L'analyse multivariée avec SPSS

1. L’analyse des données

C H A P I T R E 1 L’analyse des données L’analyse des données peut se définir comme l’ensemble des méthodes permettant une étude approfondie d’informations quantitatives. Selon Jean de Lagarde: «Le propre de l’analyse des données, dans son sens moderne, est justement de raisonner sur un nombre quelconque de variables, d’où le nom d’analyse multivariée qu’on lui donne souvent1 .» Pour certains, le rôle principal de l’analyse des données est «de mettre en relief les structures pertinentes de grands ensembles de données2». La plupart des méthodes de l’analyse des données sont nées dans les années 19303 et certaines d’entre elles ont été élaborées bien avant. La philosophie sous-jacente à la création de ces méthodes est «que tout progrès, dans un domaine quelconque, ne peut être réalisé que grâce à des méthodes appropriées4». Cette vision très instrumentale de la science, doit bien être tempérée aujourd’hui. 1. J. de Lagarde (1995), Initiation à l’analyse des données, Paris, Dunod, p. 2. 2. J.-P. Crauser, Y. Harvatopoulos et P. Sarnin (1989), Guide pratique de l’analyse des données, Paris, Éditions d’Organisation, p. 9. 3. Voir à ce sujet: J.-M. Bouroche et G. Saporta (1980), L’analyse des données, Paris, Presses universitaires de France, p. 3. 4. L. Festinger et D. Katz (1963), Les méthodes de recherche dans les sciences sociales, Paris, Presses universitaires de France, p. 3.  L’analyse multivariée avec SPSS L’analyse des données, telle qu’on la connaît aujourd’hui, s’inscrit dans la convergence: • de disciplines particulières des sciences de la gestion ou des sciences sociales; • des méthodes de la statistique appliquée; • et de l’existence de logiciels très performants de traitement des données. Dans l’analyse des données, on distingue habituellement: • l’analyse univariée, qui porte sur l’étude des variables prises une à une dans la présentation et l’interprétation; • l’analyse bivariée, qui a pour objectif d’examiner les relations de deux variables en même temps; • enfin, l’analyse multivariée, qui vise l’étude de plusieurs variables en même temps. Dans ce livre, nous allons présenter seulement les méthodes de l’analyse bivariée et de l’analyse multivariée. Ce livre se veut une présentation systématique des principales méthodes d’analyse des données. Nous nous en tiendrons donc à l’exposé de ces méthodes sans tenir compte ni de ce qui précède (la formulation d’une problématique, d’hypothèses, etc.)5 ni de la suite (c’est-à-dire l’établissement de politiques ou de stratégies appropriées). 1.Les probLèmes épistémoLogiques de L’anaLyse des données L’épistémologie se définit, au sens strict, comme un discours sur la science (ou les sciences) et, au sens plus large, comme l’étude de la production des sciences au sein des groupes et de la société globale. Le rôle de l’épist émologie est d’examiner de façon critique «les principes, les hypothèses générales, les conclusions des différentes sciences pour en apprécier la valeur et la portée objective6». 5. Voir à ce sujet: J. Stafford (1996), La recherche touristique. Introduction à la recherche quantitative par questionnaire, Sainte-Foy, Presses de l’Université du Québec. 6. G. Durozoi et A. Roussel (1987), Dictionnaire de philosophie, Paris, Nathan, p. 113. L’analyse des données  Dans cette perspective, l’analyse des données peut se définir comme un système de connaissance orienté vers l’établissement des faits dans l’ensemble social. L’objectif principal de l’analyse des données est la recherche et la définition des faits. On peut résumer cette démarche par un schéma reliant trois notions essentielles. La nature épistémoLogique de La recherche des faits Concept «réalité» Fait Dans ce schéma, nous posons comme principe qu’il n’y a pas d’adéquation automatique entre une réalité et un concept; la médiation entre les deux éléments du schéma se fera grâce à la notion de fait. Donnons tout de suite un...