Processus de recherche empirique : étapes et exemple

Faisons un petit test. Phrase une : « J’ai remarqué que beaucoup de gens dorment moins bien quand ils regardent les informations le soir. » Phrase deux : « Dans une enquête standardisée, la qualité du sommeil était liée à la consommation d’informations en soirée. » Les deux affirment la même chose. Seule la seconde peut être vérifiée par quelqu’un d’autre.

La différence entre l’observation du quotidien et la recherche tient exactement à cette vérifiabilité. Le processus de recherche empirique est la suite ordonnée d’étapes qui transforme une supposition en affirmation vérifiable : vous formulez une question de recherche, vous en déduisez des hypothèses, vous choisissez une méthode de collecte, vous recueillez des données, vous les préparez, vous les analysez et vous situez enfin les résultats. À la fin de cet article, vous aurez un plan de déroulement que vous pourrez appliquer directement à votre propre travail.

📌 L’essentiel en bref

• Trois contextes structurent l’étude : découverte, justification, utilisation.
• Raithel (2008) découpe le déroulement en sept étapes successives.
• Le nombre de phases dépend du manuel, pas de la recherche.
• Un grand échantillon ne produit pas la représentativité.
• Un résultat significatif appuie l’hypothèse, il ne la prouve pas.

Contextes de découverte, de justification et d’utilisation

Les contextes de découverte, de justification et d’utilisation sont les trois domaines en lesquels se divise toute étude empirique : le contexte de découverte précise ce qui est étudié, le contexte de justification comment cela est étudié, et le contexte d’utilisation à quoi servent les résultats à la fin.

Cette tripartition vient de l’épistémologie et Jürgen Raithel la présente sous une forme compacte pour les étudiantes et les étudiants. Ce n’est pas un plan de travail, mais une carte : elle vous dit sur quel terrain vous vous trouvez quand vous êtes devant votre mémoire et ne savez plus si vous justifiez encore ou si vous interprétez déjà.

Pour un mémoire de licence ou un mémoire de master, c’est surtout le contexte de justification qui compte, parce qu’il remplit la partie principale. Le contexte de découverte est en revanche vite réglé dans un travail étudiant : votre intérêt pour la discipline ou une lacune dans l’état de la recherche suffisent largement comme point de départ. Personne n’attend de vous un grand problème de société. Ce que recouvre la notion dans son ensemble, notre guide de la recherche empirique l’explique pas à pas.

Le contexte de découverte justifie pourquoi vous posez la question. Le contexte de justification décide si l’on croit votre réponse.

Le déroulement de la recherche : les sept étapes

Le déroulement de la recherche compte sept étapes selon Jürgen Raithel : objectif de l’étude et question de recherche, théorie et hypothèses, conceptualisation, préparation et collecte des données, préparation du jeu de données, analyse des données, puis interprétation et dissémination, c’est-à-dire la rédaction des résultats.

Raithel a écrit son modèle expressément pour les étudiantes et les étudiants en sciences sociales, et cela se voit : les étapes sont taillées de telle sorte que presque chacune peut devenir un chapitre de votre mémoire. Elles sont décrites dans le chapitre « Phasen des Forschungsprozesses im Überblick », aux pages 25 à 32.

La colonne de droite est plus utile qu’elle n’en a l’air. Si vous bloquez dans votre mémoire, vous n’avez la plupart du temps pas commis d’erreur de raisonnement : vous travaillez sur deux étapes à la fois. Un critère d’arrêt clair par étape aide davantage que n’importe quel calendrier.

💡 Conseil

Si vous devez justifier votre démarche dans la partie méthodologique, citez le modèle à la source : Raithel, Jürgen (2008) : Quantitative Forschung. Ein Praxiskurs. 2e édition. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden, pages 25 à 32. L’ouvrage est en langue allemande et se trouve sur SpringerLink.

Combien de phases compte le processus de recherche ?

Le nombre de phases du processus de recherche dépend du manuel et non de la recherche elle-même : les modèles courants distinguent entre trois et neuf sections, parce qu’ils découpent les mêmes activités plus ou moins finement. Cinq, six, sept ou neuf phases ne sont donc pas contradictoires, c’est une question de finesse de présentation.

Un coup d’œil sur l’écart rend la chose concrète. L’épistémologie se contente de trois contextes, Raithel (2008) nomme sept étapes, et Rainer Schnell, Paul B. Hill et Elke Esser structurent le déroulement autrement encore dans leur ouvrage de référence en langue allemande « Methoden der empirischen Sozialforschung ».

