Annexe n°1 :
Note méthodologique sur les deux principales enquêtes utilisées.

Enquête n°2 : les militants associatifs étudiants à l’I.U.T. B de Lyon.

Cette enquête, réalisée en 1995, a l'avantage d'être très riche par son taux de réponse élevé (800 réponses, soit près de 30%). Elle a nécessité plus d'une année pour sa composition, sa diffusion, le recensement des réponses, puis le tri et l'étude proprement dite. Les questions posées cherchent à analyser les cursus universitaires et professionnels des étudiants d'I.U.T. sur cinq promotions. Composée d'une soixantaine de questions portant à la fois sur leur vie dans l'I.U.T. et sur leur devenir a posteriori, elle faisait une excellente base quantitative pour une analyse ultérieure de tout autre ordre que l'analyse des taux de réussites.

En effet, l'une des premières questions posées dans le questionnaire s'intéressait à la vie associative des étudiants au sein de leur I.U.T. Grâce à l'outil de traitement Sphinx 2+, nous avons pu comparer deux populations : population militante et non militante. Les résultats de cette enquête nous permettent dès lors de mettre en évidence l’influence de l’expérience associative dans la construction des individus.

Nous avons tout d’abord vérifié la corrélation de la strate de travail (les 800 réponses) avec la population de départ (3 000 questionnaires envoyés). Les indicateurs choisis ont été :

  • Le sexe,
  • Le baccalauréat d'origine,
  • La répartition entre les différents départements de formation.

En effet, ces trois indicateurs, de part les implications qu'ils induisent, nous ont semblé suffisamment réunificateurs : le baccalauréat d'origine nous renvoie par exemple, (cf. rapports d'études de l'O.V.E., 1996) aux Catégories Socio-Professionnelles parentales, le sexe à l'assiduité en cours (cf. rapports d'études de l'O.V.E., 1996) et les départements de formation aux différentes pratiques culturelles et sportives (cf. rapports d'études de l'O.V.E., 1996). Tous ces indicateurs montraient une corrélation entre la strate de départ et la population enquêtée : les résultats issus de cette enquête sont donc entièrement représentatifs de l'I.U.T. B de Villeurbanne.

Ils sont dans le même temps représentatifs de l’ensemble de la population étudiante dans les I.U.T. En effet, la répartition interne de chaque département des étudiants en fonction du sexe et du baccalauréat d'origine reste proche des données nationales sur la population étudiante I.U.T.

Nous avons en revanche procédé à un redressement de la répartition des étudiants par département de formation. Compte tenu de l’existence de données nationales sur ces points, il a dès lors été possible de corréler notre étude avec d'autres études d'ampleur nationale.

Enquête n°3 : les associations étudiantes en 1997.

Cette enquête fut réalisée en 1997, lors de mon passage au sein du cercle restreint des bénévoles, stagiaires et salariés de la F.A.G.E. Notre objectif était à la fois de concurrencer AnimaFac et son enquête sur le milieu associatif étudiant, et de mieux connaître les associations étudiantes gravitant dans et autour du réseau F.A.G.E.

L’analyse des résultats bruts m’a rapidement amené à formuler l’hypothèse d’un nécessaire redressement de ces derniers. Ceux-ci dissonaient par instant des réalités du terrain et de mon vécu, rendant délicat toute analyse sur cette base.

Nous avons ainsi posé l’hypothèse, issue de notre connaissance du monde associatif, de notre vécu, après discussion avec d’autres responsables nationaux étudiants et les autres membres de l’équipe de création de cette enquête, que différemment aux résultats bruts de notre enquête où plus de 80 % des associations étudiantes disposent d’un local, dans les faits, ce sont plus des deux-tiers des associations étudiantes qui ne disposent pas de locaux.

Les résultats de notre enquête ont donc été redressés sur cette base. A partir de cette hypothèse, et compte tenu du nombre d’associations disposant d’un local ayant répondu à cette enquête, nous pouvons en déduire le nombre théorique d’associations ne disposant pas de locaux qui auraient dû répondre à l’enquête. Par une simple règle de trois, il apparaît que nous aurions dû obtenir 1080 réponses d’associations n’ayant pas de locaux, au lieu de 112 dans notre enquête, soit une population totale d’environ 1620 associations. Ceci donne le premier axe de notre redressement de population (cf. graphique n°1).

