Méthodologie de la recherche en sciences de gestion : réussir son mémoire ou sa thèse

Résumé

L'essentiel pour construire un objet de recherche, choisir les méthodes de collecte et d'analyse des données, synthétiser et rédiger les résultats. Ce document propose des exemples pratiques pour chaque notion traitée. Il comprend des études de cas et des activités pour réviser et mettre en pratique les différents champs des sciences de la gestion. ©Electre 2018

Contributeur(s)
Éditeur(s)
- Pearson
Date
- 2018
Notes
- Index. Bibliogr.
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (XVI-383 p.) ; 23 cm
Collections
- Sciences appliquées à la gestion
Sujet(s)
ISBN
- 978-2-326-00184-8
Indice
- 651 Management, politique de gestion, direction
Quatrième de couverture
- Méthodologie de la recherche en sciences de gestion
  3^e édition
  Cet ouvrage constitue un précieux soutien à toutes les étapes d'un travail de recherche. Il porte notamment un soin tout particulier à :
  
  bien accompagner le chercheur dans la phase théorique en amont : du choix du paradigme épistémologique à la construction de l'objet de la recherche ;
  
  présenter en détail les différentes approches méthodologiques, dont la méthode expérimentale, pour permettre au chercheur de choisir les plus pertinentes et de les mettre en oeuvre de manière appropriée ;
  
  dépasser la frontière habituelle entre le qualitatif et le quantitatif dans la présentation des méthodes de collecte et d'analyse, pour les regrouper en fonction de leur objectif ;
  
  bien traiter l'étape de présentation des résultats, tant à l'écrit qu'à l'oral, avec de nombreux conseils de rédaction, une sensibilisation à l'éthique de la recherche et enfin, des conseils pour publier ses travaux.
  
  Les auteurs illustrent systématiquement leurs propos par des exemples tirés de thèses ou d'articles de recherche issus des différents champs des sciences de gestion (GRH, management, marketing, stratégie, finance-comptabilité, systèmes d'information, entrepreneuriat).
  Cette 3^e édition intègre les évolutions technologiques, leur usage et leurs limites :
  
  les nouveaux outils à disposition du chercheur, tels que le mur d'images ;
  
  des informations supplémentaires sur la collecte sur Internet, avec, par exemple, la présentation des spécificités des entretiens online et des études d'opinion sur les réseaux sociaux ;
  
  le traitement des questions ouvertes par les logiciels automatisés ;
  
  les nouvelles fonctionnalités des logiciels d'analyse qualitative.
  