Pour votre travail, deux conséquences en découlent. Prenez un modèle, nommez la source et tenez-vous-y, car une partie méthodologique qui saute d’un modèle de phases à l’autre paraît hésitante. Et ne vous laissez pas déstabiliser par un nombre différent si votre directeur ou directrice de mémoire préfère un autre manuel. Une brève question sur le modèle usuel dans la discipline vous épargnera beaucoup de temps.

Une restriction passe à la trappe dans presque toutes les présentations : le déroulement n’est pas une voie à sens unique. Dans la pratique, vous revenez en arrière parce que le prétest fait tomber une question ou parce qu’une variable manque au moment de l’analyse. L’ordre décrit la logique de votre argumentation, pas votre calendrier.

De la question de recherche à la collecte : étapes 1 à 4

Les quatre premières étapes décident de la qualité de votre travail, alors qu’aucun chiffre n’y apparaît encore. Si vous bâclez cette phase, vous ne vous en apercevrez qu’au moment de l’analyse, et la collecte sera alors terminée et non reproductible.

Les quatre étapes sont étroitement liées : de la question de recherche découle l’hypothèse, de l’hypothèse découlent les variables, des variables découle le questionnaire. Si vous changez quelque chose à un endroit, revérifiez les trois autres.

Étape 1 : fixer l’objectif de l’étude et la question de recherche

Tout commence par la décision de ce que vous voulez découvrir. Délimitez votre sujet au point que la question tienne en une phrase, et fixez le but de votre étude : explorer un champ peu étudié, décrire un état ou expliquer un lien. Cette décision détermine plus tard l’analyse. Comment en faire une question solide, nous vous le montrons dans formuler une question de recherche et des hypothèses, et les quatre types d’objectif se trouvent sous exploratoire, descriptif, explicatif et causal.

Étape 2 : lire la théorie et former les hypothèses

Les hypothèses sont des suppositions sur un lien entre au moins deux variables, et elles ne naissent pas de l’intuition, mais de la théorie. Parcourez pour cela l’état de la recherche et cherchez des modèles qui expliquent déjà votre objet. Une hypothèse utilisable nomme les deux variables et le sens du lien. « Une consommation fréquente d’informations va de pair avec une moins bonne qualité de sommeil » se vérifie. « Les médias influencent les gens » ne se vérifie pas.

Étape 3 : conceptualisation, opérationnalisation et prétest

La conceptualisation traduit votre hypothèse en quelque chose de mesurable. Vous fixez d’abord les variables dont vous avez besoin et la façon de les saisir, ce qui s’appelle l’opérationnalisation (= la traduction d’une notion en une règle de mesure concrète). Vous construisez ensuite l’instrument de collecte, le plus souvent un questionnaire, vous déterminez votre échantillon et vous planifiez la période. À la fin vient le prétest : faites remplir le brouillon par une poignée de personnes de votre groupe cible et corrigez ce qui les a bloquées.

Étape 4 : préparer la collecte et recueillir les données

Avec la collecte des données commence la partie que vous ne pouvez plus annuler. Réglez au préalable le consentement des personnes participantes, fixez une période de collecte ferme et réfléchissez aux canaux par lesquels vous atteignez vraiment le groupe cible. Pour un sondage en ligne, vous envoyez le lien, pour un entretien d’expert, vous menez les entretiens. Notre article sur la façon de trouver des participants pour votre sondage en ligne explique comment obtenir assez de retours.

Des données brutes au rapport de résultats : étapes 5 à 7

Les trois dernières étapes font d’un tableau plein de réponses une affirmation. Elles forment la partie que le jury lit le plus attentivement, parce que c’est là que se voit si vous avez compris vos propres données.

Prévoyez pour cela plus de temps que l’ampleur ne le laisse supposer. L’analyse dure d’expérience plus longtemps que la collecte, et contrairement au questionnaire, aucun modèle ne vous épargne le travail de réflexion.

Étape 5 : préparer et nettoyer les données

Les données brutes ne sont jamais prêtes pour l’analyse. Vous mettez d’abord les réponses dans une matrice de données, c’est-à-dire un tableau avec une ligne par personne et une colonne par variable, puis vous les transférez dans votre logiciel d’analyse. Vous vérifiez ensuite le jeu de données à la recherche d’erreurs manifestes et vous écartez les cas incomplets ou visiblement cliqués à la va-vite. La justification est décisive : retirer des cas parce qu’ils contredisent votre propre hypothèse fausse le résultat. Les critères de qualité sous-jacents, nous les expliquons dans objectivité, fiabilité et validité.

