10-Opérationnalisation Des Variables de La Recherche PDF [PDF]

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Master de recherche : Management et Finance Option : Finance

Projet de : « L’OPERATIONNALISATION DES VARIABLES DE LA RECHERCHE »

Réalisé Par : FALLAH YOUNES MMF : MMF 026/19 EL MEKKAOUI CHADIA : MMF 028/19 BEN MIRA - Sami : MMF 027/19

Encadré Par : Pr. BOUNID Samira

ANNEE UNIVERSITAIRE 2020/2021

SOMMAIRE

Introduction générale sur la méthodologie de la recherche .................................... A- Cadre et champ de l’étude. B- Définition des concepts C- La Position de l’opérationnalisation des variables dans le processus de recherche. F- Typologie des variables ................................................................................................... G - Opérationnalisation des variables par des indicateurs appropriés………………………

Conclusion ...............................................................................................................

Introduction générale sur la méthodologie de la recherche : La recherche scientifique est un processus dynamique ou une démarche rationnelle qui permet d’examiner des phénomènes, des problèmes à résoudre, et d’obtenir des réponses précises à partir d’investigations. Ce processus se caractérise par le fait qu’il est systématique et rigoureux et conduit à l’acquisition de nouvelles connaissances. Les fonctions de la recherche sont de décrire, d’expliquer, de comprendre, de contrôler, de prédire des faits, des phénomènes et des conduites. La rigueur scientifique est guidée par la notion d’objectivité, c’est-à-dire que le chercheur ne traite que des faits, à l’intérieur d’un canevas défini par la communauté scientifique. A- Cadre de l’étude Cadrer l’espace consiste non seulement à en délimiter les frontières extérieures, mais aussi à en fixer les limites territoriales, à propos desquelles on souhaite obtenir

des

résultats

significatifs.

Pour

une

analyse

au

niveau

national,

on

souhaitera par exemple obtenir des résultats par région, commune ou par ville. Pour une analyse limitée à une Gare, on cherchera peut être des résultats séparément par service ou par degrés de satisfactions . Les choix établis influenceront le processus de sélection et l’ampleur des échantillons à retenir.

Pour chaque « unité territoriale » retenue, il faudrait un ensemble de données suffisamment

grand.

Le

rapport

d’enquête

montrera

les

caractéristiques

du

champ et le situera dans le contexte national, en présentant son importance numérique, sa localisation géographique, les caractéristiques de sa population. Le champ est le lieu où se déroule l’étude. Le chercheur précise le milieu où l’étude sera conduite et justifie son choix. Il doit s’assurer que le milieu est accessible et obtenir la collaboration et les autorisations nécessaires des autorités administratives et du comité de recherche et d’éthique.

Une étude donnée peut être menée en lui assignant un champ restreint ou étendu. L’extension n’est pas nécessairement un gage de qualité , la profondeur de l’analyse, l’exactitude du modèle retenu, le sérieux des techniques mises en place en sont les meilleurs garants.

B- Définition des concepts : Les variables : On appelle variable tout caractère, sujet à prendre des états différents suivants les

individus, le temps, le lieu, la durée ou la manière

d’observation. Ainsi en est-il par

exemple du sexe, de l’âge, du groupe sanguin, du nombre de lits par hôpital, de la durée d’hospitalisation. Tout état possible que peut prendre le phénomène étudié est une valeur pour une variable. En somme, une variable est une quantité ou une qualité susceptible de fluctuation, c’est-il- dire susceptible de prendre différentes valeurs appelées modalités.

Opérationnalisation des variables :

Il est facile de déterminer les différentes valeurs que peuvent avoir les variables présentées jusqu’à maintenant. Cependant, dans le cas de certaines variables, il est parfois impossible de trouver des catégories

adéquates à moins que les

variables ne soient opérationnalisées au moyen d’un ou plusieurs INDICATEURS précis. L’indicateur est ce qui indique, permet de reconnaître une variable. Par exemple le diplôme

est

un

indicateur

du

niveau

d’instruction.

