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Il y a quelque temps déjà, j'avais fait dans liens socio un compte-rendu de l'excellent petit ouvrage publié en novembre 2005 par Olivier Martin dans la collection 128 d'Armand Colin, et intitulé L'analyse de données quantitatives. Je ne pouvais guère mieux commencer ce carnet qu'en reprenant ici ce compte-rendu, le voici donc !Ce compte-rendu est initialement paru le 5 février 2007 à l'adresse suivante :http://www.liens-socio.org/article.php3?id_article=998Les bons ouvrages de méthodologie quantitative et d’analyse des données pour les sciences sociales ne sont pas si nombreux que cela : il valait donc la peine, même avec retard, d’attirer l’attention sur celui-ci, publié par Olivier Martin dans la collection « 128 » en novembre 2005. Il réussit en effet à relever pratiquement tous les défis auxquels ce genre d’entreprise à haut risque est habituellement confronté : présenter dans un langage clair et facilement compréhensible, mais sans renoncer à toute formalisation mathématique, les principes et les modalités de mise en œuvre d’un certain nombre d’outils statistiques dont l’usage est devenu classique en sociologie.La première partie de l’ouvrage d’Olivier Martin est consacrée aux différentes étapes de la production et de la préparation des données quantitatives, dont deux aspects sont plus précisément détaillés : les techniques d’échantillonnage d’une part, et les questions posées par l’inférence statistique d’autre part. Sur ce second point, l’ouvrage démontre déjà sa principale qualité : il est particulièrement décrit, non pas au sens où il parviendrait à faire de la poésie avec des questions de statistique (ce n’est pas facile), mais au sens où il parvient à rendre presque spontanément intelligibles les différents enjeux de l’inférence statistique, et les différentes façons possibles de les aborder. Celles et ceux qui ont pu, au cours de leur carrière d’étudiant-e, d’enseignant-e, ou de chercheur-e, s’arracher quelques cheveux sur cette question et quelques autres du même genre, et pensent que rien ni personne ne peut plus leur venir en aide, devraient jeter un œil à ces pages.Mais c’est sans aucun doute dans la seconde partie de l’ouvrage, consacrée à l’analyse des données proprement dite, que l’ouvrage témoigne encore plus clairement de qualités pédagogiques peu usuelles dans ce domaine. Tout d’abord, dans le domaine relativement classique de l’analyse de la liaison statistique entre deux variables, Olivier Martin dépasse le traitement habituel de cette question en proposant des éléments extrêmement utiles et convaincants pour faciliter l’évaluation de la significativité de l’écart entre deux pourcentages dans un tableau croisé. Ensuite, dans ce même domaine, il consacre quelques pages fort éclairantes à l’analyse de la relation entre une variable quantitative et une variable qualitative, à partir des outils de l’analyse de la variance.Enfin, il s’attaque avec courage à la présentation des méthodes de l’analyse multivariée : en particulier, l’analyse factorielle, les méthodes de classification automatique, et les modèles de régression. Sur ces méthodes, qui recourent pourtant à des formalisations statistiques plus complexes que les précédentes (qui ne sont pas présentées dans l’ouvrage, ce qui facilite très certainement sa lecture...), le propos réussit la gageure de rester remarquablement clair, et maintient l’objectif de donner aux lectrices et aux lecteurs de l’ouvrage, sinon un « mode d’emploi » pour les mettre en œuvre, du moins un guide précieux pour en lire et en interpréter correctement les résultats détaillés.Sur ces outils plus complexes, les qualités pédagogiques dont fait preuve l’ouvrage font un peu regretter que, paru dans la collection « 128 », il ne fasse donc malheureusement que 128 pages... On ne peut finalement qu’espérer qu’Olivier Martin, avec le même souci de clarté et simplicité, consacre par exemple un ouvrage entier, du même format, aux seules méthodes de l’analyse multivariée. Un tel ouvrage serait un outil précieux, aussi bien pour les étudiants en sociologie, qui abordent de plus en plus l’apprentissage de ces méthodes dès les cursus de Mastère, que pour les enseignants et les chercheurs qui éprouvent l’envie ou sont confrontés à la nécessité d’y recourir.