# De la conception du questionnaire à l'inférence statistique: repenser la recherche doctorale

Youssef Bouazizi, Mounia Hamidi, Aimad El Hajri, Mohammed Ghazouani

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Youssef Bouazizi, Mounia Hamidi, Aimad El Hajri, Mohammed Ghazouani. De la conception du questionnaire à l'inférence statistique: repenser la recherche doctorale. 2026. hal-05441644

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# De la conception du questionnaire à l'inférence statistique : repenser la recherche doctorale

Youssef Bouazizi a*, Mounia Hamidi b, Aimad El Hajri a et Mohammed Ghazouani a

a École Nationale de Commerce et de Gestion (ENCG) de Meknès, Université Moulay Ismail, Maroc

b Université Mundiapolis, Casablanca, Maroc

* Auteur correspondant, y.bouazizi@umi.ac.ma

## Résumé

La recherche quantitative par questionnaire occupe une place centrale dans les travaux doctoraux en sciences de gestion. Pourtant, de nombreuses fragilités empiriques observées dans les thèses et articles ne résultent ni d'un manque de données ni d'une insuffisance des outils statistiques, mais de dérives méthodologiques situées bien en amont de l'analyse. Cet article propose une relecture intégrée du processus de recherche quantitative, en montrant que la validité empirique repose sur une chaîne continue reliant la conception du questionnaire, l'opérationnalisation des variables, le plan d'échantillonnage, la préparation des données et l'analyse statistique. À partir d'une synthèse critique de la littérature méthodologique et de l'expérience d'encadrement doctoral, le papier met en évidence les confusions récurrentes qui fragilisent la production des données et compromettent durablement l'inférence statistique. L'objectif n'est pas de proposer un manuel de techniques, mais d'offrir aux doctorants un cadre méthodologique structurant, leur permettant d'anticiper les erreurs irréversibles et de concevoir des dispositifs empiriques cohérents, transparents et empiriquement robustes.

**Mots clés** : Analyse statistique ; Échantillonnage ; Inférence statistique ; Méthodologie quantitative ; Questionnaire ; Recherche doctorale ; Validité empirique.

**Codes JEL** : C18, C83, C12.
## Introduction

La recherche quantitative par questionnaire occupe une place centrale dans les sciences de gestion contemporaines. Elle structure une part significative des thèses doctorales, alimente l'essentiel des revues internationales de rang Q1 et constitue, pour de nombreux jeunes chercheurs, la voie privilégiée d'accès à la publication académique. Pourtant, malgré cette omniprésence, un constat s'impose avec une régularité troublante dans l'expérience d'encadrement doctoral, d'évaluation d'articles et de relecture de thèses : une proportion importante des fragilités empiriques observées ne relève ni de l'insuffisance des données disponibles ni de la complexité des phénomènes étudiés, mais de dérives méthodologiques commises très en amont du processus de recherche, bien avant toute modélisation statistique formalisée (Podsakoff et al., 2003).

Ces fragilités ne sont ni marginales ni anecdotiques. Elles sont structurelles, récurrentes et largement partagées par des doctorants pourtant compétents, investis et familiers des outils statistiques avancés. Elles concernent moins le calcul des coefficients que la manière même dont les données sont produites. Plus précisément, elles prennent racine dans une série de confusions méthodologiques : confusion entre sujet et problématique, entre objectifs et hypothèses, entre concepts théoriques et items de questionnaire, entre taille d'échantillon et représentativité, entre nettoyage de données et préparation analytique. Ces confusions, souvent invisibles aux yeux du doctorant au moment de la collecte, deviennent irréversibles une fois les données produites, compromettant durablement la validité empirique des résultats (Hair et al., 2019).

L'une des dérives les plus fréquentes consiste à considérer le questionnaire comme un instrument purement technique, conçu tardivement, parfois dans l'urgence, une fois le cadre théorique rédigé et les méthodes statistiques choisies. Dans cette logique, l'effort intellectuel est massivement concentré sur la modélisation économétrique, perçue comme le cœur de la valeur scientifique du travail, tandis que la conception de l'instrument de mesure est réduite à un exercice de traduction superficielle de concepts en questions. Cette hiérarchisation implicite des tâches conduit à une situation paradoxale : des modèles statistiques sophistiqués sont appliqués à des données fragiles, mal alignées avec les hypothèses qu'elles sont censées tester, une critique largement documentée dans la littérature méthodologique en sciences sociales (Kline, 2023).

Une seconde fragilité, étroitement liée à la précédente, réside dans l'absence de réflexion approfondie sur l'opérationnalisation des variables latentes. De nombreux doctorants mobilisent des concepts théoriques complexes — satisfaction, engagement, performance perçue, maturité digitale, qualité managériale — sans interroger sérieusement les conditions empiriques de leur mesure. Les items sont parfois empruntés à des travaux antérieurs sans adaptation au contexte étudié, ou construits de manière intuitive, sans validation conceptuelle rigoureuse. Il en résulte des échelles hétérogènes, conceptuellement floues, dont la cohérence statistique peut masquer l'imprécision théorique sous-jacente, un point explicitement souligné dans les travaux sur le développement des échelles de mesure (DeVellis & Thorpe, 2021).

À cette fragilité conceptuelle s'ajoute une série de défauts rédactionnels dans la formulation même des questions. Les questionnaires doctoraux regorgent de formulations ambiguës, de questions doubles, d'adverbes flous et de catégories imprécises. Ces défauts ne relèvent pas d'un manque de maîtrise linguistique, mais d'une sous-estimation des effets cognitifs de la question sur le répondant. Or, une question mal formulée ne mesure pas imparfaitement un concept : elle mesure autre chose que ce que le chercheur croit mesurer. Cette distorsion, une fois intégrée dans la base de données, ne peut être corrigée par aucun traitement statistique ultérieur.
La dérive se prolonge souvent dans la phase d'échantillonnage. Là encore, l'expérience doctorale montre une focalisation excessive sur la taille de l'échantillon, perçue comme le principal critère de validité empirique. Le raisonnement est fréquemment le suivant : plus le nombre de réponses est élevé, plus les résultats seront robustes. Cette croyance conduit à négliger des questions pourtant fondamentales : quelle est exactement la population cible ? Sur quelle base les unités sont-elles sélectionnées ? Quels individus sont structurellement exclus du dispositif d'enquête ? L'absence de cadre d'échantillonnage explicite et la généralisation abusive à partir d'échantillons de convenance constituent ainsi des faiblesses méthodologiques majeures, identifiées de longue date dans la littérature sur les enquêtes quantitatives (Kish, 1965).

Une autre dérive récurrente concerne la phase de saisie et de préparation des données, souvent considérée comme une étape purement technique, sans véritable enjeu scientifique. Les choix de codification, les conventions retenues pour les valeurs manquantes, les décisions d'exclusion ou d'imputation sont rarement justifiés, comme s'ils relevaient de standards universels incontestables. Or, ces choix conditionnent directement les distributions observées, les corrélations estimées et, in fine, les résultats des modèles explicatifs. Le traitement automatique des valeurs manquantes, sans diagnostic préalable du mécanisme de non-réponse, constitue à cet égard l'une des sources les plus fréquentes de biais empiriques (Little & Rubin, 2019).

Enfin, l'analyse statistique elle-même n'échappe pas à cette logique d'accumulation de fragilités. Une confusion fréquente consiste à assimiler analyse statistique et test d'hypothèses, en négligeant le rôle fondamental de l'analyse descriptive. Les doctorants passent parfois directement à la régression ou aux modèles structurels sans avoir exploré les distributions, identifié les valeurs aberrantes ou examiné la structure des données. Cette précipitation conduit à des interprétations fragiles, où des coefficients statistiquement significatifs sont commentés sans compréhension fine de la réalité empirique sous-jacente (Tukey, 1977).

Ces fragilités, prises isolément, pourraient sembler mineures. Mais leur accumulation produit un effet systémique : elle fragilise l'ensemble de la chaîne de validité empirique. Un questionnaire mal conçu, administré à un échantillon mal défini, saisi sans contrôle rigoureux et analysé de manière mécanique ne peut produire que des résultats scientifiquement discutables, quelle que soit la sophistication des méthodes mobilisées en aval.

L'ambition de cet article est précisément de rendre ces fragilités visibles, intelligibles et évitables. Il ne s'agit ni de stigmatiser les doctorants ni de proposer une liste normative de « bonnes pratiques » déconnectées du terrain. L'objectif est plus fondamental : montrer que ces dérives procèdent d'une conception fragmentée de la recherche quantitative, où les différentes étapes du processus empirique sont pensées comme indépendantes les unes des autres. À l'inverse, nous défendons une approche intégrée, selon laquelle le questionnaire, l'échantillonnage, la préparation des données et l'analyse statistique forment un tout cohérent, dont la solidité dépend de la qualité de chaque maillon.

Ce texte ne propose donc pas une méthode supplémentaire, mais une relecture critique des conditions de possibilité de toute recherche quantitative fondée sur questionnaire.

