Introduction aux méthodes de recherche en administration publique

1. Module M1 Introduction aux méthodes de recherche en administration publique

2. Concept du cours • M1 - Introduction à la recherche - aide à la préparation d ’un mémoire à l ’IDHEAP • M2 - Introduction aux méthodes de recherche qualitative • Composante « Statistique » du cours « Systèmes d ’informations et statistique »: Introduction aux méthodes quantitatives

3. Le module M1 • Éléments d’épistémologie • Les questions de recherche • Concepts clé de la méthode scientifique • La question de la causalité • Autres types de recherche • Le design d’une recherche • Le mémoire MPA à l ’IDHEAP

4. 1. Éléments d’épistémologie • Claude Bernard:  Observations, hypothèses, expérimentation, résultats, interprétation, conclusions • Karl Popper : la réfutabilité des hypothèses = différence entre science et non-science. L’élément premier est la théorie, pas l’observation. • Thomas Kuhn : La science est le produit d’une société, et progrès non linéaire  révolutions scientifiques • Paul Feyerabend: La meilleure méthode, c’est aucune méthode. Tout est bon pour les chercheurs.

5. Qu’est-ce qu’une recherche « scientifique » • Recherche réalisé selon les règles de la méthode scientifique • Recherche qui respecte certains standards de rigueur et de qualité • Recherche qui s’insère et tient compte du débat scientifique sur la question • Recherche ayant comme unique objectif l’amélioration des connaissances d’une problématique donnée (pas de finalité politique) • Recherche réalisée par une instance reconnue comme capable de faire de la science

6. Différents types de recherches « scientifiques » • Analyses exploratoires, descriptives • Objectif: décrire un phénomène • Analyses interprétatives • Objectif: Interpréter, donner un sens à un phénomène • Analyses causales • Objectif: identifier des relation de cause à effet

7. 2. Les questions de recherche • A la base de toute recherche on trouve une question • Le choix de la bonne question est crucial • Typiquement, (mais pas forcément) les bonnes questions de recherche prennent leur origine de décalages entre la réalité observée et la réalité attendue ou souhaitée. • Exemples: • Comment expliquer les différences de performances entre élèves dans les enquêtes PISA? • Est-ce que les étrangers sont discriminés sur le marché du travail?

8. Une bonne question de recherche doit être (1): • Une question de recherche, pas une question d’appréciation, politique ou tendancieuse. • Exemples de non-questions de recherche: • Est-il juste que 10% de la population se trouve en dessous du seuil de pauvreté? • Les personnes qui sont à l’aide sociale sont-elles responsables de leur situation? L’Etat devrait-il être plus sévère à leur égard? • Peut-on les transformer en questions de recherche?

9. Une bonne question de recherche doit être (2): • Une question à laquelle on peut apporter des éléments de réponse dans le cadre d’un travail de mémoire de MPA • Il faut donc tenir compte: • du temps et des ressources à disposition • des compétences nécessaires • Une bonne question de recherche contient seulement une question. • En général, une question de recherche suffit pour un travail de mémoire MPA

10. Des questions en fonction du type de recherche - exemples • Recherches exploratoires, descriptives: • Quel est le taux de working poor en Suisse? • Quel est le niveau de protection sociale en Suisse en comparaison internationale? • Recherche interprétatives: • Comment les sans-papiers vivent leur statut? • Comment les agents publics vivent l’adoption du NPM? • Analyses causales • Quels sont les déterminants de … ? • Quelles sont les conséquences de … ?

11. 3. Concepts clé de la méthode scientifique • Paradigme: vision cohérente du monde et modèle d’interprétation. Exemples: marxisme, économie néoclassique. • Théorie: Construction intellectuelle cohérente capable de rendre compte de la réalité observée dans un certain domaine. • Une théorie comprend plusieurs hypothèses.

12. Hypothèse • Une hypothèse exprime une relation de cause à effet • Elle doit être falsifiable (Popper) • Exemples: • Plus le revenu d’une famille est élevé, moins elle aura d’enfants • Des prestations d’assurance chômage élevées découragent la prise d’emploi • Les hypothèses dans les analyses interprétatives expriment des interprétations possibles ou des perceptions. En général celles-ci sont plus complexes et difficilement falsifiables.

