Table des matières

• Introduction
  • 1. Pourquoi recourir aux outils statistiques ?
  • 2. Le plan du manuel
• 1 Produire
  des données « quantitatives »
  • 1. Les « données » du sociologue
  • 2. Population, échantillon et individus
  • 3. Les sources quantitatives en sociologie
    • 3.1 Une source particulière mais courante : le questionnaire
    • 3.2 Les autres sources quantitatives
    • 3.3 L’analyse secondaire des données
  • 4. La notion d’échantillon
    • 4.1 Étudier toute une population ou un échantillon ?
    • 4.2 Les échantillons au hasard
    • 4.3 Les échantillons empiriques
    • 4.4 Qu’est-ce qu’un échantillon représentatif ?
    • 4.5 Remarques et conseils supplémentaires
    • 4.6 L’échantillon comme prisme
    • 4.7 À propos des « erreurs » et des « biais »
  • 5. Que valent les informations issues d’un échantillon ?
    • 5.1 Passer de l’échantillon à la population
    • 5.2 Quelle est la « valeur » de l’estimation ?
    • 5.3 L’intervalle et le niveau de confiance
    • 5.4 L’usage pratique
    • 5.5 Les outils de calcul de l’intervalle de confiance
    • 5.6 Quelques généralités supplémentaires sur les tests statistiques
    • 5.7 Usages et limites des tests statistiques en sociologie
• 2 Concevoir et préparer
  les variables nécessaires
  à l’analyse
  • 1. Questions, variables et modalités
  • 2. Variables qualitatives et variables quantitatives
    • 2.1 Variables quantitatives
    • 2.2 Variables qualitatives
  • 3. De la nécessité de recoder les variables
    • 3.1 Techniques de recodage 1 : regrouper des modalités
    • 3.2 Techniques de recodage 2 : simplifier les variables quantitatives
    • 3.3 Techniques de recodage 3 : simplifier les variables multiples
    • 3.4 Techniques de recodage 4 : coder les matériaux qualitatifs
    • 3.5 Techniques de recodage 5 : combiner les variables
  • 4. Passer des variables aux indicateurs théoriques : les variables synthétiques
    • 4.1 Créer des variables synthétiques par combinaison
    • 4.2 Créer des variables synthétiques par calcul de scores
    • 4.3 Créer des variables synthétiques à partir de variables quantitatives
    • 4.4 Créer des variables synthétiques par analyse factorielle
• 3 Un intermède :
  saisir la diversité des situations
• 4 Analyser les relations
  entre deux variables
  • 1. Juger la différence entre deux pourcentages
    • 1.1 L’intervalle de confiance d’une différence
    • 1.2 Les formules de calcul et leur usage
  • 2. Le test du khi-deux (khi2)
    • 2.1 La notion d’indépendance
    • 2.2 Évaluer l’effet du hasard
    • 2.3 Une distance pour juger de la proximité entre tableaux
    • 2.4 Le calcul de la distance et de l’effet du hasard
    • 2.5 Une illustration pratique
    • 2.6 Intérêts et limites
  • 3. Le coefficient de corrélation linéaire
    • 3.1 La notion de relation linéaire
    • 3.2 La notion de covariation
    • 3.3 La définition du coefficient de corrélation linéaire
    • 3.4 Une illustration pratique
    • 3.5 Intérêts, usages et limites
  • 4. Une variable qualitative et une variable quantitative
    • 4.1 Le principe de l’ANOVA
    • 4.2 Mise en œuvre technique de l’ANOVA
    • 4.3 Une illustration pratique
    • 4.4 Compléments
• 5 Analyser les relations
  entre plusieurs variables
  • 1. Automatiser le croisement de variables
  • 2. Repérer et synthétiser les relations : l’analyse factorielle
    • 2.1 Principes et intérêts généraux de l’analyse factorielle
    • 2.2 La pratique de l’analyse factorielle
    • 2.3 Rôles des variables
    • 2.4 Usages
  • 3. Classer les individus pour définir des types
    • 3.1 Principes généraux
    • 3.2 Usages
  • 4. Décomposer les effets de chaque variable
    • 4.1 L’effet brut, l’effet pur et le raisonnement « toutes choses étant égales par ailleurs »
    • 4.2 Expliciter un modèle
    • 4.3 Évaluer la pertinence d’un modèle
    • 4.4 Remarques finales
• Quelques conseils
  pour conclure
  • 1. Comment utiliser intelligemment les outils statistiques ?
    • 1.1 Ne pas oublier la réflexion sociologique
    • 1.2 Ne pas croire en une recette unique
    • 1.3 Accepter de tâtonner
    • 1.4 Distinguer l’exploration et la « démonstration »
    • 1.5 Ne pas chercher la preuve absolue : préférer l’accumulation d’indices
  • 2. Comment rédiger un rapport ou un article quantitatif ?
• Pour en savoir plus