1.2.2. Techniques de traitement des données

L'hypothèse que nous tentons de vérifier par cette première phase nécessite que les données recueillies puissent être analysées comme indicateurs des différents mondes auxquels implicitement peuvent se référer, dans leurs discours ou leurs attitudes, les enseignants interrogés. Bien entendu, il n'est pas envisageable de questionner directement les individus sur le monde de référence qu'ils auraient tendance à privilégier : "Vous sentez-vous plus proche du monde de la Normalisation scolaire ou de celui de la Rupture communautaire ?" D'abord parce que, hormis les quelques lecteurs des pages précédentes, personne n'identifie spontanément ces configurations : une question aussi abrupte que l'exemple donné ci-dessus ne recueillerait vraisemblablement que peu de réponses ; même des formulations plus habiles risqueraient de biaiser de façon importante cette collecte, les personnes interrogées s'efforçant vraisemblablement de présenter le plus de cohérence possible entre les différentes réponses. C'est un biais que l'on décrit généralement sous le nom d'"effet de halo": "l'effet de halo ou de contamination ou encore de contagion des réponses les unes par les autres a été démontré par des recherches expérimentales. (...) La contagion peut se faire par irradiation du sentiment (...) ou par organisation logique de la pensée." ²⁰⁸ Dans notre cas, on ne pourrait conclure à la validité de tel monde de référence pour tel acteur dans telle situation, sans s'assurer au préalable que ce que l'on découvre ainsi ne se réduit pas à ce que l'on a demandé à cet acteur de nous indiquer. Pour limiter ce risque, Roger Mucchielli suggère de "disperser les questions susceptibles de contaminer les réponses respectives" et met en garde contre une situation qui s'apparente à celle que nous mettons en œuvre : "dans l'auto-administration du questionnaire (reçu par la poste), la possibilité qu'a le client de lire toutes les questions avant de répondre risque de rendre inefficaces ces mesures et il faut alors combiner éloignement et changement de forme." ²⁰⁹

Particulièrement dans le cas présent, nous suivons la recommandation de Rodolphe Ghiglione : " si toute interlocution met en jeu une co-construction référentielle, il devient évident qu'une question n'a de validité que si elle est le résultat d'une synthèse des co-constructions, de toutes les co-constructions, qu'une population donnée peut produire en situation interlocutive et que, par conséquent, la réponse s'inscrit bien comme la validation différée d'une co-construction effectuée en d'autres temps et d'autres lieux, mais qui pourrait s'effectuer, mutatis mutandis, dans l'espace interlocutoire qu'ouvre la passation du questionnaire." ²¹⁰ Ainsi, pour construire ce questionnaire, nous nous sommes efforcé le plus possible de rompre les logiques des modèles implicites, qu'il s'agisse de nos propres modèles décrits en mondes de référence, ou des modèles plus diffus, véhiculés par les conventions et les usages discursifs des enseignants, lieux communs de la pédagogie derrière laquelle les acteurs aiment à se dissimuler. Nous avons été particulièrement soucieux de référencer le maximum d'objets, de relations, de qualités des trois mondes et de les présenter autant que possible comme des modalités indépendantes les unes des autres. Pour éviter tout effet de halo, nous avons volontairement choisi de varier la forme des questions, de rompre avec les formulations les plus connues, quitte sans doute parfois à risquer l'incongruité ou la complication.

Ce mode particulier de questionnement suppose que, dès le départ, soit envisagé un dépouillement adapté des données ainsi recueillies : en l'occurrence, une grande part des éléments de pratiques ou d'opinions collectés par le questionnaire sont voués à être très rapidement amalgamés en nouvelles variables, que nous qualifions en variables secondaires, indicateurs de représentations plus complexes, identifiées comme éléments structurants des mondes de référence.

La population étudiée restant somme toute assez modeste (vraisemblablement entre trois et cinq milliers d'individus), l'échantillon consulté par questionnaire étant de ce fait limité (entre 15 et 20 % des établissements, c'est-à-dire en tout cas moins de mille professionnels), nous avons envisagé lors de la construction de cet outil un traitement manuel des données et une construction empirique des différentes modalités des variables secondaires et terminales. Nous assumions ainsi d'adopter un usage assez commun dans les enquêtes sociologiques, comme en témoignent Rodolphe Ghiglione et Benjamin Matalon : " en fait, et même si ce n'est pas conforme à une image idéale de la démarche scientifique, une bonne partie des analyses effectuées sur les résultats d'une enquête correspondent plutôt au désir encore vague de "regarder ce qu'il y a", les hypothèses précises étant suggérées par l'examen et l'interprétation des tableaux simples." ²¹¹

Mais l'occasion nous a été donnée, durant la phase de dépouillement, de découvrir un logiciel de traitement statistique de données d'enquête : le programme SPAD du Centre International de Statistique et d'Informatique Appliquée. ²¹² Ce nouvel outil nous a ouvert des possibilités d'analyse, essentiellement de correspondance factorielle, que nous ne soupçonnions pas, et que nous aurions été bien incapable de mettre en œuvre manuellement. Ainsi, ce traitement informatique des données nous a conduit, selon une toute autre méthodologie de calcul, à re-coder certaines questions pour construire de nouvelles variables intermédiaires et articuler, de façon plus étroite, découverte, description et modélisation, en nourrissant d'interprétations nouvelles nos premières propositions.

Le dépouillement et l'analyse des données du questionnaire combinent trois procédures statistiques, sur l'ensemble des variables, initiales ou intermédiaires ²¹³  :

• Le tri simple, ou tri à plat, permet une première estimation des grandeurs, en indiquant la distribution des individus selon les différentes modalités de chaque variable. Nous en estimerons des grandeurs "relatives", indiquant la fréquence de chaque pratique, qualité, opinion ou attitude dans l'échantillon. Grâce à ce premier tri à plat, nous pouvons repérer pour chaque variable les modalités les plus fréquemment observées : un travail d'interprétation est alors nécessaire pour chercher à comprendre dans quelle mesure ces fréquences élevées peuvent témoigner de représentations consensuelles ou au contraire indiquer une différenciation significative.
• Afin de pouvoir éventuellement les vérifier, nous mobilisons particulièrement, dans un deuxième temps, des procédures d'analyse factorielle, visant à croiser plusieurs variables ou modalités de variables et repérer, ou non, des phénomènes statistiquement significatifs de covariance, qu'une analyse permettrait d'attribuer à des phénomènes de dépendance d'au moins deux variables. Nous utilisons principalement des méthodes d'analyse factorielle en composantes principales ou en correspondances multiples. Dans ces deux méthodes, la significativité des covariances est attestée par le calcul systématique d'une valeur-test ²¹⁴ qui permet une appréciation rapide, sans recours et interprétation d'une table de fréquence, du caractère de dépendance de deux variables.
• Cette analyse factorielle introduit un troisième type de procédure : les classifications. Par des méthodes successives de classification par facteurs, construction d'arbres en classes, coupure de ces arbres et description des classes, le traitement informatique permet rapidement d'agréger des données en de nouvelles configurations statistiquement signifiantes que l'interprétation peut élaborer en nouvelles variables. ²¹⁵ Seules ces dernières variables, constructions complexes issues du traitement de plusieurs modalités ou de plusieurs variables, permettent d'approcher ces configurations spécifiques que nous avons repérées comme mondes de référence.