Le

chiffre

d’affaires

est

un

indicateur de performance commerciale. Il est nécessaire de traduire les concepts ou

notions

en

indicateurs

mesurable

pour

rendre

l’étude

opérationnelle.

Opérationnaliser une variable signifie lui donner une valeur mesurable. Avec l'opérationnalisation, il s'agit de prendre un concept flou, et d'essayer de le mesurer par des observations spécifiques.

C- La Position de l’opérationnalisation des variables dans le processus de recherche. La méthode de recherche emprunte généralement un cheminement ordonné qui part de l’observation à la discussion des conclusions scientifiques en passant respectivement par un problème de recherche, une question de recherche, une hypothèse, un objectif de recherche et une méthode de résolution. Ce processus peut être regroupé en trois grandes phases.

• Choisir et formuler un problème de recherche • Énoncer les questions, les objectifs, les hypothèses de recherche PHASE DE CONCEPTION

Phase MÉTHODOLOGI QUE

PHASE DE TRAITEMENT

• Définir les variables . • Recenser les écrits pertinents, observer les faits pertinents • Élaborer un cadre de référence • choisir les méthodes et les instruments de collecte des données

• Définir la population et l’échantillon d’étude • Décrire le déroulement de la collecte des données • Présenter le plan d’analyse des données recueillies • Collecter les données.

• Analyser/présenter les données collectées (ordonner, classer, comparer, mesurer la force du lien entre les variables) • Interpréter/discuter les résultats (vérifier l’authenticité des résultats obtenus, les hypothèses, interroger les théories, en élaborer…)

Pour mener à bonne fin une recherche, il faut bien penser, bien réfléchir, bien identifier un problème précis, poser une question centrale, imaginer les réponses appropriées (hypothèses) et en envisager la validité. Les questions de recherche sont des énoncés interrogatifs qui formulent et explicitent le problème identifié. Les hypothèses sont des réponses anticipées à ces questions et elles doivent leur correspondre, ainsi qu’au problème. Tout comme les objectifs. Ceux-ci sont nécessaires pour guider et opérationnaliser la recherche dans les activités précises à mener. La position de thèse est l’option ou l’orientation centrale que le chercheur cherche à défendre ou prouver. Et tout le travail doit refléter cette position. Pour concevoir et problématiser l’objet de la recherche, on a besoin à la fois de construire cet objet à partir du problème identifié, de questions et d’hypothèses qui l’explicitent davantage, et de l’approfondir encore à partir de tout ce qui a été écrit (revue de littérature) ou fait à son propos. La construction /objectivation de l’objet d’étude passe donc par la spécification de la problématique et par la revue de littérature ou revue des travaux antérieurs.

Une autre préoccupation est celle de la définition des variables. Il y a lieu de procéder à des définitions opérationnelles qui précisent les activités ou opérations nécessaires à leur mesure. Les définitions des variables avec leurs indicateurs sont comparables à des instructions qui font savoir comment les observations seront faites. D- Typologie des variables. La variable peut être quantitative ou qualitative : - la valeur de la variable quantitative est numérique. Elle est discrète (nombre d’enfant.. ) ou continue (poids, taille, âge…) - la valeur de la variable qualitative est non numérique. Elle est nominale (sexe, ethnie, couleur des yeux…) ou ordinale (petit, moyen, grand). D’une façon générale, il existe deux types de variables : - la variable indépendante : elle est l’élément mobile de l’hypothèse. Le chercheur au cours de l’expérimentation le manipule, la fait bouger pour permettre le jeu de la recherche. Elle est la cause, la condition qui influence une autre (ou plusieurs autres). La variable indépendante est celle que le chercheur souhaite mesurer (la cause). - la variable dépendante : elle est celle dont le chercheur mesure la modification pour

démontrer

l’impact

de

la

variable

indépendante.

Elle

est

l’effet

qui

subit

l’influence de la cause. Cependant il existe d’autres variables qui peuvent influencer à la fois la variable indépendante

et

la

variable

dépendante.

