Qualitative data

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Données qualitatives

Les données qualitatives sont des données qui ne peuvent pas être comptées, mesurées ou facilement exprimées sous forme de chiffres. Elles sont recueillies à partir de fichiers texte ou audio, ainsi que d’images, et sont partagées au moyen d’outils de visualisation des données, tels que des nuages de mots, des cartes conceptuelles, des chronologies graphiques, des bases de données et des infographies.

Les données qualitatives cherchent à répondre à des questions concernant les actions que les gens entreprennent et les facteurs qui les motivent à agir. La collecte et l’analyse de ce type d’informations constituent un défi et prennent beaucoup de temps, car elles exigent une grande réflexion de la part de l’analyste. Une personne qui travaille avec des données qualitatives est appelée chercheur ou analyste qualitatif.

Le logiciel d’analyse qualitative des données (QDA) peut être utilisé dans divers domaines de recherche tels que les soins de santé, le marketing et les affaires. En statistique, les données qualitatives sont appelées données catégorielles.

Données quantitatives et qualitatives
Les données quantitatives sont toujours numériques. Elles peuvent être stockées dans une base de données, puis analysées à l’aide de méthodes statistiques et mathématiques. En général, les données quantitatives sont structurées, alors que les données qualitatives ne le sont pas.

Les données recueillies par l’analyse des données qualitatives et quantitatives peuvent se compléter ; cependant, les objectifs de l’étude de chaque type d’information et les techniques requises pour les appréhender sont différents.

L’analyste de données quantitatives vise à répondre à des questions objectives sur un événement. En revanche, le chercheur qualitatif cherche à répondre à des questions subjectives sur la signification que les gens attribuent à ce même événement.

Différents types de données qualitatives
Les informations qualitatives non structurées sont généralement divisées en deux types : interprétatives et ethnographiques. Les données ethnographiques sont recueillies pour découvrir comment un groupe particulier perçoit le contexte d’un événement. Les données interprétatives sont recueillies pour connaître l’expérience personnelle d’une personne ainsi que ses émotions par rapport à un incident.

Méthodes de collecte de données qualitatives
Les données qualitatives sont généralement collectées par l’observation ou l’observation directe ou en posant des questions ouvertes. Les méthodes les plus couramment utilisées pour collecter des données sont

les entretiens
les groupes de discussion
les questions d’enquête ouvertes
le travail sur le terrain
l’extraction de documents déjà existants
l’observation participante
les études de cas
la recherche sur les aspects ethnographiques ou culturels
Exemples de données qualitatives
Un chercheur quantitatif pourrait chercher à comprendre le comportement d’un acheteur en examinant les articles qu’il a achetés, le moment où il l’a acheté, l’endroit où il l’a acheté et le montant qu’il a dépensé.

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Un chercheur qualitatif pourrait essayer de comprendre les actions d’un client particulier en examinant qui il est par rapport à la population globale, la méthode qu’il a utilisée pour effectuer ses recherches et la raison pour laquelle il a décidé d’acheter une certaine marque plutôt qu’une autre.

En plus des données quantitatives et qualitatives
La plupart du temps, l’équipe chargée de l’étude de marché utilise à la fois des méthodes quantitatives et qualitatives. Les deux approches fonctionnent souvent ensemble ou par itérations.

Par exemple, une étude de marché cherchant à établir les meilleures pratiques de marketing et de vente pourrait commencer par examiner l’historique d’achat de tous ses clients. Ensuite, elle peut mener une enquête sur les clients les plus fidèles par rapport au nombre d’achats qu’ils ont effectués et à la plus longue série d’achats répétés, etc. Pour comprendre les raisons pour lesquelles ils ont été des clients si fidèles.

Après avoir codé les thèmes communs qui apparaissent dans les entretiens avec les clients fidèles, les analystes de marché peuvent observer que la majorité des entretiens portent sur le sujet du service client de haute qualité. Dans l’étape suivante, ils peuvent examiner les données de leur plateforme de support client pour déterminer les temps de réponse de leurs clients, ainsi qu’un indicateur de la fidélité de leur marque. Ils peuvent être en mesure de déterminer une corrélation entre des temps de réponse plus rapides et une plus grande fidélité, et établir que des temps de réponse rapides sont essentiels pour construire et conserver des clients fidèles.

Analyse des données qualitatives
L’analyse qualitative des données peut être décrite comme inductive ou déductive. Dans un modèle déductif, l’analyste part d’une question, puis examine les données dans le contexte de la question. Dans une méthode inductive, l’analyste n’a pas de motif. L’analyste se contente d’examiner les données pour rechercher des modèles. En général, une méthode inductive prend plus de temps qu’une méthode déductive.

L’approche déductive est comparable à l’application de la méthode scientifique. Les méthodes inductives sont généralement connues sous le nom de « théorie fondée ». Cela signifie que le chercheur se base sur les données qu’il a sous les yeux, au lieu d’aborder les données avec une idée ou une question de recherche existante.