La structure de l'article suit cette logique. La première section revient sur les fragilités conceptuelles et rédactionnelles dans la construction des questionnaires. La deuxième examine les confusions fréquentes en matière d'échantillonnage et de représentativité. La troisième analyse les dérives observées dans la saisie, la codification et le traitement des données manquantes. La quatrième section propose enfin une lecture critique des usages doctoraux de l'analyse statistique, en réhabilitant le rôle central de l'analyse descriptive et du raisonnement méthodologique.
En mettant l'accent sur les fragilités plutôt que sur les outils, cet article entend contribuer à une
formation méthodologique plus lucide et plus exigeante des jeunes chercheurs. Il défend l'idée que la
véritable sophistication scientifique ne réside pas dans la complexité des modèles, mais dans la
capacité à concevoir des dispositifs empiriques cohérents, transparents et conceptuellement fondés.
Pour le doctorant, cet apprentissage constitue sans doute l'un des passages les plus décisifs de la
formation à la recherche.

1. Du sujet de recherche à l'instrument de mesure : construire un questionnaire ergonomique et valide

Passer d'un sujet de recherche abstrait à un questionnaire ergonomique et opérationnel constitue
l'une des étapes les plus critiques du travail doctoral. Dans la pratique, de nombreux projets
empiriques échouent non pas par manque de sophistication statistique, mais en raison d'un
instrument de mesure mal conçu, insuffisamment ancré conceptuellement ou inadapté au terrain.
Cette section propose une lecture intégrée du passage du cadre conceptuel à l'instrument de mesure,
en montrant que les choix opérés lors de la construction du questionnaire conditionnent, bien en
amont de l'analyse statistique, la validité empirique des résultats. Pour un doctorant en début de
thèse, cette étape peut paraître exigeante ; elle obéit pourtant à une logique structurée, qui mérite
d'être explicitée.

Dans l'expérience d'encadrement doctoral, une difficulté récurrente réside dans la tendance à considérer le questionnaire comme un simple outil technique, mobilisé tardivement dans le processus de recherche. Or, c'est précisément à ce stade que se jouent les fondements de la validité empirique du travail, bien avant le choix des méthodes statistiques ou des logiciels d'analyse<fnref n="1" />. Cette réalité demeure encore largement sous-estimée, y compris dans des travaux mobilisant des dispositifs économétriques avancés, où la sophistication des modèles peut masquer les fragilités de l'instrument de mesure.

La construction d'un questionnaire débute nécessairement par une problématique claire et des
objectifs de recherche précisément formulés. Comme le rappellent Bell et al. (2022), la qualité d'un
instrument de mesure dépend avant tout de la clarté conceptuelle qui préside à sa conception. Il
convient en particulier de distinguer rigoureusement les objectifs de recherche des hypothèses : les
premiers indiquent ce que l'on cherche à comprendre ou à décrire, tandis que les secondes formalisent
des relations empiriquement testables entre variables (Punch, 2013). Cette distinction conditionne
l'ensemble du processus d'opérationnalisation.

À partir des objectifs, le chercheur identifie les dimensions théoriques pertinentes, généralement
conceptualisées sous la forme de variables latentes. Ces construits renvoient à des réalités non
directement observables, telles que la satisfaction, la loyauté ou la qualité perçue, qui doivent être
traduites en indicateurs empiriques pour devenir mesurables. Comme le soulignent DeVellis & Thorpe
(2021), cette traduction constitue un moment décisif pour la validité de la recherche. Chaque variable
latente est ainsi opérationnalisée à travers plusieurs items, c'est-à-dire des questions formulées dans
le questionnaire, dont la cohérence théorique et la précision rédactionnelle conditionnent la qualité

<footnote n="1">¹ Cette distinction renvoie classiquement aux différentes formes de validité en méthodologie quantitative (validité de contenu, validité de construit, validité interne et externe). La validité de l'instrument de mesure conditionne l'ensemble de ces dimensions, indépendamment du niveau de sophistication des techniques statistiques mobilisées ultérieurement.</footnote>
des données produites (Hair et al., 2019)<fnref n="2" />. Une opérationnalisation réussie suppose à la fois une fidélité au cadre conceptuel et une attention aux biais de mesure susceptibles d'affecter la comparabilité des réponses entre individus ou contextes (Dillman et al., 2014).

En complément des variables centrales du modèle, la collecte d'informations sociodémographiques et contextuelles s'avère indispensable. Ces variables — âge, genre, ancienneté, niveau hiérarchique, taille et secteur de l'organisation, entre autres — ne relèvent pas du statut de variables latentes, mais jouent un rôle essentiel de variables de contrôle. Comme le rappellent Babbie (2020) et Creswell & Creswell (2017), elles permettent d'affiner l'interprétation des résultats, de limiter les biais liés aux caractéristiques individuelles et de comparer des sous-groupes pertinents. Leur intégration, que ce soit dans des régressions classiques ou dans des modèles de type PLS-SEM, contribue à renforcer la validité externe de l'analyse. En pratique, ces informations doivent être recueillies à l'aide de questions factuelles simples, formulées de manière univoque et dépourvue d'interprétation subjective (Fink, 2024).

À ce stade, le choix du format des questions devient déterminant pour la qualité des données recueillies. Les faits simples se prêtent naturellement à des questions fermées, telles que : « Avez-vous suivi une formation interne au cours des douze derniers mois ? Oui / Non ». Les pratiques plus nuancées appellent des questions à choix multiples, par exemple : « Quelle méthode utilisez-vous le plus souvent pour évaluer la performance de vos collaborateurs ? Entretiens annuels / Suivi mensuel / Feedback informel / Autre ». Les attitudes et les perceptions, en revanche, s'expriment plus adéquatement à travers des échelles graduées, comme l'échelle de Likert : « Je suis satisfait(e) de la reconnaissance accordée à mon travail par mon supérieur direct » (1 = Pas du tout d'accord, 5 = Tout à fait d'accord). Enfin, les questions ouvertes peuvent utilement compléter l'ensemble en permettant de recueillir des exemples concrets ou des éléments non anticipés ; leur recours doit toutefois rester limité afin d'éviter la fatigue des répondants et les difficultés liées au codage et à l'analyse.

L'échelle de Likert constitue aujourd'hui l'un des instruments les plus utilisés en sciences de gestion pour mesurer des construits latents (Joshi et al., 2015). Elle permet de transformer des perceptions abstraites en données comparables entre individus et contextes, à condition d'être conçue avec rigueur. Les principaux choix méthodologiques et précautions d'usage relatifs à cette échelle sont détaillés dans l'encadré 1 en appendice.

Quelle que soit la discipline — ressources humaines, marketing, finance ou supply chain — les principes de validité rédactionnelle des items demeurent identiques. Certaines erreurs récurrentes, telles que l'usage de formulations floues, de questions doubles ou de catégories ambiguës, compromettent directement la qualité des données recueillies (DeVellis & Thorpe, 2021 ; Fink, 2024). Le tableau 1 synthétise les principales erreurs observées dans les questionnaires de recherche en sciences de gestion et les bonnes pratiques permettant de les éviter.

<table><thead><tr><td>À éviter</td><td>À privilégier</td><td>Exemple en sciences de gestion</td></tr></thead><tbody><tr><td>Adverbes flous (« souvent », « régulièrement », « prochainement »)</td><td>Période de référence précise</td><td>« Au cours des 12 derniers mois, avez-vous suivi une formation interne ? Oui / Non »</td></tr></tbody></table>

<footnote n="2">² Dans les approches de type SEM ou PLS-SEM, cette opérationnalisation correspond à la spécification du modèle de mesure (measurement model), qui doit être conceptuellement distinct du modèle structurel reliant les variables latentes entre elles.</footnote>
<table><caption>**Tableau 1. Principes de validité rédactionnelle des items : erreurs courantes et alternatives adaptées**</caption><tr><td>Question double (ex. « satisfaction et motivation »)</td><td>Une seule idée par question</td><td>« Je suis satisfait(e) de la reconnaissance accordée à mon travail par mon supérieur direct » (1-5)</td></tr><tr><td>Formulation émotionnelle ou normative</td><td>Formulation factuelle et neutre</td><td>« Indiquez en heures le délai moyen de traitement des réclamations : ... » (réponse numérique continue)</td></tr><tr><td>Terme ambigu ou polysémique (ex. « marié » pouvant signifier différentes situations)</td><td>Catégories explicites et exhaustives</td><td>« Quel est votre statut juridique d'union ? Célibataire / Mariage civil / Mariage religieux / Union libre / Autre »</td></tr><tr><td>Question sans lien avec le modèle théorique</td><td>Vérification par table de spécification : chaque dimension du modèle doit être reliée à un indicateur mesurable et à un item concret</td><td>Exemple simplifié : Dimension « pratiques managériales » → Indicateur « méthodes de suivi » → Item « Quelle méthode utilisez-vous le plus souvent pour évaluer la performance ? »</td></tr><tr><td>Variables quantitatives regroupées en classes trop larges (ex. 30-50 ans)</td><td>Variables quantitatives continues ou classes fines pour préserver la variabilité</td><td>Âge saisi en valeur exacte (ex. 30 ans, 44 ans) plutôt qu'en classes 30-50 ans</td></tr></table>

La construction d'un questionnaire ne se limite pas à la rédaction d'items isolés ; elle suppose également une réflexion sur l'architecture globale de l'instrument. Un questionnaire constitue un parcours de réponse structuré, dont l'ordre des questions influe directement sur la qualité des données collectées. Commencer par des questions simples et factuelles favorise l'engagement du répondant, tandis que les questions plus sensibles ou subjectives gagnent à être introduites lorsque la relation est déjà établie (Tourangeau et al., 2000). Les informations sociodémographiques sont généralement placées en fin de questionnaire afin de limiter les effets de cadrage. Cette organisation doit en outre intégrer des filtres logiques, évitant de soumettre certaines questions à des répondants non concernés. La durée de passation constitue également un paramètre clé : au-delà d'une quinzaine de minutes, en particulier dans les enquêtes en ligne, les risques de fatigue et de décrochage augmentent sensiblement (Revilla & Ochoa, 2017). Enfin, l'ergonomie du dispositif — clarté visuelle, numérotation cohérente, annonce préalable de la durée et alternance équilibrée des formats de questions — contribue à la qualité de l'expérience de réponse et renforce la fiabilité des données recueillies (Dillman et al., 2014).