Ces

variables

sont

potentiellement

confondantes..

Exemples des Variables et ses indicateurs :

Le Couleur :Rouge , bleu , vert.. Suite de la maladie : rétablissement, mort, maladie chronique.. Principal aliment de base : maïs, blé ,riz

D- Opérationnalisation des variables par des indicateurs appropriés. En définissant des variables à partir de l’analyse du problème, il est important de distinguer les variables mesurables de celles qui ont besoin d’indicateurs. Une fois les indicateurs appropriés déterminés, on sait exactement les renseignements dont on a besoin. Cela rend la collecte ainsi que l’analyse des données plus précises et plus efficaces.

Lors de la conception du cadre opératoire du projet de recherche le chercheur

doit donc

opérationnaliser les variables à observer. Il doit traduire en comportements, en dimensions ou en caractéristiques observables les variables d’intérêt, et ce, dans le but ultime de pouvoir mesurer ces variables. À

cette étape de l’élaboration de la méthodologie de recherche, il faut justement déterminer

comment on mesurera les variables, à partir des indicateurs spécifiés dans le cadre opératoire. Par exemple la cas ou le variable et la productivité, les indicateurs associes sont : a) le taux croissance, b) le rendement des investissements, c) le progrès technique, d) le degrés de modernisation des capitaux fixe . Maintenant il faut déterminer comment on mesurer la productivité

à partir de ces indicateurs.

En d’autres termes, selon quel type d’échelle de mesure on évaluera les variables d’intérêt. Il convient à cette étape de définir le terme échelle. On entend par ce terme tout instrument, méthode ou mécanisme par lequel les individus ou les objets sont mesurés, classifiés ou différenciés par rapport à une variable. Il existe quatre grands types d’échelle de mesure, soit : – l’échelle nominale; – l’échelle ordinale; – l’échelle d’intervalles; – l’échelle de rapport.

1. L’échelle nominale Tel qu’il a été mentionné ci-dessus, l’échelle nominale est celle qui fournit l’information la plus limitée et la plus grossière parmi les échelles répertoriées. Elle ne permet au chercheur que d’assigner les sujets ou objets d’étude à différentes catégories mutuellement exclusives et collectivement exhaustives. Cela veut dire que chaque objet ou sujet ne peut être assigné à plus d’une catégorie et il doit pouvoir être classé dans au moins une catégorie. Un exemple de ce type d’échelle serait le sexe : un sujet sera soit masculin ou féminin, mais il ne peut être les deux. Lorsque les variables sont ainsi classées dans différentes catégories, on dit habituellement qu’elles sont catégorisées plutôt que mesurées.

2. L’échelle ordinale En plus de distinguer les sujets selon certaines catégories, l’échelle ordinale permet d’établir un ordre de préférence entre ces différentes catégories. À titre d’exemple, la question suivante pourrait être posée à un entrepreneur :

Quelles étaient vos motivations principales pour partir votre propre entreprise? Motivation avec Ordre d’importance • me créer un emploi • réaliser un vieux rêve • faire de l’argent • contribuer à l’économie de mon pays • me prouver que j’en étais capable Une des limites de cette échelle est qu’il n’est pas possible d’évaluer l’écart entre chacun des niveaux de préférence indiqués par le répondant. Ainsi, dans l’exemple précédent, bien que le chercheur sache que l’énoncé 1 constitue une motivation plus importante que l’énoncé 2 pour le répondant, il ne peut savoir jusqu’à quel point ce dernier estime que l’énoncé auquel il a attribué le premier rang est supérieur au deuxième, et ainsi de suite.

2. L’échelle d’intervalles : Cette échelle a l’avantage de combler les limites statistiques des deux types

précédents : les

caractéristiques des sujets d’étude peuvent être catégorisées, ordonnées et, de plus, les écarts entre les différents niveaux de l’échelle peuvent être évalués. En effet, les niveaux de l’échelle d’intervalles

sont

séparés

les

uns

des

autres

par la

même distance.

