Définition opérationnelle en recherche

Définition opérationnelle en recherche

Outre une planification minutieuse, l’une des clés du succès d’une recherche réside dans l’utilisation de définitions opérationnelles pour mesurer les concepts et les variables que nous étudions ou les termes que nous utilisons dans nos documents de recherche.

La définition opérationnelle est la manière spécifique dont une variable est mesurée dans une étude particulière.

Il est essentiel de définir opérationnellement une variable pour crédibiliser la méthodologie et assurer la reproductibilité des résultats de l'étude. Une autre étude peut identifier la même variable différemment, ce qui rend difficile la comparaison des résultats de ces deux études.

Tout d’abord, la définition opérationnelle est différente de la définition du dictionnaire, qui est souvent conceptuelle, descriptive et par conséquent imprécise.

En revanche, un La définition opérationnelle donne une signification évidente, précise et communicable à un concept utilisé pour garantir une connaissance complète de l'idée en spécifiant comment l'idée est mesurée et appliquée dans un ensemble particulier de circonstances.

Cette définition met en évidence deux choses importantes à propos d’une définition opérationnelle :

  • Il donne un sens précis à la parole parlée ou écrite, formant un « langage commun entre deux ou plusieurs personnes ».
  • Il définit la manière dont un terme, un mot ou une expression est utilisé lorsqu'il est appliqué dans un contexte spécifique. Cela implique qu’un mot peut avoir des significations différentes lorsqu’il est utilisé dans différentes situations.

Une définition opérationnelle doit être valide, ce qui implique qu'elle doit mesurer ce qu'elle est censée mesurer. Il doit également être fiable, ce qui signifie que les résultats doivent être les mêmes même lorsqu'ils sont effectués par des personnes différentes ou par une seule personne à des moments différents.

Une définition opérationnelle garantit une description succincte des concepts et des termes appliqués à une situation spécifique afin de faciliter la collecte de données significatives et standardisées.

Lors de la collecte de données, il est important de définir chaque terme très clairement pour garantir que tous ceux qui collectent et analysent les données aient la même compréhension.

Par conséquent, les définitions opérationnelles doivent être très précises et formulées pour éviter les variations et les confusions dans l’interprétation.

Supposons, par exemple, que nous souhaitions savoir si une revue professionnelle peut être considérée ou non comme une « revue standard ». Voici une définition opérationnelle possible d’un journal standard.

Nous fixons à l'avance qu'un journal est considéré comme standard si

  • Il contient un numéro ISSN.
  • Il est officiellement publié par une université publique ou privée ou par un organisme de recherche internationalement reconnu ;
  • Il est évalué par des pairs ;
  • Il dispose d'un comité éditorial/consultatif reconnu ;
  • Il est publié régulièrement au moins une fois par an,
  • Cela a un facteur d’impact.

Ainsi, le chercheur sait exactement quoi rechercher pour déterminer si une revue publiée est standard ou non.

La définition opérationnelle du taux d'alphabétisation telle qu'adoptée par le Bureau des statistiques du Bangladesh (BBS) dans son système d'enregistrement de l'état civil est la suivante :

"Pourcentage de la population de 7 ans et plus capable d'écrire une lettre par rapport à la population totale."

En résumé, une définition opérationnelle répond à quatre objectifs :

  • Il établit les règles et procédures que le chercheur utilise pour mesurer la variable.
  • Il donne une signification sans ambiguïté et cohérente aux termes/variables qui peuvent être interprétés différemment.
  • Cela rend la collecte de données et l’analyse plus ciblées et efficaces.
  • Il guide le type de données et d’informations que nous recherchons.

En définissant opérationnellement une variable, un chercheur peut communiquer une méthodologie commune à un autre chercheur.

Les définitions opérationnelles établissent les règles de base et les procédures que l'enquêteur utilisera pour observer et enregistrer le comportement et consigner les faits sans parti pris.

Le seul but de la définition opérationnelle des variables est de les garder sans ambiguïté, réduisant ainsi les erreurs.

Comment opérationnaliser une variable ?

Il n’existe pas de règle absolue pour définir opérationnellement une variable. Les définitions opérationnelles peuvent varier en fonction de votre objectif et de la manière dont vous les mesurez.

Il n’existe pas non plus de définition universellement acceptée de toutes les variables. Un chercheur peut logiquement choisir une définition d’une variable qui lui servira son objectif.

