Comment concevoir un questionnaire de mémoire de A à Z

De nombreux problèmes dans un chapitre de résultats surviennent avant même la collecte de la première réponse : un construit qui ne répond pas à la question de recherche, un item ambigu, une question démographique collectée mais jamais utilisée, ou une donnée nécessaire à l'analyse qui a été oubliée. Cet article détaille la conception d'un questionnaire étape par étape pour éviter ces écueils.

Avant de commencer : si une échelle validée existe déjà pour mesurer ce dont vous avez besoin, utilisez-la plutôt que de créer un nouvel instrument. Obtenez l'autorisation de l'auteur et adaptez-la à votre contexte si nécessaire. Créer un instrument de toutes pièces représente un travail considérable, et sa validité ainsi que sa fiabilité doivent être entièrement établies.

1. De la question de recherche aux construits {#constructs}

Partez de vos questions de recherche et de vos hypothèses, pas des items. Pour chaque question, demandez-vous : quel concept dois-je mesurer pour y répondre ?

Exemple : la question « Quel est le lien entre l'engagement académique et la Réalisation chez les étudiants ? » nécessite de mesurer :

• L'engagement académique, qui, selon la littérature, comporte trois dimensions : comportementale, cognitive et émotionnelle,
• La Réalisation, qui peut être mesurée par la moyenne générale via une question numérique unique.

Chaque dimension devient un construit dans le questionnaire. Dressez ensuite un tableau simple reliant chaque question de recherche aux construits qui y répondent, ainsi qu'au test statistique que vous utiliserez. Un construit qui n'apparaît pas dans ce tableau n'a pas sa place dans le questionnaire.

Combien d'items par construit ? La recommandation habituelle est de quatre à six : un construit avec deux ou trois items peine à atteindre une bonne fiabilité, et un construit à item unique ne permet aucun calcul de cohérence interne. Un questionnaire trop long fatigue les répondants, et la qualité des réponses diminue vers la fin.

2. Rédiger des items clairs {#wording}

• Une idée par item. « L'enseignant est compétent et serviable » représente deux items.
• Le langage du répondant. Écrivez pour un étudiant, un employé ou un parent, pas pour un chercheur.
• Court et précis. « J'arrive à l'heure aux cours » est préférable à « Je m'efforce généralement d'observer le respect des horaires lors des diverses activités académiques ».
• Pas de questions orientées. Évitez « Ne pensez-vous pas que... » ou « Il est important que... ».
• Pas de doubles négations.
• Un ou deux items inversés par construit, formulés dans le sens opposé et inversés avant l'analyse. Les détails se trouvent dans notre article sur l'échelle de Likert.

Choisissez ensuite l'échelle de réponse, généralement une échelle de Likert à 5 points, et gardez-la identique tout au long du questionnaire si possible : changer d'échelle entre les construits perturbe les répondants et complique les comparaisons.

3. Données démographiques {#demographics}

Collectez uniquement ce que vous utiliserez dans l'analyse. Si vos hypothèses portent sur des différences selon le genre, l'année d'études et la spécialité, ce sont les seules données nécessaires. Une question sur le revenu qui n'apparaîtra jamais dans un tableau allonge inutilement le questionnaire et entame la confiance des répondants.

Pour chaque question démographique :

• Catégories mutuellement exclusives et exhaustives : un âge de 30 ans ne doit pas tomber dans deux tranches, et chacun doit pouvoir choisir une catégorie.
• Catégories suffisamment larges : comparer un groupe de trois personnes avec un groupe de deux cents ne donne aucun résultat fiable. Regroupez les petites catégories avant la collecte si possible.
• Emplacement : au début si les questions sont courtes et non sensibles, à la fin si elles sont sensibles.

4. Structurer le questionnaire {#structure}

1. Une courte introduction : qui vous êtes, le sujet, la durée estimée, le caractère volontaire de la participation, et la garantie que les réponses sont confidentielles et utilisées uniquement à des fins de recherche.
2. Les données démographiques, si vous avez choisi de les placer au début.
3. Les construits, avec un titre clair pour chacun, ou sans titre si celui-ci risque d'influencer les réponses.
4. Un remerciement à la fin.

