1.     Induction et déduction
        a.     L’induction et la déduction sont des formes de logique scientifique.
                 i.      L’induction part du terrain et tente de trouver des généralisations à partir de l’observation des objets (on l’appelle parfois « généralisation empirique »).
                         (1)    dans cette démarche on construit les hypothèses puis les théories à partir d’observations, plutôt que le contraire (comme nous l’avons vu jusqu’ici). Ceci peut avoir lieu de deux manières différentes (il faut éviter que ce soit simplement à partir de nos préjugés) :
                                  (a)    à partir de recherches déjà accomplies
                                  (b)    directement après une observation
                         (2)    Pour que l’induction soit valable, il faut s’assurer qu’on a fait suffisamment d’observation. Problème : à partir de quel niveau peut-on s’assurer que la prochaine observation ne viendra pas prouver le contraire de ce qu’on a observé jusque là ?
                         (3)    exemple : la grounded theory (« théorie fondée ») de Glaser et Strauss.
                                  (a)    selon G. et S. on peut savoir qu’on a atteint le niveau requis d’observation inductive de deux façons :
                                      (i)     la saturation empirique (quand aucune nouvelle information n’est découverte)
                                      (ii)    la saturation théorique (quand les nouvelles informations ne modifient ni les concepts ni l’explication élaborée)
                                  (b)    ceci signifie que les hypothèses et surtout la théorie finale s’élaborent en cours de route et doivent être constamment révisée et ajustées — jusqu’à ce qu’aucune nouvelle information ne le justifie.
                                  (c)    même à ce point, en général l’induction seule est difficile à généraliser; il se peut toujours que l’échantillon ne soit pas représentatif de l’ensemble et que l’information obtenue — et donc la théorie construite — soit biaisée.
                                  (d)    ainsi, plusieurs estiment que l’induction reste du domaine exploratoire, et que les théories produites par induction doivent être re-testées pour être considérées valides.
                                  (e)    ceci est considéré faux par d’autres, qui font valoir qu’il faut comprendre que l’information produite par induction n’est pas de même nature que celle acquise par déduction et n’a pas besoin d’être représentative au sens statistique du terme puisque elle se penche sur et tente de rendre compte des processus de construction sociale locaux et individuels.
                         (4)    l’induction part tout de même d’un questionnement initial, et donc forcément d’un cadre théorique. Exemple typique de recherche inductive : quels sont les obstacles qui s’élèvent pour un ex-détenu à sa sortie de prison ? Ceci est une question ouverte, il n’y a rien de précis à tester.
                                  (a)    important : notez que cette question ne peut pas supposer que ces obstacles sont effectivement présents pour tous les ex-détenus;
                                  (b)    elle ne suppose pas non plus que les obstacles sont réels; elle vise la perception qu’en auront les détenus
                                  (c)    dans ce cadre, la recherche sur le terrain (par entrevue, par exemple) visera à comprendre comment les ex-détenus construisent leur réalité post-élargissement.
                                  (d)    DONC : si vous êtes intéressés à l’environnement objectif des ex-détenus ceci ne satisfera pas vos critères. Il faut utiliser une approche déductive et trouver à l’avance les hypothèses à tester.
                 ii.     La déduction part du cadre théorique pour faire des hypothèses et ensuite les tester sur le terrain.
                         (1)    par exemple, vous voulez savoir si l’absence d’emploi constitue une difficulté importante pour les ex-détenus. Ceci est une question déductive parce qu’elle comporte une hypothèse (implicite) à tester, elle n’est pas ouverte (qu’on pourrait formuler de la manière suivante : « l’absence d’emploi nuit à la réinsertion sociale du détenu »).
                         (2)    il y a deux concepts dans cette hypothèse :
                                  (a)    l’absence d’emploi : celui-là est relativement facile à définir et à mesurer. Il faudra toutefois déterminer si on accepte le travail au noir, à contrat, etc.
                                  (b)    la réinsertion sociale : ici il y a plus à faire — ceci est plus complexe que de mesurer la récidive. Il faut découper en dimensions et en indicateurs.