13. Ne sont pas des hypothèses de recherche • Des affirmations purement descriptives. Ex. « Le taux de pauvreté en Suisse est de 8%. Dans une analyse descriptive, il n ’est en principe pas nécessaire de faire appel à des hypothèses. • Des affirmations non-falsifiables. Ex: tôt ou tard, la Suisse finira par adhérer à l’UE • Des affirmations qui impliquent un jugement de valeur. Ex. Les primes de caisse maladie sont trop élevées.

14. D’où viennent les hypothèses • Induction, de l’observation de quelques cas • Littérature, de théories et d’analyses empiriques développées par d’autres chercheurs • Intuitions jouent un rôle plus important que la plupart des chercheurs ne veulent bien l’admettre.

15. Variable • Variable: une caractéristique des objets de l’étude. Ex. le revenu d ’une personne; le taux de chômage d ’un canton • Sur la base d ’une hypothèse, on peut ensuite distinguer entre: • Variable indépendante ( X, ou causale, ou explicative ou exogène) • Variable dépendante (Y, ou expliquée ou endogène) • Variable intermédiaire

16. Autres concepts importants 1 • Problématique: tension dans laquelle s’insère la question de recherche • Concept: construction intellectuelle qui décrit une situation réelle mais n ’est pas directement observable. Exemple: le développement humain, la discrimination, l’Etat providence • Dimensions: les composantes d ’un concept. Un peu plus observables que le concept

17. Autres concepts importants 2 • Indicateurs: caractéristiques mesurables qui permettent de situer les objets étudiés sur des dimensions • Indice: combinaison de plusieurs indicateurs qui permet de mesurer une dimension ou un concept • Opérationnalisation: Concept  dimension  indicateurs

18. Exemple: la pauvreté A. Concept « Pauvreté » 1 dimension: manque de ressources matérielles  Indicateur : Revenu du ménage < 60% revenu médian. B. Concept « Privation matérielle »  Dimensions: Privation de base, biens de consommation durables (tv, voiture, etc.) , équipements du logement (wc, douche,etc), santé, quartier (bruit, pollution, crime), accès à des équipements (transports publics, postes, banques, etc.).  Liste de biens et de services et les répondants doivent dire s’ils/elles les possèdent et si non, si c’est par manque d’argent ( Indice de privation matérielle)

19. Isoler l’impact de d’une variable indépendante Une variable dépendante peut avoir plusieurs causes Il faut « contrôler » pour les autres variables. X1 Y 4. La question de la causalité X1 X2 Y X3

20. « Causalité  » et corrélation • 1. Problème de l’œuf et de la poule: P.ex. les personnes âgées qui travaillent sont en meilleure santé que celles qui sont inactives. • Solution partielle: introduire un décalage temporel entre X et Y (p.ex. panel de ménages). • 2. Lien direct ou indirect entre 2 variables (3ème variable)? P.ex. Les étrangers sont plus affectés par le chômage  discrimination ou composition socio-démographique de la population étrangère? • Solution: variables de contrôle.

21. Conception déterministe ou probabiliste des relation causales • Conception déterministe: chaque fois qu’on observe Y, X doit aussi être présent. Il suffit d’une observation de Y sans X pour que la théorie soit invalidée • Conception probabiliste: X et Y doivent être observés ensemble plus souvent de ce qu’on obtiendrait par hasard.

22. Une conception probabiliste des relations causales: • Permet de tenir compte des erreurs de mesure • Est compatible avec un design de recherche qui ne tiendrait pas compte de tous les facteurs • Permet de tenir compte du rôle joué par le hasard.

23. 5. Autres types de recherche • Analyse prospective / Simulation: imaginer l’avenir à travers des scénarios, sur la base des évolutions de facteurs causaux. Attention: ce n’est pas la même chose qu’une prédiction. • Simulations contrefactuelles: que se serait-il passé si... • Meta-analyse: examiner un problème sur la base des recherches déjà effectuées, synthèse des résultats. • Méthode de Delphes: étudier un phénomène à travers le point de vue des experts, en groupe.

