Résumé
Il existe une différence fondamentale entre les données de recherche qualitatives et quantitatives :
Les données quantitatives sont des informations sur des quantités et donc des nombres, et les données qualitatives sont descriptives et font référence à des phénomènes qui peuvent être observés mais pas mesurés, comme le langage.
Recherche qualitative
La recherche qualitative est une recherche empirique dans laquelle les données ne sont pas disponibles sous forme de chiffres.
La recherche qualitative est multi-méthodologique et implique une approche interprétative et naturaliste de son sujet. Cela signifie que, dans leur contexte naturel, les chercheurs qualitatifs analysent les phénomènes et tentent d’expliquer ou de percevoir les événements en fonction des significations que les individus leur attribuent.
L’intérêt pour les données qualitatives est né de l’insatisfaction de certains psychologues à l’égard de l’étude scientifique des psychologues tels que les spécialistes du comportement. Étant donné que les psychologues étudient des personnes, l’approche traditionnelle de la science n’est pas considérée comme une méthode appropriée pour mener des recherches, car elle ne parvient pas à saisir toute l’expérience humaine et l’essence de ce qu’est l’être humain. La recherche sur l’expérience des participants est appelée une approche phénoménologique, c’est-à-dire humaniste.
L’objectif de la recherche qualitative est de comprendre la réalité sociale des individus, des groupes et des cultures en se rapprochant le plus possible de la manière dont ils sont perçus ou vécus par leurs participants. De cette façon, les individus et les communautés sont étudiés dans leur environnement naturel.
Les recherches qui adoptent une approche qualitative sont exploratoires et cherchent à expliquer « comment » et « pourquoi » un phénomène ou un comportement particulier fonctionne dans un contexte particulier.
Méthodes d’obtention de données qualitatives
Il existe différents types de méthodes de recherche qualitative, comme les rapports de journal, les entretiens approfondis, les documents, les groupes de discussion, les études de cas et l’ethnographie.
Les résultats des méthodes qualitatives permettent de comprendre en profondeur la façon dont les gens perçoivent leurs réalités sociales et, par conséquent, la façon dont ils fonctionnent dans le monde social.
Le chercheur dispose de diverses méthodes pour recueillir du matériel empirique, de l’entretien à l’observation directe, de l’analyse d’artefacts, de documents et de registres culturels à l’utilisation de matériel visuel ou d’expériences personnelles.
Un bon exemple de méthode de recherche qualitative serait les entretiens non structurés, où les données qualitatives sont générées par l’utilisation de questions ouvertes. De cette façon, le répondant peut s’exprimer en détail et choisir ses propres mots. De cette manière, le chercheur acquiert une réelle compréhension de la situation par une personne.
Notez que les données qualitatives peuvent être bien plus que de simples mots ou du texte. Les photos, les vidéos, les enregistrements sonores, etc. peuvent être considérés comme des données qualitatives.
Analyse des données
La recherche qualitative est infiniment créative et interprétative : le chercheur ne se contente pas de quitter le terrain avec des montagnes de données empiriques et d’écrire simplement ses conclusions.
Les interprétations qualitatives sont construites et diverses techniques peuvent être utilisées pour interpréter les données de manière significative, comme l’analyse de contenu, la théorie fondée, l’analyse thématique ou l’analyse du discours.
Principales caractéristiques
- Les événements ne peuvent être correctement compris que s’ils sont considérés dans leur contexte. Le chercheur qualitatif s’immerge donc sur le terrain, dans l’environnement naturel. Les contextes des questions ne sont pas inventés, ils sont naturels. Rien n’est prédéfini ou considéré comme acquis.
- Les chercheurs qualitatifs veulent que les participants examinés parlent d’eux-mêmes, qu’ils montrent leurs expériences en termes de mots et d’autres comportements. L’analyse qualitative est également une méthode immersive dans laquelle les personnes étudiées rendent compte au chercheur de leur vie.
- Le chercheur qualitatif est une partie importante des données ; aucune donnée n’est créée sans sa participation active.
- Le plan d’étude évolue au cours de la recherche et peut être adapté ou modifié au fur et à mesure de l’avancement de la recherche.
- Pour le chercheur qualitatif, il n’y a pas de vérité unique, elle est subjective et n’apparaît que par rapport à l’observateur.
- La théorie est fondée sur des preuves et apparaît dans le cadre de la phase d’analyse qui dépend des données recueillies.
Limites
Petits ensembles de données : Pour des raisons de temps et de coût, les conceptions qualitatives n’échantillonnent généralement pas de grands ensembles de données.
Fiabilité et validité difficiles à obtenir : Le problème de la validité ou de la fiabilité adéquate est un point de critique majeur. En raison de la nature subjective des données qualitatives et de leur origine dans des contextes individuels, il est difficile d’appliquer les normes conventionnelles de fiabilité et de validité.
Généralisations faibles : en raison du rôle central du chercheur dans la production des données, il n’est pas possible, par exemple, de reproduire les études qualitatives, ni de reproduire dans une certaine mesure les contextes, les situations, les événements, les conditions et les interactions, ni de placer les généralisations dans un contexte plus large que celui qui est examiné avec confiance.
