Les statistiques sont un ensemble de méthodes mathématiques permettant de collecter, organiser, analyser et interpréter des données pour en tirer des informations pertinentes.
Dans les sciences humaines et sociales, elles servent à explorer les comportements, les relations sociales, les valeurs ou encore les mécanismes d'inclusion/exclusion, tout en s'appuyant sur des données issues du réel (enquêtes, recensements, observations).
Les statistiques transforment ainsi des faits observables en connaissances scientifiquement valides, pour éclairer la recherche, les débats publics ou la prise de décision politique.
Premiers usages administratifs – recensements en Égypte, en Chine ou à Rome (impôts, armée).
Données utilisées par l'Église et les royaumes pour gouverner.
Naissance du calcul des probabilités avec Pascal et Fermat (analyse des jeux de hasard).
Apparition du terme "statistique" en Allemagne ; utilisé pour décrire les caractéristiques des États.
L'explosion du Big Data transforme les pratiques : les SHS s'outillent de logiciels (SPSS, R, Python) et adoptent des méthodologies mixtes (quantitatif + qualitatif).
Les statistiques sont incontournables pour :
En SHS, elles renforcent la rigueur scientifique et permettent d'articuler des données empiriques avec des cadres théoriques.
Résumer fidèlement un ensemble de données (moyenne, médiane, graphique en barres).
Généraliser à une population entière à partir d'un échantillon (tests de Student, Khi²...).
Anticiper des tendances (par exemple, intention de vote, parcours scolaires).
Guider les politiques sociales, éducatives, sanitaires...
Dans les SHS, ces objectifs permettent de croiser les hypothèses théoriques avec la réalité des données, tout en respectant les spécificités culturelles ou contextuelles.
Elles permettent de résumer les données observées : par exemple, dans une enquête sociologique, connaître l'âge moyen des répondants ou le pourcentage de diplômés.
Elles permettent de faire des hypothèses sur une population à partir d'un échantillon : « Les étudiants de cette université sont-ils plus stressés que la moyenne nationale ? »
Ex. : "Les jeunes votent-ils moins que les personnes âgées ?"
Via des enquêtes, questionnaires, interviews codées.
Structuration des données : codage, base de données.
Calculs statistiques à l'aide de logiciels (R, PSPP, SPSS…).
Contextualisation des résultats dans une perspective sociologique, anthropologique ou communicationnelle.
Mesure des inégalités sociales, mobilité intergénérationnelle, comportements de consommation.
Analyse des intentions de vote, abstention, effets de campagne.
Expérimentations comportementales, validation d'échelles.
Études d'audience, efficacité des campagnes publicitaires.
Répartition des rôles sociaux selon le genre, l'âge ou la filiation.
Corrélation entre variables socio-économiques et réussite scolaire.
Échantillon non représentatif.
Corrélation ≠ causalité.
Risque de simplification des comportements humains.
Utilisation orientée à des fins politiques ou économiques.
En SHS, la triangulation des méthodes (quantitatif + qualitatif) est recommandée pour éviter une lecture techniciste du social.
Les statistiques ne sont pas neutres. Leur interprétation dépend du cadre théorique, des questions posées et du contexte politique ou social.
Dans les SHS :
La statistique est un outil, mais c'est l'analyse humaine qui donne du sens aux données.