24. 6. Le design d’une recherche • Le design est la stratégie retenue pour répondre à une question donnée. Il comprend: • Une construction logique • Une méthode de récolte de l’information (entretiens approfondis, questionnaire standardisé par téléphone, collecte de statistiques officielles...) • Une méthode de traitement de l’information (analyse de contenu avec logiciel, traitement statistique, …)

25. Le design: construction logique • Analyse d’impact: comparaison entre deux groupes. Un seul est soumis à un stimulus. • Analyse comparée synchronique: comparaison de différentes situations présentant différentes combinaisons de X et Y. • Analyse diachronique: comparaison une même situation à différents moments, présentant différentes combinaisons de X et Y. Analyses longitudinales. • Possible de combiner analyses comparées synchroniques et diachronique.

26. 7. La question de la généralisation des résultats • Analyses statistiques, avec un très grand nombre d’observations: relations causales sont en principe généralisables. Exemple: enquêtes épidémiologiques. • Peuvent-elles être généralisées au-delà du contexte dans lequel elles ont été observées ? • Analyses statistiques avec un nombre plus réduit de cas et analyses qualitative. Généralisation problématique.

27. Analyses statistiques avec un petit nombre de cas • Démarche poppérienne s’applique seulement si le test est robuste • Si le test est faible, nécessaire de disposer d’hypothèses de bonne qualité. • Cohérence logique • Mécanisme observé ailleurs • Résulte d’une enquête qualitative approfondie

28. Analyses qualitatives • En principe, aucune généralisation n’est possible, mais principe de saturation. • L’intérêt est plutôt de découvrir les logique de fonctionnement des mécanisme mis en évidence par les enquête statistiques. • Exemple: • Analyse statistique: à quoi les travailleurs sociaux attribuent-ils les difficultés des bénéficiaires? (Questionnaire) • Analyses qualitative: comment se déroule les interactions entre travailleurs sociaux et les bénéficiaires?

29. Du quantitatif ou du qualitatif? • Chaque méthode a ses forces et ses faiblesses • Les meilleures recherche peuvent s’appuyer sur les deux approches • L’idéal consiste à mettre sur pied un processus d’itération, du type: qualitatif – quantitatif –qualitatif – quantitatif …

30. Le mémoire MPA à l ’IDHEAP • Choix d’un sujet • Le déroulement • Les recherches bibliographiques • Rechercher sur internet • La présentation du mémoire

31. Choix d’un sujet • Intérêt personnel • Intérêt stratégique • Profiter des compétences disponibles à l’IDHEAP

32. Le déroulement: étapes • Identification d’une idée de recherche (thème, une ou plusieurs questions) • Identification d’un rapporteur • Identification d’un co-rapporteur et d’un expert externe • Participation au module M2 • Préparation d’une « Proposition de sujet de mémoire » (formulaire ad hoc) • Pré-soutenance • Soutenance

33. Sujet de mémoire. Contenu: • Problématique • Objectifs • Approche théorique • Questions de recherche et/ou hypothèses • Méthodologie (démarche) • Sources d’information utilisées • Agenda de travail

34. Les recherches bibliographiques • Catalogue rero (www.rero.ch) • Google scholar (http://scholar.google.com) • Google books (http://books.google.com) • Périodiques en ligne: http://www2.unil.ch/perunil/ • Etudes de l’OCDE (www.ocde.org)>bibliothèque • Quotidiens (http://dbserv1-bcu.unil.ch/dbbcu/cds/categorie.php?Code=01) • Liste ressources Unil: • Bases de données en général : http://dbserv1-bcu.unil.ch/dbbcu/cds/menu.php • Web of science (http://dbserv1-bcu.unil.ch/dbbcu/cds/recherche.php?Mot=web+of+science&submit=Chercher)

35. Autres soutiens • Personneressource pour les recherchesbibliographique: Mme Gaelle.Delavy@unil.ch • Guide pour les méthodes de citation (HES GE): (http://www.hesge.ch/heg/sites/default/files/infotheque/guide_ref.pdf)

36. La base « Web of science » • Base bibliographique en anglais • Recherche par mot clé dans des milliers de revues scientifiques • Hautement improbable de « ne rien trouver »

37. Accès à distance • https://crypto.unil.ch • Username et password de l’IDHEAP • Insérer une adresse web dans la fenêtre « parcourir »

38. La présentation du mémoire • Voir document: Note sur la préparation du mémoire • Bibliographie: doit être claire, cohérente. Possible d’utiliser un modèle • Pensez à la lisibilité