Aux vues des données de l’O.V.E. concernant la part des activités associatives au sein des établissements, nous nous sommes posés la question de la nécessité ou non de créer un deuxième axe de redressement qui mettrait en parallèle nos résultats avec ceux de l’observatoire. Cependant, tous les résultats de l’O.V.E. sont centrés sur l’étudiant, alors que nos questions ont comme point d’entrée les associations. Nous nous sommes notamment interrogés sur la validité d’un redressement de notre population en fonction des lieux d’étude des étudiants. L’O.V.E. fournit en effet un chiffrage, certes restreint mais néanmoins existant, du bénévolat en fonction de la taille des villes. Par exemple, ses résultats lui permettent de dire que 25 % des étudiants des villes de moins de 100 000 habitants sont bénévoles dans une association au sein de leur établissement. Notre enquête comporte elle aussi une question pouvant faire renvoi à la taille de la ville dans laquelle évolue l’association étudiante. Il aurait pu paraître au premier abord logique de mettre en relation ces deux résultats, et adosser notre répartition du nombre d’associations étudiantes sur la participation bénévole en fonction des aires géographiques.

C’est oublier cependant que ces deux dimensions ne doivent pas se comprendre de la même manière. En effet, dire que 25 % des étudiants des villes de moins de 100 000 habitants sont bénévoles dans une association au sein de leur établissement ne revient en aucune manière à dire que 25 % des bénévoles étudiants sont dans des villes de moins de 100 000 habitants. Donc, cela ne peut pas permettre de dire que 25 % des associations étudiantes sont dans des villes de moins de 100 000 habitants. Sans oublier qu’une telle affirmation ferait l’impasse entre le lien pouvant réunir un pourcentage donné de bénévoles et une proportion identique d’associations. En conséquence, nous ne pouvions que rejeter une telle piste de redressement.

Nous nous sommes aussi posés une question identique en matière de redressement sur la base de la répartition du nombre de bénévoles en fonction des filières fournit par l’O.V.E. Ce dernier indique par exemple que 16% des étudiants d’I.U.T. exercent une activité associative au sein de leur établissement. Pour notre part, nous avons demandé aux associations d’estimer le nombre de bénévoles exerçant dans leurs associations. Il eut pu sembler logique de prendre acte des données de l’O.V.E. et de redresser nos résultats en fonction de ces derniers. Toutefois, là encore, nous nous trouvions confrontés à un problème d’angle de regard. Outre le fait que l’O.V.E. ne publie des résultats que sur quatre filières seulement (S.T.S., I.U.T., U.F.R., Prépas) quelques peu incompatibles avec notre propre répartition, se posent des problèmes là encore d’ordre méthodologique.

En effet, l’O.V.E. fournit un pourcentage total, au regard d’une population : il indique par exemple qu’en moyenne 8.6% des étudiants d’U.F.R. sont membres d’une association. Or, nos résultats sont d’ordre totalement différent. Ils nous permettent de dire par exemple que les associations de la filière Droit ont en moyenne 9 bénévoles, tandis que celles des grandes écoles en comportent 25. On le voit donc très clairement, ce ne sont pas du tout les mêmes données qui sont dans les deux cas affirmées. Là encore, nous ne pouvons prendre les résultats de l’O.V.E. comme base de redressement.

La question se pose néanmoins de la nécessité d’adosser notre recherche sur d’autres travaux effectués par ailleurs. Toujours pour reprendre les travaux de l’O.V.E., il est possible de déduire quelques données supplémentaires de ceux-ci, en les croisant, autant que faire se peut, avec d’autres données issus du Ministère de l’Education Nationale (cf. graphique n°49). Ainsi, nous pourrons par exemple obtenir les données suivantes :

Graphique n°49 : calcul du nombre de bénévoles associatifs étudiants
Graphique n°49 : calcul du nombre de bénévoles associatifs étudiants

Source : enquête personnelle ; Ministère Education Nationale

Pour faire le lien entre le nombre total de bénévoles et le nombre de structures associatives, il est à ce stade nécessaire de fixer une donnée comme non-variable.