5. Avis d'experts {#expert-review}

Envoyez votre brouillon à des experts de votre sujet et de la méthodologie ; de nombreuses universités en recommandent cinq à dix. Accompagnez le questionnaire du titre de l'étude, des questions de recherche et de la définition de chaque construit. Demandez-leur d'évaluer chaque item sur sa pertinence, sa clarté et la correction du langage, en laissant un espace pour leurs suggestions.

Révisez ensuite le questionnaire en suivant les points de consensus, et gardez une trace des éléments supprimés, modifiés ou ajoutés, car vous devrez les mentionner dans votre chapitre méthodologique. Les détails sont dans notre article sur la validité et la fiabilité des questionnaires.

6. L'étude pilote {#pilot}

Avant le déploiement complet, soumettez le questionnaire à un petit échantillon de votre population distinct de l'échantillon principal ; environ 30 répondants est le chiffre souvent cité. Cela vous permet de :

• Vérifier la clarté des items : demandez à quelques participants ce qu'ils ont compris des items les plus complexes,
• Chronométrer le questionnaire,
• Calculer une fiabilité préliminaire pour chaque construit et corriger les items faibles à temps,
• Tester la méthode de collecte : le lien, les appareils ou le format papier.

Les réponses de l'étude pilote ne sont pas incluses dans l'analyse finale.

7. Approbations et éthique {#ethics}

La plupart des universités exigent l'approbation d'un comité d'éthique de la recherche avant la collecte, ainsi que l'autorisation de l'institution concernée (école, université ou employeur). Fournissez suffisamment d'informations dans l'introduction pour que le consentement soit éclairé. Si les répondants sont mineurs, vous aurez généralement besoin d'une autorisation parentale.

8. Publication et collecte {#collect}

• Définissez la taille de l'échantillon avant de commencer et notez comment vous l'avez déterminée. Consultez notre article sur la taille de l'échantillon.
• Choisissez le canal adapté à votre population : lien en ligne, collecte sur le terrain via des appareils, ou format papier.
• Suivez le nombre de réponses pendant la collecte et leur répartition entre les groupes que vous comptez comparer.
• Ne modifiez pas les items une fois la collecte lancée. Tout changement rendrait les anciennes et les nouvelles réponses incomparables.

Dans Pulseform {#pulseform}

• Lorsque vous créez une enquête avec l'objectif Recherche académique et post-universitaire, vous disposez d'enquêtes prêtes à l'emploi pour chaque plan d'étude courant : corrélationnel, comparatif, descriptif, pré/post et validation d'instrument. Chaque modèle contient 4 à 6 items par construit avec un item inversé déjà identifié, vous permettant de l'adapter plutôt que de partir de zéro.
• Chaque item dispose d'un champ Construit / Dimension de l'étude et d'une option Cet item est inversé. Dans une enquête académique, les questions d'évaluation sont toujours obligatoires, évitant ainsi que des réponses manquantes ne faussent la fiabilité et les moyennes des construits.
• Dans Paramètres → Analyses et tests, vous choisissez votre plan d'étude et les tests appropriés sont activés.
• Vous publiez et partagez l'enquête via un lien public et un code QR, et vous pouvez collecter les données de l'étude pilote dans une enquête séparée pour ne jamais les mélanger à l'échantillon principal.

Les détails sont disponibles dans Créer une enquête, Paramètres d'enquête et Enquêtes académiques.

Références {#sources}

Les sources originales des formules, seuils et règles empiriques cités dans cet article :

• DeVellis, R. F. (2017). Scale development: Theory and applications (4e éd.). SAGE Publications.
• Dillman, D. A., Smyth, J. D., & Christian, L. M. (2014). Internet, phone, mail, and mixed-mode surveys: The tailored design method (4e éd.). John Wiley & Sons.
• Johanson, G. A., & Brooks, G. P. (2010). Initial scale development: Sample size for pilot studies. Educational and Psychological Measurement, 70(3), 394–400.
• Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563–575.
• Preston, C. C., & Colman, A. M. (2000). Optimal number of response categories in rating scales: Reliability, validity, discriminating power, and respondent preferences. Acta Psychologica, 104(1), 1–15.