  L'étudiant trouvera des développements nouveaux sur la mesure, l'étude de données textuelles, l'analyse de médiation et de modération ainsi que les résultats de recherches les plus récents.
  Public : étudiants en stratégie, management, GRH, marketing, finance-comptabilité, systèmes d'information, entrepreneuriat, à l'université et en écoles de management.
  Cours : épistémologie de la recherche, méthodologie qualitative de la recherche, méthodologie quantitative de la recherche, analyse de données.
  Niveaux : M2, D, MBA, DBA.
Tables des matières
- - Méthodologie de la recherche en sciences de gestion
  - Réussir son mémoire ou sa thèse
  - Marie-Laure Gavard-Perret
  - David Gotteland
  - Christophe Haon
  - Alain Jolibert
  - Benoît Aubert
  - Marie-José Avenier
  - Sonia Blanc-Provent
  - Raffi Duymedjian
  - Marion Granier
  - Yvonne Giordano
  - Agnès Helme-Guizon
  - Maud Herbert
  - Benoît Journé
  - Catherine Ravix-Antelmi
  - Daniel Ray
  - Olivier Trendel
  - Caroline O.C. Werle
  - Pearson
  - Liste des encadrésix
  - Les auteursxiii
  - Introduction
  - Le plan de l'ouvrage1
  - La phase théorique2
  - La phase empirique3
  - Les ressources pédagogiques4
  - Dédicace et remerciements4
  - Chapitre 1
    Inscrire son projet de recherche dans un cadre épistémologique5
  - 1. Qu'est-ce que l'épistémologie ?6
  - 1.1. Le questionnement épistémologique comme partie intégrante de la recherche7
  - 1.2. L'épistémologie au fil du temps8
  - 2. Deux grands modèles de science contemporains11
  - 2.1. Le modèle des sciences de la nature11
  - 2.2. Le modèle des sciences de l'artificiel12
  - 3. Les paradigmes épistémologiques contemporains16
  - 3.1. Le paradigme épistémologique positiviste logique19
  - 3.2. Les paradigmes épistémologiques post-positivistes21
  - 3.3. Les deux paradigmes épistémologiques constructivistes27
  - 3.4. Les référentiels interprétativistes30
  - 4. La justification des connaissances dans différents référentiels épistémologiques : un premier aperçu32
  - 4.1. Justification de la fiabilité32
  - 4.2. Justification de la validité interne d'une recherche33
  - 4.3. Justification de la validité externe de connaissances37
  - 5. Les principales confusions sur le sujet de l'épistémologie39
  - 5.1. Réduire l'épistémologie à la méthodologie et déduire un positionnement épistémologique à partir de considérations méthodologiques39
  - 5.2. Confondre ontologie et épistémologie41
  - 5.3. Confondre statut visé et statut effectif de la connaissance43
  - 5.4. Confondre modèle de science et cadre épistémologique43
  - 6. Quelles implications pour les pratiques de recherche ?43
  - Activités46
  - Notes et références48
  - Chapitre 2
    Spécifier l'objet de la recherche53
  - 1. Itinéraire d'un objet de recherche53
  - 1.1. Objet, problématique, question de recherche : du mémoire à la thèse54
  - 1.2. Pour élaborer l'objet de sa recherche, quelles questions doit-on se poser ?57
  - 2. Comment construire l'objet de la recherche dans une perspective post-positiviste ?60
  - 2.1. Terminologie utilisée dans l'approche post-positiviste61
  - 2.2. L'élaboration de l'objet à partir des concepts, théories et modèles théoriques66
  - 2.3. La démarche scientifique classique dans une perspective post-positiviste fondée sur une approche hypothético-déductive68
  - 3. Spécifier l'objet de recherche dans les perspectives constructivistes72
  - 3.1. Distinguer les épistémologies constructivistes des théories de la construction du social72
  - 3.2. Les pratiques des gestionnaires de connaissances : un objet de recherche construit74
  - 3.3. Objet de recherche construit et posture interprétative74
  - 3.4. Objet de recherche construit et posture transformative76
  - Activités79
  - Notes et références80
  - Chapitre 3
    Collecter les données par l'enquête85
  - 1. Introduction à l'enquête par méthode qualitative86
  - 2. L'entretien86
  - 2.1. L'entretien individuel87
  - 2.2. L'entretien de groupe95
  - 2.3. Complémentarité possible des formes d'entretiens100
  - 3. Les techniques projectives101
  - 3.1. Principes communs aux techniques projectives101
  - 3.2. Une variété de techniques projectives102
  - 3.3. Avantages et inconvénients des techniques projectives106
  - 3.4. Limites de l'utilisation des techniques projectives107
  - 4. Le questionnaire107
  - 4.1. La rédaction du questionnaire108
  - 4.2. L'organisation du questionnaire116
  - 4.3. L'administration du questionnaire119
  - 4.4. La construction d'un instrument de mesure fiable et valide122
  - Activités132
  - Notes et références133
  - Chapitre 4
    Collecter les données par l'observation139
  - 1. Qu'est-ce que l'observation ?140
  - 1.1. L'observation comme technique : voir et entendre140
  - 1.2. L'observation comme exercice d'attention vigilante142
  - 1.3. L'observation comme mode d'interaction entre l'observateur et l'observé144
  - 2. Pourquoi observer ?145
  - 2.1. Observer pour tester des hypothèses de recherche145
  - 2.2. Observer pour produire de nouvelles hypothèses148
  - 2.3. Observer pour enrichir la collecte de données primaires149
  - 2.4. Observer pour décrire et comprendre ce qui est mal connu154
  - 3. Comment observer : modalités concrètes157
  - 3.1. Construire le statut de l'observateur et gérer ses relations avec les observés157