Cette courte vidéo de Daniel Usera fournit une introduction à l’analyse qualitative des données.
Partager une analyse qualitative
Alors que les conclusions tirées de l’analyse de données quantitatives sont facilement compréhensibles dans le cadre mathématique universel, les chercheurs qui travaillent avec des données qualitatives doivent faire preuve de plus d’imagination pour partager leurs résultats. Les outils les plus connus pour partager des données qualitatives sont les suivants :

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Les nuages de mots. Ils sont utilisés pour montrer la fréquence de différents résultats dans un ensemble de données.
Ils mettent en évidence les événements significatifs ou les étapes importantes d’un ensemble de données par rapport au temps qui passe.
Base de données graphique. Les bases de données graphiques montrent graphiquement les relations entre les éléments de données. Semblables aux nuages de mots, les bases de données graphiques – qui sont également appelées cartes conceptuelles – peuvent aider à comprendre des informations qualitatives en utilisant la taille ainsi que la couleur et l’emplacement pour souligner ou diminuer l’importance des éléments de l’échantillon.
Elles utilisent des illustrations, des graphiques et une quantité minimale de texte pour transmettre les résultats dans des histoires simples.
Les visualisations traditionnelles qui sont quantitatives, comme les graphiques à barres ou les histogrammes, sont également utilisées fréquemment une fois que le processus de codage est terminé et que les comptes de fréquence sont établis pour les thèmes ou les étiquettes. Les données qualitatives sont souvent présentées sous forme d’exemples ou d’extraits, comme des citations, pour étayer les conclusions tirées de l’analyse quantitative.

Avantages et inconvénients des données qualitatives
Les méthodes d’observation et d’analyse du contenu aident les chercheurs à éviter l’effet Hawthorne et à recueillir des données fondées sur l’expérience réelle. L’incorporation de données qualitatives dans les rapports peut ajouter de la couleur à l’histoire que l’on tente de raconter à l’aide de données, ce qui permet de tirer des conclusions généralisées qui offrent une perspective plus concrète, avec des exemples réels d’expériences vécues.

L’analyse et le traitement des données qualitatives prennent beaucoup de temps. C’est pourquoi les chercheurs qui étudient les données qualitatives ont tendance à utiliser l’échantillonnage pour leur analyse. Cependant, lorsque seules de petites quantités de données sont prélevées, il peut être difficile d’augmenter la taille des résultats pour trouver des modèles utiles.

Les données quantifiables peuvent être placées directement dans des bases de données, et les analystes peuvent utiliser des formules mathématiques ou des calculs numériques pour les étudier. En revanche, les données qualitatives doivent être classées en fonction de paramètres descriptifs, tels que des caractéristiques physiques ou psychologiques, avant de pouvoir être analysées statistiquement pour en dégager des modèles ou des significations.

Alors que l’analyse quantitative des données peut être effectuée par les citoyens à l’aide d’outils logiciels, tels que des feuilles de calcul, l’analyse qualitative dépend de l’expertise et du savoir-faire du chercheur qui peut créer des paramètres à partir d’un petit échantillon de données pour examiner des ensembles de données plus étendus.

Codage analytique
La méthode de catégorisation des données qualitatives est connue sous le nom de processus de codage. Le codage organise les données qualitatives en utilisant des paramètres qui correspondent aux questions auxquelles le chercheur cherche à répondre en utilisant la méthode déductive. Lorsqu’il utilise une approche inductive, le chercheur opère dans un angle mort, à la recherche de modèles qui émergent à mesure qu’il analyse les données, par exemple en écoutant les transcriptions ou en lisant les enregistrements. Cette méthode prend plus de temps que celle des questions car elle nécessite plusieurs passages à travers les données pour identifier les thèmes les plus importants.

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La méthode consistant à attribuer des codes à des modèles répétitifs et à classer les codes dans un ordre afin de les rendre adaptés à l’analyse statistique est appelée « ancrage des données ».

Dans de nombreux cas, le processus de codage est récursif plutôt que linéaire. Par exemple, un analyste peut commencer par examiner les données pour identifier le thème le plus important, comme la satisfaction des clients. Au fur et à mesure que l’analyste approfondit le sujet en général, il ou elle réduit son champ d’action en subdivisant les données en thèmes tels que la satisfaction positive et négative des clients.

Outils d’analyse qualitative
L’analyse qualitative des données (QDA) s’appuie sur des outils numériques et analogiques pour organiser, systématiser et analyser des informations non numériques.

Les outils analogiques utilisés pour l’analyse qualitative sont les suivants :

L’analyse SWOT (forces et faiblesses opportunités, menaces, et analyse des forces (forces, faiblesses, opportunités et menaces). Il s’agit d’une méthode d’analyse des facteurs externes et internes qui pourraient affecter le succès d’un projet ou d’un produit particulier, d’un lieu ou même d’une personne. L’analyse SWOT est utile pour aider à comprendre les aspects dynamiques qui influencent le succès.
Les cinq forces de Porter. Ce cadre a été développé par Michael E. Porter, professeur à Harvard, pour améliorer l’analyse SWOT, en identifiant et en analysant les facteurs externes et internes qui influencent le succès.
À l’heure actuelle, les logiciels d’analyse qualitative assistée par ordinateur (QDAS) peuvent aider les analystes à réduire le temps nécessaire à la collecte et à l’analyse des données qualitatives. En général, les QDAS sont dotés de fonctionnalités telles que celles énumérées ci-dessous.

Analyse des transcriptions ;
Codage pour analyser le sentiment et l’interprétation du texte
abstraction récursive.
Fournisseurs de logiciels d’analyse qualitative des données
Les premiers logiciels d’analyse qualitative ont été lancés vers le milieu des années 1980. Aujourd’hui, les logiciels d’analyse qualitative des données constituent une industrie bien établie. Les principaux acteurs sont :

MAXQDA
Smartlook
NVivo
Ti
Quirkos
Dedoose
Provalis Research
WebQDA
Eye of the Crow
Researchware
FOCUSSON
Dovetail

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Marine
Marine

Passionnée par l'entreprenariat depuis plus de 10 ans, je suis à la tête d'une société française visant à favoriser la communication des entreprises. Également attiré par la finance, je partage mes conseils et expériences au travers mes articles de blog.

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