Annexe C. Analyse quantitative
L'analyse quantitative présentée dans ce rapport a été réalisée en collaboration avec l’expert de haut niveau, le professeur Achim Goerres (Université de Duisburg-Essen). À la suite de discussions internes et collaboratives sur l'objectif global de l'analyse, des questions de recherche, des hypothèses et des mesures, le Secrétariat de l'OCDE a remis à l'expert de haut niveau tous les fichiers de données originaux et supplémentaires. Les fichiers de données ont ensuite été nettoyés individuellement, restructurés pour suivre un modèle d'une ligne par pays, pour être finalement fusionnés en un seul fichier de données principal. Le fichier de données utilisé pour l'analyse quantitative finale a été mis à jour dans un deuxième temps afin de tenir compte des changements survenus à l’issue du processus de nettoyage et de validation des données effectué par le Secrétariat de l'OCDE, en coopération avec les instances publiques qui ont répondu, ainsi que des évolutions quant aux pays membres de l'OCDE (à savoir l’ajout de données pour la Colombie).
Les méthodes utilisées pour l'analyse sont des analyses à deux variables et à variables multiples, y compris :
1. L’analyse de Pearson pour les variables continues comprises entre -1 (relation négative parfaite), 0 (aucune relation) et +1 (relation positive parfaite) ;
2. Le test de Chi² de Pearson pour les tableaux de variables catégoriques, avec une valeur p qui indique la probabilité de survenance de ce schéma uniquement par hasard ;
3. Le test exact de Fisher pour les tableaux où une cellule a une valeur égale à zéro, avec une valeur p qui indique la probabilité de survenance de ce schéma uniquement par hasard ;
4. Le test de Wilcoxon pour un contexte où une variable continue est testée pour sa distribution entre deux groupes, avec une valeur p qui indique la probabilité que les deux sous-distributions dérivent de la même distribution sous-jacente ;
5. Le test de Kruskal-Wallis pour les analyses où une variable continue est testée pour sa distribution entre plus de deux groupes, avec une valeur p qui indique la probabilité de n sous-distributions dérivant de la même distribution sous-jacente ; et
6. Les analyses exploratoires de régression par la méthode des moindres carrés ordinaires avec deux variables prédictives et une variable dépendante continue.
L'échantillon de pays n'est pas un échantillon aléatoire d'une population définie, mais un recensement des pays membres de l'OCDE pour lesquels des données étaient disponibles. Les statistiques inférentielles telles que les valeurs p des coefficients de corrélation doivent donc être interprétées comme une mesure de la précision des schémas de covariation observés.
Pour étudier l’incidence de la participation d’organisations de jeunes au cycle des politiques publiques sur leur satisfaction vis-à-vis de la prestation des autorités portant sur tout un éventail de services publics, les observations au niveau des pays ont été calculées comme étant la moyenne des moyennes des réponses individuelles des organisations de jeunes en fonction de leur pays d’intervention. À chaque fois qu'une observation au niveau d'un pays manquait d'informations, la moyenne des autres observations par pays a été imputée.