Si l’analyse quantitative peut apporter des renseignements précieux dans le cadre de questionnements bien définis, elle est également à manier avec précaution. Les tableaux et graphiques doivent être étudiés en gardant constamment à l’esprit la signification des chiffres pour ne pas en déduire des conclusions hâtives ou erronées. Les statistiques ne résolvent pas tous les problèmes. Elles sont souvent perçues comme offrant une preuve scientifique et rationnelle plus solide que l’analyse qualitative, mais cette perception n’est valable que si elles sont utilisées avec discernement. Mes compétences de statisticien étant très limitées, je me suis volontairement restreint à des traitement simples, qui n’impliquent aucune méthode complexe d’analyse des données du type Analyse des correspondances multiples ou autres.
A ces précautions générales se sont ajoutées des précautions plus spécifiquement liés aux caractéristiques même des données soumises à l’analyse. Dans la relativement petite région étudiée, les temporalités de la production cartographique induisent des variations de l’importance des levés et des publications qui influent considérablement sur l’évolution apparente de nombreuses variables. De plus, les différences d’échelle entre les cartes entraînent une différence dans la quantité de feuilles publiées, puisqu’une même surface est par exemple couverte par huit fois plus de feuilles au 1 : 20 000 qu’au 1 : 50 000 – du moins si ces feuilles sont publiées en coupures simples. Les effets de ces caractéristiques de la production cartographique ont été systématiquement pris en compte, soit par l’utilisation de méthode de lissage des courbes des graphiques pour gommer les variations périodiques137, soit par la représentation des données en proportion des publications annuelles, soit par une analyse critique adaptée. Enfin, la différence entre les quantités de feuilles publiées par les services officiels et les topographes indépendants, sans aucun rapport proportionné avec l’importance relative de ces publications, a entraîné une analyse systématiquement séparée de ces deux types de production.
Les courbes lissées ont été obtenue en utilisant la fonction lowess du langage R : la valeur du smoother pan utilisée, qui représente la proportion de points du graphique influençant le lissage de chaque point de la courbe, est toujours indiquée sur les graphiques. J’ai également systématiquement conservé la représentation des points précis sur le graphique, en plus de la courbe lissée tracée en gras, pour que le lecteur puisse toujours mesurer l’impact du lissage.