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Comptabilité - Contrôle - Audit

2013/1 (Tome 19)


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La plupart des articles proposés à CCA comportent des données empiriques. Soit, elles viennent valider ou invalider des hypothèses issues d’un modèle théorique, soit elles permettent de déboucher sur des propositions venant enrichir un cadre théorique existant, soit enfin elles permettent, dans le cas notamment de la théorie enracinée, de proposer un nouveau cadre théorique.

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Certains articles ne comportent toutefois pas de données empiriques et sont alors des synthèses de la littérature ou des propositions de cadres théoriques innovants. Ces articles sont difficiles à publier car ils doivent être très originaux, que ce soit dans la synthèse qu’ils réalisent, ou dans le cadre théorique qu’ils proposent. Insuffisamment ambitieux, certains de ces articles sont toutefois retenus par les évaluateurs et les rédacteurs qui suggèrent alors l’ajout de données empiriques.

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La faiblesse de la qualité et de la quantité des données empiriques présentées par un article est assez souvent une cause de son rejet. Compléter ces données peut s’avérer très coûteux, voire impossible dans le cadre du processus de révision.

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Quelles sont les qualités que l’on peut attendre de ces données ?

Des qualités de volumétrie

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Il faut bien sûr distinguer selon le type de recherche : le chercheur peut avoir recours aux bases de données (y compris dans les études fondées sur la presse ou la bibliométrie), aux questionnaires, aux entretiens ou aux études de cas, ces sources n’étant pas exclusives les unes des autres.

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Un principe important commun à ces différentes méthodologies est la richesse des données empiriques sur lesquelles elles s’appuient. Cette richesse se caractérisera par l’étendue des données dans les trois premiers cas, c’est-à-dire que des données nombreuses seront un signe de qualité de la base empirique. Elle se distinguera par son niveau de détail et de précision dans le dernier cas. La pertinence qui est alors perdue en généralité est gagnée en détail et précisions. Le degré d’immersion ou de familiarisation avec le cas sera alors l’un des critères de qualité.

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En conséquence, et sans pour autant définir de normes, le lecteur peut attendre des observations dépassant la centaine pour les études sur bases de données ou par questionnaires [1][1] À noter que des « normes » existent en matière de taille.... Dans le cas des entretiens, moins d’une trentaine paraît problématique. Enfin, l’étude de cas peut être unique (les résultats ne seront simplement pas généralisables) mais une immersion de plusieurs mois, complétée par des sources externes, est alors considérée comme un point très positif dans le protocole de recherche.

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Bien sûr, il existe de multiples bonnes raisons pour déroger à ces usages. L’ensemble de la population peut avoir été étudié, auquel cas un faible nombre d’événements demeure pertinent. La nature des données à collecter peut être sensible et empêcher de collecter des données en masse. Cela doit alors être expliqué par les auteurs. Il semblerait alors toutefois pertinent, en amont de la recherche, de se demander où et dans quelles conditions des données peuvent être collectées. Certains sujets sensibles méritent des détours de production scientifique et des collectes originales afin de pallier les difficultés à trouver les bonnes informations. Quelle que soit la raison, le chercheur avisé aura conscience des implications que peut avoir un faible nombre de données empiriques sur les possibilités de traitement de celles-ci, en particulier lorsqu’une démarche quantitative est envisagée.

Des qualités d’objectivité

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Les données présentées doivent être objectives et sérieuses. L’auteur doit indiquer dans une partie méthodologique comment celles-ci ont été collectées. Il est plus pertinent d’annoncer spontanément les limites liées à la collecte que de laisser les évaluateurs et les rédacteurs les découvrir seuls au risque de disqualifier l’auteur. Les données peuvent faire l’objet de retraitements qui seront alors explicités. Certaines données peuvent être écartées mais les raisons en seront alors motivées à nouveau dans le texte.

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Une donnée est par nature fragile et subjective. Le chercheur doit alors veiller à trianguler ses sources dès lors que c’est possible. Des tests de vraisemblance des informations extraites d’une base de données par exemple, en se référant aux sources originales, permettront ainsi de s’assurer de la fiabilité d’une base de données construite par d’autres et qui demeure une source « secondaire ».

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La mise à disposition des réponses aux questionnaires ou des retranscriptions d’entretiens est souvent la norme dans une thèse. Ce n’est pas le cas dans les articles de recherche (bien que ces données puissent être fournies aux rédacteurs et aux évaluateurs pour simplement valider leur existence, voire mises en ligne sur un site internet associé à la revue).

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Pour les études de cas, les auteurs disposent toujours d’un matériel plus riche que celui présenté dans l’article, et qui pourrait être également mis à disposition des évaluateurs afin de crédibiliser la démarche. Cela n’alourdirait que modérément le processus de contrôle car leur simple présence est déjà un gage de qualité et agit comme un moyen de contrôle invisible. Il est possible d’ajouter pour les études de cas que le processus d’objectivation peut prendre la forme d’une relecture par l’organisation étudiée (nul besoin d’avoir sa validation, mais plutôt son retour sur les données utilisées et être en mesure de répondre à des objections de pertinence et d’interprétation). Les études de cas seront d’autant plus crédibles qu’elles montreront comment différentes perspectives ont été prises en compte.