En effet,

Nombre total de bénévoles = nombre de bénévoles par association x nombre d’associations

A ce stade de la réflexion, deux pistes s’offrent à nous :

1) soit l’on prend comme fixe la répartition du nombre de bénévoles obtenus par le biais de l’enquête, et cette dernière nous sert de base (cf. graphique n°50). On aurait alors la répartition suivante :

Graphique n°50 : résultats bruts
Graphique n°50 : résultats bruts Moyenne du nombre de bénévoles par type d’établissement.

Source : enquête propre. Résultats bruts obtenus sur 656 observations.

Sur la population étudiée, nous pouvons ici dire que sur 642 bénévoles,
270 se trouvent dans les universités. En moyenne, les sections de B.T.S. comporteront un peu plus de 6 bénévoles.

Il est dès lors possible d’en déduire le nombre de structures dans chaque type d’établissement, compte tenu du redressement que nous allons effectuer conformément à notre première remarque, concernant la possession d’un local.

2) soit l’on fixe comme non-variable la répartition globale de structures, par type d’établissement telle qu’obtenue par les résultats bruts de notre enquête (cf. graphique n°51). On aura alors la répartition suivante :

Graphique n°51 : répartition du nombre d’associations étudiantes
Graphique n°51 : répartition du nombre d’associations étudiantes en fonction des types d’établissements.

Source enquête propre. Résultats bruts obtenus sur 656 observations.

Selon cette répartition, dans les universités, se trouveront 45.4 % des associations étudiantes, tandis que les I.U.T. n’hébergeront pour leur part que 8.9 % de ces mêmes structures.

Le choix n°2 nous semble préférable. En effet, d’un point de vue pratique, les associations que nous avons côtoyées lors de notre activité sur le monde étudiant avaient plus de 6 bénévoles (cf. graphique n°2), ce qui nous incite à penser que ce chiffre n’est pas des plus pertinents, et donc, de fait, que ce choix de redressement ne serait pas réaliste. Le prendre alors comme invariant de notre analyse relèverait de l’erreur manifeste d’appréciation.

De plus, les résultats bruts de notre enquête ont fortement sous-estimé le nombre de petites associations. Or, celles-ci ont très certainement un comportement spécifique, en particulier dans leurs relations avec le bénévolat, qu’il va nous falloir découvrir, mais qui sera fortement ignoré si nous fixons comme invariant le nombre de bénévoles dans les structures.

A l’inverse, la deuxième solution nous semble plus judicieuse. La répartition qui est proposée nous semble tout d’abord plus en adéquation avec la répartition des structures associatives étudiantes sur le terrain. Elle retraduit plutôt bien dans l’ensemble le dynamisme de certaines filières dans la création d’associations, comme dans le cas des écoles notamment. Dans le même temps, elle est en adéquation avec le peu de place accordée à l’investissement collectif dans les C.P.G.E., qui sont le plus souvent en lycées. Elle laisse dans le même temps une place plus grande à l’expression des différences dans l’organisation interne des structures, ne posant en effet qu’une contrainte externe.

Enfin, on peut estimer que le réseau F.A.G.E. n’a pas ignoré des pans du système de l’enseignement supérieur lorsque cette enquête a été lancée, même si elle ne connaissait pas la teneur de l’ensemble de la réalité du terrain. En conséquence, en grande masse, tous les sites ont reçu de manière proportionnée un nombre équivalent de formulaires d’enquêtes. Les étudiants ont donc répondu, en grande masse, dans la proportion des associations étudiantes effectivement présentes sur les sites. Si l’on part du principe que le taux de déperdition d’un questionnaire est peu ou prou égal quelle que soit la formation, il s’ensuit que cette répartition est une photographie macroscopique, certainement améliorable mais néanmoins cohérente, de l’actualité de l’ensemble du monde associatif étudiant en France.

