Dans la partie statistiques descriptives, nous avons vu comment répondre à des questions telles que « Quelle est la proportion d’adultes qui utilisent Internet ? » ou encore « Quelle est la relation entre la scolarité et l’utilisation des bibliothèques municipales ? ». Cependant, les réponses données décrivaient uniquement les gens formant l’échantillon de la base de données.
Dans cette partie, nous allons constater les problèmes qui surgissent lorsque nous voulons généraliser les résultats obtenus auprès d’un échantillon à un nombre plus grand d’individus. Nous allons apprendre comment tirer des conclusions à propos d’une population en se basant sur les résultats observés auprès d’un échantillon.
Les techniques d’analyses statistiques inférentielles
Il existe de nombreuses techniques d’analyses statistiques qui ont toutes été développées pour répondre à des questions de recherche différentes. Il est possible d’utiliser différentes méthodes pour catégoriser ces techniques. Nous allons nous intéresser à une catégorisation concrète basée sur le but visé par le chercheur, à savoir :
1) Est-ce que je cherche à rendre compte de différences entre des groupes ?
2) Est-ce que je cherche à rendre compte de relations entre des variables ?
Ces deux questions fondamentales devraient être posées avant le choix d’une analyse statistique. En fait, le choix d’une technique d’analyse repose principalement sur 1) la réponse aux deux questions précédentes et 2) le type de variables en jeu.
Exploration des différences entre des groupes
Ces techniques visent à comparer les moyennes de deux ou plusieurs groupes, donc à mesurer l’effet d’une variable indépendante catégorielle sur une variable dépendante continue. En voici quelques-unes parmi les plus connues :
- Test-t pour échantillon unique
- Test-t pour échantillons appariés
- Test-t pour échantillons indépendants
- Analyse de variance (ANOVA)
- Analyse de covariance (ANCOVA)
Exploration des associations entre des variables
Ces techniques visent à déterminer le degré d’association existant entre deux ou plusieurs variables.
Pour évaluer la relation entre deux variables catégorielles :
Pour évaluer la relation entre deux variables continues :