L'approche statistiques des questions sociales

Chapitre 2. Approche statistiques des questions sociales

Caractère scientifique de l’analyse éco : on cherche à définir une science par opposition à ce qu’on appelle la métaphysique. La science a un caractère empirique.

Une discipline est dite scientifique quand elle énonce des propositions pouvant être confrontée à des faits. On dit que la science énonce des propositions qui sont falsifiables, que je puisse la comparer à une réalité observable (si la proposition se réalise ou non).

Ex. Demain il va pleuvoir. Si effectivement il pleut, j’en déduis que la prévision se réalise et que la théorie sur laquelle s’appuie les prévisions est peut-être vrai/vérifiable, puisqu’elle n’est pas en contradiction avec les faits.

Contrairement à la science, on n’a pas les mêmes exigences avec la métaphysique, elle n’a pas à énoncer des propositions qui sont falsifiables/confronter à une réalité observable.

Ex. Dieu existe : on ne peut dire s’il est vrai ou fausse.

Dans tous discours scientifique, il y a des hypothèses qui ne peuvent pas être confrontées à une réalité.

Ex. Les consommateurs sont rationnels.

Hypothèses -> modèle théorique -> conclusions : conforme à ce que l’on peut observer ? Si les conclusions sont manifestement en contradiction avec ce que l’on observe soit les hypothèses sont fausses, soit le modèle théorique, soit conclusions. Pour cela on peut changer d’hypothèses, ou de modèle théorique ou de conclusions.

Dans ce cours on énonce des propositions pouvant être confronté à des observations. Il y a 2 types d’approches empiriques. : Expérimentales c’est-à-dire qui dispose pour valider ou invalider des conclusions de protocoles qui sont reproductibles à volonté dans des laboratoires (cas des sciences physiques, biologiques). Temps que les scientifiques ont besoins d’hypothèses ils reproduisent les expériences.

Ce n’est pas le cas de l’économie, ce n’est pas une science expérimentale. Il s’agit d’une approche sociale. Elle valide grâce à des faits historiques qui arrivent une seule fois, on ne peut les reproduire. De ce point de vue, les démarches sont différentes. Ce qui engendre une nécessité pour l’économiste de créer une méthode statistique de traitement des données -> spécificité de l’économie comme discipline empirique, comme toutes les sciences sociales. Les faits sont validés/invalidés par l’analyse théorique.

L’outil statistique qui va être utilisé par les économistes est l’étude de la corrélation entre des données observées par la méthode statistique de régression.

L’économiste a une théorie faisant intervenir 2 variables que l’on appelle Xi et Yi (ex. pour l’une le niveau du salaire et pour l’autre le niveau de l’emploi, elles sont susceptibles d’avoir une certaines relations). On peut élaborer un raisonnement théorique, envisagé entre ces 2 variables des relations que l’on peut théoriser. Si l’éco est une discipline expérimentale, ce qui est intéressant est de disposer d’un certains nombres d’observation. Le petit i représente une valeur pour plusieurs périodes. Ce que l’on appelle une série statistique de n observations des variables X et Y pour les mêmes périodes de référence. On peut envisager que pour la variable X on a n observations se rapportant à des pays différents (ou dates) et de même pour la variables Y. On peut combiner historiques et géographiques.

Comment traite-on ses données statistiques brutes pour validées une théorie sur la relation existant entre ces 2 variables ? On représente dans un repère les variables X et Y. En reportant les données, on obtient un nuage de points. Cf schéma feuille

Il y a différentes formes : allongées, massives, circulaires, allongées en se dirigeant de bas en haut/d’un coin à l’autre : info qualitative, générale pouvant nous mettre sur la voie de la relation existant entre ces 2 variables.

En utilisant la méthode statistique de la régression linéaire, si on détecte une allure générale du nuage semblant indiquer (orienter en partant du bas gauche vers haut droit du repère), il existe une corrélation positive/croissante. On observe une droite passant au milieu du nuage de points, exprimant au mieux la tendance des variations simultanées de X et Y.