Étape 6 : analyser les données

La méthode d’analyse découle de la nature de vos données. Les données quantitatives s’analysent par des fréquences, des moyennes, des mesures de liaison et, selon la question, des tests de signification, les données qualitatives par des procédés d’analyse de contenu et des codages. Un seuil de signification de 5 pour cent est usuel, noté alpha égal à 0,05. Les différences entre les deux voies, nous les décrivons dans méthodes de recherche qualitatives et quantitatives, et les procédés concrets dans méthodes d’analyse.

Étape 7 : interpréter les résultats et les rédiger

L’interprétation répond à votre question de recherche et situe le résultat dans l’état de la recherche. Séparez proprement ce que montrent les données et ce que vous en concluez. L’interprétation doit obligatoirement inclure les limites de votre étude : taille de l’échantillon, procédé de sélection, déclarations sur soi des personnes interrogées. La dissémination désigne ensuite la diffusion des résultats, donc pour un mémoire simplement le texte achevé avec conclusion et perspectives.

Un exemple : comment se déroule un mémoire empirique

Le déroulement se comprend le plus vite quand on le parcourt une fois sur un sujet concret. L’exemple retenu ici est un mémoire de licence sur le lien entre la consommation d’informations et le bien-être, parce que les sept étapes s’y montrent toutes.

Une remarque d’abord, pour éviter tout malentendu : ce qui suit est un modèle de déroulement, pas une étude réalisée. Les résultats restent volontairement ouverts, parce que sans collecte réelle ils ne prouveraient rien.

La préparation dans l’exemple : question, hypothèse et questionnaire

Quatre des sept étapes se situent avant la première réponse, et c’est exactement là que se décide si l’analyse ultérieure donnera quelque chose.

1. Objectif et question de recherche. La question de recherche est la suivante : la fréquence de la consommation d’informations est-elle liée au bien-être auto-évalué ? L’objectif est explicatif, il s’agit donc d’un lien et non d’une simple description.
2. Théorie et hypothèse. L’hypothèse de la cultivation de George Gerbner, qui a forgé la notion de « mean world syndrome », peut servir de cadre théorique. L’hypothèse est la suivante : une consommation fréquente d’informations va de pair avec un bien-être auto-évalué plus faible.
3. Conceptualisation. La collecte se fait par un sondage en ligne standardisé. Les variables sont l’usage des informations, le bien-être et quelques caractéristiques sociodémographiques. Le groupe cible comprend des personnes adultes en France, l’échantillon naît d’une sélection de convenance. Après le prétest, les questions sur le bien-être sont placées en premier, pour qu’elles ne soient pas influencées par les questions sur l’usage des médias.
4. Collecte des données. La période de collecte couvre quatre semaines, le lien du sondage circule par les listes de diffusion de l’université et des groupes concernés. Si vous prévoyez un sondage pour votre mémoire de licence, comptez large pour cette étape, car les retours arrivent rarement aussi vite qu’espéré.

L’analyse dans l’exemple : des données brutes à la conclusion

À partir de ce moment, vous travaillez seulement avec ce qui est effectivement revenu. Il n’est plus possible de recueillir de nouvelles données, et c’est précisément pour cela que la préparation compte tant.

1. Préparation des données. Les réponses sont transférées dans une matrice de données et codées. Les abandons et les cas au temps de traitement remarquablement court sont écartés selon des règles fixées à l’avance, pas selon l’impression du moment.
2. Analyse des données. Viennent d’abord les fréquences et les moyennes pour les deux variables, ensuite une mesure de liaison et un test de signification adapté. Qu’un lien se montre ou non reste ouvert, et c’est justement le point : une hypothèse dont le résultat est connu d’avance n’a pas besoin d’être testée.
3. Interprétation et dissémination. Le résultat est situé dans l’état de la recherche, les limites sont nommées : sélection de convenance, déclarations sur soi et plan transversal sans affirmation sur la cause et l’effet. Les perspectives disent ce qu’une étude suivante pourrait faire mieux.

Erreurs fréquentes dans le processus de recherche

La plupart des problèmes dans un mémoire ne naissent pas au moment des statistiques, mais bien plus tôt. Cinq erreurs reviennent si régulièrement qu’une brève vérification avant la collecte en vaut la peine.

Elles ont toutes en commun de pouvoir être corrigées avant la collecte des données, et presque jamais après. C’est la mauvaise et en même temps la bonne nouvelle.

Erreur 1 : la méthode est fixée avant la question de recherche

Une méthode choisie trop tôt rétrécit la question au lieu de la servir. Les personnes qui se proposent de faire « quelque chose avec des entretiens » reformulent ensuite la question de recherche pour que les entretiens conviennent. L’ordre inverse est raisonnable : vous savez d’abord ce que vous voulez apprendre, puis vous en déduisez avec quel instrument le collecter. Dans la partie méthodologique, vous devez de toute façon justifier ce choix, et « cela me plaisait » n’y tient pas.

