Technique d’analyse de données

les significations évidentes et centrales à partir des données brutes et des objectifs de recherche (Thomas, 2006).

Selon Thomas (2006), l’analyse inductive permet de : (a) condenser les données brutes en un bref résumé; (b) d’établir des liens entre les objectifs de la recherche et les résultats émergeant des données tout en assurant que ces liens puissent être démontrés et justifiés; et (c) développer un modèle ou une théorie à partir de la structure sous-jacente des expériences ou des processus qui émergent dans les données.

- Le principal objectif de la présente recherche (mieux comprendre l’influence des TIC en contexte d’école à la maison) a guidé l’analyse;

- L’analyse a été marquée par des lectures répétées et de multiples interprétations des données brutes. Même si les résultats de l’analyse pouvaient être influencés par les questions de recherche exposées précédemment, ceux-ci ont émergé directement de l’analyse de données brutes, non d’attentes a priori;

- Le principal mode d’analyse a été le développement de codes à partir des données brutes (verbatim et observations). Ces codes ont été mis en relation avec le cadre théorique afin que ce dernier contienne les thèmes et les processus clés identifiés et construits par le chercheur durant le processus de codification;

- Les résultats ont émergé de l’interprétation multiple des données brutes par le chercheur qui les a codés. Inévitablement, les résultats sont construits par les hypothèses et expériences du chercheur qui a conduit la recherche et l’analyse des données;

- Différents chercheurs pourraient produire des résultats différents de ceux du chercheur; - La fiabilité des résultats issus de l'analyse inductive pourrait être évaluée en utilisant des

techniques similaires à celles qui sont utilisées avec d'autres types d'analyse qualitative (par exemple, Lincoln et Guba, 1985).

Le processus de codification, dont le but était de réduire les données et de saisir les principaux aspects des thèmes identifiés, est présenté dans la Figure 4. D’abord, après avoir formaté les données brutes en un format commun (p. ex., les entrevues audios ont été transcrites à l’ordinateur, les notes manuscrites des observations ont été écrites à l’ordinateur, etc.), elles ont été importées dans le logiciel d’analyse Qda Miner. Ce dernier, en plus de permettre de travailler sur un seul et même document, a servi à garder des traces du cheminement effectué par le chercheur par l’entremise d’un journal de bord (p. ex., fusion/division de codes, nombres de codes à chacune des étapes, etc.). Une fois l’importation des données complétée, le chercheur a effectué de multiples lectures attentives, et ce, jusqu’à ce qu’il ait pu être familier avec son contenu et qu’il eut acquis une compréhension des thèmes abordés dans celles-ci.

Ensuite, toujours à l’aide du logiciel d’analyse, le chercheur a effectué une analyse de premier niveau. Au cours de celle-ci, deux règles communément admises lors de la codification de données qualitatives ont été respectées : (a) un segment de texte peut être codé dans plus d’une catégorie (Thomas, 2006); (b) il peut être préférable de coder l’ensemble des données.

Lors de l’analyse, des passages d’entrevue qui représentaient une signification spécifique et unique (unité de sens) ont été identifiés et définis. Pour chaque unité de sens, le chercheur a créé un code (un mot ou une phrase). C’est ainsi que 62 codes directement liés à l’objectif de recherche ont été créés. Le chercheur a ensuite associé chaque code à un extrait de verbatim qui en transmettait le thème ou l’essence afin de faire l’objet d’un accord interjuge avec Madame Christine Hamel, directrice de la présente recherche. Cet accord a permis de combiner certains codes (qui se superposaient ou qui étaient redondants) et d’ainsi les réduire au nombre de 34. La codification s’est terminée en associant les différents codes à 7 thèmes, soit les systèmes du modèle de Johnson et Puplampu (2008) : (a) l’ontosystème; (b) le sous- système techno-écologique; (c) le microsystème; (d) le mésosystème; (e) l’exosystème; (f) le macrosystème; et (g) le chronosystème.

