Introduction 
Pourquoi compter ? 
Pourquoi ce guide ? 
Comment choisir ses méthodes ? 
I. L’histoire quantitative, de l’apogée à la crise 
« Une méthode vécue comme une mode » [Milo,1987] 
Des séries avant tout 
Thèses d’État et enquêtes collectives 
Le temps du désenchantement 
Les excès de la quantification 
Le retour à l’individu 
Les critiques venues de la microhistoire 
Vers un renouveau ?  
L’indice et l’expérience 
Compter pour mieux chercher 
II. Face aux sources : corpus et échantillons 
Le choix du corpus 
La diversité des sources quantifiables 
Multiplier les corpus 
Entre biographie et quantification 
Le « questionnaire » et l’historien 
Microhistoire et sources nominatives 
Echantillons et significativité 
Combien de cas prendre en compte ? 
Échantillons et comparaisons 
Comment choisir un échantillon ?
Quand les chiffres ont-ils un sens ? 
Le chi-2 
III. De la source aux données 
La saisie en pratique 
Distinguer saisie et codage 
La saisie comme moment de recherche 
Catégories et codages 
Revenir aux catégories indigènes ? 
Le codage, un choix souvent politique 
Coder et recoder  
IV. Compter des mots, explorer des textes 
Pourquoi compter plutôt qu’interpréter ?
L’accès aux gros corpus 
Une lecture contrôlée 
Hypothèses et exploration 
Les échelles de la mesure 
Quels corpus ? 
La lemmatisation 
Opposer des registres de discours 
Concordances et citations
V. Des corrélations aux causalités ? 
L’analyse factorielle, un simple outil de description ? 
Des psychologues à Bourdieu 
Résumer des tableaux croisés 
Lire les résultats 
Axes et grandes oppositions entre variables 
Axes et facteurs 
Variables actives et variables supplémentaires 
Revenir aux individus 
Une méthode statique ? 
Régression et visée explicative 
« Toutes choses égales par ailleurs » 
Lire les résultats 
Significativité et importance des effets 
Construire un modèle 
VI. Quantification, réseaux et trajectoires 
Réseaux, individus et structures 
Les données relationnelles 
Les limites des représentations graphiques 
L’analyse de réseaux, pour quoi faire ? 
Traiter des sources historiques 
Les échelles du réseau et leurs indicateurs 
Étudier des parcours de vie 
Causalités et temporalités 
L’analyse de séquences : mettre de l’ordre dans la complexité 
L’event history analysis : expliquer des événements 
Modéliser des « risques » 
Données et résultats 
Conclusion 
Repères bibliographiques 
Index.