Nous conserverons donc comme invariant la répartition associative entre les différentes typologies d’institutions. Nous réaliserons dans le même temps un réagencement des résultats de notre enquête en fonction de ces deux critères principaux, à savoir la répartition des locaux associatifs, et la répartition des associations étudiantes sur l’ensemble des filières.

A partir de ces deux contraintes principales, nous avons fait émerger une population redressée d’associations étudiantes, qui sert de base à cette recherche. Nous confronterons néanmoins au cours de celle-ci nos résultats avec les connaissances de terrain que peuvent avoir les responsables associatifs étudiants, afin de mesurer autant que faire se peut, l’adéquation de nos résultats avec la réalité.

Sans doute pour affiner encore notre analyse aurait-il été intéressant de redresser notre population en fonction des types de filières. Cependant, en dehors du fait qu’une telle opération risquait d’un point de vue théorique d’être quelque peu hasardeuse, celle-ci était en outre hors des possibilités du logiciel que nous avons utilisé pour traiter ces enquêtes (Sphinx 2+), cela dépassant ses capacités de calcul.

Nous nous sommes aussi posé la question de la pondération de notre échantillon par la variable temps. En effet, plus le temps passe, plus une structure a des chances de s’éteindre. Disposant ici des années de créations des associations, il eut été judicieux de pondérer le nombre de celles-ci par le nombre d’années écoulées et par un coefficient inverse au taux de mortalité moyen des associations étudiantes.

Outre le fait qu’une telle solution pose de très sérieux problèmes mathématiques incompatibles avec le logiciel Sphinx 2+ ( 381 ), cette perspective apportait quelques sérieuses questions pratiques : il n’existe pas à ce jour d’étude fixant de manière solide le taux moyen de mortalité associative, ni pour l’ensemble du secteur associatif, ni pour le secteur associatif étudiant.
Edith Archambault s’est heurtée à la même problématique lors de son étude dans le cadre du programme John Hopkins, sans pouvoir y apporter de réponses ( 382 ).

De plus, il n’est pas dit du tout que le taux de mortalité des associations étudiantes suive les mêmes règles que les associations de la société civile dans son ensemble, ni même que cela ait un sens de déterminer un taux moyen. Aussi, malgré l’attrait théorique d’une telle démarche, nous n’avons pas trouvé de solution de redressement satisfaisante visant à répondre efficacement à celle-ci. On conviendra alors que les résultats obtenus correspondent plus à une perspective optimiste de la réalité, et qu’il pourra donc être pertinent de légèrement sous-estimer les résultats obtenus.

Notes
381.

( ) Il faut en effet pondérer chaque effectif d’une année n par un coefficient égal à
( 1 / (1 –Tm)
(n-n’) ) (cf. Dm plus bas), où Tm est le taux de mortalité moyen des associations étudiantes et n – n’ la différence entre l’année de l’enquête et l’année de création de l’association. Or Tm, terme principal de l’équation, est à ce jour inconnu même pour l’ensemble du secteur sans but lucratif. D’où il résulte une impossibilité pratique de procéder de la sorte.

Démonstration :

Calcul du nombre d’associations restant pour une année donnée avec un taux de mortalité qui afflige chaque année le stock de départ.

A1 = année 1 ; An = année N

Nc1 = taux de création année 1 ; NcN= taux de création année N

Tm = taux de mortalité (constante)

A1 = Nc1

A2 = Nc1 – Nc1 * Tmce qu’il reste à l’année 2 du stock de l’année 1

A3 = [ Nc1 – Nc1* Tm ] – [Nc1-Nc1*Tm] * Tm

= A2 – A2* Tm

d’où

(An / An-1) = 1-Tm

Donc

(An / An-2) = (1-Tm) 2

par suite,

(An / A1) = (1-Tm) n-1

(An / An’) = (1-Tm) n-n’

Soit An / [(1-Tm)n-n’] = An’

382.

( ) ARCHAMBAULT Edith, Le secteur sans but lucratif, Editions Economica, 1996.