8 mars 2024 1127 mots, 5 min. de lecture

Sondages : qu’est-ce qu’une bonne mesure ?

Par Pierre-Nicolas Schwab Docteur en marketing, directeur de IntoTheMinds
Dans cet article je vous explique le concept de "bonne mesure" dans une étude quantitative de type sondage. J'aborde les 4 caractéristiques qui permettent à la mesure d'être de bonne qualité.

Réaliser un sondage d’opinion ne se résume pas à demander leur avis à un grand nombre de personnes. J’ai parlé du choix de la méthode d’échantillonnage et aujourd’hui je vais parler de la mesure en elle-même. Qu’est-ce qu’une bonne mesure ? Comment pouvez-vous détecter la qualité de la mesure sur base des résultats obtenus ? Si vous avez des questions, n’hésitez pas à les poser en commentaires. J’y répondrai volontiers.

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La recherche quantitative vise à étudier des phénomènes en rassemblant des données quantifiables et en effectuant des techniques statistiques. Il est donc attendu que les résultats d’une telle étude soient valides, fiables et généralisables. C’est en tout cas ce que nous demandent nos clients. Dans l’article ci-dessous, j’expose les 4 caractéristiques qui définissent une bonne mesure en recherche quantitative. J’illustre notamment ces 4 caractéristiques par un schéma (ci-dessous) qui en facilite grandement la compréhension.

Je souhaite également préciser que les 4 grands principes que j’expose ci-dessous ne sont pas réservés aux études académiques. Ils s’appliquent aux études sérieuses et tout institut de sondages qui se respecte devrait donc les avoir à l’esprit dans chaque projet.

sondage Validité (précision)

Illustration visuelle des différents cas de figures qui peuvent se présenter dans l’analyse des résultats d’un sondage.
1 : la mesure n’est ni valide, ni fiable
2 : la mesure est valide mais pas fiable
3 : la mesure est fiable mais pas valide
4 : la mesure est fiable et valide

1. Validité (précision)

La validité se réfère à la mesure dans laquelle un concept, une conclusion ou une mesure est bien fondée et correspond probablement de manière précise au monde réel. Il s’agit de la précision de la mesure de l’étude.

Plusieurs types de validité doivent être considérés :

  • Validité de contenu : assure que la mesure couvre l’étendue du concept qu’elle est destinée à évaluer. Il s’agit de s’assurer que la mesure reflète le domaine de contenu spécifique prévu.
  • Validité convergente : démontre que les mesures de concepts qui sont supposés être liés sont effectivement liés. Il s’agit de montrer que votre mesure corrèle bien avec d’autres mesures du même construit.
  • Validité discriminante : assure que les concepts ou mesures qui sont supposés être non liés le sont vraiment🙂. Ce type de validité montre que votre mesure ne corrèle pas trop fortement avec des mesures de différents construits.
  • Validité prédictive : indique que la mesure peut prévoir avec précision les résultats ou comportements futurs. Il s’agit de la capacité de la mesure à prédire des résultats liés dans le futur.
  • Validité nomologique : implique de démontrer que la mesure s’intègre dans un cadre théorique qui explique comment la mesure est liée à d’autres variables et mesures de manière prévisible.

2. Fiabilité (consistance)

La fiabilité se réfère à la consistance d’une mesure. Une mesure est considérée comme fiable si elle peut produire le même résultat dans les mêmes conditions.

  • Consistance interne : évalue si les éléments d’un test sont liés entre eux. Elle est souvent mesurée avec l’alpha de Cronbach, indiquant à quel point un ensemble d’items mesure un seul aspect latent unidimensionnel des individus.
  • Fiabilité inter-juges : mesure dans quelle mesure différents observateurs ou évaluateurs sont d’accord dans leurs décisions d’évaluation. C’est crucial pour assurer que la mesure n’est pas subjective ou dépendante de l’interprétation d’un seul observateur.
  • Fiabilité test-retest : évalue la stabilité d’une mesure dans le temps. Elle implique d’administrer le même test aux mêmes sujets à deux moments différents, puis de corréler les scores.

Si vous voulez que votre mesure soit fiable, mon conseil est le suivant : assurez-vous d’utiliser des échelles de mesure validées. Quel que soit le construit que vous souhaitez mesurer, il y a 99% de chances qu’une échelle psychométrique existe déjà. On les trouve dans ce qu’on appelle des « livres d’échelles » ou bien via une revue de littérature. Je ne voudrais pas m’éloigner du sujet, mais je ne peux que réinsister sur la nécessité de faire une revue de littérature en amont de la création de votre sondage.

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3. Généralisable (la mesure peut être utilisée dans différents contextes)

Une bonne mesure devrait être généralisable, ce qui signifie qu’elle peut être appliquée dans différents contextes et avec différentes populations. En d’autres termes, c’est ce qu’on appelle l’extrapolation.

Cette caractéristique assure que les résultats d’une étude peuvent être étendus à un contexte plus large. Dans le cas d’un sondage d’opinion (lors d’une élection par exemple) ou d’un sondage pour une entreprise, la capacité à généraliser les résultats assure à l’entreprise de baser ses décisions sur une base solide. Qui voudrait en effet prendre des décisions stratégiques à l’échelle d’un pays alors que les résultats du sondage ne concernent en fait qu’un sous-élément de celle-ci.

Trop souvent les cabinets d’études de marché se cachent derrière le concept de « marge d’erreur ». Or la capacité à généraliser un résultat ne dépend pas forcément de cette marge d’erreur. J’aimerais ici souligner qu’une « marge d’erreur » ne peut être calculée que si vous connaissez la distribution de votre échantillon. Or c’est rarement le cas en amont.

4. Parcimonieuse (les mesures plus courtes sont préférables)

Je ne répéterai jamais assez qu’en matière de sondages « faire moins c’est faire mieux ». En d’autres termes, la rédaction du questionnaire doit être aussi économe que possible. C’est ce que je sous-entends avec le concept de parcimonie.

La parcimonie dans la mesure implique que des mesures plus simples et plus courtes sont préférables tant qu’elles ne compromettent pas la validité et la fiabilité des résultats. Une mesure parcimonieuse est efficace, évitant une complexité inutile qui pourrait rendre la mesure difficile à interpréter ou à appliquer dans divers contextes.

Voici quelques conseils pratiques :

  • Limitez le nombre de questions pour éviter le phénomène de « fatigue » qui aura tendance à affecter négativement la validité des mesures
  • Optez pour des formulations brèves afin d’éviter des différences d’interprétation entre Répondants (encore un problème de validité)
  • Assurez-vous que les questions soient formulées de manière non ambigüe, claire. Cela évitera que les personnes sondées éprouvent des problèmes de compréhension (problème de fiabilité).


Publié dans Marketing.

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