  - 3.2. Construire des dispositifs d'observation158
  - 3.3. Grille d'observation159
  - 3.4. Système d'observation161
  - 3.5. Outiller l'observation : prises de notes, enregistrements audio et vidéo166
  - 4. Questions d'éthique170
  - Activités172
  - Notes et références173
  - Chapitre 5
    Collecter les données par l'expérimentation175
  - 1. Introduction à la recherche expérimentale175
  - 1.1. Recherche corrélationnelle versus recherche expérimentale175
  - 1.2. L'expérimentation177
  - 2. La validité des expériences180
  - 2.1. La validité interne180
  - 2.2. La validité externe186
  - 2.3. Biais affectant la validité interne et externe186
  - 2.4. Procédures pour augmenter la validité d'une expérience187
  - 3. Les différents plans d'expérience191
  - 3.1. Les plans expérimentaux classiques193
  - 3.2. Les plans quasi expérimentaux195
  - 3.3. Les plans expérimentaux statistiques197
  - 3.4. Comment choisir un plan d'expérience ?205
  - Activités211
  - Notes et références213
  - Chapitre 6
    Choisir parmi les méthodes exploratoires215
  - 1. L'analyse factorielle en composantes principales (ACP)216
  - 1.1. Objectifs et concepts de base216
  - 1.2. Démarche216
  - 2. L'analyse factorielle des correspondances (AFC)221
  - 2.1. Objectifs et concepts de base221
  - 2.2. Démarche222
  - 3. L'analyse typologique225
  - 3.1. La préparation des données226
  - 3.2. Choix d'une mesure de proximité226
  - 3.3. Choisir une méthode228
  - 3.4. Détermination du nombre de groupes230
  - 3.5. Interprétation des groupes232
  - 4. Analyse des similarités et des préférences234
  - 4.1. Objectifs234
  - 4.2. Démarche234
  - Activités238
  - Notes et références240
  - Chapitre 7
    Choisir parmi les techniques spécifiques d'analyse qualitative241
  - 1. L'analyse de données qualitatives : principes et spécificités242
  - 2. L'analyse de contenu245
  - 2.1. Définition246
  - 2.2. Objectifs246
  - 2.3. Préparation du corpus247
  - 2.4. Démarche générale248
  - 2.5. Catégorisation/codage249
  - 2.6. Illustration par les verbatims251
  - 3. Autres formes principales d'analyses253
  - 3.1. Le résumé/synthèse254
  - 3.2. L'analyse thématique254
  - 3.3. Quelques autres formes particulières d'analyses255
  - 4. L'analyse de données qualitatives à l'aide d'un logiciel256
  - 4.1. Les principes généraux de l'analyse textuelle automatisée256
  - 4.2. De nombreux logiciels d'analyse automatisée de données textuelles257
  - 4.3. Mener une analyse à l'aide d'un logiciel d'ADT : l'exemple de Sphinx Quali259
  - 5. La qualité d'une analyse de données qualitatives266
  - Activités269
  - Notes et références272
  - Chapitre 8
    Choisir parmi les méthodes quantitatives explicatives275
  - 1. Les tests non paramétriques275
  - 1.1. Les tests non paramétriques pour variables nominales276
  - 1.2. Les tests non paramétriques pour variables ordinales276
  - 1.3. Les tests non paramétriques dans le cas de k échantillons277
  - 2. L'analyse de variance univariée (ANOVA)277
  - 2.1. Vérification des conditions d'application278
  - 2.2. Décomposition de la variance278
  - 2.3. Présentation des résultats et interprétation statistique (test de Fisher)278
  - 2.4. Interprétation pratique279
  - 2.5. L'ANOVA à plusieurs facteurs279
  - 3. L'analyse de variance multivariée (MANOVA)280
  - 3.1. Vérification des conditions d'application280
  - 3.2. Interprétations statistique281
  - 3.3. Interprétation pratique281
  - 4. La régression linéaire282
  - 4.1. Vérification des conditions d'utilisation283
  - 4.2. Interprétation statistique du modèle284
  - 4.3. Interprétation statistique des coefficients284
  - 4.4. Interprétation pratique285
  - 5. La régression logistique288
  - 5.1. Vérification des conditions d'utilisation288
  - 5.2. Interprétation statistique du modèle289
  - 5.3. Interprétation statistique des coefficients289
  - 5.4. Interprétation pratique289
  - 6. L'analyse discriminante linéaire290
  - 6.1. Vérification des conditions d'application290
  - 6.2. Fonctions discriminantes291
  - 6.3. Interprétation statistique des fonctions discriminantes291
  - 6.4. Poids des variables explicatives291
  - 6.5. Interprétation pratique291
  - 7. L'analyse canonique linéaire292
  - 7.1. Vérification des conditions d'application293
  - 7.2. Les paires de fonctions canoniques293
  - 7.3. Interprétation statistique des fonctions canoniques293
  - 7.4. Poids des variables explicatives293
  - 7.5. Interprétation pratique293
  - 8. Les équations structurelles294
  - 8.1. Spécification du modèle295
  - 8.2. Conditions d'application et estimation du modèle296
  - 8.3. Interprétation297
  - Activités301
  - Notes et références302
  - Chapitre 9
    Structurer et communiquer les résultats de sa recherche303
  - 1. La préparation du travail de rédaction303
  - 1.1. Une nécessaire réflexion éthique et déontologique304
  - 1.2. Les contraintes de rédaction306
  - 2. La structuration et l'écriture310
  - 2.1. La structuration du contenu310
  - 2.2. La qualité de rédaction316
  - 2.3. La mise en valeur graphique317
  - 3. La présentation orale325
  - 3.1. La préparation de la présentation325
  - 3.2. La gestion de la présentation327
  - 3.3. La création des supports de présentation efficaces328
  - Conclusion334
  - Activités335
  - Notes et références336
  - Index339
Origine de la notice:
- Electre