Data Analysis using Qualitative and Quantitative Techniques1

Examen des Techniques d'Analyse de Données en Recherche Sociale : Qualitatives vs. Quantitatives

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Qu’est-ce que l’analyse de données dans la recherche ?

En recherche, l’analyse des données fait référence au processus d’utilisation de techniques statistiques et logiques pour évaluer et synthétiser les données collectées. Il permet aux chercheurs d’extraire des informations significatives d’une masse de données non structurées. Lorsque nous sommes en mesure d’extraire des informations et du sens dans les données, cela nous donne une meilleure compréhension du monde, des différents phénomènes et permet d’améliorer la prise de décision dans le processus.

Différentes données devront être analysées à l’aide de différentes techniques. Dans cet article, nous explorerons les différents types de données dans la recherche et les différentes méthodes d’analyse des données utilisées pour les analyser.

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Types de données dans la recherche

Il existe trois principaux types de données dans la recherche :

  • Données qualitatives : Les données qualitatives sont utilisées pour décrire les qualités ou les caractéristiques et se réfèrent généralement aux résultats descriptifs recueillis par différentes méthodes de recherche. Il s’agit de données de nature non numérique et qui ne sont donc pas quantifiables. Quelques exemples de données qualitatives sont le groupe sanguin, le groupe ethnique, les couleurs, etc.
  • Données quantitatives : Type de données dont la valeur prend des chiffres ou des comptes distincts associés à une valeur numérique. Il s’agit d’informations quantifiables qui peuvent être utilisées pour effectuer des analyses statistiques et des calculs mathématiques. Quelques exemples de données quantitatives sont le coût, l’âge et le poids. 
  • Données catégorielles : Les données catégorielles font référence aux types de données qui peuvent être divisées en plusieurs groupes. Les variables catégorielles ne peuvent prendre qu’une seule d’un nombre limité, et généralement fixe, d’un certain nombre de valeurs possibles. Quelques exemples de données catégoriques sont la race, le sexe, le groupe d’âge, etc.

Analyse de données dans la recherche qualitative

Data Analysis using Qualitative and Quantitative Techniques2

Jetons un coup d’œil à la façon dont l’analyse des données est menée dans la recherche qualitative et aux différentes méthodes couramment utilisées pour le faire.

Comment identifier les modèles dans les données qualitatives

Lors de l’analyse et de la recherche de modèles dans les informations textuelles, il existe de différentes méthodes qui peuvent être utilisées, notamment :

  • Méthode basée sur les mots : La méthode basée sur les mots implique généralement la lecture manuelle des données recueillies pour trouver des thèmes répétitifs ou des mots couramment utilisés.
  • Technique basée sur l’examen minutieux : La technique basée sur l’examen est utilisée pour tirer des conclusions basées uniquement sur ce qui est déjà connu par le chercheur. Il s’agit d’une méthode populaire d’analyse de texte pour identifier les corrélations et les modèles dans les informations textuelles.   
  • Partitionnement variable : Le partitionnement variable, ou partitionnement dynamique, peut être utilisé pour diviser des variables afin que des descriptions et des explications plus cohérentes puissent être extraites de vastes données.

Méthodes utilisées pour l’analyse des données dans la recherche qualitative

Il existe six méthodes principales d’analyse des données utilisées dans la recherche quantitative :

  • Analyse narrative : L’analyse narrative, également connue sous le nom d’enquête narrative, est une méthode de recherche qualitative où les chercheurs interprètent des textes ou des données visuelles qui ont une forme historique. Il existe différentes approches de l’analyse narrative, notamment ; fonctionnel, thématique, structurel et dialogique.
  • Analyse qualitative du contenu : Il s’agit d’une méthode simple de recherche qualitative où les modèles dans un élément de contenu sont évalués. Il peut être utilisé avec différentes formes de contenu telles que des mots, des phrases et / ou des images.
  • Théorie fondée : Cette méthode d’analyse qualitative est utilisée pour créer de nouvelles théories en utilisant les données collectées, en utilisant une série de « tests » et de « révisions ». La théorie fondée (GT) suit une méthodologie structurée mais flexible et est généralement axée sur les processus ou les actions sociales. 
  • Analyse du discours : Cette méthode est utilisée pour étudier l’écrit, le chant, la langue des signes ou tout événement sémiotique significatif, en relation avec son contexte social. Il permet aux chercheurs d’examiner une langue au-delà des phrases et permet de comprendre le fonctionnement de ces phrases dans un contexte social. 
  • Analyse thématique : L’analyse thématique consiste à rechercher des modèles en prenant de grands ensembles de données, puis en les regroupant en fonction de thèmes partagés ou de similitudes pour fournir une réponse à la question de recherche abordée. Cette méthode d’analyse qualitative des données est largement utilisée dans le domaine de la psychologie. 
  • Analyse phénoménologique interprétative (IPA) : IPA est une approche de la recherche qualitative psychologique et a une orientation idéographique. Il est utilisé pour fournir un examen détaillé d’une personne et de ses expériences vécues. L’objectif de l’IPA est de comprendre comment les participants donnent un sens à leur monde personnel et social. 

