Méthodologie d'enquête

Dans les études transversales, un ou plusieurs échantillons sont prélevés dans la population concernée et étudiés une seule fois. Une étude transversale décrit les caractéristiques de cette population à un moment donné, mais ne peut donner aucun aperçu des causes de ces caractéristiques, car il s'agit d'une étude prédictive et corrélationnelle.

Un plan d'échantillonnage indépendant successif consiste à prélever plusieurs échantillons aléatoires au sein d'une population à un ou plusieurs moments. Ce plan permet d'étudier les changements au sein d'une population, mais pas les changements chez les individus, car ces derniers ne sont pas interrogés plus d'une fois. De telles études ne permettent donc pas nécessairement d'identifier les causes des changements au fil du temps. Pour qu'un plan d'échantillonnage indépendant successif soit efficace, les échantillons doivent provenir de la même population et en être parfaitement représentatifs. Si les échantillons ne sont pas comparables, les changements observés entre eux peuvent être dus à des caractéristiques démographiques plutôt qu'au temps. De plus, les questions doivent être posées de la même manière afin de permettre une comparaison directe des réponses.

Les études longitudinales mesurent un même échantillon aléatoire à plusieurs reprises au cours du temps . Contrairement aux études à échantillons indépendants successifs, ce type d'étude permet d'observer l'évolution des réponses des participants au fil du temps. Ainsi, un chercheur peut potentiellement identifier les causes des changements de réponse en analysant les différences dans les expériences des répondants . Les études longitudinales constituent la méthode la plus simple pour évaluer l'effet d'un événement naturel, tel qu'un divorce , qui ne peut être étudié expérimentalement.

Cependant, les études longitudinales sont à la fois coûteuses et difficiles à réaliser. Il est plus complexe de trouver des participants prêts à s'engager dans une étude de plusieurs mois ou années que dans un entretien de 15 minutes, et il arrive fréquemment que les participants abandonnent l'étude avant l'évaluation finale. De plus, ces études exigent parfois que la collecte de données soit confidentielle ou anonyme, ce qui complique davantage le suivi des réponses des participants au fil du temps. Une solution potentielle consiste à utiliser un code d'identification auto-généré (CIAG). Ces codes sont généralement créés à partir d'éléments tels que le « mois de naissance » et la « première lettre du deuxième prénom de la mère ». Certaines approches récentes de CIAG anonymes ont également tenté de minimiser davantage l'utilisation de données personnelles, en utilisant par exemple des questions comme « le nom de votre premier animal de compagnie ». Selon l'approche utilisée, il est possible que la possibilité d'apparier une partie de l'échantillon soit perdue.

De plus, l'attrition globale des participants n'étant pas aléatoire, les échantillons peuvent devenir moins représentatifs au fil des évaluations. Pour pallier ce problème, un chercheur peut comparer les répondants ayant abandonné l'enquête à ceux qui sont restés, afin de déterminer s'il s'agit de populations statistiquement différentes. Les répondants peuvent également chercher à maintenir une certaine cohérence dans leurs réponses malgré les modifications apportées à celles-ci.

Les variables démographiques constituent une catégorie de variables fréquemment mesurées dans les enquêtes, car elles permettent de décrire les caractéristiques des personnes interrogées dans l'échantillon. Ces variables incluent notamment l'origine ethnique, le statut socio-économique , la race et l'âge. Les enquêtes évaluent souvent les préférences et les attitudes des individus, et nombre d'entre elles utilisent des échelles d'auto-évaluation pour mesurer leurs opinions et leurs jugements sur différents éléments présentés sur une échelle. Ces échelles servent également à examiner les disparités entre les individus concernant les items de l'échelle. Généralement présentées sous forme de questionnaire, ces échelles d'auto-évaluation sont parmi les instruments les plus utilisés en psychologie ; il est donc essentiel que les mesures soient construites avec soin, tout en étant fiables et valides.