Dans la mesure du possible, les définitions opérationnelles utilisées par d’autres dans leurs travaux en règle pourraient être utilisées pour comparer les résultats.

Supposons qu’une étude classe les étudiants en fonction de leurs notes : A, B, C, etc. Mais la tâche n’est pas facile si vous devez déterminer quels étudiants appartiennent à quelle classe, car il existe rarement une règle universelle pour les notes.

Pour ce faire, vous avez besoin d’une définition opérationnelle.

Dans l’enquête sur la prévalence du goitre de 2004, une personne a été classée comme déficiente en iode pour une excrétion urinaire d’iode (IUE) < 100 pg/L et sévèrement déficiente en iode pour une excrétion urinaire d’iode (IUE) < 20 pg/L. On peut également choisir un seuil différent pour définir la carence en iode.

Comme autre exemple, supposons qu'il s'agisse d'évaluer les connaissances des mères en matière de planification familiale. Un ensemble de 20 questions a été conçu de telle sorte que pour chaque réponse correcte, une note de 1 sera attribuée aux répondants.

Supposons en outre que nous souhaitions créer 4 catégories de connaissances : « aucune connaissance », « faible connaissance », « connaissance moyenne » et « connaissance élevée ». Nous décidons de définir ces niveaux de connaissances comme suit :

Connaissance élevée = 15 réponses correctes ou plus.
Connaissance moyenne = 8 à 14 bonnes réponses.
Faible connaissance = 1 à 7 bonnes réponses
Aucune connaissance = Pas de bonnes réponses.

On pourrait cependant choisir une gamme différente de scores pour définir les niveaux de connaissances.

Sur la base de l'indice de masse corporelle (IMC), par exemple, la classification internationale des risques pour la santé est définie opérationnellement comme suit

ClassificationCatégorie d'IMC (kg/m1)
Insuffisance pondérale= <18,5
Poids normal= 18,5-24,9
en surpoids= 25.0-29.9
Obèse= 30 ans et plus

Pour la classification de l'état nutritionnel, il existe déjà des catégories acceptées au niveau international, basées sur les courbes de croissance standard NCHS/OMS. Pour l'indicateur « poids pour l'âge », par exemple, les enfants sont évalués comme étant

  • Bien nourris (normal) s’ils sont au dessus de 80% de la norme.
  • Modérément malnutris (insuffisance pondérale modérée) s’ils se situent entre 60% et 80% de la norme.
  • Gravement malnutris (grave insuffisance pondérale) s’ils sont inférieurs à 60% de la norme.

L'état nutritionnel peut également être classé en fonction du poids pour l'âge. Score Z (WAZ). Le score Z des valeurs seuils est :

ParamètresWAZ
Bien nourri (normal)= < -2,0
Modérément sous-alimenté= <-3,0 à <-2,01
Gravement sous-alimenté= <-3,0

Un agriculteur peut être classé comme sans terre, moyen ou grand, en fonction de la taille de sa propriété foncière. Une telle classification est la suivante :

CatégorieAcres de terrain
Sans terre<.01
Moyen.01 – 0.5
Grand0.5

De même, une entreprise commerciale peut être classée comme grande, moyenne ou petite en termes d’investissement, de capital et de nombre d’employés ou d’actifs, qui peuvent varier considérablement selon le type d’entreprise.

Dans la recherche démographique, une personne peut être classée comme un enfant, ceux de moins de cinq ans, les adolescents âgés de 12 à 19 ans, les adultes âgés de 20 à 65 ans et les personnes âgées de 65 ans et plus.

Non seulement cela, mais les variables doivent également être définies de manière opérationnelle. Les termes qui indiquent la relation entre les variables doivent être définis.

Par exemple, dans de nombreuses hypothèses formulées, nous utilisons des termes tels que « fréquent », « supérieur à », « inférieur à », « significatif », « supérieur à », « favorable », « différent », « efficace » et le comme.

Ces termes doivent être définis clairement et sans ambiguïté pour qu'ils aient un sens et permettent au chercheur de mesurer les variables en question.

Considérons l’hypothèse suivante.

  • Les visites des assistants de protection de la famille motiveront les femmes, ce qui entraînera significativement utilisation accrue de contraceptifs.

'Visite' est la variable indépendante à laquelle on pourrait associer les nombres 0, 1 et 2, pour désigner la fréquence des visites effectuées au cours d'une période déterminée. Le terme « utilisation accrue » peut signifier un taux (variable dépendante) plus élevé qu'auparavant.

