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Collecte et analyse des données qualitatives

Collecte et analyse des données qualitatives

Qu'est-ce que la recherche qualitative ?

La recherche qualitative est exploratoire et permet de comprendre les opinions et les motivations. Les données qualitatives sont essentiellement de nature descriptive, ce qui signifie qu'elles sont utilisées pour analyser la qualité d'un sujet plutôt que pour mesurer la quantité d'un paramètre.

En d'autres termes, vous utiliseriez une méthode qualitative pour évaluer la qualité de votre travail. enquête sur l'éducation de comprendre pourquoi les étudiants ne sont pas satisfaits du contenu des cours, plutôt que de connaître le nombre d'étudiants satisfaits ou insatisfaits.

Les données qualitatives sont également appelées données catégorielles, car elles peuvent être regroupées et segmentées sur la base de catégories. Ces catégories découlent généralement de vos données, comme les commentaires, les réponses ou le langage les plus fréquents utilisés par les participants.

Par exemple, vous pourriez avoir des réponses positives, neutres et négatives pour une enquête de satisfaction des salariés.

Choisir entre la collecte de données quantitatives et qualitatives

Le choix entre les données quantitatives et qualitatives dépend de vos objectifs. C'est-à-dire, qu'est-ce que vous essayez de réaliser avec votre recherche ?

Si votre objectif est de constituer une base de données démographiques sur les résidents d'une région ou d'un pays, vous mènerez probablement une enquête entièrement quantitative.

Mais si vous menez une Examen à 360 degrés des employésvous devrez utiliser plus de questions ouvertes. Cela signifie que votre recherche comportera un aspect qualitatif.

Le choix de collecter des données qualitatives ou quantitatives aura une incidence sur la manière dont vous formulerez vos questions de recherche.

Les questions qualitatives encouragent les participants à explorer un sujet en détail, tandis que les questions quantitatives exigent une réponse définitive. Le choix que vous ferez aura donc un impact sur la construction de votre projet de recherche.

Apprendre à mener des enquêtes

Questions de l'enquête

En savoir plus sur les différentes les types de questions d'enquête améliorer votre recherche et les données que vous collectez.

Comment obtenir des données qualitatives ?

La recherche qualitative nécessite un échantillon beaucoup plus petit pour la collecte des données. En effet, vous recueillerez des réponses plus approfondies de la part de chaque participant et vous disposerez d'une grande marge de manœuvre pour votre analyse.

Avec des méthodes telles que la tenue de registres, il n'est même pas nécessaire de constituer un groupe de répondants, mais seulement d'avoir accès à des recherches et à des textes antérieurs sur le sujet.

Méthodes de recherche qualitative

Il existe quelques méthodes courantes de collecte de données qualitatives :

  • Interviews
  • Études de cas
  • Recherche secondaire (tenue de registres)
  • Avis d'experts
  • Groupes de discussion
  • Enquêtes en ligne (mobile, kiosque, bureau)
  • Enquêtes sur papier
  • Études d'observation

La recherche qualitative étant exploratoire, la plupart de ces méthodes de recherche sont formulées sous forme de conversation afin d'obtenir autant de données ouvertes que possible.

Contrairement aux données quantitatives, elles s'intéressent moins au qui, au quoi et au quand qu'au pourquoi et au comment. Ce type de questions nous permet de comprendre les comportements, les motivations et les sentiments des participants.

Collecte de données quantitatives à l'aide d'enquêtes

Collecte de données quantitatives

Apprendre comment mesurer les attitudes, les comportements et les opinions de vos répondants en la collecte de données quantitatives.

Analyse des données qualitatives

L'élément le plus chronophage des méthodes de recherche qualitative est sans aucun doute l'analyse des données. Les réponses étant plus riches et plus approfondies que celles des méthodes quantitatives, il faudra consacrer beaucoup d'efforts à la catégorisation des réponses et à l'analyse de chaque mot pour en dégager le sens.

Il existe deux approches principales pour analyser les données qualitatives : l'approche inductive et l'approche déductive.

Raisonnement déductif

Dans le cadre d'une approche déductive, le chercheur part d'une hypothèse ou d'une attente initiale concernant l'ensemble des données. Les résultats recueillis sont ensuite utilisés pour prouver ou infirmer ces attentes.

C'est le cas, par exemple, si vous avez déjà interrogé un échantillon. Vous auriez alors des attentes quant à la manière dont ce groupe est susceptible de répondre aux questions.

