Comment les chercheurs analysent-ils les réponses aux questions ouvertes ? Qu’en est-il des informations recueillies lors d’entretiens, d’enregistrements vidéo et d’observations ? Ce type de données est appelé données qualitatives. Les données qualitatives signifient qu’il n’est pas question d’utiliser des chiffres pour représenter l’information, ce qui serait des données quantitatives.
Les chiffres peuvent raconter une belle histoire, mais certainement pas toute l’histoire. C’est là que les données qualitatives entrent en jeu.
Qu’est-ce que les données qualitatives ?
Un article bien documenté peut avoir un impact puissant lorsque des chiffres représentent un fait important. Par exemple, vous seriez choqué de découvrir à quel point vous êtes plus susceptible de développer des problèmes de santé mentale si vous faites défiler votre téléphone pendant plus de 3 heures par jour. Les chiffres ne mentent pas, n’est-ce pas ?
Cependant, il peut être difficile de contextualiser des faits quantitatifs. C’est là que les données qualitatives peuvent intervenir, pour fournir un contexte plus humain afin d’aider les lecteurs à comprendre ces chiffres. Dans les études psychologiques, les données qualitatives sont utilisées pour comprendre les expériences, les perceptions, les pensées et les sentiments des participants à l’étude. Elles visent à comprendre et à expliquer le pourquoi et le comment d’une question de recherche, par opposition au combien ou au combien de.
Exemples concrets de données qualitatives
La collecte de données qualitatives peut impliquer un chercheur en psychologie interrogeant des sujets ayant un diagnostic de santé mentale pour comprendre l’expérience subjective de leurs symptômes.
Avoir une discussion en groupe de discussion avec des consommateurs pour une recherche de marché est un autre exemple de comment les données qualitatives sont utilisées. Un facilitateur poserait aux membres du groupe des questions ouvertes sur leurs attitudes, perceptions et opinions concernant un produit ou un service d’une entreprise.
Un service des ressources humaines menant des entretiens personnels avec des employés pour comprendre la satisfaction au travail et la culture d’entreprise est également un exemple de données qualitatives.
Les 3 types de données qualitatives
Il existe 3 types de données qualitatives :
- Binaires : Les données binaires sont ce que les ordinateurs utilisent pour lire. L’information est codée sous forme de uns et de zéros. Des exemples de données qualitatives incluent l’évaluation d’une déclaration comme « vraie ou fausse » ou la réponse à une question qui n’a qu’une réponse « oui ou non ».
- Ordinales : Les données ordinales sont des informations catégorisées en fonction d’une gamme ou d’un ordre. Par exemple, une question qui vous demande de classer à quel point vous adhérez à une déclaration de « tout à fait d’accord », « d’accord », « pas d’accord » à « tout à fait pas d’accord ».
- Nominales : Les données nominales sont quand l’information est nommée ou étiquetée sous deux catégories ou plus. Les catégories n’ont pas d’ordre. Par exemple, le genre, l’état civil et l’ethnicité sont considérés comme des données nominales.
Méthodes de collecte des données qualitatives
Il y a plusieurs étapes importantes à considérer avant de collecter des données qualitatives. Dr. Stephanie J. Wong, Ph.D., psychologue clinicien agréé et auteur de Cancel the Filter : Realities of a Psychologist, Podcaster, and Working Mother of Color a partagé que des propositions de recherche doivent être soumises à un comité d’éthique de la recherche (IRB).
Une organisation externe doit évaluer la proposition pour les risques et les avantages potentiels pour les participants, ainsi que les moyens de collecter, protéger, analyser et partager les données. Cela s’applique tant aux études quantitatives qu’aux études qualitatives. Une fois votre étude approuvée, il existe plusieurs manières de collecter des données qualitatives.
- Entretiens : Les entretiens sont l’un des moyens les plus courants de collecter des données qualitatives. Les entretiens personnels utilisent une approche un-à-un entre un intervieweur et un sujet pour recueillir comment ils pensent et se sentent au sujet d’un sujet ou d’un concept. Cela peut être structuré, où l’intervieweur pose des questions prédéterminées. Les entretiens peuvent également être non structurés et conversationnels, où l’intervieweur utilise des questions ouvertes mais s’adapte en fonction des réponses du sujet. Les entretiens peuvent être enregistrés et transcrits pour une analyse qualitative.