3. Les variables
a. Variables dépendantes et indépendantes
      i. Les variables dépendantes sont celles qu’on cherche à expliquer. Par exemple, le taux de criminalité dans une ville, le taux de récidive, le sentiment d’insécurité, etc. En général ces variables seront descriptives, c’est-à-dire qu’on s’emploiera à les décrire par des indicateurs adéquats.
     ii. Les variables indépendantes sont celles dont on veut tester la valeur explicative, la capacité de rendre compte de la variable dépendante choisie (on les appelle également variables explicatives).
     iii. attention: dans la plupart des cas le fait qu’une variable soit indépendante ou dépendante ne tient pas à la nature de la variable en question mais bien à votre modèle théorique (exemple : on peut vouloir expliquer la longueur des sentences par la longueur des procès, ou expliquer le taux de récidive par la longueur des sentences).

b. Types de variables
     i. Les variables nominales sont celles qui décrivent un objet sans que ses valeurs possibles puissent être mises en relation mathématique ou ordonnées de quelque façon : sexe, profession, crime commis, etc. C’est bien sûr le cas de toutes les variables dichotomiques.
     ii. Les variables ordinales permettent de tirer un ordre, mais non de mesurer une progression entre les valeurs mesurées, par exemple la scolarité, le SSE, sentiment de sécurité (plus ou moins en sécurité) etc.
     iii. Les variables d’intervalle montrent une relation mathématique entre leurs valeurs possibles et donc une possibilité d’ordonnancement.
           (1) Elles peuvent être proportionnelles, lorsque leur échelle est absolue (Exemples : l’âge, la longueur de la sentence, le temps de réponse, le nombre de vols, etc. Dans ces cas il est clair que 2 ans est 2x plus long qu’un an, que 125 vols représentent 25 % de plus que 100 vols, etc.
           (2) si elles sont non-proportionnelles, le « zéro » de l’échelle est arbitraire et ceci limite les types d’opération mathématiques possibles (exemple : la température en Celsius; certains types d’échelles mesurant le sentiment d’insécurité, la gravité des crimes, la satisfaction au travail, etc.).
           (3) note : les variables peuvent être discrètes (ne comportant que des valeurs entières, ex., n d’enfants) ou continues (permettant les fractions, ex. la taille).
     iv. Attention : le fait qu’une variable soit nominale, ordinale ou autre n’est pas relié à la réalité mesurée mais au modèle d’analyse. Par exemple, on peut mesurer l’âge en années, ou en catégories jeunes-vieux. Tout dépend de ce qui est nécessaire pour la recherche.

4.     Les méthodes qualitatives
        a.     Les méthodes qualitatives sont généralement liées à l’induction mais pas exclusivement.
                 i.      C’est qu’en général (comme on le verra dans un prochain cours) les méthodes qualitatives sont utilisées pour sonder les constructions sociales chez les individus. Ceci implique d’habitude qu’on évite de construire à l’avance une structure qu’on testerait sur les sujets, puisque dans ce cas c’est notre construction qui est au centre de la recherche plutôt que celle des gens à qui on s’adresse.
                 ii.     Autrement dit, les méthodes qualitatives sont subjectives — non pas au sens où elles manquent de rigueur mais au sens où elles ciblent la subjectivité des individus qui sont observés. Elles nécessitent donc une attention particulière à l’interférence de la subjectivité du chercheur.
        b.     Exemple de déduction en qualitatif : on peut parfaitement utiliser une méthode d’analyse qualitative, documentaire, pour démontrer une hypothèse au sujet d’une activité gouvernementale (exemple : adoption de l’approche du risque intégré dans le nouveau ministère fédéral de la Sécurité publique et de la Protection civile, SPPC).
        c.     Autre type de méthode qualitative : l’entrevue « journalistique » visant à amasser de l’information factuelle. Ceci peut être déductif (ex. pour vérifier une hypothèse) ou inductif (ex. pour explorer le contexte).