Raisonnement inductif

L'approche inductive ne nécessite pas de théorie ou d'attentes pour commencer la recherche et c'est la méthode la plus couramment utilisée pour l'analyse des données qualitatives. Il s'agit plutôt de collecter des données à partir de votre échantillon, puis d'identifier des modèles et des tendances au sein de cet ensemble de données.

L'étape suivante dépendra entièrement des conclusions que vous tirerez de ces modèles. Qu'il s'agisse de rédiger une théorie à tester, d'évaluer les performances d'un employé ou d'élaborer une stratégie de marketing.

Analyse des données ouvertes

Si vous adoptez une approche déductive, votre processus d'analyse est assez simple. Mesurez vos données par rapport aux paramètres que vous avez définis dans votre hypothèse ou par rapport aux questions que vous avez posées.

Toutefois, si vous utilisez le raisonnement inductif, le choix d'une méthode d'analyse peut s'avérer fastidieux. Nous vous suggérons donc d'utiliser le "Bucketing".

Méthode du godet

1. Examinez vos données

Lisez vos réponses pour vous faire une idée générale.

2. Identifier les modèles et les tendances

Commencez à classer les réponses en "catégories" en fonction des tendances et des schémas récurrents.

Chaque réponse doit figurer dans au moins un panier, car elle peut représenter plusieurs points de vue.

Ces catégories peuvent être aussi simples que "Commentaires positifs", "Commentaires neutres" et "Commentaires négatifs".

3. Sous-catégoriser les seaux

N'hésitez pas à sous-catégoriser vos groupes en fonction de thèmes ou de modèles plus petits. Cette étape est facultative, mais elle peut vous aider à mieux comprendre les données.

4. Passer en revue les seaux

Examinez à nouveau vos catégories pour voir si l'une d'entre elles peut être combinée ou divisée en catégories distinctes.

5. Résumez vos principales tendances

Explorez les corrélations et les contrastes dans chaque catégorie. Une bonne façon de commencer est d'identifier les mots et les phrases les plus utilisés par les participants, à partir desquels vous pourrez tirer des conclusions.

Les points forts de la recherche qualitative

Les données sont déductives

Le type de langage utilisé par votre interlocuteur peut souvent vous en dire autant sur ce qu'il ressent ou ce qu'il pense que ce qu'il a dit. Si vous apprenez à saisir ces nuances linguistiques, elles peuvent éclairer bien plus que votre recherche.

Par exemple, un retour d'information ouvert dans un enquête de satisfaction auprès des clients peut vous aider à établir des profils de clients.

Un retour d'information plus significatif

Alors que les données quantitatives sont de nature numérique, les données qualitatives fournissent un retour d'information plus approfondi et plus significatif. Vous pouvez mieux comprendre le raisonnement et les convictions d'un participant.

La collecte de données nécessite moins de ressources

Le nombre de répondants étant réduit, vous aurez besoin de moins de temps et d'investissement (si vous incitez les participants à participer) pour mener à bien votre étude.

Faiblesses de la recherche qualitative

L'analyse prend du temps

Comme les données collectées dans le cadre d'une enquête qualitative sont généralement de longue durée, l'analyse des résultats demandera plus de temps et d'efforts.

Plus petit nombre de répondants

Les enquêtes qualitatives ne nécessitent qu'un échantillon de petite taille, de sorte qu'il peut être plus difficile de généraliser les résultats à une population plus large.

En fait, il est peu probable que vos résultats soient représentatifs de quoi que ce soit d'autre que le groupe que vous avez interrogé.

La recherche dépend des compétences

Les entretiens en face à face et les groupes de discussion exigent des chercheurs qu'ils sachent quand poursuivre une ligne de questions et quand passer à autre chose.

La frontière est ténue entre l'obtention d'un contexte plus large pour les réponses et la collecte de commentaires superflus.

Dans une enquête en ligne, la manière dont vous formulez les questions est particulièrement importante, car il n'y a pas d'enquêteur présent pour fournir un contexte supplémentaire.

L'interprétation des données nécessite également un niveau élevé de compétences et d'expérience pour rester objective.

Les enquêtes qualitatives sont idéales pour recueillir des données expérientielles et un retour d'information.

Dans un monde idéal, vous devriez intégrer des méthodes de recherche quantitatives et qualitatives dans votre projet. Cela vous permettrait de collecter des données pour l'analyse statistique, à partir desquelles vous pourriez tirer des conclusions générales, et des réponses ouvertes pour fournir un contexte à votre ensemble de données.

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