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LES ASPECTS METHODOLOGIQUES DE LA RECHERCHE souci de mettre en place des politiques ou des actions visant à réduire les écarts de réussite entre enfants français et étrangers. Un moyen de traiter le problème est de comparer les résultats des élèves en fin de classe de CP, sous forme de moyennes comme dans le tableau suivant : score des Français score des étrangers 108 96 La première question posée est celle de la consistance de l'écart observé : la différence de 12 points constatée ici nous permet-elle de conclure à une différence de réussite entre Français et étrangers ? La réponse à cette question passe par la référence à ce qui pourrait être considéré comme une différence aléatoire (on voit ainsi que même dans le cadre purement empirique une référence aléatoire sera nécessaire). Ceci peut être résolu par des tests statistiques usuels (test de différence de moyennes, test du X² pour les distributions). La seconde question posée est celle de l'effet spécifique de la nationalité dans cet écart. En effet, les élèves étrangers peuvent avoir, en moyenne, des caractéristiques spécifiques, qui elles aussi peuvent agir sur la réussite scolaire : milieu défavorisé, familles nombreuses, faible niveau d’éducation des parents, conditions matérielles difficiles... La différence observée entre les scores des élèves traduit-elle alors l'effet particulier de la nationalité ou bien masque-t-elle l'effet d'autres variables ? Que serait cet écart si on comparait des Français de même caractéristiques socio-économiques que celles énoncées précédemment à des étrangers ? On a donc besoin de construire un schéma d'analyse qui intègre différents facteurs. Une troisième question concerne le "poids" de la variable nationalité, elle-même dans le cadre du phénomène considéré (ici la réussite scolaire). Même si on peut montrer une influence spécifique de la nationalité, a-t-on une 40
LES ASPECTS METHODOLOGIQUES DE LA RECHERCHE idée claire et précise, sur le poids que représente cette variable dans les différences de réussite entre élèves ? En d'autres termes, s'agit-il d'un élément sur lequel il importe d'agir sachant qu'il existe d'autres causes de différenciation qui par leur importance pourraient justifier davantage d'investissement ? A l'évidence, les procédures statistiques simples (tableaux croisés par exemple) ne permettent pas d'aborder aisément ces deux dernières questions. La plus efficace des méthodes empiriques (car elle répond dans une large mesure aux problèmes précédents) fait partie des méthodes dites corrélatives et est appelée analyse de régression multivariée ou modélisation. Cette technique permet d'analyser les données "toutes choses égales par ailleurs" ce qui conduit au contrôle de l'influence des autres facteurs introduits dans l'analyse (qui n’auraient pas été éliminés par l'introduction du hasard). Toutefois, signalons qu'aucune méthode (pas même la modélisation) ne permet tout à fait de remédier à l'absence de contrôle par le hasard. Néanmoins, si l'on fait l'effort nécessaire pour comprendre et mesurer avec soin les facteurs exogènes les plus importants, la modélisation peut produire des résultats plus généralisables (forte validité externe), quoique sa validité interne soit plus limitée. Examinons à présent les principes généraux de la modélisation. II. Quelques principes de base de la modélisation Il s’agit d’apporter quelques informations simples sur les principes statistiques qui sont à la base de l'analyse multivariée ; ce détour est en effet nécessaire pour permettre de mieux comprendre la logique employée pour l'analyse des résultats de notre recherche, notamment pour les lecteurs non familiarisés avec la démarche utilisée. Trois points seront abordés de façon successive. Le premier point explicite la notion de modèle dans le cas le plus simple ; le second étend la notion de modèle à la prise en compte simultanée 41
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