Cette

caractéristique rend possible le calcul de la moyenne et de l’écart type de l’ensemble des données recueillies. Le chercheur est donc en mesure d’effectuer des analyses statistiques relativement sophistiquées. Fait à remarquer : la plupart des échelles d’intervalles servant à mesurer les attitudes se limitent à 5 ou 7 niveaux, la qualité de l’information n’étant pas vraiment améliorée par l’ajout d’autres niveaux. L’exemple précédent pourrait être transformé si on demandait aux répondants jusqu’à quel point ils sont en accord avec les énoncés suivants concernant leurs motivations pour partir une entreprise : très en désaccord

En désaccord

neutre

En accord

très en accord

me créer un emploi

1

2

3

4

5

réaliser un vieux rêve

1

2

3

4

5

faire de l’argent

1

2

3

4

5

de

mon 1

2

3

4

5

me prouver que j’en étais capable

1

2

3

4

5

contribuer

à

l’économie

pays

3. L’échelle de rapport . En plus de partager les caractéristiques décrites ci-dessus de l’échelle d’intervalles, l’échelle de rapport comprend un point zéro signifiant que la propriété ou caractéristique mesurée ne se retrouve pas chez le sujet. Cette caractéristique permet d’utiliser toutes les formes possibles d’analyses statistiques. Le meilleur exemple de l’échelle de rapport est la balance : si elle indique zéro, cela signifie que l’on ne pèse rien. Avec un tel point zéro, les proportions entre les écarts sont mesurables. On peut ainsi dire que quelqu’un qui pèse 80 kilogrammes pèse deux fois plus qu’un autre individu qui ne pèserait que 40 kilogrammes. Il ne faut toutefois pas confondre le point zéro d’une échelle de rapport avec le zéro arbitraire d’un thermomètre qui ne veut pas dire qu’il y a une valeur nulle de chaleur. L’échelle de rapport étant celle qui offre au chercheur les opportunités d’analyse statistique les plus vastes, ce dernier tentera de l’utiliser à chaque fois que la nature des variables observées le lui permettra. Toutefois, il faut reconnaître que, dans le domaine de la gestion des entreprises, la plupart des variables d’intérêt ne se prêtent pas à une telle mesure. Le chercheur devrait alors privilégier l’échelle d’intervalles : elle transmet plus d’information que les deux autres types d’échelle et, de surcroît, le genre de données qu’elle génère ouvre la porte à plusieurs types d’analyse statistique. Fiabilité de l’instrument de mesure : Avant de commencer à recueillir des données auprès de son échantillon, le chercheur doit s’assurer de la fiabilité et de la validité des instruments de mesure qu’il entend utiliser. Cette vérification prend généralement la forme d’un prétest que le chercheur administre à un échantillon restreint de sujets, rapidement formé et à peu de frais. La fiabilité d’un instrument de mesure réfère à la capacité de cet instrument de donner des résultats constants pour autant que l’objet, le comportement ou l’attitude mesurée ne change pas. À titre d’exemple, un test d’intelligence sera considéré fiable s’il produit des résultats identiques à chaque fois que l’intelligence d’une même personne est mesurée. Par ailleurs, une mesure sera valide si elle mesure adéquatement le concept qu’elle est sensée mesurer.

Conclusion Finalement, il convient de souligner qu’au fil des ans, un certain nombre d’instruments de mesure ont été développés par les chercheurs pour mesurer des variables fréquemment étudiées en sciences de l’administration (ex. : satisfaction au travail, type d’entrepreneur, profil décisionnel, caractéristiques d’un emploi, etc.). Comme la fiabilité et la validité de ces instruments de mesure ont déjà été démontrées, le chercheur aura avantage à les utiliser ou, tout au moins, à s’en inspirer en les adaptant au contexte spécifique de sa recherche. Dans ce dernier cas, une mise en garde s’impose : il serait plus prudent de vérifier à nouveau la fiabilité et la validité de l’instrument de mesure ainsi modifié.