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La recherche, que ce soit dans le domaine des affaires, de la science ou des sciences sociales, repose sur les données pour découvrir des vérités cachées et des schémas, et prendre des décisions éclairées. L’analyse de données transforme les données brutes que vous recueillez en des informations précieuses et des connaissances exploitables qui propulsent votre entreprise.
Dans ce blog, nous allons nous introduire dans le monde de l’analyse de données dans la recherche et nous allons explorer ses méthodologies et son importance dans la stimulation de l’innovation et la promotion du progrès.
L’analyse des données de recherche est un processus qui permet aux chercheurs de réduire les données en fragments plus petits et de les interpréter pour obtenir des informations exploitables. Ce processus joue un rôle crucial dans la conversion d’un ensemble important de données en une histoire significative.
Le processus se déroule en trois étapes, qui comprennent : l’organisation des données, le résumé des données et l’analyse des données. Alors que dans la première étape, les données sont collectées et organisées, la deuxième étape implique la catégorisation des données en fonction de motifs et de thèmes. La troisième et dernière étape est l’analyse, où les chercheurs suivent soit une approche ascendante (top-down) soit une approche descendante (bottom-up) pour analyser efficacement les données finalisées.
Bien que l’analyse des données puisse parfois devenir compliquée, déroutante, voire même chronophage, c’est en effet un processus créatif qui peut aider à rationaliser et à organiser d’énormes quantités de données.
Il ne fait aucun doute que les chercheurs s’appuient principalement sur les données, car celles-ci les aident soit à raconter une histoire, soit à résoudre un problème. Tout commence par poser une question, et la réponse à cette question particulière n’est rien d’autre que des données.
Mais comment rassembler des données s’il n’y a pas de questions à poser ? Pas de soucis, vous pouvez toujours explorer des données sans utiliser de questions, et ce processus est connu sous le nom de « Data Mining ». Il est souvent utilisé pour révéler des motifs de données intéressants que les chercheurs estiment valoir la peine d’explorer.
Indépendamment du type de données, la mission des chercheurs et la vision de leur public sont la clé pour découvrir des motifs uniques qui aident à façonner l’histoire qu’ils doivent raconter. La condition la plus essentielle du côté du chercheur est de rester ouvert et impartial face à des expressions, des motifs et des résultats inattendus tout en analysant les données. Comme l’analyse des données peut vous aider à dévoiler des histoires passionnantes et inattendues, vous devez apprécier ce voyage de recherche exploratoire en vous fiant aux données que vous avez !
Dans les enquêtes et la recherche de marché, l’importance de l’analyse des données est primordiale pour plusieurs raisons :
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Chaque type de données a la capacité de décrire des choses une fois que vous lui avez assigné une valeur. Dans le cas de l’analyse, il est important d’organiser ces valeurs et de les présenter dans un contexte spécifique avant de les mettre à profit. Bien que les données puissent revêtir différentes formes, elles sont principalement catégorisées en plusieurs types :
Les données qualitatives sont le type de données présenté en utilisant des mots et des descriptions. Ce type de données est subjectif, ce qui rend difficile l’analyse, surtout dans le cas de la comparaison. Cependant, vous pouvez certainement observer ces données sans effort supplémentaire ! Les données qualitatives sont généralement recueillies par le biais d’entretiens personnels, de groupes de discussion ou de questions ouvertes dans une enquête. Par exemple, tout ce qui représente l’expérience, l’opinion ou le goût de quelqu’un peut être considéré comme des données qualitatives.
Les données quantitatives sont le type de données exprimé en utilisant des chiffres numériques. Ce type de données est facile à mesurer ou à calculer, ce qui le rend idéal pour le distinguer en catégories ou groupes spécifiques. Les données quantitatives peuvent être représentées sous forme de graphiques et de formats graphiques, et elles fonctionnent bien avec les méthodes d’analyse statistique. Par exemple, des questions portant sur des aspects tels que l’âge, le coût, la longueur, le classement, les scores, le poids, la taille, etc., peuvent générer des données quantitatives.
Les données catégorielles sont une forme de données présentée par groupes. Cependant, l’élément couvert par les données catégorielles est restreint à son groupe spécifique et ne peut pas faire partie de plus d’un groupe. Par exemple, une personne participant à une enquête en partageant son mode de vie, son état civil, ses habitudes de tabagisme et de consommation d’alcool peut être considérée comme faisant partie des données catégorielles.
Pour analyser efficacement ces données, une méthode standard connue sous le nom du test (chi-square) chi-carré est utilisée.