La fiabilité des mesures d'auto-évaluation se définit par leur cohérence. Ainsi, une mesure d'auto-évaluation fiable produit des résultats cohérents à chaque passation. La fiabilité d'un test peut être mesurée de plusieurs manières. Premièrement, on peut calculer sa fiabilité test-retest. La fiabilité test-retest consiste à administrer le même questionnaire à un large échantillon à deux reprises. Pour qu'un questionnaire soit considéré comme fiable, les participants n'ont pas besoin d'obtenir des scores identiques à chaque passation ; leur position dans la distribution des scores doit plutôt être similaire lors des deux passations. Les mesures d'auto-évaluation sont généralement plus fiables lorsqu'elles comportent de nombreux items mesurant un construit. De plus, les mesures sont plus fiables lorsque le facteur mesuré présente une plus grande variabilité parmi les individus de l'échantillon testé. Enfin, la fiabilité est accrue lorsque les instructions pour remplir le questionnaire sont claires et lorsque l'environnement de passation est exempt de distractions. À l’inverse, un questionnaire est valide si ce qu’il mesure correspond à ce qu’il était initialement censé mesurer. La validité de construit d’une mesure correspond au degré auquel elle mesure le construit théorique qu’elle était initialement censée mesurer.

Six étapes permettent de construire un questionnaire produisant des résultats fiables et valides. Premièrement, il faut déterminer le type d'informations à recueillir. Deuxièmement, il faut définir la méthodologie du questionnaire. Troisièmement, il faut élaborer une première version du questionnaire. Quatrièmement, le questionnaire doit être révisé. Ensuite, il convient de le prétester. Enfin, le questionnaire doit être finalisé et les modalités d'utilisation doivent être précisées.

La formulation d'une question peut avoir un impact considérable sur la réponse des participants à une recherche. Par conséquent, les chercheurs doivent être attentifs au choix des mots lors de la rédaction de leurs questions. Il est important de garder à l'esprit que l'interprétation de certains mots et expressions peut varier selon les individus, les cultures et les sous-cultures. Deux types de questions sont utilisés dans les questionnaires : les questions ouvertes et les questions fermées. Les questions ouvertes sont formulées de manière ouverte, tandis que les questions fermées sont généralement à choix multiple. Les questions ouvertes présentent l'avantage d'offrir une plus grande liberté de réponse, mais elles sont également plus difficiles à enregistrer et à analyser, nécessitant un codage approfondi. À l'inverse, les questions fermées sont plus faciles à analyser et à coder, mais elles limitent l'expressivité et la spontanéité des répondants. En général, le vocabulaire des questions doit être simple et direct, et la plupart des questions doivent comporter moins de vingt mots. Chaque question doit être reformulée pour plus de clarté et éviter les questions orientées ou biaisées . Enfin, si plusieurs items sont utilisés pour mesurer un même concept, la formulation de certains items doit être inversée afin d'éviter les biais de réponse.

La réponse d'un répondant à une question ouverte peut être codée ultérieurement dans une échelle de réponse, ou analysée à l'aide de méthodes plus qualitatives.

Les chercheurs menant des enquêtes doivent veiller à l'ordre des questions dans un questionnaire. Pour les questionnaires auto-administrés, les questions les plus intéressantes devraient figurer au début afin de capter l'attention du répondant, tandis que les questions démographiques devraient être placées vers la fin. En revanche, si une enquête est menée par téléphone ou en face à face, les questions démographiques devraient être posées au début de l'entretien afin de renforcer la confiance du répondant. Il convient également de prêter attention à l'ordre des questions car un effet d' amorçage peut influencer les réponses aux questions suivantes .

La traduction est essentielle pour recueillir des données d'enquête comparables. Les questionnaires sont traduits d'une langue source vers une ou plusieurs langues cibles, par exemple de l'anglais vers l'espagnol et l'allemand. Une approche collaborative est recommandée pour la traduction, impliquant des traducteurs, des experts du domaine et des personnes pouvant apporter leur aide.

Les bonnes pratiques de traduction de questionnaires incluent la traduction parallèle, les discussions d'équipe et les prétests auprès de personnes réelles. Il ne s'agit pas d'un processus mécanique de placement de mots. Le modèle TRAPD (Traduction, Révision, Évaluation, Prétest et Documentation), initialement développé pour les Enquêtes sociales européennes , est aujourd'hui largement utilisé dans la communauté internationale de recherche par sondage, même s'il n'est pas toujours désigné comme tel ni mis en œuvre dans son intégralité. Par exemple, la sociolinguistique fournit un cadre théorique pour la traduction de questionnaires et complète le modèle TRAPD. Cette approche stipule que, pour que la traduction d'un questionnaire produise un effet communicatif équivalent à celui de la langue source, elle doit être linguistiquement appropriée tout en intégrant les pratiques sociales et les normes culturelles de la langue cible.