Un questionnaire n'est jamais définitif dès sa première version. Il se construit par itérations successives, au travers de phases de prétest et de test pilote. Le prétest, mené auprès d'un nombre très limité de répondants, vise avant tout à vérifier la clarté des formulations et la compréhension des consignes (Presser et al., 2004). Le test pilote, réalisé sur un échantillon restreint mais représentatif, permet quant à lui d'évaluer la cohérence interne et la fiabilité des échelles, généralement à l'aide de l'alpha de Cronbach, dont une valeur supérieure à 0,70 est couramment admise comme seuil de référence (Nunnally & Bernstein, 1994 ; voir Encadré 2 en appendice pour une présentation détaillée). Ces étapes ne relèvent pas d'ajustements marginaux : elles participent pleinement au processus de validation scientifique de l'instrument et conditionnent la crédibilité des analyses ultérieures (DeVellis & Thorpe, 2021). Le Tableau 2 synthétise les différences essentielles entre ces deux étapes en termes
d'objectifs, de taille d'échantillon, de types de problèmes détectés et de rôle dans le processus de validation de l'instrument.

<table><caption>Tableau 2. Prétest et test pilote : rôles méthodologiques différenciés dans la validation des questionnaires</caption><thead><tr><td>Critère</td><td>Prétest</td><td>Test pilote</td></tr></thead><tbody><tr><td>Taille de l'échantillon</td><td>Très réduite (5 à 15 répondants)</td><td>Restreinte mais représentative (30 à 100 répondants selon la population)</td></tr><tr><td>Objectif principal</td><td>Vérifier la clarté des items et la compréhension des instructions</td><td>Évaluer la fiabilité et la cohérence interne des échelles</td></tr><tr><td>Type de problème détectés</td><td>Formulations ambiguës, catégories incomplètes, longueur excessive</td><td>Validité des dimensions, équilibre des échelles, taux de non-réponse</td></tr><tr><td>Outils utilisés</td><td>Retour qualitatif des répondants, observation directe</td><td>Analyses statistiques (alpha de Cronbach, corrélations, distributions)</td></tr><tr><td>Rôle dans la recherche</td><td>Ajustement du contenu et de la forme des questions</td><td>Validation méthodologique et renforcement de la robustesse de l'instrument</td></tr></tbody></table>

Dans la pratique, les phases de prétest et de test pilote sont encore trop souvent perçues par les doctorants comme des formalités secondaires, voire comme des contraintes temporelles dispensables. Cette perception conduit fréquemment à sous-estimer leur rôle central dans la détection des faiblesses de l'instrument et, in fine, dans la solidité des résultats empiriques.

Le choix du mode d'administration du questionnaire doit être guidé par un compromis explicite entre validité méthodologique, coût de mise en œuvre et accessibilité des répondants. Comme le soulignent Dillman et al. (2014), chaque modalité d'administration influence non seulement le taux de réponse, mais également la qualité des données recueillies, à travers des biais spécifiques liés soit à l'interaction enquêteur-enquêté, soit au degré d'autonomie laissé au répondant. De Leeuw (2005) insiste en outre sur la nécessité d'adapter la méthode choisie au profil de la population étudiée : les enquêtes en ligne, par exemple, tendent à exclure les individus les moins connectés, ce qui peut induire une distorsion de la représentativité.

Dans les recherches en sciences de gestion, les contraintes budgétaires et organisationnelles orientent fréquemment les chercheurs vers des dispositifs d'auto-administration, en particulier sous format électronique. La flexibilité et la rapidité de diffusion de ces outils compensent en partie les risques d'auto-sélection et de moindre contrôle du contexte de réponse (Couper, 2000). Toutefois, un recours systématique à ce mode d'administration peut nuire à la comparabilité inter-organisationnelle ou internationale, dans la mesure où l'accès aux technologies numériques et les usages associés varient fortement selon les contextes institutionnels et culturels (De Leeuw, 2005).

Aucune modalité d'administration ne saurait ainsi être considérée comme universellement supérieure. La robustesse méthodologique repose sur l'adéquation du dispositif au terrain étudié et sur la transparence des arbitrages opérés entre exigences scientifiques et contraintes pratiques. Le Tableau 3 propose une synthèse comparative des principaux modes d'administration des questionnaires — face-à-face, téléphone et auto-administration — en mettant en évidence leurs coûts relatifs, leurs délais, leurs degrés de contrôle, ainsi que les biais auxquels ils exposent.
<table><caption>Tableau 3. Comparaison méthodologique des modes d'administration des questionnaires</caption><thead><tr><th>Critère</th><th>Face-à-face (CAPI)</th><th>Téléphone (CATI)</th><th>Auto-administration (Computer-Assisted Web Interviewing /papier)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Coût</td><td>Élevé</td><td>Moyen</td><td>Faible</td></tr><tr><td>Délai</td><td>Moyen</td><td>Rapide</td><td>Très rapide (web)</td></tr><tr><td>Contrôle</td><td>Fort (présence)</td><td>Bon (script supervisé)</td><td>Limité (autonome)</td></tr><tr><td>Complexité possible</td><td>Haute</td><td>Moyenne</td><td>Haute (web)</td></tr><tr><td>Biais principaux</td><td>Désirabilité sociale</td><td>Sélection joignables</td><td>Auto-sélection, mauvaise compréhension</td></tr><tr><td>Idéal pour...</td><td>Populations difficiles, instruments complexes</td><td>B2B, enquêtes rapides</td><td>Thèmes sensibles, grands volumes</td></tr></tbody></table>

Le passage du concept abstrait à l'instrument concret met ainsi en évidence que la construction d'un questionnaire ne constitue pas un simple exercice technique, mais une démarche intellectuelle à part entière. Elle mobilise simultanément des choix théoriques, des arbitrages méthodologiques et une attention soutenue aux contraintes pratiques du terrain. Pour le doctorant, l'enjeu dépasse largement la collecte de données : il s'agit d'apprendre à transformer une intuition de recherche en un dispositif empirique robuste, capable de résister aux tests méthodologiques et de convaincre la communauté scientifique. Un questionnaire bien conçu ne se contente pas de recueillir des réponses ; il constitue le premier maillon d'une chaîne de validation qui conduira, ultérieurement, à l'analyse et à l'interprétation des résultats. En ce sens, il opère comme un véritable trait d'union entre l'idée et la preuve, entre l'hypothèse et la connaissance.

## 2. Échantillonnage : un guide narratif pour doctorants

L'échantillonnage constitue une étape déterminante dans toute recherche quantitative, en particulier lorsqu'il s'agit de concevoir une enquête par questionnaire. La robustesse des résultats dépend directement de la manière dont l'échantillon est défini et sélectionné. Cette section défend l'idée que l'échantillonnage ne constitue pas un simple problème de dimensionnement, mais un choix méthodologique structurant, dont les effets conditionnent directement la portée et la généralisabilité des résultats empiriques. Avant d'engager une collecte primaire, une interrogation préalable s'impose : est-il réellement nécessaire d'administrer une enquête spécifique, compte tenu du temps, du budget et des contraintes éthiques que cela implique ? Lorsque ce choix est confirmé, l'élaboration d'un plan d'échantillonnage rigoureux devient une condition essentielle de validité et de crédibilité scientifique (Lohr, 2021).

Dans l'encadrement doctoral, l'échantillonnage est encore trop souvent abordé comme une contrainte secondaire, traitée tardivement et réduite à un simple calcul de taille. Cette approche est trompeuse. Une focalisation excessive sur le nombre d'observations conduit fréquemment à négliger des biais de sélection plus fondamentaux, que l'augmentation du volume de données ne permet pas de corriger<fnref n="3" />. Des choix d'échantillonnage inadéquats fragilisent le design de recherche dès l'origine et ne peuvent être compensés ni par une augmentation du nombre d'observations, ni par le recours à des méthodes statistiques plus sophistiquées.