Figure 4 Modèle visuel de l’analyse de premier niveau

Le chercheur a ensuite effectué une analyse de deuxième niveau (voir Figure 5). Pour ce faire, il a compilé les extraits classés selon les codes déterminés précédemment et les a relus. Cette relecture avait pour but de « situer la lecture à un niveau conceptuel et [de] tenter de nommer le phénomène plus large » (Paillé, 1994, p. 159) auquel renvoyaient les témoignages. Pour chacune des citations précédemment codées, le chercheur a tenté de comprendre le phénomène à l’étude à un niveau supérieur en tirant « un sens des données, de nommer les

Lecture attentive des données brutes Division du texte en segments d’informations brutes Étiquetage des unités de sens avec des codes d’informations brutes Réduction des codes superposés ou redondants Réunion des codes en thèmes Plusieurs pages de texte Plusieurs segments du texte

62 codes Réduction des codes à 34

Les codes sont réunis en 7 thèmes

phénomènes en cause, d'en dégager les implications, les liens, de les ordonner dans un schéma explicatif, bref de les analyser, de les théoriser » (Paillé, 1994, p. 160), et ce, en les catégorisant. Par exemple, l’extrait de l’entrevue où un participant a dit :

« Nous ne devons pas aller à la bibliothèque tout le temps, nous ne devons pas posséder tous les livres, nous avons tout ce dont nous pouvons avoir besoin dans notre communauté parce que vous pouvez trouver tellement là-bas et qu’elle donne tellement un sentiment de confiance et de compétence (…) » a été catégorisée ainsi : « la communauté est associée à un sentiment de confiance et de compétence chez les parents-éducateurs ».

Les catégories obtenues ont ensuite été compilées et séparées des citations auxquelles elles étaient associées. Dans cette manière de faire, « les expressions employées ne correspondent plus tout à fait au détail du verbatim : elles tentent plutôt de caractériser le phénomène auquel celui-ci renvoie. Ensuite, on trouve moins de mots (…); la lecture ne s'attarde plus au ligne par ligne, mais englobe un ou deux paragraphes, parfois plus » (Paillé, 1994, p. 161).

Figure 5. Modèle visuel de l’analyse de deuxième niveau

Une fois les catégories dégagées, celles-ci ont été mises en relation et schématisées sous la forme d’un réseau conceptuel (voir Figure 6). L’élément central de ce réseau étant l’objectif de la recherche, les 7 thèmes (l’ontosystème, le sous-système techno-écologique, etc.) en ont constitué le deuxième niveau. Quant au troisième niveau du réseau conceptuel, on y retrouve les 34 codes associés à leur thème respectif. Le quatrième et dernier niveau du réseau conceptuel est celui des catégories créées à l’analyse de deuxième niveau. Des liens ont été créés entre les catégories qui ont parfois été reliées à des thèmes, des codes ou même à des catégories différentes. Ces liens ont été tracés selon une approche empirique puisque les catégories ont été mises en relation à partir « d'elles-mêmes et des phénomènes auxquels elles sont associées, par exemple en procédant catégorie après catégorie, extrait par extrait. On

Citations codées Catégories Séparation des catégories de leurs citations Mise en relation sous forme d'un réseau conceptuel

s'intéresse alors aux catégories et au corpus correspondant en posant les questions de la mise en relation (ce que j’ai ici est-il lié avec ce que j’ai là? En quoi et comment est-ce lié?) » (Paillé, 1994, p. 170-171). Par exemple, la catégorie basée sur l’affirmation d’un parent qui a dit qu’il est important que son enfant ait un parcours scolaire non normalisé (thème « Macrosystème », code « valeurs ») a été reliée au fait que les deux parents interviewés croient que leurs enfants se développent bien en empruntant un cheminement scolaire unique (thème « Ontosystème, code « croissance des enfants »).

Figure 6. Disposition des éléments constituant le réseau conceptuel

Les liens ont été tracés de deux manières : (a) ceux faits à l’intérieur d’un même thème étaient tracés d’un trait de couleur gris pâle; et (b) ceux qui reliaient des catégories situées dans des thèmes différents étaient noirs. Faire cette distinction a permis au chercheur de mieux cerner les relations entre les différents thèmes identifiés et les catégories (p. ex., définir une relation entre le macrosystème, le sous-système techno-écologique et le mésosystème). De ces liens, le chercheur a délimité les principales relations entre les réponses des participants, ce qui a permis de répondre aux questions de recherche en se référant à la fois aux données et au cadre théorique.

Ces étapes ont été systématiquement appliquées pour trouver le sens parmi les données qui ont servi à répondre aux questions de recherche. Ce traitement exhaustif a porté sur

1er_{niveau: Objet de recherche}

2e:_{niveau: Thèmes}

3e_{niveau: Codes}

l’ensemble des données pertinentes collectées (observations, entrevues, réflexions personnelles).