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Méthodes statistiques pour l’histoire

Michel Demonet
p. 160-162

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Texte intégral

Michel Demonet, maître de conférences

La statistique en histoire : des outils pour le traitement des sources sérielles

1Ce séminaire s’est donné pour but de familiariser les étudiants avec les outils statistiques et les méthodes quantitatives utilisées en histoire.

2Nous avons essayé tout d’abord de leur faire prendre conscience de la diversité des situations qui justifient un traitement sériel à partir des nombreuses enquêtes auxquelles nous avons participé et également d’exemples tirés des divers travaux historiques disponibles qui ont utilisé de telles méthodes. Certaines sources ne peuvent être étudiées qu’à l’aide de méthodes statistiques et leur nombre devrait s’accroître avec l’entrée dans le champ de la recherche historique d’époques ayant laissé une documentation sérielle particulièrement riche.

3Il s’agit ensuite de traduire la documentation disponible sous une forme permettant le traitement statistique, en particulier par l’intermédiaire de l’informatique, ce qui nécessite la création de fichiers censés traduire le plus fidèlement possible les sources. Or, plus celles-ci sont complexes, plus leur transcription nécessite des choix qui conditionnent la réussite de l’entreprise. À cette occasion, et bien que l’informatique ne constitue pas le sujet de ce séminaire, ont été présentés succinctement les avantages et les inconvénients des principaux types de logiciels de traitement disponibles.

4Il faut dans un second temps traiter l’information ainsi formalisée. Nous sommes partis des outils les plus simples, les tableaux et les graphiques, auxquels on fait constamment appel, pour aborder les indices statistiques, les lois et ajustements... et enfin, des techniques plus complexes, les régressions, les corrélations et les méthodes d’analyses multidimensionnelles (analyses factorielles et classifications automatiques). Il s’agit de fournir aux étudiants la plus large palette possible de méthodes.

5Il convient également de déterminer si les résultats obtenus sont ou non significatifs (notion d’intervalle de confiance et tests statistiques). En histoire, en effet, on est souvent amené à travailler à partir de très petits effectifs. Or le fait de traiter la population de manière exhaustive n’exclut pas pour autant les problèmes d’aléas.

6Cet enseignement ne suppose aucune connaissance préalable de la part des étudiants. Il s’appuie sur des exemples tirés de notre pratique de la recherche : notre étude de l’agriculture française en 1852, portant sur un vaste ensemble géographique, de nature essentiellement économique et utilisant des statistiques déjà élaborées. L’industrialisation en France au XIXe siècle à partir de l’exemple du Creusot et la mortalité des villes françaises en 1861 permettent d’aborder entre autres la démographie et, pour la première, l’utilisation de sources individuelles couplées les unes aux autres. Enfin, l’enquête sur les « mandés » à l’Hôtel de Ville de Paris aux XVIe et XVIIe siècles et celle concernant le « don gratuit » de 1571 permettent de mettre en valeur un problème analogue d’association de plusieurs sources pour des périodes plus anciennes. Le XIXe siècle et a fortiori le XXe siècle, de plus en plus souvent abordés par les historiens, ne sont pas, en effet, les seuls à nous avoir légué des matériaux sériels. L’avenir de l’histoire quantitative passe sans doute par la création de nouveaux documents combinant de nombreuses sources primitives à l’intérieur de vastes fichiers réseaux.

7En marge de cette présentation théorique, une aide concrète, tant au plan statistique qu’informatique, est apportée aux étudiants dont les travaux universitaires nécessitent l’utilisation de méthodes quantitatives.

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Pour citer cet article

Référence papier

Michel Demonet, « Méthodes statistiques pour l’histoire », Annuaire de l’EHESS,  | 2005, 160-162.

Référence électronique

Michel Demonet, « Méthodes statistiques pour l’histoire », Annuaire de l’EHESS [En ligne],  | 2005, mis en ligne le 15 mars 2015, consulté le 26 mai 2018. URL : http://journals.openedition.org/annuaire-ehess/16785

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Auteur

Michel Demonet

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