<footnote n="3">³ Cette confusion entre taille et représentativité est particulièrement fréquente dans les enquêtes auto-administrées, où un grand volume de réponses peut masquer des biais d'auto-sélection importants.</footnote>
La première étape consiste à définir précisément la population d'étude, c'est-à-dire l'ensemble des individus ou des organisations auxquels les résultats sont destinés à s'appliquer. Dans une enquête sur les pratiques managériales, il peut s'agir, par exemple, des collaborateurs des cabinets d'expertise comptable de Casablanca. Une fois cet univers délimité, il convient d'identifier le cadre d'échantillonnage, entendu comme la base concrète servant de support à la sélection des unités : registre administratif, annuaire professionnel, fichier client ou base d'entreprises actualisée. La qualité de ce cadre est déterminante : un fichier incomplet, comportant des doublons ou insuffisamment mis à jour introduit un biais dès l'origine et compromet la validité de l'ensemble de l'étude (Groves et al., 2011). Lorsque aucun cadre fiable n'est disponible, le recours à des solutions alternatives — constitution d'un fichier ad hoc, tirage par grappes ou, en dernier ressort, échantillonnage raisonné ou par quotas — doit s'accompagner d'une explicitation rigoureuse de leurs limites méthodologiques.

Enfin, il convient de rappeler que la représentativité ne se confond pas avec la taille de l'échantillon. Interroger un grand nombre d'unités ne garantit en rien la validité des résultats si la sélection est biaisée, tandis qu'un échantillon plus restreint mais correctement conçu peut fournir des estimations robustes et généralisables (Kish, 1965). Ce qui importe avant tout, c'est l'adéquation entre la population cible, le cadre d'échantillonnage et la méthode de sélection retenue, car c'est ce design d'ensemble qui conditionne la fiabilité scientifique des résultats.

Dans le cas de l'estimation d'une proportion, la taille requise dépend du niveau de confiance retenu, de la proportion attendue et de la marge d'erreur tolérée. La formule classique s'écrit :

$$n = \frac{Z^2 \times p \times (1-p)}{e^2} (1)^4$$

où Z correspond au quantile associé au niveau de confiance (par exemple 1,96 pour 95 %), p à la proportion estimée et e à la précision souhaitée. En l'absence d'information préalable, le choix conventionnel $p = 0,5$ correspond au cas le plus défavorable, le produit $p(1-p)$ atteignant alors sa valeur maximale. Ainsi, pour estimer la proportion d'entreprises utilisant un ERP avec une marge d'erreur de $\pm 5$ points, il est nécessaire d'interroger environ 384 répondants.

Lorsque des informations issues d'un pretest ou de données antérieures sont disponibles, le calcul peut être affiné. Par exemple, dans une enquête en ressources humaines où environ 20 % des salariés bénéficient d'une formation continue, retenir $p = 0,2$ ramène la taille requise à environ 246 individus. Plus l'incertitude sur la proportion est faible, plus la taille d'échantillon nécessaire diminue.

Si la population totale N est de taille limitée, une correction de population finie doit être appliquée :

$$n' = \frac{n}{1 + \frac{n-1}{N}} (2)$$

Ainsi, pour une population de 5 000 cabinets, un échantillon théorique de 384 unités est ramené à environ 357 après correction.

Dans certains contextes empiriques, notamment lorsque l'enquête est auto-administrée ou porte sur des populations faiblement mobilisables, il est nécessaire d'anticiper un taux de non-réponse significatif. À titre illustratif, si l'on retient un taux de réponse attendu de 70 %, un échantillon

<footnote n="4">⁴ Cette formule repose sur l'approximation normale de la loi binomiale et suppose implicitement une population suffisamment grande et un tirage aléatoire. Elle doit être interprétée comme un ordre de grandeur et non comme une contrainte normative absolue.</footnote>
théorique de 357 unités doit conduire à solliciter près de 500 individus afin d'obtenir un nombre suffisant de questionnaires exploitables.

Cette situation ne constitue pas une norme méthodologique, mais un ajustement pragmatique destiné à préserver la taille effective de l'échantillon. Elle peut être partiellement compensée par des actions ciblées visant à améliorer le taux de réponse, telles que des relances planifiées, la simplification du questionnaire, l'adaptation du mode d'administration ou l'offre d'incitations non financières, dans le respect des principes éthiques de la recherche.

Lorsque l'objectif est l'estimation d'une moyenne, le raisonnement est analogue, mais le terme $p(1 - p)$ est remplacé par la variance de la variable étudiée, notée $\sigma^2$ :

$$n = \frac{Z^2 \times \sigma^2}{e^2} \quad (3)$$

Par exemple, si un prétest suggère un écart-type de 10 et que l'on accepte une marge d'erreur de ±2, avec un niveau de confiance de 95 %, une centaine d'observations suffit pour atteindre la précision recherchée (Daniel, 2011).

Avant la présentation des formules de calcul de taille, il convient de rappeler que ces expressions doivent être interprétées comme des outils d'aide à la décision méthodologique, et non comme des règles mécaniques applicables indépendamment du contexte empirique.

Dans les plans d'échantillonnage plus complexes, notamment stratifiés ou en grappes, il est nécessaire d'introduire un facteur de correction appelé *design effect* (DEFF), qui reflète la perte de précision liée à la corrélation des réponses au sein d'un même groupe :

$$n_{corrected} = n \times \text{DEFF} \quad (4)$$

Ainsi, dans une enquête de satisfaction client menée par points de vente, un DEFF égal à 1,5 implique qu'un échantillon théorique de 400 observations doit être porté à 600 afin de compenser la corrélation intra-grappe.

Une fois la taille de l'échantillon établie, se pose la question du mode de sélection des unités. Les approches probabilistes sont celles qui offrent les garanties statistiques les plus solides, dans la mesure où chaque unité de la population dispose d'une probabilité connue et non nulle d'être sélectionnée. Le tirage aléatoire simple constitue la forme la plus élémentaire de ces méthodes : chaque individu a la même chance d'être inclus dans l'échantillon, avec une probabilité égale à $P = n/N$. Ainsi, dans une liste de 1 200 fournisseurs, tirer 120 unités signifie que chaque fournisseur a une probabilité de 10 % d'être sélectionné.

Dans des configurations plus complexes, l'échantillonnage stratifié consiste à découper la population en strates homogènes — par exemple selon la taille des entreprises (petites, moyennes et grandes) — puis à procéder à un tirage aléatoire au sein de chacune d'elles selon une allocation proportionnelle, définie par la relation suivante :

$$n_h = \frac{N_h}{N} \times n \quad (5)$$

où $N_h$ désigne la taille de la strate $h$, $N$ la taille totale de la population et $n$ la taille d'échantillon souhaitée. Ce procédé permet d'améliorer la précision globale des estimations et d'assurer des comparaisons fiables entre sous-groupes, ce qui en fait une méthode particulièrement pertinente lorsque la population étudiée est hétérogène.
Une variante opérationnelle fréquemment utilisée est le tirage systématique. Après avoir défini un point de départ aléatoire, le chercheur sélectionne chaque k-ième unité, avec $k = N/n$. Par exemple, dans une base de 2 000 clients, si l'objectif est d'en interroger 200, il suffit de retenir chaque 10e client. Cette méthode présente l'avantage d'une mise en œuvre simple, tout en conservant les propriétés d'un tirage probabiliste, à condition que la liste de départ ne présente pas de périodicité cachée.

Enfin, l'échantillonnage en grappes, largement mobilisé dans les enquêtes de gestion, repose sur une sélection en deux temps : le tirage de groupes entiers (succursales, cabinets, magasins, établissements), suivi de l'interrogation d'unités individuelles à l'intérieur de ces groupes. Cette méthode est particulièrement adaptée aux enquêtes de terrain à grande échelle, lorsque la dispersion géographique ou les contraintes logistiques rendent un tirage individuel difficile. Elle s'accompagne toutefois d'une perte de précision liée à la corrélation intra-grappe, qui doit être corrigée par l'introduction d'un DEFF approprié, tel que présenté précédemment. (Lohr, 2021).

Lorsque le recours au hasard pur n'est pas possible, le chercheur peut être conduit à utiliser des méthodes non probabilistes. Dans la pratique, ces méthodes sont souvent mobilisées par défaut plutôt que par choix méthodologique explicite, ce qui impose une vigilance accrue quant à la portée des inférences produites (Bryman, 2016). L'échantillonnage de convenance repose sur les unités les plus accessibles, mais introduit un biais de sélection potentiellement important. Le jugement raisonné permet de cibler des cas typiques ou des experts jugés particulièrement pertinents au regard de la problématique étudiée. La méthode boule de neige s'appuie sur les réseaux de connaissance pour atteindre des populations difficiles d'accès, comme certains dirigeants ou acteurs informels. Enfin, les quotas visent à respecter des proportions cibles (par exemple en termes de genre ou de secteur), sans recourir à un tirage aléatoire. Si ces méthodes ne permettent pas une généralisation statistique stricte, elles peuvent s'avérer pertinentes dans des contextes exploratoires, à condition que leurs limites soient clairement reconnues et explicitement discutées (Bryman, 2016).

En définitive, l'échantillonnage ne constitue pas un détail technique, mais un choix stratégique qui engage directement la crédibilité scientifique de toute recherche quantitative. À ce titre, l'échantillonnage constitue l'un des lieux privilégiés où se joue l'articulation entre contraintes empiriques du terrain et exigences de validité scientifique. Trois principes doivent être retenus par le doctorant. Premièrement, la représentativité dépend avant tout de la qualité du design et du cadre d'échantillonnage, bien plus que du volume brut des réponses collectées. Deuxièmement, la taille de l'échantillon doit être calibrée en fonction de la précision recherchée, du niveau de confiance retenu et des contraintes concrètes du terrain. Enfin, la transparence méthodologique est indispensable : décrire précisément la population cible, le cadre d'échantillonnage, la méthode de sélection et, le cas échéant, les pondérations appliquées constitue la seule manière de garantir la rigueur et d'assurer la reproductibilité du travail scientifique (Groves et al., 2011).