Avant d’aborder comment effectuer une analyse de données dans la recherche quantitative et qualitative, examinons cinq types courants d’analyse de données en recherche.
Cette méthode d’analyse vise à comprendre la question « qu’est-il arrivé ? ». Elle inclut la manipulation et l’interprétation des données brutes pour en tirer des informations précieuses qui vous aideront à jeter les bases d’une enquête plus approfondie.
L’objectif de cette méthode d’analyse est d’explorer la relation entre les données et les variables.
Cette méthode d’analyse des données vous permet d’acquérir une compréhension contextuelle du « pourquoi quelque chose s’est produit« . Elle vous permet d’identifier la cause profonde du problème et d’y remédier par des moyens appropriés.
En utilisant les résultats des analyses descriptive, exploratoire et diagnostique, l’analyse prédictive permet de prévoir « que va-t-il se passer« . Elle vous permet de découvrir les futures tendances, problèmes, etc. à partir de vos données.
Cette méthode d’analyse se concentre sur les modèles ou les tendances afin de développer des stratégies commerciales adaptées.
Les données quantitatives comprennent les données numériques qui peuvent être analysées à l’aide de techniques mathématiques. Cette caractéristique les rend faciles à analyser, mais pour une analyse fiable, vous devez commencer par préparer les données.
Une robuste plateforme d’enquête peut vous équiper d’un outil d’analyse des données qui prépare, organise et nettoie automatiquement les données brutes pour s’assurer qu’elles sont cohérentes et dans le bon format pour le calcul.
La première et principale étape de la recherche et de l’analyse des données consiste à préparer les données et à les rendre significatives. La préparation des données se déroule selon les phases suivantes :
La validation des données est un processus qui vous permet de déterminer si l’échantillon de données respecte les normes prédéfinies ou s’il est biaisé, et qui est subdivisé en quatre étapes :
En général, un échantillon de données destiné à la recherche comporte de nombreuses erreurs. Parfois, les personnes interrogées omettent certains champs ou les remplissent de manière incorrecte. Au cours du processus d’édition des données, les chercheurs s’assurent que l’échantillon de données ne comporte pas de telles erreurs. En effectuant toutes les vérifications nécessaires, ils rendent les données prêtes pour l’analyse.
Parmi ces trois phases, c’est la plus cruciale de la préparation des données de recherche. Le regroupement et l’attribution d’une valeur aux réponses des participants à l’enquête permettent de les analyser efficacement. Par exemple, dans le cas d’une enquête portant sur un échantillon de 500 personnes, le chercheur peut utiliser une tranche d’âge pour segmenter les répondants en fonction de leur âge. Ainsi, il devient facile d’analyser de petits fragments de données au lieu de traiter des données massives.
Une fois vos données préparées pour l’analyse, il est temps d’en tirer des informations exploitables à l’aide de différentes méthodes d’analyse des données. Pour analyser les données numériques, les techniques statistiques sont la meilleure option, mais elles sont classées en deux groupes, à savoir les « statistiques descriptives » et les « statistiques inférentielles ».
Cette méthode d’analyse des données quantitatives est utilisée pour décrire les caractéristiques de base de la forme polyvalente des données. Les statistiques descriptives représentent l’échantillon de données d’une manière significative, de sorte que son schéma semble plus pertinent. Toutefois, elles ne vont pas au-delà de la formulation de conclusions. Les conclusions sont généralement formulées sur la base des hypothèses que les chercheurs ont formulées jusqu’à présent.
L’utilisation de l’analyse descriptive dans le cadre d’une étude de marché quantitative peut permettre d’obtenir des chiffres absolus, mais il est difficile d’illustrer le raisonnement qui sous-tend ces chiffres spécifiques. Pourtant, il est essentiel de considérer la méthode idéale de recherche et d’analyse des données qui correspond à votre questionnaire d’enquête et à l’histoire que les chercheurs veulent raconter. Comme ce processus est utilisé pour analyser une seule variable, il est également connu sous le nom d' »analyse univariée ».
Les statistiques inférentielles sont principalement utilisées pour faire des prédictions sur une population plus large après avoir analysé l’échantillon collecté de la population spécifique. Par exemple, vous pouvez demander à 150 personnes dans un cinéma si elles ont apprécié le film ou non. Grâce aux statistiques inférentielles, les chercheurs peuvent utiliser l’échantillon collecté pour prédire qu’environ 70 % des personnes ont apprécié le film.
Il s’agit d’une méthode d’analyse sophistiquée qui se concentre sur la mise en évidence de la relation entre différentes variables existantes plutôt que sur la description d’une seule variable. Elle est principalement utilisée par les chercheurs lorsqu’ils ont besoin de découvrir la relation entre les variables, qui va au-delà des chiffres absolus.
