Une fois les données collectées, il faut procéder à leur analyse pour pouvoir en retirer des informations utiles qui permettent de répondre aux questions d’évaluation.
L’exploitation des résultats dans le cadre d’entretiens fait appel à l’analyse de contenu. La description et l’analyse des données sont présentées conjointement. L’analyse se fait ...
L’analyse commence après la saisie informatique des réponses obtenues. La saisie et le traitement statistique des données se font sur des logiciels adaptés, tels que ...
Que ce soit dans une enquête qualitative ou quantitative, l’analyse va au-delà de la description des résultats des enquêtes et des données recueillies. Elle pose la question du pourquoi et du comment, et propose des interprétations. Interpréter un résultat c’est le comparer avec :
d’autres données de l’enquête (dont des données de même type recueillies à une période antérieure)
et/ou d’autres enquêtes (dont les enquêtes de référence).
Répondre aux questions d’évaluation
Pour chaque question d’évaluation :
Présenter les résultats obtenus à partir des différents modes de recueil de données ;
Si plusieurs modes de recueil ont été mobilisés, faire des croisements entre les résultats selon les points de vue recueillis et les sources d’information mobilisées, comparer avec la situation antérieure ou celle d’une autre zone.
Ces deux étapes permettent de décrire la situation et son évolution, de comprendre les logiques des acteurs et d’identifier les points forts et les points faibles de l’action évaluée.
Ai-je bien compris ?
Comment analyser des données quantitatives ?
L’analyse des données dans le cas d’un questionnaire commence après la saisie informatique des réponses obtenues et débute par une présentation des données, un « tri à plat ». Celui-ci peut se faire sous forme de tableau (toutes les données y figurent, ce qui est adapté dans le cas de faibles effectifs) ou sous forme de graphique, pour faire ressortir une vision synthétique des données, une tendance générale. Ainsi un graphique permet-il de donner une image de la répartition des enquêtés selon la variable étudiée. Il est préférable d’utiliser les graphiques les plus courants pour éviter des erreurs de description :
L’histogramme ou le diagramme en barres permettent généralement de représenter tous types de données (ex : nombre d’enfants, poids (avec création de classes), niveau d’étude) (Graphique 1)
Graphique 1 – Répartition des répondants selon leur poids (n=121)
Le camembert est adapté pour la représentation de la distribution d’une variable qualitative (ex : état civil, nationalité…) à choix unique (Graphique 2)
Graphique 2 – Satisfaction de l’accueil (n=105)
Si les effectifs sont importants, ils peuvent être mentionnés en pourcentage. Il faut bien veiller à indiquer le titre et l’effectif (n=XX) de la variable présentée au-dessus du graphique.
Après la présentation simple des données ou en remplacement d’une présentation brute des données, il faut faire apparaître question par question ou critère par critère les hypothèses d’analyse et de compréhension des réponses. Il s’agit de comparer les données entre elles (issues de questionnaires et d’entretiens) ou à d’autres enquêtes. En effet, il se peut qu’un critère soit renseigné par des informations issues de plusieurs sources de données qu’il faut articuler. On procède aussi généralement aux croisements de questions pour mettre en évidence des liens. Avec un logiciel de traitement statistique on pourra croiser l’âge des répondants avec par exemple le nombre de repas pris au cours de la semaine ou le nombre de consultations médicales au cours du mois… Ces croisements, ces tris croisés peuvent être présentés sous forme de graphique avec la mention d’un lien statistique éventuel si les données sont représentatives (Graphique 3).
Graphique 3 – Consommation de cigarettes journalières en fonction du sexe en % (n=253) p≤0.01
Dans le cas d’analyse statistique plus poussée, on pourra préciser que ce graphique montre une différence significative de la consommation de cigarettes dans la population observée. En effet le test statistique utilisé montre qu’il y a fort peu de chance pour que les différences observées soient dues au hasard de l’échantillonnage (p<0.01, soit moins d’une chance sur 100), donc qu’elles reflètent bien une différence de consommation entre les hommes et les femmes.
Comment analyser des données qualitatives ?
Dans le cas d’entretiens, il s’agit de réaliser une analyse de contenu où description et analyse des données sont présentées conjointement. Une première analyse par entretien est opérée (cohérence des réponses, contradictions éventuelles) puis une analyse transversale question par question est réalisée. Le rapport présente classiquement une analyse question par question, ou plus fréquement critère par critère tirés de l’ensemble des entretiens en illustrant par des extraits d’entretiens (avec anonymat des répondants). Il s’agit d’identifier l’homogénéité ou au contraire la diversité des points de vue. En exemple, un extrait d’un rapport sur l’interruption des formations en Institut de soins infirmiers :
Les conditions de travail démobilisent beaucoup d’étudiants suite aux premiers stages. « Il faut se dépêcher », « passer d’un patient à l’autre ». L’insuffisance de moyens humains et matériels instaure dans les hôpitaux un rythme de travail comparable aux cadences industrielles et dégoûte souvent les étudiants du métier, surtout lorsqu’il affecte le temps que l’on peut consacrer au relationnel, première motivation de l’orientation vers ce métier : « On sacrifie le relationnel. C’est du travail à la chaîne » « L’infirmière pique et c’est tout. Le relationnel est évacué ».
Quel que soit le type d’analyse, l’objectif est bien d’interpréter les résultats en posant la question du pourquoi et du comment, et en les comparant avec d’autres données de l’enquête (dont des données de même type recueillies à une période antérieure) et/ou avec d’autres enquêtes (dont des données issues d’une autre zone par exemple).
Pour passer à la pratique
Identifiez les ressources dont vous disposez : logiciel informatique, personnes compétentes pour élaborer des questionnaires, passer des entretiens, traiter les données, utiliser un logiciel informatique…
Quantifiez le temps dont vous disposez pour l’analyse des données recueillies.
La saisie et le traitement statistique des données se fait sur des logiciels adaptés, en ligne ou sur votre poste informatique, tels que Framaforms (logiciel libre en ligne pour une analyse simple) ou sur un tableur de type Excel (ou équivalent en logiciel libre).
Après avoir effectué la collecte des informations, rédigez l’analyse en privilégiant les mots clairs et simples et en différenciant les éléments de constat et votre appréciation. Pour cela, vous devez bien faire la distinction entre une analyse quantitative, plutôt descriptive (sous forme de graphiques soulignés de l’idée principale), et une analyse qualitative, plutôt compréhensive (sous forme plus littéraire), remontant des indicateurs vers les critères, puis des critères vers les questions d’évaluation.