### 3. De la collecte à la base exploitable : saisie, contrôle et préparation des données

La qualité d'une recherche quantitative ne dépend pas uniquement de la pertinence du questionnaire ou de la rigueur du plan d'échantillonnage. Elle repose également, de manière décisive, sur la façon dont les données collectées sont saisies, contrôlées et préparées avant l'analyse. Cette section défend l'idée que la préparation des données ne constitue pas une phase technique subalterne, mais un moment méthodologique structurant, où se joue une part décisive de la validité empirique des résultats. Cette phase intermédiaire, souvent reléguée au second plan dans les travaux doctoraux,
constitue pourtant un maillon essentiel de la chaîne de validité empirique<fnref n="5" />. Cette mise à distance contribue fréquemment à transformer la base de données en une "boîte noire", dont les choix de construction restent peu discutés, alors même qu'ils conditionnent les résultats obtenus. Des erreurs introduites à ce stade peuvent altérer les résultats de manière irréversible, indépendamment de la sophistication des méthodes statistiques mobilisées ultérieurement (Tabachnick & Fidell, 2013).

La saisie des données suppose la conception préalable d'un masque de saisie, entendu comme une traduction électronique structurée du questionnaire. Ce masque définit les champs de saisie, leur type (numérique, catégoriel, texte), ainsi que les règles et contraintes associées. Il ne s'agit pas d'un simple support technique, mais d'un prolongement direct de l'instrument de mesure. En pratique, un masque bien conçu permet de limiter les erreurs humaines en encadrant strictement les valeurs admissibles, en intégrant des contrôles de cohérence entre variables et en respectant la logique de passage du questionnaire (Groves et al., 2009). Plusieurs environnements logiciels permettent de mettre en œuvre ces principes, qu'il s'agisse d'outils spécialisés ou de solutions plus généralistes, l'enjeu demeurant identique : prévenir les incohérences plutôt que de les corriger a posteriori.

Dans l'expérience d'encadrement doctoral, une erreur récurrente consiste à concevoir le dispositif de saisie après la collecte des données, sans anticipation des contrôles possibles. Cette approche conduit souvent à un travail de nettoyage long, coûteux et imparfait. À l'inverse, une réflexion menée en amont sur les règles de saisie permet de réduire considérablement le volume d'erreurs et d'améliorer la fiabilité globale de la base de données (Fowler, 2013).

La saisie des données doit également faire l'objet d'une organisation explicite, intégrant les ressources humaines, matérielles et temporelles disponibles. À titre illustratif, une enquête comportant 3 000 questionnaires nécessitant en moyenne 15 minutes de saisie par unité représente environ 750 heures de travail. Si la saisie doit être achevée en six semaines, avec des agents travaillant 35 heures par semaine, un effectif minimal de quatre à cinq personnes devient nécessaire. Ce type de raisonnement, rarement explicité dans les thèses, est pourtant indispensable pour garantir la faisabilité du calendrier de recherche et éviter les arbitrages de dernière minute susceptibles de nuire à la qualité des données (Heeringa et al., 2013).

Il est par ailleurs fortement recommandé de débuter la saisie des données pendant que la collecte est encore en cours. Cette simultanéité permet de détecter précocement des erreurs systématiques liées à certains enquêteurs, à des incompréhensions récurrentes des questions ou à des problèmes de codification. Les dysfonctionnements identifiés peuvent alors être corrigés rapidement, par un ajustement des consignes ou une reprise ciblée de la formation du personnel de terrain, avant qu'ils ne se diffusent à l'ensemble de l'échantillon (Groves et al., 2011).

Une attention particulière doit ensuite être portée à la codification des variables, notamment pour les questions ouvertes ou semi-ouvertes. La transformation des réponses en codes numériques ou alphanumériques doit obéir à des conventions claires, stables et documentées dans un dictionnaire de données. À titre d'illustration, les variables dichotomiques peuvent être codées sous forme binaire, par exemple 1 = *Oui* et 0 = *Non*, ou 1 = *Présence* et 0 = *Absence*. Il est recommandé d'éviter toute ambiguïté entre chiffres et lettres (par exemple la confusion entre la lettre « O » et le chiffre « 0 ») et de conserver la même convention sur l'ensemble de la base.

<footnote n="5">⁵ Dans de nombreuses thèses, cette étape est résumée en quelques lignes, alors qu'elle concentre une part significative des décisions susceptibles d'influencer les résultats empiriques (codage, exclusions, traitements des valeurs manquantes).</footnote>
Les variables qualitatives nominales, telles que le genre, le secteur d'activité ou le statut contractuel, ne possèdent par définition aucun ordre intrinsèque. Leur codification doit donc éviter toute numérotation susceptible de suggérer une hiérarchie artificielle entre les modalités. Dans ce contexte, une pratique recommandée consiste à recourir à des variables indicatrices (dummy variables), prenant la valeur 1 lorsque l'individu appartient à une modalité donnée et 0 sinon.

Par exemple, pour la variable genre, il est méthodologiquement préférable de retenir deux modalités clairement définies et analytiquement non conflictuelles, codées sous forme binaire, telles que :

Genre_Homme = 1 si homme, 0 sinon;

Genre_Femme = 1 si femme, 0 sinon.

Cette approche permet d'éviter toute ambiguïté interprétative et facilite l'intégration de la variable dans des modèles statistiques sans introduire d'ordre arbitraire entre les catégories.

De manière analogue, pour une variable telle que le secteur d'activité, chaque modalité peut être représentée par une variable indicatrice distincte, par exemple :

Secteur_Industrie (1 = industrie, 0 = sinon),

Secteur_Services (1 = services, 0 = sinon),

Secteur_Commerce (1 = commerce, 0 = sinon).

L'une des modalités est alors omise lors de l'estimation afin d'éviter la colinéarité parfaite, conformément aux conventions usuelles en économétrie.

Cette stratégie de codification présente plusieurs avantages : elle respecte la nature nominale des variables, évite toute interprétation erronée des coefficients et assure une plus grande flexibilité analytique, notamment dans les modèles de régression ou les approches multivariées (Kutner et al., 2005).

Les variables qualitatives ordinales, telles que le niveau d'études, l'ancienneté par classes ou les réponses issues d'échelles de Likert, doivent respecter un ordre logique dans leur codification. Par exemple, une échelle de satisfaction peut être codée de 1 = *Pas du tout satisfait* à 5 = *Tout à fait satisfait*, en veillant à conserver le même sens d'interprétation pour l'ensemble des items afin d'éviter les inversions de signe lors de l'analyse. Lorsque certaines questions sont formulées de manière négative, il est alors nécessaire de procéder à un recodage explicite avant l'analyse.

Les variables quantitatives continues, telles que l'âge, le revenu, le chiffre d'affaires ou l'ancienneté exprimée en années, doivent être saisies sous forme de valeurs numériques exactes plutôt que regroupées en classes, afin de préserver la variabilité de l'information. Par exemple, l'âge doit être saisi comme une valeur continue (32, 47, 58), plutôt que sous forme de tranches (30-40, 40-50), sauf justification théorique ou empirique explicite. Ce choix permet des analyses plus fines et évite une perte d'information irréversible.

Les questions ouvertes nécessitent un traitement spécifique. Les réponses textuelles doivent être relues, regroupées en catégories homogènes et transformées en variables codées selon une procédure explicite. Par exemple, à une question ouverte sur les principales difficultés rencontrées au travail, les réponses peuvent être regroupées a posteriori en catégories telles que *charge de travail*, *relations hiérarchiques*, *conditions matérielles*, chacune associée à une variable binaire. Cette codification doit être réalisée de manière systématique et, idéalement, validée par une double lecture afin de limiter la subjectivité du codage.
Enfin, il est essentiel de distinguer clairement les non-réponses des réponses valides. Les valeurs manquantes ne doivent jamais être confondues avec des zéros ou des catégories existantes<fnref n="6" />. Elles peuvent, par exemple, être codées par une valeur spécifique (−9, −99 ou NA selon le logiciel utilisé), clairement identifiée dans le dictionnaire de données. Cette distinction est cruciale pour éviter des biais lors des analyses descriptives ou inférentielles et pour permettre un traitement approprié des données manquantes par la suite (Enders, 2022).

La phase de saisie proprement dite exige une concentration soutenue et des procédures de contrôle adaptées. Une méthode classique consiste à recourir à la double saisie indépendante, chaque questionnaire étant saisi par deux agents distincts avant comparaison des fichiers. Bien que coûteuse, cette méthode demeure l'une des plus efficaces pour garantir la qualité des données dans les enquêtes de grande ampleur. Une alternative consiste à intégrer des contrôles automatiques au moment de la saisie, portant sur les plages de valeurs admissibles, les règles de passage et la cohérence interne des réponses. Lorsqu'ils sont correctement paramétrés, ces dispositifs permettent de réduire fortement les erreurs et de limiter les corrections a posteriori (Groves et al., 2009).

