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Méthodes Quantitatives pour l'historien

Méthodes quantitatives pour l historien, de Claire Lemercier et Claire Zalc

Autour de l’histoire quantitative…

  • Si la conclusion à laquelle on souhaite arriver a déjà été prouvée ou est évidente, mieux vaut éviter l’utilisation de chiffres.
  • Se méfier des termes lors sur de longues périodes: les signifiés et les signifiants changent.
  • Tout ne s’additionne pas: « l’Histoire de France n’est pas la somme des monographies départementales »
  • Les bases de données « exhaustives » peuvent donner le plaisir de retrouver le « paradis perdu de la totalité » (Bernard Lepetit, 1989)
  • Mais aucune base de données ne peut être exhaustive. Elle dépendra toujours d’un corpus étudié, des questions posées, du traitement reçu…
  • Il faut faire preuve d’imagination pour trouver des données qui n’ont pas été renseignées en tant que telles à l’époque: Hans Joachim Voth a travaillé sur le temps de travail au Moyen-Âge au travers de milliers de dépositions de témoins dans les procès criminels, puisqu’ils expliquaient où ils étaient et ce qu’ils faisaient…
  • Les questions à se poser avant de se lancer dans un travail quantitatif:
    • a-t-on l’information pour tous les individus ?
    • quel sens cela a-t-il de mettre ces informations sous forme de série ?
    • si on étudie un groupe en particulier, il faut pouvoir comparer son comportement par rapport à celui d’autres groupes comparables.
    • Assumer la non-exhaustivité, expliciter et justifier les choix faits.
  • Dans un tableau statistique, attention à ne pas perdre de vue les chiffres absolus (50% de deux individus ne signifie pas grand chose)
  • Si on étudie un effectif inférieur à 100, se passer de décimales dans les statistiques.
  • Indiquer la p value, ou probabilité d’indépendance: la valeur indiquant la probabilité que les chiffres soient dus à autre chose qu’à la corrélation entre deux variables (test de chi-2)

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