Analyse qualitative des données

Qu'est-ce que l'analyse de données qualitatives ?

En termes simplifiés, qualitatif désigne une collecte ou une explication de données non numériques basée sur les attributs du graphique ou de la source de données. Par exemple, si on vous demande d'expliquer en termes qualitatifs une image thermique affichée en plusieurs couleurs, alors vous expliqueriez les différences de couleur plutôt que la valeur numérique de la chaleur.

Si vous avez un grand nombre d'ensembles de données, par exemple des discussions de groupe ou des observations de situations réelles, l'étape suivante est de transcrire et d'analyser vos données.

Il peut être bénéfique de faire précéder une étude de recherche quantitative d'une étude qualitative pour aborder des questions qui n'étaient pas prévues à l'origine, mais qui sont importantes pour l'étude.

La recherche qualitative et l'analyse des données qualitatives sont souvent utilisées pour la recherche sur l'évaluation des politiques et des programmes, car elles peuvent répondre à certaines questions plus efficacement que les approches quantitatives.

C'est particulièrement le cas pour comprendre comment et pourquoi certains résultats ont été atteints (pas seulement ce qui a été atteint), mais aussi pour répondre à des questions importantes sur la pertinence, les effets non intentionnels et l'impact des programmes, telles que :

• Les attentes étaient-elles raisonnables ?
• Les processus ont-ils fonctionné comme prévu ?
• Les acteurs clés ont-ils été en mesure de s'acquitter de leurs fonctions ?
• Y a-t-il eu des effets imprévus du programme ?

Les approches qualitatives ont l'avantage de permettre une plus grande diversité dans les réponses, ainsi que la capacité de s'adapter aux nouveaux développements ou problèmes au cours du processus de recherche lui-même. Bien que l'analyse qualitative des données puisse être coûteuse et prendre beaucoup de temps, de nombreux domaines de recherche utilisent des techniques qualitatives qui ont été spécifiquement développées pour fournir des résultats plus succincts, plus rentables et plus opportuns.

Tout d'abord, les cas d'analyse de données qualitatives peuvent être sélectionnés délibérément, selon qu'ils caractérisent certaines caractéristiques ou emplacements contextuels.

Deuxièmement, le rôle ou la position du chercheur dans l'analyse qualitative des données reçoit une plus grande attention critique. En effet, dans l'analyse des données qualitatives, la possibilité pour le chercheur de prendre une position « neutre » ou transcendante est considérée comme plus problématique en termes pratiques et/ou philosophiques.

Par conséquent, les chercheurs qualitatifs sont souvent invités à réfléchir à leur rôle dans le processus de recherche et à le préciser dans l'analyse.

Troisièmement, bien que l'analyse des données qualitatives puisse prendre une grande variété de formes, elle a tendance à différer de la recherche quantitative sur le langage, les signes et le sens ainsi que des approches d'analyse holistiques et contextuelles, plutôt que réductionnistes et isolationnistes.

Néanmoins, des approches systématiques et transparentes de l'analyse des données qualitatives sont presque toujours considérées comme essentielles à la rigueur. Par exemple, de nombreuses méthodes de recherche qualitative obligent les chercheurs à coder soigneusement les données et à discerner et documenter les thèmes de manière cohérente et fiable

Peut-être la division la plus traditionnelle dans la façon dont la recherche qualitative et quantitative ont été utilisées dans les sciences sociales est d'utiliser des méthodes qualitatives à des fins exploratoires (c.-à-d., générer des hypothèses) ou expliquer les résultats quantitatifs déroutants, tandis que les méthodes quantitatives sont utilisées pour tester les hypothèses. La raison en est d'établir la validité du contenu – les mesures mesurent-elles ce que le chercheur croit qu'elles mesurent ? – Ceci est considéré comme l'un des points forts de l'analyse des données qualitatives. Les méthodes quantitatives sont considérées comme fournissant des mesures plus représentatives, fiables et précises grâce à des hypothèses ciblées, des outils de mesure et des mathématiques appliquées, tandis que les données qualitatives sont généralement difficiles à représenter graphiquement ou à afficher en termes mathématiques.

Aperçu : Méthodes d'analyse des données qualitatives

Analyse de contenu

L'analyse du contenu est une méthode qualitative structurée d'évaluation des données. Il se réfère au processus de catégorisation des données verbales ou comportementales à classer, résumer et tabuler.

Analyse narrative

Dans la méthode narrative, le chercheur passe en revue ce qui a été dit par la personne interrogée et le réitère dans son contexte.

Théorie ancrée

La théorie fondée est une approche de recherche. Ce n'est pas une théorie unique, mais une méthodologie pour en trouver une. Le point de départ est un ensemble de données dont l'analyse suggère la nature et l'orientation d'autres données à collecter.

Analyse phénoménologique interprétative (IPA)

L'analyse phénoménologique interprétative est une approche de la recherche qualitative psychologique avec un objectif idéographique, ce qui signifie qu'elle vise à offrir un aperçu de ce qu'une personne particulière dans un contexte particulier signifie par un phénomène particulier.
Analyse du discours

Analyse du discours

L'analyse du discours est une méthode d'analyse des conversations naturelles et des différents types de textes écrits dans un contexte social.

Analyse thématique

L'analyse thématique est définie comme une méthode permettant d'identifier, d'analyser et de documenter des thèmes dans un ensemble de données.

• Collecte des données
• L'interprétation des données
• Logiciel d'analyse de données qualitatives