Erreur 2 : un grand échantillon passe pour représentatif

Un échantillon plus grand rend vos résultats plus précis, mais pas automatiquement représentatifs. On lit souvent que la représentativité croît avec le nombre de personnes participantes. Cela ne tient pas, car ce qui compte est la façon dont l’échantillon s’est constitué.

L’American Association for Public Opinion Research met en garde, dans le rapport de son groupe de travail sur les échantillons non probabilistes (2013), contre le fait de revendiquer la représentativité pour un échantillon non aléatoire, par exemple un panel d’opt-in ou une sélection de convenance. Le rapport rappelle en outre qu’un nombre de cas plus élevé ne compense pas l’absence de tirage aléatoire. Pour un mémoire, c’est un soulagement : ce qui est attendu est une sélection proprement justifiée, pas une étude représentative de la population. Les critères qui valent vraiment se trouvent dans notre article sur le sondage représentatif, et le rapport lui-même, en anglais, se lit en PDF chez AAPOR.

Erreur 3 : un résultat significatif passe pour une preuve

Un résultat statistiquement significatif appuie votre hypothèse, il ne la prouve pas. La valeur p indique dans quelle mesure les données s’accordent avec un modèle supposé, et non la probabilité que l’hypothèse étudiée soit vraie. L’American Statistical Association l’a précisément formulé en 2016 en six principes.

Formulez donc avec prudence. La phrase disant qu’un lien est statistiquement significatif est correcte. La phrase disant qu’une hypothèse est prouvée ne l’est pas. Et un détail sur lequel une erreur se glisse régulièrement : le seuil de signification usuel est de 5 pour cent, donc alpha égal à 0,05, et non 0,05 pour cent. Les six principes se lisent en PDF chez l’American Statistical Association.

Erreur 4 : les catégories de réponse se chevauchent

Des échelons de réponse qui se chevauchent rendent une question inutilisable. Proposer, pour la consommation quotidienne d’informations, les échelons 0 à 2, 2 à 4 et 4 à 6 heures oblige toute personne à exactement deux heures à un choix au hasard. Les échelons corrects n’ont ni recouvrement ni trou, par exemple moins de 2 heures, de 2 à moins de 4 heures, et 4 heures et plus. La même erreur arrive avec les tranches d’âge, et elle n’est presque toujours repérée qu’au moment de l’analyse.

Erreur 5 : les limites du travail manquent

Une partie résultats sans limites ne paraît pas assurée, mais négligente. Chaque étude étudiante a des limites, et les nommer ne coûte pas de points, cela en rapporte. Nommez concrètement ce qui restreint la portée : le procédé de sélection, la taille de l’échantillon, les déclarations sur soi des personnes interrogées, un plan transversal qui ne permet aucune affirmation sur la cause et l’effet. Les personnes qui connaissent leurs propres limites montrent par là qu’elles ont compris la méthode.

Sources et lectures complémentaires

Les sources suivantes portent les affirmations de cet article et conviennent en même temps comme références pour votre propre partie méthodologique.

• Raithel, Jürgen (2008) : Quantitative Forschung. Ein Praxiskurs. 2e édition. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. Manuel en langue allemande, chapitre « Phasen des Forschungsprozesses im Überblick », pages 25 à 32.
• Friedrichs, Jürgen (1990) : Methoden empirischer Sozialforschung. 14e édition. Ouvrage en langue allemande, fondamental pour la distinction entre contextes de découverte, de justification et d’utilisation.
• Schnell, Rainer ; Hill, Paul B. ; Esser, Elke (2013) : Methoden der empirischen Sozialforschung. Ouvrage de référence en langue allemande, avec son propre modèle de phases.
• American Association for Public Opinion Research (2013) : Report of the AAPOR Task Force on Non-Probability Sampling. Document en anglais.
• American Statistical Association (2016) : Statement on Statistical Significance and P-Values. Document en anglais.

Conclusion

Le processus de recherche empirique est moins une méthode qu’une suite de décisions que vous devez pouvoir justifier à tout moment. Si la question de recherche, l’hypothèse, les variables et l’analyse s’emboîtent proprement, votre travail est bon même quand le résultat est peu spectaculaire. C’est la démarche qui est évaluée, pas le résultat.

Pour aller plus loin

• Vous voulez revoir les bases ? Recherche empirique : définition, méthodes, guide
• Vous cherchez la bonne méthode de collecte ? Méthodes de recherche qualitatives et quantitatives
• Vous travaillez en sciences sociales ? Recherche sociale empirique : définition et méthodes
• Vous êtes déjà sur vos données ? Méthodes d’analyse en recherche empirique

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