En l'absence de tels dispositifs, un contrôle de qualité systématique doit être réalisé une fois la saisie achevée. Celui-ci repose sur des tris à plat, des tableaux croisés simples et l'identification des valeurs aberrantes. Cette phase de nettoyage vise à corriger les erreurs manifestes de saisie, à vérifier la cohérence globale de la base et à préparer les données pour l'analyse statistique. L'expérience montre qu'une proportion non négligeable des valeurs extrêmes ou incohérentes résulte d'erreurs de saisie plutôt que de phénomènes empiriques réels, d'où l'importance de ce contrôle préalable (Tabachnick & Fidell, 2013).

Le traitement des valeurs manquantes constitue un enjeu central de la préparation des données et ne doit ni être ignoré ni traité de manière automatique sans réflexion préalable. Avant toute décision, il est indispensable d'en analyser l'origine : les valeurs manquantes résultent-elles de sauts logiques prévus dans le questionnaire, d'un refus de répondre ou d'un problème de collecte ? Cette distinction conditionne le choix de la stratégie de traitement et son impact sur la validité des résultats (Enders, 2010).

Une première approche consiste à recourir à la suppression des données manquantes. La suppression dite *listwise* (ou par observation complète) consiste à exclure de l'analyse tout individu pour lequel au moins une variable présente une valeur manquante. Formellement, si $Y_i$ désigne le vecteur des variables observées pour l'individu *i*, l'observation est conservée si et seulement si $Y_i$ est entièrement observé. Cette méthode est simple à mettre en œuvre mais peut entraîner une réduction substantielle de la taille de l'échantillon et une perte de puissance statistique, en particulier lorsque les valeurs manquantes ne sont pas distribuées aléatoirement. Une alternative plus souple est la suppression *pairwise*, utilisée par défaut dans certains logiciels, qui consiste à exclure les observations uniquement pour les calculs impliquant les variables manquantes. Cette approche permet de conserver davantage d'information mais conduit à des tailles d'échantillon variables selon les analyses.

Lorsque la suppression des observations est jugée trop coûteuse en termes d'information, le chercheur peut recourir à l'imputation des valeurs manquantes, qui consiste à remplacer les valeurs absentes par des valeurs estimées. La méthode la plus simple est l'imputation par la moyenne, définie pour une variable quantitative *X* par :

<footnote n="6">⁶ Une confusion entre valeurs manquantes et zéros conduit à des biais sévères dans les statistiques descriptives et peut fausser les estimations économétriques, notamment dans les modèles linéaires et log-linéaires.</footnote>
$$
X^* = \left\{ \bar{X} = \frac{1}{n_{obs}} \sum_{i=1}^{n_{obs}} X_i \text{ si } X_i \text{ est observée} \right\} \quad (6)
$$

où $n_{obs}$ désigne le nombre d'observations non manquantes. Une variante consiste à utiliser la médiane plutôt que la moyenne, afin de limiter l'influence des valeurs extrêmes. Si ces méthodes présentent l'avantage de préserver la taille de l'échantillon, elles conduisent toutefois à une sous-estimation de la variance, puisque les valeurs imputées ne reflètent pas la variabilité réelle des données.

Des méthodes plus élaborées reposent sur l'information fournie par d'autres variables observées.
L'imputation par régression, par exemple, consiste à estimer un modèle du type :

$$
X = \alpha + \beta Z + \varepsilon \quad (7)
$$

où Z représente un ensemble de variables explicatives observées, puis à remplacer les valeurs manquantes de X par les valeurs prédites X̂ = ā + β̂Z. Cette approche permet de tenir compte des relations statistiques entre variables, mais peut introduire un biais si le modèle est mal spécifié ou si l'erreur ε est ignorée.

Une autre famille de méthodes repose sur la proximité entre individus, comme l'imputation par les *k* plus proches voisins. Pour une observation présentant une valeur manquante, la valeur imputée correspond alors à la moyenne (ou à la médiane) des valeurs observées chez les *k* individus les plus similaires selon une distance définie sur les variables disponibles. Ces méthodes préservent mieux la structure multivariée des données, au prix d'une complexité computationnelle plus élevée.

Quel que soit le procédé retenu, le choix de la méthode d'imputation doit être explicitement justifié et cohérent avec le mécanisme de génération des valeurs manquantes — qu'elles soient *missing completely at random* (MCAR), *missing at random* (MAR) ou *missing not at random* (MNAR). Une imputation inadéquate peut introduire des biais substantiels et affecter l'interprétation des résultats, ce qui impose une transparence méthodologique rigoureuse à ce stade de l'analyse (Little & Rubin, 2019).

Une fois les incohérences corrigées et les valeurs manquantes traitées, la base de données peut être
considérée comme exploitable. Elle est alors prête à être soumise aux analyses descriptives,
inférentielles ou multivariées nécessaires pour répondre aux questions de recherche. Cette transition
vers l'analyse doit idéalement s'accompagner d'un retour critique sur l'ensemble du processus de
collecte, de saisie et de préparation des données. Cette réflexivité méthodologique, encore trop rare
dans les travaux doctoraux, permet de contextualiser les résultats, d'identifier les limites empiriques
de l'étude et de renforcer la crédibilité scientifique de la recherche.

4. Analyse statistique des données quantitatives : de la description à l'explication

L'analyse statistique constitue l'aboutissement du processus de collecte, de saisie et de préparation
des données. Elle ne se réduit toutefois ni à l'application mécanique de procédures standardisées ni à
une simple étape technique précédant la modélisation économétrique. Cette section défend l'idée que
l'analyse statistique est avant tout un raisonnement méthodologique structuré, dont la finalité est de
mettre en cohérence les hypothèses théoriques, les propriétés empiriques des données et les outils
mobilisés pour leur interprétation. À ce titre, le passage de la description à l'explication ne correspond
pas à un saut technique, mais à une progression analytique guidée par les objectifs de recherche.

Chaque question du questionnaire correspond à une variable — qualitative ou quantitative, nominale, ordinale ou continue — et le choix des méthodes d'analyse doit être rigoureusement conditionné par cette nature ainsi que par le type d'inférence recherché, qu'il s'agisse de décrire une population ou de
tester des relations hypothétiques entre variables (Tabachnick & Fidell, 2013). Dans la pratique, cette adéquation est pourtant fréquemment négligée : des outils statistiques sont parfois mobilisés par habitude ou par convention logicielle, indépendamment des propriétés réelles des données et du cadre théorique sous-jacent<fnref n="7" />. Une telle dérive compromet la validité interprétative des résultats, même lorsque les estimations sont techniquement correctes.

Afin de guider ce raisonnement méthodologique, le Tableau 4 propose une synthèse des principaux types de variables rencontrés en sciences de gestion, en les associant aux outils descriptifs et aux représentations graphiques les plus appropriés. L'objectif n'est pas d'imposer une correspondance rigide entre variables et méthodes, mais de rappeler que toute analyse statistique pertinente repose sur une compréhension préalable de la nature de l'information observée.

<table><caption>Tableau 4. Nature des variables et outils descriptifs recommandés</caption><thead><tr><td>Nature de la variable</td><td>Exemple typique</td><td>Outils descriptifs appropriés</td><td>Représentations usuelles</td></tr></thead><tbody><tr><td>Qualitative nominale</td><td>Genre, secteur</td><td>Fréquences, pourcentages, mode</td><td>Diagramme en barres</td></tr><tr><td>Qualitative ordinale</td><td>Niveau d'accord, ancienneté par classes</td><td>Fréquences ordonnées, médiane</td><td>Barres ordonnées</td></tr><tr><td>Quantitative discrète</td><td>Nombre d'absences</td><td>Moyenne, médiane, variance</td><td>Histogramme</td></tr><tr><td>Quantitative continue</td><td>Âge, revenu, chiffre d'affaires</td><td>Moyenne, médiane, écart-type</td><td>Histogramme, boxplot</td></tr></tbody></table>

La première étape de toute analyse repose sur une exploration descriptive des données. Loin de constituer une simple formalité préalable à la modélisation, cette phase joue un rôle analytique central. Elle permet non seulement de vérifier la cohérence des distributions et d'identifier d'éventuelles anomalies, mais aussi de produire une première lecture substantielle des résultats, susceptible de confirmer, de nuancer, voire de remettre en question certaines attentes théoriques (Hair et al., 2019). Une analyse descriptive négligée ou conduite de manière superficielle fragilise l'ensemble des étapes ultérieures.

Les tris à plat constituent l'outil fondamental de cette analyse univariée. Pour les variables qualitatives nominales, les modalités sont généralement présentées par ordre décroissant de fréquence afin de faire apparaître clairement la structure de la population étudiée. Pour les variables ordinales, le respect de l'ordre logique des catégories est impératif afin d'éviter toute interprétation erronée. Dans le cas des variables quantitatives continues, les tris à plat gagnent à être systématiquement complétés par des représentations graphiques telles que les histogrammes ou les boîtes à moustaches, qui permettent d'appréhender la forme de la distribution, la présence de valeurs atypiques et les éventuelles asymétries (Agresti & Tarantola, 2018).

