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Statistique

Introduction
 A quoi sert la statistique en sociologie ?
Les sociologues ont besoin de chiffres pour connaître le monde social et aller au-delà des représentations sociales :
 Pour connaître l’ampleur d’un phénomène
 Quelle proportion de personnes âgées est-elle aidée financièrement par ses enfants ?
 Quelle est la proportion de jeunes filles touchées par la grossesse précoce ?
 Quel montant les Gabonais consacrent-ils en moyenne par mois à l’achat de produits culturels ?
Combien d’heures par semaine les adolescents utilisent-ils à « consommer » Internet ?
 Pour tester des hypothèses
 Le suicide est-il lié à l’âge ? Ou à l’émotion ?
 L’AVC est-il liée à la catégorie sociale ?
 Le choix du conjoint est-il toujours lié à l’appartenance sociale ?

Production de chiffres : suppose d’avoir les données nécessaires.
 Principale fonction de l’enquête quantitative : recueillir et rassembler les informations requises
 Informations recueillies ne « racontent » rien d’elles￾mêmes (cf. E. Durkheim) :
besoin de calculs pour « faire parler » les données, pour extraire une information contenue mais cachée dans la masse de données => d’où la construction des indices.

Statistique descriptive :
Ensemble de techniques de calculs qui permettent de réduire, de synthétiser, de « rendre intelligible » les informations contenues dans un corpus de données.
Un sociologue s’intéresse à la pratique culturelle (ex. cinéma). Combien de fois les Gabonais se sont-ils rendus au cinéma, en moyenne, en 2015? Il interroge un échantillon de 1000 individus ! (pop. mère?)
Nombre moyen de sorties pour les interrogés : 4
 Peut-on dire qu’en 2015, les 1,5 millions de Gabonais se sont rendus au cinéma, en moyenne, 4 fois ?
 Non…
 Mais : on peut déterminer, à partir du résultat sur l’échantillon, ce qui est le plus probable pour les 1,5 millions de Gabonais.

Statistique inférentielle : Ensemble de théories, de méthodes et de techniques de calculs permettant de déduireles caractéristiques d’une population entière à partir de l’observation d’un échantillon.

Rappels : Notions de population, Individu, Echantillon, Variable
Notions de population et d’échantillon
En amont de toute enquête/ recherche sociologique quantitative, il faut :
 Identifier la population à laquelle on s’intéresse…
 Si on travaille sur un échantillon de cette population : s’assurer de la représentativité de l’échantillon (techniques d’échantillonnage).

 Notion de population
Ensemble auquel on s’intéresse dans le cadre de l’enquête conduite…
 Exemple : Dans le cadre de son projet de rédaction du Mémoire de fin de cycle, un étudiant de Master, veut enquêter sur les conditions de vie des étudiants des universités de Libreville.
Population : Ensemble des étudiants inscrits dans les universités implantées à Libreville, dans le compte de l’année 2015-2016.
Ensemble auquel on s’intéresse dans le cadre de l’enquête conduite…

Notion de population en statistique strictement !
Pas nécessairement des personnes … comme vous par exp.
 * Entités collectives (ex : entreprises)
 * Objets matériels (ex : logements)
 * Objets immatériels (ex : offres d’emploi)
 * Etc.

Notion de population
Doit faire l’objet d’une construction, être délimitée
Exemple : Un sociologue s’intéresse à la banalisation de l’union libre dans la société gabonaise et s’interroge sur la proportion de mariages(coutumiers) qui ne se terminent pas par une célébration civile et/ou religieuse en moins de cinq ans. Population : Ensemble des mariages qui ont été contractés au Gabon entre le 1er janvier 2015 et le 31 décembre 2015.

Construction
Exemple : Une sociologue s’interroge sur l’insertion professionnelle des jeunes issus des catégories sociales (PCS) inférieures au Gabon. Elle se pose la question de savoir quelle proportion de ces jeunes
réussissent à trouver un premier emploi dans un délai inférieur à 1 an à partir de la fin de leurs études?
Population : Ensemble des individus de moins de 30 ans vivant au Gabon, qui ont terminé leurs études il y'a plus de 5 ans, et dont le « père » (parent de référence) est d’une catégorie inférieure.
Distinguer les caractéristiques d’une population :
 Traits communs à l’ensemble des individus qui la composent [important pour l’interprétation des résultats].
Exemple : Etudiants inscrits dans les universités de Libreville pour l’année universitaire 2015-2016

Caractéristiques :
Statut d’étudiant (être inscrit à l’université) pour l’année universitaire 2015-2016.Inscription dans une université de la région de Libreville.
Notion d’individu (ou unité statistique)
Un élément de la population :Unité sur laquelle portent les observations…
 Exemple :
 Population : Ensemble des étudiants inscrits dans les universités de Libreville. Individu ou unité statistique : étudiant inscrit dans une université implantée à Libreville
NB. Pas nécessairement des personnes (contrat de travail, etc.).

Notion d'échantillon
Un groupe d’individus, en nombre réduit, sélectionnés à partir de la population. Sous-ensemble quelconque de la population
Echantillon représentatif :
Echantillon dont les caractéristiques ont de bonnes chances d’être très similaires à celles de l’ensemble de la population.
Représentativité : dépend de deux facteurs…
Méthode de sélection des individus : aléatoire, par quota…
Taille : plus l’échantillon est grand, plus il est représentatif.

Notion de variable
Caractéristiques observées au niveau de chaque individu...et qui varient d’un individu à l’autre…
 Exemple : Enquête sur les conditions de vie des étudiants de l’Université Omar Bongo
 Université d’inscription, statut d’étudiant : constantes (chaque individu est étudiant et inscrit à l’université Omar Bongo)
 Age, sexe, nationalité, filière d’étude, type de logement, activité professionnelle, revenus, origine sociale… : variables !
 Exemple : Au Gabon, le taux de chômage est plus élevé parmi les actifs jeunes que parmi les actifs de plus de 30 ans.
 Variables :
 Statut d’activité (actif occupé ou chômeur)
 Jeune vs moins jeune
Deux grands types de variables : qualitatives et quantitatives.
 Variable quantitative : variable dont les valeurs peuvent faire l’objet de calculs (moyenne,
médiane…)
 Exemples : revenus (revenu moyen, médian…), superficie du logement, taux de chômage…
 Valeurs prises par une variable quantitative
 Variable qualitative : variable dont les valeurs ne peuvent faire l’objet de calculs (moyenne,
médiane…)
 Exemples : l’opinion, la croyance, etc.

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