La collecte, l’analyse et l’interprétation des données prennent du temps ; les données qualitatives sont difficiles à analyser et l’interprétation des données qualitatives requiert des connaissances spécialisées, de sorte qu’il faut être très prudent, par exemple, dans la recherche de symptômes de maladie mentale.
Points forts
Une meilleure compréhension : l’implication étroite du chercheur lui donne une vue de l’intérieur du terrain. Cela permet au chercheur de trouver des questions qui sont souvent négligées dans les consultations plus scientifiques et positivistes, comme les subtilités et les complexités.
Meilleure capacité à établir des liens : Les descriptions qualitatives peuvent jouer un rôle important dans l’identification des relations, causes, effets et processus dynamiques possibles.
Plus représentatif du biais : les analyses qualitatives permettent l’ambiguïté/contradiction des données représentant la réalité sociale.
Descriptive et narrative : la recherche qualitative emploie un style descriptif et narratif ; cette recherche pourrait être particulièrement bénéfique pour le praticien, car il pourrait s’appuyer sur des rapports qualitatifs pour examiner des formes de connaissances qui ne seraient pas disponibles autrement, et ainsi acquérir de nouvelles connaissances.
Recherche quantitative
La recherche quantitative recueille des données numériques qui peuvent être divisées en catégories ou classifications ou mesurées en unités de mesure. Ce type de données peut être utilisé pour construire des graphiques et des tableaux de données brutes.
Les chercheurs quantitatifs visent à établir des lois générales de comportement et de phénomènes dans différents contextes. La recherche est utilisée pour tester une théorie et, en fin de compte, pour la soutenir ou la rejeter.
Méthodes d’obtention de données quantitatives
Les expériences fournissent généralement des données quantitatives car elles visent à mesurer les choses. Cependant, d’autres méthodes de recherche, telles que les observations contrôlées et les questionnaires, peuvent fournir des informations quantitatives.
Par exemple, une échelle d’évaluation ou des questions fermées dans un questionnaire génèrent des données quantitatives, car elles fournissent des données numériques ou des données qui peuvent être divisées en catégories, comme les réponses « oui » ou « non ».
Les méthodes expérimentales limitent les possibilités pour un participant à la recherche de réagir et d’exprimer un comportement social approprié.
Par conséquent, les résultats sont susceptibles d’être liés au contexte et de refléter simplement les hypothèses que le chercheur apporte à l’étude.
Analyse des données
Les statistiques nous aident à transformer les données quantitatives en informations utiles à la prise de décision. Nous pouvons utiliser les statistiques pour résumer nos données et décrire des modèles, des relations et des connexions. Les statistiques peuvent être descriptives ou inférentielles.
Les statistiques descriptives nous aident à résumer nos données, tandis que les statistiques inférentielles sont utilisées pour identifier les différences statistiquement significatives entre des groupes de données tels que les groupes d’intervention et de contrôle dans une étude de contrôle randomisée.
Principales caractéristiques
- Les chercheurs quantitatifs tentent de contrôler les variables externes en menant leurs études en laboratoire.
- La recherche vise l’objectivité, c’est-à-dire l’impartialité, et est séparée des données.
- La conception de l’étude sera déterminée avant le début de l’étude.
- Pour le chercheur quantitatif, la réalité est objective, elle existe indépendamment du chercheur et peut être vue par tous.
- La recherche est utilisée pour tester une théorie et, en fin de compte, pour la soutenir ou la rejeter.
Limites
Le contexte : Les expériences quantitatives ne se déroulent pas dans un cadre naturel et ne permettent pas aux participants d’expliquer leurs décisions ou le sens des questions qui leur sont posées.
Expérience du chercheur : une mauvaise connaissance de l’application de l’analyse statistique peut avoir un impact négatif sur l’analyse et l’interprétation ultérieures.
Variabilité de l’ensemble des données : des échantillons de grande taille sont nécessaires pour une analyse plus précise. Les études quantitatives à petite échelle peuvent être moins fiables en raison de la faible quantité de données, ce qui affecte également la capacité à généraliser les résultats de l’étude à des populations plus importantes.
Biais de confirmation : Le chercheur peut négliger l’observation des phénomènes parce qu’il se concentre davantage sur la théorie ou la vérification des hypothèses que sur la théorie de la génération d’hypothèses.
Points forts
Objectivité scientifique : les données quantitatives peuvent être interprétées à l’aide d’une analyse statistique, et comme les statistiques sont fondées sur les principes des mathématiques, l’approche quantitative est considérée comme scientifiquement objective et rationnelle.
Test : elle est utile pour tester et valider des théories déjà construites.
Analyse rapide : un logiciel sophistiqué élimine la nécessité d’une analyse de données fastidieuse, en particulier pour les grandes quantités de données.
Reproduction : Les données quantitatives sont basées sur des mesures et peuvent être vérifiées par d’autres personnes, car les données numériques sont moins sujettes à l’ambiguïté de l’interprétation.
Confirmation : Les hypothèses peuvent également être testées par une analyse statistique.
