Population et échantillon

3.2.1 Population à l’étude

Notre recherche porte sur les utilisations et les perceptions des bibliothèques scolaires par les élèves. Pour que les données de cette étude puissent être comparées à celles collectées par Fortunato, des précisions ont été apportées. Ainsi, les élèves doivent :

• Être en degré secondaire I (classes de 9ème, 10ème et 11ème) ; • Fréquenter une école publique.

En effet, lors de la précédente étude, les élèves inscrits dans des établissements scolaires privés avaient été exclus de l’enquête afin que la population cible soit la plus homogène possible, augmentant par conséquent la représentativité de l’échantillon.

Ajoutons à cela que l’école en question doit bénéficier des services d’une bibliothèque scolaire ou mixte, de sorte que les participants soient en capacité de communiquer sur leurs utilisations ou non-utilisations de ce service, ainsi que sur les attentes qu’ils en ont.

Enfin, pour des raisons de faisabilité, l’étude ne porte que sur les établissements situés dans le canton de Vaud.

Figure 6 : Population cible, population accessible et échantillon de l’étude

Comme indiqué en partie 2.1.1.2, en 2016, le canton de Vaud comptait 22’409 élèves en degré secondaire I. Par ailleurs, le nombre d’établissements scolaires bénéficiant des services d’une bibliothèque scolaire ou mixte est croissant chaque année. Au nombre de 64 à la fin de l’année 2016, on compte 67 établissements desservis en mars 2018 (BCUL 2018). Il s’agit donc de réaliser un échantillonnage à partir de la liste des élèves fréquentant ces 67 établissements.

3.2.2 Plan d’échantillonnage : entre procédure idéale et faisabilité de la

recherche

L’échantillonnage est un processus durant lequel une partie de la population, représentant la population cible, est sélectionnée (Fortin et Gagnon 2016). En effet, s’il n’est pas possible, pour des questions de faisabilité, de questionner l’ensemble de la population concernée par l’étude, la réalisation d’un échantillon représentatif permet malgré tout de généraliser les résultats obtenus.

La stratégie d’échantillonnage dépend :

• De la faisabilité (temps, budget, moyens alloués) ;

• De la marge d’erreur et du niveau de confiance acceptables concernant les résultats (inférence statistique) ;

• De l’hétérogénéité de la population ;

• De la nature du phénomène étudié (Makhlouf Shabou 2016 ; Ruch 2016).

Cependant, pour que l’échantillon soit représentatif, il est non seulement nécessaire qu’il reflète de manière proportionnelle les caractéristiques de la population (Fortin et Gagnon 2016), mais en plus qu’il soit réalisé de manière probabiliste.

3.2.2.1 La procédure d’échantillonnage en recherche quantitative : méthode probabiliste et taille conséquente

Dans l’idéal, en recherche quantitative, un échantillon probabiliste permet une bonne représentativité de la population. Pour ce faire, il suffit de sélectionner aléatoirement les répondants de l’enquête à l’aide d’une liste numérotée des élèves en secondaire I dans le canton de Vaud.

Outre la méthodologie choisie, la taille de l’échantillon a aussi un impact direct sur la validité des conclusions d’une étude quantitative car en principe, plus l’échantillon est de taille

Population cible : élèves de la 9ème à la 11ème en école publique

Population accessible : élèves de la 9ème à la 11ème dans des écoles publiques du canton de Vaud bénéficiant des services d'une bibliothèque

scolaire ou mixte

conséquente et moins l’erreur d’échantillonnage est grande. Ce point est d’autant plus important lorsque l’étude consiste à vérifier des relations d’associations, ou si la population est hétérogène (Fortin et Gagnon 2016).

Tableau 3 : Taille de l’échantillon pour une population de 22’409 individus selon la

marge d’erreur et le niveau de confiance acceptés

Marge d’erreur 1% 2% 3% 4% 5%

Niveau de confiance à 95% 6’723 2’169 1’019 585 378 Niveau de confiance à 99% 9’533 3’500 1’704 991 645

La marge d’erreur (ou intervalle) représente la différence obtenue si la question avait été posée à la population entière, l’écart qui sépare l’estimation de la vraie valeur. Le niveau de confiance correspond quant à lui au degré de certitude de la marge d’erreur, à la probabilité de cet intervalle (Checkmarket 2018).

En sociologie, il est d’usage de sélectionner un niveau dépassant les 90 ou 95% de confiance, en-dessous desquels l’encadrement serait trop imprécis et les résultats non fiables, donc peu dignes d’intérêt (Martin 2014). Ainsi, avec une marge d’erreur de 5% et un niveau de confiance à 95%, notre échantillon pourrait raisonnablement se composer de 378 individus (soit 1,7% de la population totale).

3.2.2.2 Question de faisabilité et limites du projet : la procédure d’échantillonnage de cette recherche

Les impératifs sur le terrain peuvent parfois venir contrecarrer les méthodes statistiques élaborées en amont (Berthier 2010). Il s’agit alors d’adopter des méthodes d’échantillonnage moins systématiques, non probabilistes, qui remettent en cause la représentativité de l’échantillon, et par conséquent la généralisation des résultats à l’ensemble de la population. En effet, la DGEO, dont l’accord était indispensable pour permettre la diffusion du questionnaire dans les écoles, a restreint la sélection des participants à trois établissements publiques du secondaire : Renens, Nyon-Marens et Coppet-Terre Sainte. La représentativité de l’échantillon est ainsi mise à mal non seulement par la restriction des établissements participant, mais également par leur sélection, à priori arbitraire, qui ne permet pas de rendre compte de la diversité des structures, ni des huit régions scolaires du canton.

Figure 7 : Localisation des trois établissements scolaires participant à l’enquête

Considérant tout de même que plus un échantillon est de taille importante et plus il est représentatif, il a été souhaité d’obtenir le plus grand nombre de participants selon les possibilités accordées par les différentes directions, la disponibilité des enseignants ainsi que des personnes en charge de la mise en place de l’enquête (doyens ou bibliothécaires). Il en résulte une sélection des participants que l’on pourrait rapprocher d’un échantillon non probabiliste par choix raisonné, puisqu’ils ont été choisis sur la base de critères précis de manière qu’ils soient représentatifs de la population à l’étude (Fortin et Gagnon 2016).

En conclusion, rares sont les études dont l’échantillon est véritablement représentatif. En effet, il est difficile de mettre en place une méthode d’échantillonnage idéale car cela nécessite des moyens conséquents. Par ailleurs, même probabilistes et de tailles conséquentes, les échantillons ne garantissent pas l’élimination de tout risque d’erreur. Aussi faut-il plutôt partir de l’échantillon composé pour le considérer comme représentatif d’une certaine population dont la description peut être réalisée à posteriori (Martin 2014).