Des qualités de traitement

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Les données empiriques sont faites pour être disciplinées par des instruments d’analyse. En général, cette discipline est bien assurée, ou du moins de façon naturelle, dans les méthodologies quantitatives, même si cela n’exclut pas de gros problèmes liés à l’utilisation non pertinente d’une modélisation ou d’un test statistique ; les problèmes de taille de l’échantillon évoqués plus haut en sont une illustration. En revanche, pour les études de cas, les choses sont moins « naturelles » et plus complexes du fait de l’existence d’études de cas plutôt positivistes et d’études de cas plutôt constructivistes.

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Le processus de traitement des données est en effet moins « naturel » car, parfois, le chercheur confond le fait de raconter son terrain avec le fait de le raconter dans les termes de son cadre conceptuel. Cela revient à faire des choix de ce qui mérite d’être écrit au regard des lunettes théoriques que l’on a adoptées. Cela implique d’utiliser les termes théoriques de son cadre conceptuel pour décrire le cas. Les faits sont alors disciplinés par un appareillage théorique qui ne permet pas de raconter n’importe quoi n’importe comment mais oblige à décrire de manière structurée. Autrement dit, le cas doit être informé par la théorie !

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À cela s’ajoute une deuxième difficulté. Les études de cas positivistes ne se présentent pas comme les études de cas constructivistes. Pour ces dernières, il est courant que l’auteur, souvent partie prenante à l’histoire qu’il raconte, cherche à exprimer, dans un souci de réflexivité, son positionnement par rapport aux faits décrits. Cela peut l’amener à utiliser le « je » ou le « nous » (le choix de l’un ou l’autre n’étant pas arbitraire et devrait être expliqué) plutôt que de prendre une fausse distance par rapport à son cas. C’est à l’aune de cette cohérence qu’un article doit être jugé, sans qu’un modèle puisse dominer sur un autre (ce qui ne nous empêche pas d’avoir nos propres préférences mais celles-ci doivent alors être disciplinées, par un souci de cohérence et par le cadre épistémologique proposé par un auteur). Dans les deux approches d’études de cas, les monographies doivent comporter des verbatim qui prouvent nos interprétations, des éléments de contexte montrant la représentativité de ces verbatim, des tableaux, des schémas issus de l’organisation, ainsi que des données externes, publiques ou obtenues via d’autres interviews.

Des qualités d’intelligibilité

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Les données présentées doivent enfin être accessibles en termes de compréhension aux autres chercheurs. Cela signifie qu’un soin particulier doit être pris dans la présentation des tableaux de résultats ou des schémas de modélisation. Pour les entretiens et les études de cas, les données présentées doivent être accessibles. Elles ne présentent pas trop d’acronymes, les faits sont présentés pour un lecteur externe à l’organisation ou encore la description ne se perd pas en digressions inutiles. Autant de précautions sans doute évidentes pour beaucoup mais qu’il est sans doute bon de rappeler pour les débutants.

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Les données utilisées doivent également être sélectionnées afin de permettre de répondre à la question de recherche et d’éclairer la problématique. Par souci de complétude, il arrive que le chercheur se perde dans ses données et écrive beaucoup de choses qui ne font pas sens autour des données, rendant inintelligible son empirie.

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À l’aide de ces quelques précautions de base, nul doute que beaucoup d’articles présentés à CCA gagneront en qualité empirique.


Référence

  • Tabachnick B.G., Fidell L.S. (1996). Using multivariate statistics (3e éd.). New York : HarperCollins.

Note

[1]

À noter que des « normes » existent en matière de taille de l’échantillon aux fins d’analyses statistiques. Ces normes peuvent différer sensiblement selon le contexte de l’analyse ou selon les paramètres requis pour les tests. Mais d’une manière générale, une analyse de régression multiple – pour prendre cet exemple fort commun – peut difficilement s’appuyer sur un ratio « nombre d’observations/nombre de variables explicatives » inférieur à 15 (voir Tabachnick et Fidell 1996, p. 132-133, pour plus de précisions).

Plan de l'article

  1. Des qualités de volumétrie
  2. Des qualités d’objectivité
  3. Des qualités de traitement
  4. Des qualités d’intelligibilité

Pour citer cet article

  Berland Nicolas, les rédacteurs Stolowy Hervé, etPiot Charles, « Éditorial. Les données empiriques de l'article de recherche », Comptabilité - Contrôle - Audit, 1/2013 (Tome 19), p. 3-5.

URL : http://www.cairn.info/revue-comptabilite-controle-audit-2013-1-page-3.htm
DOI : 10.3917/cca.191.0003


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