Cette technique d'étude utilise le questionnaire ou le sondage auprès d'un panel pour récolter des données à analyser. Les résultats, exprimés en chiffres, prennent la forme de données statistiques que l'on peut représenter dans des graphiques ou tableaux.
Analyse quantitative par questionnaire
Ce type d'analyse consiste à poser plusieurs questions ouvertes et fermées dans un ordre bien précis. Lorsqu'elles sont fermées, elles génèrent des réponses sur la base de choix multiples : deux choix (positif / négatif), QCM ou échelle de valeur.
L'étude qualitative : est descriptive et se concentre sur des interprétations. Les résultats sont exprimés avec des mots. L'étude quantitative : permet de prouver ou démontrer des faits. Les résultats sont exprimés en chiffres (statistiques).
Les données quantitatives permettent d'avoir une vision globale, tandis que les données qualitatives apportent plus de détails et d'humanité aux résultats de vos sondages. Voyons comment utiliser chacune de ces méthodes dans un projet d'étude.
La recherche quantitative repose sur l'analyse des données numériques obtenues à partir d'une investigation empirique effectuée par soi-même (données primaires) ou d'une base de données existante (données secondaires).
L'observation quantitative implique une collecte objective de données pour une analyse basée sur leurs attributs numériques et statistiques. Cette observation implique la représentation des variables obtenues en termes de leur quantité.
Les données quantitatives ou numériques. En analyse de données, une donnée quantitative ou numérique désigne des informations ou des caractéristiques quantifiables qui prennent des nombres comme valeur. Les données quantitatives sont structurées et parfaitement adaptées à l'analyse de données.
1L'analyse quantitative désigne l'ensemble des méthodes et des raisonnements utilisés pour analyser des données standardisées (c'est-à-dire des informations dont la nature et les modalités de codage sont strictement identiques d'un individu ou d'une situation à l'autre).
Une variable numérique (aussi appelée variable quantitative) est une caractéristique quantifiable dont les valeurs sont des nombres, à l'exclusion des nombres qui correspondent en fait à des codes. Les variables numériques peuvent être continues ou discrètes.
Pour ce faire, nous avons suivi les quatre étapes de l'analyse de contenu (Dany, 2016) : 1) la sélection du corpus, 2) la préanalyse, 3) l'exploitation du matériel, 4) la synthèse des résultats.
Les données quantitatives sont tout ce qui peut être compté ou mesuré. Elles se réfèrent à des données numériques. Les données qualitatives sont descriptives, se référant à des choses qui peuvent être observées, mais pas mesurées, comme les couleurs ou les émotions.
Une analyse de contenu nécessite une sélection de documents textuels, visuels ou sonores. Cette sélection est généralement effectuée en accord avec une question de recherche déterminée au préalable ou, dans une approche inductive, en cherchant à questionner un objet dont on a une idée générale préalable.
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
L'approche quantitative correspond à la mobilisation de données généralement structurées sur un nombre important d'individus (en général supérieur à 100). Elle est utile pour mesurer des phénomènes et quantifier des liens entre différents facteurs.
Les résultats de l'étude qualitative sont généralement décrits avec des mots, mais il est aussi possible d'utiliser des tableaux, graphiques ou des images.
Les méthodes quantitatives sont des méthodes de recherche, utilisant des outils d'analyse mathématiques et statistiques, en vue de décrire, d'expliquer et prédire des phénomènes par le biais de données historiques sous forme de variables mesurables. Elles se distinguent ainsi des méthodes dites qualitatives.
Il n'est pas toujours possible de décrire le problème en profondeur. Le chercheur peut oublier des qualités importantes du spécimen analysé, car il se consacre trop à un problème concret et il ne pense pas à la largeur du problème.
Si l'approche quantitative vise à répondre à la question « qui » ou « quoi », l'analyse qualitative va elle, expliquer « comment » et « pourquoi ».