Les mesures de tendance centrale offrent ensuite une synthèse numérique de la distribution. La moyenne arithmétique constitue un indicateur intuitif et largement utilisé, mais elle demeure sensible aux valeurs extrêmes. Lorsque la distribution est asymétrique ou comporte des observations atypiques, la médiane fournit une mesure plus robuste de la position centrale. Le mode complète cette

<footnote n="7">⁷ Cette dérive est parfois qualifiée de "logiciel-centrisme", lorsque les choix méthodologiques sont dictés par les outils disponibles plutôt que par la nature des données et la problématique de recherche.</footnote>
analyse, notamment pour les variables qualitatives ou discrètes. Le Tableau 5 synthétise ces indicateurs en mettant en évidence leurs avantages, leurs limites et leurs conditions d'usage.

<table><caption>Tableau 5. Mesures de tendance centrale : synthèse conceptuelle</caption><thead><tr><th>Indicateur</th><th>Définition</th><th>Avantages</th><th>Limites</th><th>Usage recommandé</th></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne</td><td>Valeur moyenne arithmétique</td><td>Facile à interpréter</td><td>Sensible aux valeurs extrêmes</td><td>Distributions symétriques</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>Valeur centrale de la distribution</td><td>Robuste aux valeurs extrêmes</td><td>Moins informative sur la dispersion</td><td>Distributions asymétriques</td></tr><tr><td>Mode</td><td>Valeur la plus fréquente</td><td>Adaptée aux variables qualitatives</td><td>Peu informative seule</td><td>Variables nominales</td></tr></tbody></table>

L'usage mécanique de ces indicateurs, sans examen préalable des distributions, constitue l'une des sources les plus fréquentes d'erreurs d'interprétation dans les recherches empiriques. Une moyenne élevée peut masquer une forte hétérogénéité des observations, tandis qu'une médiane stable peut dissimuler des sous-groupes aux comportements contrastés. C'est pourquoi l'analyse de la dispersion constitue un complément indispensable à l'étude des tendances centrales.

Les mesures de dispersion renseignent sur le degré d'hétérogénéité des observations autour de la valeur centrale. L'étendue fournit une indication sommaire de l'amplitude des valeurs, mais demeure très sensible aux observations extrêmes. La variance et l'écart-type permettent d'apprécier l'ampleur moyenne des écarts, tandis que le coefficient de variation offre une mesure relative de la dispersion, utile pour comparer des distributions exprimées dans des unités ou des niveaux moyens différents. Le Tableau 6 récapitule ces indicateurs et précise leurs conditions d'interprétation.

<table><caption>Tableau 6. Mesures de dispersion : interprétation rapide</caption><thead><tr><th>Mesure</th><th>Formule</th><th>Interprétation</th><th>Limites</th></tr></thead><tbody><tr><td>Étendue</td><td>max - min</td><td>Amplitude globale</td><td>Sensible aux extrêmes</td></tr><tr><td>Variance</td><td>Moyenne des écarts au carré</td><td>Dispersion globale</td><td>Unité au carré</td></tr><tr><td>Écart-type</td><td>√Variance</td><td>Dispersion autour de la moyenne</td><td>Sensible aux extrêmes</td></tr><tr><td>Coefficient de variation</td><td>écart-type / moyenne</td><td>Dispersion relative</td><td>Non pertinent si moyenne ≈ 0</td></tr></tbody></table>

Une fois les distributions univariées établies, l'analyse peut être étendue à l'étude conjointe de deux variables à l'aide des tris croisés. Ces derniers permettent d'examiner la répartition simultanée des modalités et de mettre en évidence des associations potentielles, en particulier lorsque les variables sont qualitatives. Les résultats observés doivent être interprétés à la lumière des hypothèses formulées en amont et constituent souvent une étape intermédiaire essentielle avant toute formalisation statistique plus poussée (Agresti & Tarantola, 2018).
L'analyse multivariée regroupe un ensemble de méthodes visant soit à décrire la structure globale des données, soit à expliquer les variations d'un phénomène donné. Les méthodes descriptives multivariées cherchent principalement à réduire la dimension de l'information sans privilégier explicitement une variable dépendante, tandis que les méthodes explicatives visent à tester formellement des hypothèses théoriques à partir d'une variable d'intérêt. Le recours à ces méthodes ne répond pas à une exigence de sophistication statistique, mais à la nécessité de formaliser empiriquement des relations complexes que l'analyse bivariée ne permet pas de saisir<fnref n="8" />.

Le Tableau 7 propose une synthèse des principales méthodes multivariées mobilisées en sciences de gestion, en fonction de l'objectif de recherche poursuivi et de la nature des variables analysées.

Lorsque l'analyse bivariée ne suffit plus à rendre compte de la complexité des relations observées, le recours à des méthodes multivariées devient nécessaire.

<table><caption>Tableau 7. Méthodes multivariées selon l'objectif de recherche</caption><thead><tr><td>Objectif</td><td>Méthode</td><td>Nature des variables</td><td>Finalité</td></tr></thead><tbody><tr><td>Réduction dimensionnelle</td><td>ACP</td><td>Quantitatives</td><td>Synthèse de l'information</td></tr><tr><td>Analyse d'associations</td><td>AFC</td><td>Qualitatives</td><td>Structure des relations</td></tr><tr><td>Analyse conjointe</td><td>ACM</td><td>Qualitatives multiples</td><td>Profilage</td></tr><tr><td>Regroupement</td><td>Classification</td><td>Mixtes</td><td>Typologies</td></tr><tr><td>Explication</td><td>Régression</td><td>Dépend de Y</td><td>Test d'hypothèses</td></tr></tbody></table>

Les méthodes explicatives multivariées occupent une place centrale dans les recherches empiriques en sciences de gestion et en économie, car elles permettent de relier rigoureusement théorie et observation. Le choix de la méthode dépend de la nature de la variable à expliquer, des propriétés statistiques attendues du modèle et des hypothèses formulées. Les spécifications économétriques propres à ces modèles — choix des variables, formes fonctionnelles, hypothèses sur les erreurs — seront discutées dans un papier scientifique à part.

En définitive, l'analyse statistique ne saurait être réduite à une succession mécanique de calculs ou de procédures logicielles. Elle constitue un processus interprétatif structuré, allant de la description élémentaire à la modélisation multivariée, et dont la finalité est de produire une connaissance empirique cohérente et théoriquement informée. Les données ne « parlent » pas d'elles-mêmes : elles entrent en dialogue avec les hypothèses du chercheur à travers les choix méthodologiques opérés à chaque étape de l'analyse.

## En guise de conclusion

Cet article s'est donné pour objectif de proposer une relecture critique et intégrée des conditions de validité empirique des recherches quantitatives fondées sur questionnaire, en mettant l'accent sur les fragilités méthodologiques qui se manifestent bien en amont de toute modélisation statistique. À rebours d'une conception fragmentée de la recherche empirique, où le questionnaire, l'échantillonnage, la préparation des données et l'analyse sont pensés comme des étapes indépendantes, nous avons défendu l'idée que ces dimensions forment une chaîne de validité continue, dont la robustesse dépend de la cohérence de chaque maillon. Les erreurs observées dans

<footnote n="8">⁸ Le recours aux méthodes multivariées ne constitue pas une montée en gamme automatique de la qualité scientifique ; il n'est pertinent que si la complexité théorique du phénomène étudié le justifie.</footnote>
de nombreux travaux doctoraux et recherches empiriques en sciences de gestion ne relèvent ainsi ni d'un déficit de compétences techniques ni d'un manque d'outils statistiques, mais d'une sous-estimation des enjeux conceptuels et méthodologiques associés à la production même des données.

En mettant en lumière les confusions récurrentes entre sujet et problématique, concepts et items, taille et représentativité de l'échantillon, nettoyage et préparation analytique des données, cet article montre que les fragilités empiriques sont rarement accidentelles. Elles procèdent d'une hiérarchisation implicite des tâches de recherche dans laquelle la modélisation économétrique occupe une place centrale, tandis que la conception de l'instrument de mesure et le design d'enquête sont relégués au rang de préalables techniques secondaires. Or, cette hiérarchisation est scientifiquement trompeuse. Aucune sophistication statistique ne peut compenser des données mal produites, insuffisamment alignées avec les hypothèses qu'elles sont censées tester.

L'un des apports centraux de ce travail réside ainsi dans la réhabilitation du questionnaire comme objet scientifique à part entière. Loin d'être un simple support de collecte, le questionnaire constitue un dispositif théorico empirique complexe, au sein duquel se cristallisent des choix conceptuels, des arbitrages méthodologiques et des contraintes pratiques de terrain. La qualité d'un questionnaire ne se mesure pas uniquement à la cohérence statistique de ses échelles, mais à sa capacité à traduire fidèlement un cadre théorique en indicateurs empiriques interprétables, comparables et pertinents. En ce sens, l'opérationnalisation des variables latentes apparaît comme un moment décisif de la recherche quantitative, trop souvent traité de manière intuitive ou mimétique dans de nombreux travaux empiriques.

Au-delà de la construction de l'instrument, l'article souligne le rôle structurant du plan d'échantillonnage dans la portée des inférences produites. En rappelant que la représentativité ne se confond pas avec la taille de l'échantillon et que l'augmentation du nombre d'observations ne corrige pas les biais de sélection, nous avons insisté sur la nécessité de concevoir l'échantillonnage comme un choix stratégique étroitement lié à la population cible, au cadre d'échantillonnage disponible et aux contraintes du terrain. Cette réflexion apparaît d'autant plus cruciale dans un contexte où les enquêtes auto administrées et en ligne se généralisent, exposant les recherches à des phénomènes d'auto sélection et d'exclusion souvent sous estimés.