Cela peut être mesuré comme la différence entre le taux présent et le taux passé ou entre une mesure post-test et une mesure pré-test :

Différence = CPR moyen (prétest) – CPR moyen (posttest)

Mais à quel point « supérieur » sera-t-il considéré comme significatif ? Le terme « significatif » doit donc être clairement défini. Nous pouvons décider de vérifier statistiquement à un niveau 5% avec une probabilité d'au moins 95% que la différence de niveau d'utilisation est significative.

Ainsi, la définition opérationnelle des termes nous indique le sens de leur utilisation et la manière de mesurer la différence et de tester sa signification statistique, acceptant ou rejetant ainsi l'hypothèse.

Dans une étude sur la comparaison des performances des banques commerciales nationalisées (BCN) et des banques commerciales privées (PCB) par Hasan (1995), une des hypothèses était de la forme suivante :

  • Les BPC sont plus efficaces que les BCN en matière de collecte de dépôts privés.

Le terme « plus efficace » a été évalué en testant la signification statistique des différences entre les dépôts moyens des deux banques concernées au niveau 5%.

Le concept de définition opérationnelle s'applique également à d'autres termes techniques qui ne sont pas universellement définis.

Voici quelques exemples de ces termes avec leurs définitions opérationnelles :

Définition opérationnelle des termes

Conditions opérationnellesDéfinition des termes
RecensementLe dénombrement d’une population entière dans une zone définie.
PopulationL'univers d'unités à partir duquel un échantillon doit être sélectionné.
Formulaire de consentement:Un accord écrit signé par un sujet et un chercheur concernant les termes et conditions de la participation volontaire d'un sujet à une étude.
VignetteUne brève description d'un événement ou d'une situation à laquelle les répondants sont invités à réagir.
Hypothèse:Une spéculation éclairée est mise en place pour être testée sur la relation possible entre deux ou plusieurs variables.
Bilan:Description de l'organisation en termes d'actifs, de passifs, et la valeur nette.
Dépendant:(Population âgée de < 15 ans)+ (Population âgée de >65 ans).
Fiabilité:Le degré auquel une mesure d’un concept est stable.

Conclusion

Quel est l’objectif premier d’une définition opérationnelle en recherche ?

L’objectif principal d’une définition opérationnelle est de donner une signification claire, précise et communicable à un concept, en garantissant une compréhension globale en spécifiant comment le concept est mesuré et appliqué dans un ensemble spécifique de circonstances.

En quoi une définition opérationnelle diffère-t-elle d’une définition de dictionnaire ?

Alors qu'une définition de dictionnaire est souvent conceptuelle, descriptive et peut être imprécise, une définition opérationnelle offre une signification spécifique, claire et applicable à un terme ou un concept lorsqu'elle est utilisée dans un contexte particulier.

Pourquoi est-il indispensable de définir opérationnellement une variable en recherche ?

Définir opérationnellement une variable est crucial pour crédibiliser la méthodologie de recherche, assurer la reproductibilité des résultats de l'étude et fournir une méthodologie commune de communication entre chercheurs.

Quelles sont les caractéristiques clés d’une bonne définition opérationnelle ?

Une bonne définition opérationnelle doit être valide (mesurant ce qu'elle est censée mesurer), fiable (fournissant des résultats cohérents dans différentes instances ou par différentes personnes), précise et formulée pour éviter les variations et la confusion dans l'interprétation.

Les définitions opérationnelles peuvent-elles varier selon les études ou les chercheurs ?

Oui, les définitions opérationnelles peuvent varier en fonction de l'objectif de l'étude et de la manière dont les variables sont mesurées. Il n’existe pas de définitions universellement acceptées pour toutes les variables, ce qui permettrait aux chercheurs de choisir les définitions qui répondent le mieux à leurs objectifs.

Pourquoi est-il important de définir des termes lors de la collecte de données ?

Définir les termes garantit clairement que toutes les personnes impliquées dans la collecte et l'analyse des données ont la même compréhension, ce qui rend le processus de collecte de données plus ciblé et efficace et réduit les erreurs ou interprétations potentielles.

Comment les définitions opérationnelles peuvent-elles aider à comparer les résultats de différentes études ?

En fournissant des critères clairs et spécifiques pour mesurer les variables, les définitions opérationnelles permettent une approche standardisée. Si plusieurs études utilisent des définitions opérationnelles identiques ou similaires, il devient plus facile de comparer et de contraster leurs résultats.