Mener des recherches quantitatives avec Voxco
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L’observation quantitative implique une collecte objective de données pour une analyse basée sur leurs attributs numériques et statistiques.
Cette observation implique la représentation des variables obtenues en termes de leur quantité. L’accent est mis sur les chiffres et les valeurs. Par exemple, l’observation quantitative est associée à la mesure de valeurs telles que le poids, le volume, l’âge, etc.
Une observation quantitative est appelée « Observation standardisée » par l’Université de South Alabama. En raison de sa nature, l’observation quantitative est utilisée pour les études de marché qui peuvent être suivies et mesurées avec précision. Cette forme d’observation est généralement utilisée par la plupart des domaines scientifiques, à l’exception des sciences sociales.
Résultat précis : Les données obtenues dans le cadre de l’observation quantitative, lorsqu’elles sont analysées, donnent des résultats précis. Le résultat produit est quantifiable.
Résultat fixe : Le résultat de cette observation n’est pas soumis à des changements tant que les variables affectant le résultat restent les mêmes. Le résultat reste constant et fixe. Par exemple, le point de congélation de l’eau est de 0 degré Celsius, et cette observation reste la même.
Constatations scientifiques : Une observation quantitative est mieux pratiquée en ce qui concerne la recherche scientifique. Par exemple, la température, le poids, le volume, la distance, etc. sont toutes des variables qui peuvent être mesurées en utilisant l’analyse de données quantitatives. Par exemple,
Non biaisé : Dans le cas de l’observation quantitative, le résultat recueilli est généralement sans biais et précis. Il est possible que la marge d’erreur soit mince. En outre, l’ensemble du processus prend moins de temps.
Fiabilité : Les résultats obtenus dans le cadre de l’observation quantitative sont généralement très fiables, car ils dépendent de quantificateurs numériques et statistiques. Cependant, l’observation quantitative peut être utilisée pour augmenter la fiabilité de l’analyse qualitative. Par exemple,
Numérique et statistique : Les données et les résultats dérivés d’une observation quantitative sont numériques. De plus, ils peuvent être vérifiés par une analyse statistique.
Planification ciblée : Une observation quantitative est créée sur la base d’un objectif bien défini de l’enquête. Une fois que le but de l’observation est établi, vous pouvez modifier les paramètres en fonction des exigences et aussi de la méthode. Par exemple, l’observation quantitative utilise généralement des enquêtes, des questionnaires ou des sondages pour recueillir des données.
Utilisation : Une observation quantitative est populairement utilisée pour les recherches qui nécessitent une quantification et une catégorisation des données. Elle peut également être utilisée pour catégoriser les données sur la base d’attributs qualitatifs. Par exemple, si votre entreprise a besoin d’informations sur le nombre de clients qui utilisent vos produits, vous pouvez utiliser des méthodes d’observation quantitative.
Échantillon de données : Une observation quantitative nécessite l’observation d’un grand nombre de participants. Elle dépend du volume de participants pour obtenir des données fiables et significatives. Plus le nombre de données recueillies est important, plus le résultat est fiable et précis. Un grand nombre de participants ne révèle pas grand-chose mais il aide le chercheur à trouver des modèles et des tendances crédibles.
Les données qualitatives sont analysées à partir des données recueillies à la fin de l’enquête, contrairement aux données qualitatives qui sont analysées au fur et à mesure que les données sont obtenues.
Objectivité : Une donnée quantitative est obtenue sur la base d’un paramètre fixe. Elles dépendent également de valeurs numériques fixes pour quantifier et catégoriser l’échantillon de données. Les variables ne subissent pas de changement, ce qui donne un résultat plus précis.
Analyse déductive : Une observation quantitative est soumise à une analyse déductive. Cela signifie qu’un chercheur développe une théorie et que sur la base de cette théorie, une hypothèse est construite. L’échantillon de données est ensuite collecté sur la base des hypothèses et analysé, pour aboutir à une observation quantitative.
NPS® : Net Promoter Scale peut être utilisé pour obtenir une observation quantitative. La valeur numérique dérivée de la méthode d’enquête donnera l’impression de la fidélité et de la promotion du client. Par exemple,
Quelle serait la probabilité que vous recommandiez notre hôtel à vos amis et collègues ?
Une échelle de 1 à 10, allant de très improbable à très probable par ordre croissant, peut être utilisée. Le résultat nous fournira trois groupes de clients : les promoteurs, les passifs et les détracteurs. Le résultat de l’observation quantitative peut être obtenu en utilisant les formules NPS®. Le NPS® est une mesure clé pour les études de marché.
NPS® = % de promoteurs – % de détracteurs X 100.
Échelle de Likert : Une échelle de Likert est également utilisée pour faire une observation quantitative. Une enquête basée sur la satisfaction des employés peut être analysée comme une observation quantitative. Par exemple,
Dans quelle mesure êtes-vous satisfait de votre équipe ?
Avec une échelle de Likert en 5 points, allant de 1- très insatisfait à 5- très satisfait, les opinions des employés peuvent être converties en une variable numérique. Les valeurs peuvent ensuite être analysées dans le cadre d’une observation quantitative.
Dans une enquête menée auprès d’élèves âgés de 12 à 18 ans, 100 d’entre eux ont préféré jouer au football plutôt qu’aux jeux vidéo.
L’entreprise a prévu de publier 5 livres dans les 2 prochains mois, afin d’augmenter le taux de vente de 20%.
Selon BARC, 9 % des téléspectateurs ont vu leur taux d’écoute augmenter pendant la pandémie, en 2020.
En conclusion, l’observation quantitative est objective par nature et s’intéresse aux paramètres numériques des données recueillies dans l’enquête. Bien qu’elle puisse être utilisée pour les études de marché, elle est surtout utilisée pour la recherche scientifique, elle implique de mener une enquête sur un grand nombre de participants.
Net Promoter®, NPS®, NPS Prism®, and the NPS-related emoticons are registered trademarks of Bain & Company, Inc., Satmetrix Systems, Inc., and Fred Reichheld. Net Promoter Score℠ and Net Promoter System℠ are service marks of Bain & Company, Inc., Satmetrix Systems, Inc., and Fred Reichheld.
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