieuses
  (E1 écoute régulièrement - E2 nécoute pas
  régulièrement)

25
Exemple de lécoute radiophonique démissions
religieuses
NI
E
A
26
Exemple de lécoute radiophonique démissions
religieuses
Niveau dinstruction bas Niveau dinstruction élevé
Ecoute régulière 400 100
Ecoute rare 900 900
27
Exemple de lécoute radiophonique démissions
religieuses
Jeunes Vieux
Ecoute régulière 170 330
Ecoute rare 830 970
28
Exemple de lécoute radiophonique démissions
religieuses
29
Exemple de lécoute radiophonique démissions
religieuses
9.16
11.25
28.75
31.67
30
Se pose la question

• Comment alors régler larticulation de toutes ces
  variables ?
• Deux réponses ont été développées par la
  tradition sociologique
• lanalyse des correspondances multiples
• les régressions multiples
• N.B. Nous ne tenterons pas daborder ces
  techniques dun point de vue statistique. Nous
  tenterons de comprendre leurs visées générales.

31
ACM Analyse de correspondances multiples
(analyse factorielle)

• Exemple canonique Bourdieu, La distinction
• Objectif appréhender le plus simplement
  possible la masse des données
• Souvent utile lors de la phase exploratoire
  (systématise la phase des tableaux croisés sans
  nécessiter le passage par la construction
  dhypothèses)

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Analyse de correspondances multiples (analyse
factorielle)

• Principes généraux
• ? un espace multidimensionnel (au départ une
  dimension par variable) se réduit pour devenir
  lisible (deux dimensions à la fois, deux, trois,
  quatre facteurs)
• ? on traduit la proximité entre modalités de
  variables
• ? on trouve des variables actives et des
  variables supplémentaires (sous-entendu les
  secondes expliquent les premières)

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La régression multiple

• Idée générale rechercher leffet propre de
  plusieurs variables sur un autre (variable
  dépendante), toutes choses égales par ailleurs
• Ya1x1 a2x2 a3x3 anxnU
• Y variable dépendante X1n variables
  indépendantes a1n coefficients de régression
  u résidu

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Régression ou ACM ?

• Buts différents -gt complémentarité entre les deux
  méthodes
• La régression  explique , lACM  décrit 
• Une illustration des différences entre les deux
  types de méthode le cas des salaires féminins
• ? ACM montrera que les femmes occupent des
  emplois moins qualifiés, quelles sont plus
  souvent employées et moins souvent cadres,
  quelles ont en moyenne des salaires inférieurs
  que les hommes
• ?Régression multiple tentera de savoir si,
  toutes choses égales par ailleurs, les femmes ont
  des salaires inférieurs