- Observations : Cette méthode de collecte de données qualitatives implique d’observer les participants et de recueillir des informations sur leurs comportements, actions et réactions. Les données d’observation peuvent également être capturées via des photos, des vidéos et des enregistrements audio.
- Analyse de documents : Les données qualitatives peuvent également être collectées à partir d’anciens dossiers. Les sources peuvent être formelles, comme des dossiers médicaux, des états financiers ou des rapports d’incidents. Cependant, des sources moins formelles qui peuvent être analysées incluent des e-mails, des entrées de journal, des publications ou commentaires sur les réseaux sociaux, et du contenu dans des forums en ligne.
Techniques d’analyse des données qualitatives
Le Dr Wong a expliqué que les données qualitatives peuvent être analysées de plusieurs manières, notamment en identifiant des tendances, en créant des catégories de thèmes et en informant des analyses ou des études quantitatives. Voici quelques techniques d’analyse pour les données qualitatives :
- Codage : Le codage des données qualitatives implique de catégoriser et d’étiqueter des morceaux d’information. Un système est utilisé pour organiser l’information afin que des thèmes, des motifs ou des concepts puissent être identifiés.
- Analyse thématique : Lorsque les données sont codées, elles sont regroupées sous des thèmes globaux. Un thème est un motif observé dans les données qualitatives. L’analyse thématique aide à révéler les idées et les expériences des participants à la recherche.
- Analyse de contenu : L’analyse de contenu est utilisée lorsqu’il y a un grand ensemble de données comprenant des informations textuelles, visuelles et/ou audio. Elle utilise une approche systématique pour catégoriser les caractéristiques du contenu. Elle mesure ensuite la fréquence de ces catégories pour identifier les thèmes et les tendances.
Données qualitatives vs données quantitatives
Il est facile de se souvenir de la différence entre les données qualitatives et quantitatives. Les données qualitatives qualifient et les données quantitatives quantifient ce qui est étudié.
Les données qualitatives sont descriptives et n’utilisent pas de chiffres. Les données quantitatives sont mesurables et utilisent des chiffres.
Les données qualitatives sont utilisées pour comprendre des expériences et des perceptions subjectives en identifiant des thèmes et des motifs. Les données quantitatives sont utilisées pour déterminer des associations significatives sur la base d’analyses statistiques. Les deux types de données peuvent être précieux pour répondre à des questions de recherche.
« Il peut y avoir une perception selon laquelle la recherche quantitative est plus scientifiquement précise que la recherche qualitative, bien que les deux fournissent de la valeur », explique le Dr Wong.
Avantages et inconvénients potentiels des données qualitatives
Il y a des avantages et des inconvénients à utiliser des données qualitatives pour votre étude. Le Dr Wong partage que la recherche qualitative est particulièrement utile pour explorer un sujet avec une quantité limitée de recherche, comme les résultats parmi des populations spécifiques.
« [Les données qualitatives] peuvent fournir des données riches qui peuvent ne pas être capturées par la recherche quantitative et peuvent éclairer de futures études quantitatives », ajoute le Dr Wong.
Cependant, un inconvénient est que la recherche qualitative est généralement menée avec de petites tailles d’échantillon, ce qui limite la capacité de généraliser les données à des groupes plus larges de personnes.
De plus, il existe un potentiel de biais puisque l’analyse peut être influencée par l’interprétation subjective du chercheur.
Enfin, la collecte de données qualitatives nécessite généralement des entretiens approfondis, ce qui peut prendre beaucoup de temps.
La recherche quantitative est plus efficace, car elle peut généralement accueillir de plus grandes tailles d’échantillon et des logiciels peuvent être utilisés pour suivre et analyser les données.
Par conséquent, les données qualitatives sont utilisées pour comprendre les nuances d’une situation et explorer le sens derrière les expériences et les résultats. Lorsqu’il s’agit de décider d’une méthode de collecte de données pour votre étude, il est important de choisir celle qui correspond à votre question de recherche et de prendre en compte votre temps, votre budget, votre expertise et vos ressources disponibles. Si possible, utiliser à la fois des méthodes qualitatives et quantitatives peut vous donner une compréhension plus complète de ce que vous recherchez.
