Fiche de révision : Démarches des chercheurs en sciences sociales

📋 Plan du Cours

1. Enquêtes et collecte des données
2. Méthodes quantitatives et qualitatives
3. Population et échantillon représentatif
4. Fonction et construction des modèles
5. Évaluer et ajuster un modèle
6. Corrélation et causalité

📖 1. Enquêtes et collecte des données

★ À maîtriser

• Les chercheurs en sciences sociales réalisent des enquêtes afin de collecter des données sur les phénomènes étudiés.

Compléments

• Les enquêtes quantitatives comprennent notamment les sondages, tandis que les enquêtes qualitatives comprennent les entretiens et les observations de terrain.

• Les données recueillies permettent aux économistes, sociologues et politistes de mieux connaître les phénomènes étudiés et de confirmer ou d’infirmer les hypothèses des modèles.

📖 2. Méthodes quantitatives et qualitatives

🔑 Notions clés & Définitions

• Recherche quantitative : Utilise des données standardisées résultant de méthodes statistiques.
• Recherche qualitative : Vise à comprendre en profondeur des attitudes et des comportements à partir de données le plus souvent non directement chiffrables.

★ À maîtriser

• Les trois grandes méthodes d’obtention de données sont :
  • les questionnaires auprès d’un grand nombre d’individus
  • les entretiens
  • l’observation sur le terrain

Compléments

• Les données quantitatives répondent principalement aux questions « qui ? » et « combien ? », tandis que les données qualitatives répondent aux questions « pourquoi ? » et « comment ? ».

💡 Astuce mémo

Quantitatif : « qui ? combien ? » ; qualitatif : « pourquoi ? comment ? »

📖 3. Population et échantillon représentatif

🔑 Notions clés & Définitions

• Échantillon représentatif : Sous-ensemble de la population interrogé afin de limiter les coûts de l’enquête tout en représentant cette population.
• Population : Ensemble identifié des personnes concernées par l’étude, par exemple les personnes résidant en France.

📝 Points essentiels

• Une enquête réalisée en septembre 2026 auprès de huit classes de seconde d’un lycée a recueilli 248 réponses sur les préférences alimentaires, et 75,8 % des répondants ont déclaré apprécier le hamburger.

📖 4. Fonction et construction des modèles

🔑 Notions clés & Définitions

• Modèle : Représentation simplifiée de la réalité qui aide à comprendre des situations complexes en mettant en évidence les éléments essentiels et en écartant les détails superflus.

★ À maîtriser

• La construction d’un modèle nécessite de sélectionner les éléments jugés importants et de poser des hypothèses sur le comportement des individus et les relations entre les variables étudiées.

Compléments

• Un modèle n’est pas une reproduction parfaite de la réalité, mais une maquette imparfaite destinée à mettre en lumière ses aspects importants.

💡 Astuce mémo

Le modèle est une maquette imparfaite qui fait ressortir l’essentiel.

📖 5. Évaluer et ajuster un modèle

★ À maîtriser

📌 La crédibilité et la validité d’un modèle s’évaluent en comparant ses prédictions aux faits réels.

📌 Un modèle est considéré comme performant et prédictif s’il explique les données existantes ou prédit avec précision les données futures.

Compléments

• Lorsque les prédictions d’un modèle ne concordent pas avec les faits, il faut ajuster ses hypothèses de base, modifier le modèle ou en créer un nouveau.

💡 Astuce mémo

Prédictions conformes aux faits → modèle performant ; écartées → ajuster les hypothèses.

📖 6. Corrélation et causalité

🔑 Notions clés & Définitions

• Corrélation : Constat statistique établissant que deux variables évoluent en même temps.
• Causalité : Lien de cause à effet établi entre deux variables.

★ À maîtriser

📌 Une corrélation ne suffit pas à établir une causalité, car elle peut résulter du hasard ou s’expliquer par une variable cachée ou manquante.

Compléments

• Une corrélation est positive lorsque deux variables évoluent dans le même sens et négative lorsqu’elles évoluent en sens opposés.

• Les représentations graphiques permettent de repérer la présence ou l’absence d’une corrélation entre des variables.

• L’exemple de la consommation de chocolat et du nombre de prix Nobel par 10 millions d’habitants montre une corrélation positive, sans prouver que le chocolat augmente l’intelligence ou cause l’obtention de prix Nobel.

💡 Astuce mémo

Corrélation = évolution statistique commune ; causalité = lien de cause à effet.