Voici quelques méthodes fréquemment utilisées pour l’analyse des données dans la recherche :
Si les chercheurs n’ont pas l’intention de mener des recherches expérimentales où ils ont besoin de comprendre la relation qui existe entre deux variables, ils préfèrent utiliser des méthodes de recherche corrélationnelle.
Pour comprendre de manière transparente la relation qui existe entre deux variables, les chercheurs font confiance à la méthode d’analyse de régression très populaire. Cette méthode comprend une variable dépendante et plusieurs variables indépendantes. Vous devez déterminer l’impact des variables indépendantes sur la variable dépendante spécifique.
Communément appelés tableaux de contingence, les tableaux croisés sont idéaux pour analyser la relation entre plusieurs variables. Imaginez un ensemble de données qui comprend des catégories d’âge et de genre représentées par des lignes et des colonnes. Avec un tableau croisé bidimensionnel, le processus d’analyse des données et de recherche devient transparent en représentant facilement les hommes et les femmes de chaque catégorie d’âge.
Il s’agit d’une procédure statistique qui peut aider à tester dans quelle mesure deux variables ou plus diffèrent. Un degré raisonnable de variation indique que les résultats de la recherche étaient significatifs.
Les données qualitatives étant constituées de mots, d’images, de descriptions, de symboles ou d’expériences, l’analyse de ces données est légèrement différente de celle des données numériques. C’est un processus compliqué que d’obtenir des informations à partir de ces données, et c’est pourquoi elles sont principalement utilisées pour la recherche exploratoire.
Bien qu’il existe de nombreuses façons de trouver des modèles dans un texte donné, la technique d’analyse des données la plus fiable et la plus largement reconnue est connue sous le nom de méthode basée sur les mots. Toutefois, il existe un processus d’analyse manuelle des données dans le cas de la recherche qualitative. Dans ce processus, les chercheurs se concentrent sur la recherche de mots communs qui sont utilisés de manière répétée dans l’ensemble des données disponibles.
Une autre méthode basée sur les mots utilisée par la plupart des chercheurs est le contexte des mots-clés. Dans cette technique, le chercheur tente d’approfondir le concept en analysant son contexte sur la base des mots-clés utilisés par les participants.
Une autre méthode d’analyse de texte couramment utilisée pour identifier un modèle de données de qualité est la technique de l’examen minutieux. Cette méthode fait le meilleur usage de la « comparaison et du contraste » pour différencier les similitudes ou les différences entre les textes.
Les métaphores peuvent également jouer un rôle crucial en réduisant la masse de données et en découvrant les modèles qu’elles contiennent. Il est ainsi plus facile de relier les données à la théorie.
Cette méthode d’analyse qualitative des données est la technique la plus largement utilisée pour analyser les données. L’analyse de contenu permet d’analyser de manière transparente les informations documentées provenant de différentes formes de données, y compris des textes, des images et des éléments physiques ! En fonction des questions de recherche, vous pouvez prévoir quand utiliser cette méthode d’analyse
L’analyse du discours est une méthode généralement utilisée pour analyser les interactions avec les répondants. Toutefois, cette méthode se concentre toujours sur le contexte social, qui est à l’origine de la communication spécifique entre un chercheur et le répondant. En fait, l’analyse du discours prend également en compte le mode de vie et l’environnement quotidien avant de tirer une quelconque conclusion.
L’analyse narrative est une technique utilisée pour analyser le contenu recueilli par le biais de diverses sources telles que les entretiens personnels, les enquêtes et l’observation sur le terrain. Les histoires ou les idées partagées par les personnes interrogées permettent généralement de trouver des réponses aux questions de la recherche.
Si vous devez expliquer l’apparition d’un phénomène particulier, l’utilisation de la théorie ancrée est la meilleure option pour analyser des données de qualité dans ce cas. La théorie ancrée est une méthode utilisée pour étudier les données de cas similaires qui se produisent dans des contextes différents. En utilisant cette méthode, les chercheurs peuvent modifier les explications ou en générer de nouvelles afin de parvenir à une conclusion.
Avec l’énorme quantité de données générées quotidiennement, il est devenu impératif pour les entreprises de se concentrer sur l’analyse des données afin de rester au top dans ce monde axé sur les données. Voxco propose des solutions d’enquêtes en ligne omnicanales qui permettent aux marques de répondre à leurs besoins en matière d’analyse de données et de recherche et leur offrent un moyen de collecte des données pertinentes.
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