L'analyse a également mis en évidence l'importance méthodologique de la phase de saisie, de codification et de préparation des données, fréquemment réduite à un travail technique invisible dans les thèses et articles. Or, les décisions prises à ce stade, qu'il s'agisse des conventions de codage, du traitement des valeurs manquantes ou des règles d'exclusion et d'imputation, conditionnent directement les distributions observées et les résultats des modèles explicatifs. En insistant sur la nécessité de documenter ces choix et d'en expliciter les justifications, cet article plaide pour une transparence méthodologique accrue, seule à même de renforcer la crédibilité, la reproductibilité et la comparabilité des recherches quantitatives.

La réflexion proposée sur l'analyse statistique vise enfin à dépasser une conception réductrice de celle-ci comme simple enchaînement de tests d'hypothèses. En réhabilitant le rôle central de l'analyse descriptive et de l'exploration préalable des données, nous avons rappelé que l'interprétation statistique repose avant tout sur un raisonnement méthodologique structuré, articulant théorie, propriétés empiriques des données et outils analytiques mobilisés. Les données ne produisent pas de sens par elles-mêmes. Elles entrent en dialogue avec les hypothèses du chercheur à travers des choix interprétatifs qui doivent être assumés, explicités et discutés.

Les contributions de cet article sont multiples. Sur le plan méthodologique, il propose une grille de lecture intégrée des fragilités empiriques susceptible d'être mobilisée dans l'encadrement doctoral,
l'évaluation d'articles scientifiques et la formation méthodologique avancée. Sur le plan pédagogique, il offre un cadre structurant pour l'apprentissage de la recherche quantitative, en mettant l'accent sur des étapes souvent invisibles mais décisives du processus empirique. Sur le plan scientifique, il contribue à la littérature critique sur les méthodes en sciences de gestion en rappelant que la rigueur empirique ne réside pas dans la complexité des modèles, mais dans la cohérence globale du design de recherche.

Ce travail n'est pas exempt de limites. Il repose principalement sur une analyse conceptuelle et réflexive, nourrie par l'expérience d'encadrement et par la littérature méthodologique, sans s'appuyer sur une enquête empirique spécifique sur les pratiques de recherche. Cette orientation est toutefois assumée. L'objectif n'était pas de produire des statistiques supplémentaires sur les erreurs méthodologiques, mais de rendre intelligibles leurs mécanismes de production et leurs effets systémiques sur la validité des résultats. Des travaux futurs pourraient prolonger cette réflexion par des analyses empiriques comparatives des pratiques méthodologiques, ou par l'étude des arbitrages opérés par les chercheurs face aux contraintes institutionnelles, organisationnelles et éditoriales qui pèsent sur la production de données.

En définitive, cet article invite à un déplacement du regard. Avant de chercher à perfectionner les outils statistiques, il s'agit de repenser les conditions de production des données elles-mêmes. Pour le doctorant, cet apprentissage constitue un passage décisif dans la formation à la recherche. Pour la communauté scientifique dans son ensemble, il rappelle une exigence fondamentale. La sophistication analytique n'a de valeur que si elle repose sur des dispositifs empiriques conceptuellement fondés, méthodologiquement transparents et rigoureusement construits.
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## Encadré 1. L'échelle de Likert : points de vigilance essentiels

L'échelle de Likert constitue l'un des instruments de mesure les plus mobilisés en sciences de gestion, en particulier dans les domaines des ressources humaines, du marketing et du management. Elle permet d'appréhender l'intensité des perceptions individuelles — qu'il s'agisse du degré d'accord, de la fréquence d'un comportement ou de la qualité perçue d'un service — à partir de réponses ordinales structurées.

Le choix de la longueur de l'échelle revêt une importance méthodologique non négligeable. L'échelle à cinq modalités demeure la plus répandue, en raison de sa lisibilité et de sa facilité de compréhension pour des répondants peu familiers avec les enquêtes quantitatives. L'échelle à sept points, plus fine, offre une variance accrue et une sensibilité statistique plus élevée, mais elle suppose un public capable de discriminer avec précision les niveaux intermédiaires de réponse. Le recours à des échelles plus longues doit ainsi être justifié par la nature du terrain et les objectifs analytiques de la recherche.

La rédaction des items constitue un point critique du dispositif de mesure. Chaque item doit exprimer une seule idée, formulée de manière claire et non ambiguë, avec des ancrages explicites aux extrémités de l'échelle afin d'assurer une interprétation homogène des réponses. Le recours aux items inversés, bien que parfois recommandé pour limiter certains biais de réponse, doit être utilisé avec parcimonie, dans la mesure où il est fréquemment source de confusion et peut dégrader la fiabilité des échelles, en particulier dans des contextes culturels ou linguistiques hétérogènes. Plusieurs biais classiques doivent être anticipés lors de la conception du questionnaire. Le biais d'acquiescement peut être atténué en évitant les formulations normatives ou évaluatives. La tendance centrale, caractérisée par une concentration excessive des réponses autour des modalités intermédiaires, peut être réduite par une explicitation précise des ancrages ou, dans certains cas, par le recours à des échelles paires ne proposant pas de modalité neutre. Le biais de désirabilité sociale, particulièrement présent dans les enquêtes portant sur les comportements professionnels ou éthiques, justifie la garantie de l'anonymat et, lorsque cela est possible, la combinaison de mesures subjectives et factuelles.

Enfin, certaines bonnes pratiques méthodologiques s'imposent pour garantir la qualité des données recueillies. Il est recommandé de conserver une longueur d'échelle homogène au sein de l'ensemble du questionnaire, de procéder à un prétest afin de vérifier la clarté et la compréhension des items, et d'évaluer la fiabilité interne des échelles lors d'une phase pilote, notamment à l'aide de l'alpha de Cronbach, généralement considéré comme satisfaisant lorsqu'il dépasse le seuil de 0,70.

À titre illustratif, une échelle à cinq points peut être utilisée pour mesurer le soutien social perçu en ressources humaines (« En cas de surcharge, mon équipe répartit les tâches pour m'aider »), tandis qu'une échelle à sept points peut s'avérer pertinente pour évaluer la réactivité organisationnelle en marketing (« Nous répondons aux demandes clients en moins de 24 heures en moyenne »), lorsque le contexte d'enquête le permet.
## Encadré 2. L'alpha de Cronbach : mode d'emploi succinct

L'alpha de Cronbach (α) est l'indicateur de fiabilité interne le plus couramment mobilisé en sciences sociales et en sciences de gestion. Il permet d'évaluer le degré de cohérence interne d'un ensemble d'items supposés mesurer un même construit latent, tel que la satisfaction, l'engagement organisationnel ou la qualité perçue. Plus les réponses aux différents items sont homogènes et évoluent dans le même sens, plus l'échelle est considérée comme fiable sur le plan statistique.

Sur le plan formel, l'alpha de Cronbach est défini comme suit :

$$ \alpha = \frac{k}{k-1} \left( 1 - \frac{\sum_{i=1}^{k} \sigma_{i}^{2}}{\sigma_{T}^{2}} \right) \quad (A1) $$

où k représente le nombre d'items composant l'échelle, $\sigma_i^2$ la variance associée à chaque item, et $\sigma_T^2$ la variance totale du score agrégé obtenu par la sommation des items. Cette formulation traduit l'idée selon laquelle la fiabilité augmente lorsque la part de variance commune entre les items devient dominante par rapport à la variance spécifique de chaque item.

L'interprétation de l'alpha repose sur des seuils empiriques largement partagés dans la littérature. Une valeur inférieure à 0,60 est généralement interprétée comme révélatrice d'une cohérence interne faible, suggérant une révision substantielle de l'échelle. Des valeurs comprises entre 0,60 et 0,70 peuvent être jugées acceptables dans le cadre d'une recherche exploratoire. Un alpha compris entre 0,70 et 0,90 est communément considéré comme indiquant une bonne fiabilité et constitue la référence dans la majorité des travaux empiriques en sciences sociales. En revanche, des valeurs supérieures à 0,90 peuvent signaler une redondance excessive entre les items, susceptible de réduire la richesse informationnelle de l'échelle.

Toutefois, l'utilisation de l'alpha de Cronbach appelle plusieurs précautions méthodologiques. Il est recommandé de ne pas s'y limiter et d'examiner conjointement les corrélations inter-items ainsi que l'indicateur « alpha si item supprimé », afin d'identifier d'éventuels items problématiques. Par ailleurs, un alpha élevé ne garantit en aucun cas la validité théorique du construit mesuré : il renseigne uniquement sur la régularité statistique des réponses, et non sur l'adéquation conceptuelle entre les items et le cadre théorique mobilisé. Enfin, l'alpha est mécaniquement sensible au nombre d'items : une multiplication artificielle de questions fortement corrélées peut conduire à un gonflement de l'indicateur sans réelle valeur ajoutée sur le plan analytique.

À titre illustratif, dans une échelle composée de cinq items visant à mesurer le soutien social perçu, un alpha de 0,75 indique une fiabilité satisfaisante. Si l'exclusion d'un item spécifique entraîne une augmentation de l'alpha à 0,82, cette information peut justifier la suppression de cet item afin d'améliorer la cohérence interne globale de l'échelle, sous réserve d'une validation théorique préalable.