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Analyse de données dans la recherche quantitative

Data Analysis using Qualitative and Quantitative Techniques3

Examinons maintenant comment l’analyse des données est menée dans la recherche quantitative et les différentes méthodes couramment utilisées pour le faire.

Préparation des données pour l’analyse des données de la recherche quantitative

Avant de pouvoir analyser les données quantitatives, elles doivent d’abord être préparées en suivant les trois étapes suivantes :

  • Étape 1 : Validation des données : La validation des données fait référence au processus de comparaison des données recueillies avec des règles définies pour s’assurer qu’elles respectent les paramètres de qualité requis, sans aucun biais. Il s’agit généralement de vérifier ce qui suit; fraude, filtrage, procédure et exhaustivité. 
  • Étape 2 : Édition des données : L’édition des données fait référence au processus de révision et d’ajustement après vérification des entrées manquantes, invalides ou incohérentes dans les enregistrements de données.
  • Étape 3 : Codage des données : Comme son nom l’indique, le codage des données consiste à dériver des codes à partir des données observées. Il fait référence au processus de transformation de l’organisation de l’information recueillie en un ensemble de catégories significatives et cohésives. 

Méthodes utilisées pour l’analyse des données dans la recherche quantitative

Il existe deux méthodes principales d’analyse de données utilisées dans la recherche quantitative :

  • Statistiques descriptives : Cette méthode quantitative d’analyse des données est utilisée pour décrire les caractéristiques de base des données d’une étude et fournit des résumés simples sur les mesures et l’échantillon. Il aide les chercheurs à comprendre les détails d’un groupe d’échantillons et ne vise pas à faire des hypothèses ou des prédictions sur l’ensemble de la population. L’analyse descriptive comprend généralement le premier ensemble de statistiques qui sont couvertes avant de passer aux statistiques inférentielles. 

Certains tests statistiques courants utilisés dans les statistiques descriptives sont la moyenne, la médiane, le mode, l’asymétrie et l’écart-type.

  • Statistiques inférentielles : Les statistiques inférentielles sont différentes des statistiques descriptives car elles visent à faire des inférences sur la population, plutôt que sur un ensemble de données ou un échantillon spécifique. Il permet donc aux chercheurs de faire des hypothèses et des prédictions sur une population entière. 

Il existe deux principaux types de prédictions faites à l’aide de statistiques inférentielles, y compris les prédictions sur les différences entre les groupes au sein d’une population et les prédictions sur les relations entre les variables pertinentes pour une population.

Certaines méthodes inférentielles courantes utilisées dans l’analyse de données quantitatives sont l’analyse de régression, les tableaux de fréquences, l’analyse de variance (ANOVA), la tabulation croisée et la recherche corrélationnelle.

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FAQ sur l’analyse des données en recherche

Comme son nom l’indique, l’analyse des données est le processus d’analyse des données en utilisant des techniques logiques et statistiques pour évaluer les données recueillies par la recherche.

Il existe six méthodes couramment utilisées pour analyser les données qualitatives, et elles le sont ;

  • Analyse narrative
  • Analyse du discours
  • Analyse thématique
  • Analyse qualitative du contenu
  • Théorie fondée
  • Analyse phénoménologique interprétative (IPA)

Deux méthodes clés sont utilisées dans l’analyse des données quantitatives :

  • Statistiques descriptives
  • Statistiques inférentielles
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