Pour une étude de marché, la collecte de données qualitatives permet de répondre à des questions telles que l’identité des clients, les problèmes auxquels ils sont confrontés et les points sur lesquels elle doit se concentrer pour résoudre ces problèmes. Parlons-en.
Qu’est-ce qu’une donnée qualitative ?
Les données qualitatives sont définies comme des données approximatives et caractéristiques. Les données qualitatives peuvent être observées et enregistrées.
Ce type de données est non numérique. Ce type de données est collecté par le biais d’observations, d’entretiens individuels, de groupes de discussion et d’autres méthodes similaires. Les données qualitatives en statistiques sont également connues sous le nom de données catégorielles, c’est-à-dire des données qui peuvent être classées par catégories sur la base des attributs et des propriétés d’une chose ou d’un phénomène.
Importance des données qualitatives
Les données qualitatives sont importantes pour déterminer la fréquence particulière des traits ou des caractéristiques. Elle permet au statisticien ou aux chercheurs de former des paramètres grâce auxquels des ensembles de données plus importants peuvent être observés.
Elle permet aux observateurs de quantifier le monde qui les entoure. Les données qualitatives concernent les émotions ou les perceptions des personnes et ce qu’elles ressentent. L’analyse qualitative est essentielle pour obtenir des informations utiles à partir de données textuelles, pour comprendre leur contexte riche et pour trouver des modèles et des thèmes subtils.
Dans les données qualitatives, ces perceptions et émotions sont documentées. Il aide les responsables d’études de marché à comprendre le langage de leurs consommateurs et à résoudre le problème de l’étude de manière efficace et efficiente.
Avantages des données qualitatives
Les avantages des données qualitatives sont présentés ci-dessous :
Il permet une analyse approfondie
Les données collectées fournissent aux chercheurs qualitatifs une analyse détaillée, comme une analyse thématique des sujets. Lors de la collecte, les chercheurs ont tendance à sonder les participants et peuvent recueillir de nombreuses informations en posant le bon type de questions. Les données collectées sont utilisées pour conclure une série de questions et de réponses.
Comprendre ce que pensent les clients
Les données aident les responsables des études de marché à comprendre l’état d’esprit de leurs clients. L’utilisation de données qualitatives permet aux entreprises de comprendre pourquoi un client a acheté un produit. Comprendre le langage des clients permet aux études de marché de déduire plus systématiquement les données collectées.
Des données riches
Les données collectées peuvent également être utilisées pour mener des recherches futures. Les questions posées pour recueillir des données qualitatives étant des questions ouvertes, les répondants sont libres d’exprimer leurs opinions, ce qui permet d’obtenir davantage d’informations.
Inconvénients des données qualitatives
Certains inconvénients des données qualitatives sont présentés ci-dessous :
Temps de travail
Comme la collecte de ces données prend plus de temps, moins de personnes étudient que la collecte de données quantitatives. Sauf si le temps et le budget le permettent, un échantillon plus petit est inclus.
Pas facile à généraliser
Le nombre de personnes étudiées étant réduit, il est difficile de généraliser les résultats de cette population.
Dépend des compétences du chercheur
Ce type de données est collecté par le biais d’entretiens individuels, d’observations, de groupes de discussion, etc. Elle s’appuie sur les compétences et l’expérience du chercheur pour collecter des informations auprès de l’échantillon.
Il s’agit généralement de données d’analyse descriptive, plus difficiles à analyser que les données quantitatives. Vous devez maintenant décider quelle est la meilleure option pour votre projet de recherche ; n’oubliez pas que pour obtenir et analyser ces données, nous avons besoin d’un peu plus de temps, vous devez donc en tenir compte dans votre planification.
En savoir plus : les 12 meilleurs outils pour les chercheurs
Méthodes de collecte de données qualitatives
La collecte de données qualitatives est exploratoire ; elle implique une analyse et une recherche approfondies. Ses méthodes de collecte sont principalement axées sur l’acquisition de connaissances, le raisonnement et les motivations ; elles vont donc plus loin dans la recherche. Comme ces données ne peuvent être mesurées, les chercheurs préfèrent des méthodes ou des outils de collecte de données qui sont structurés dans une certaine mesure.
Voici les méthodes de collecte de données qualitatives:
Entretiens individuels
C’est l’un des instruments de collecte de données les plus couramment utilisés pour les questions de recherche qualitative, principalement en raison de son approche. L’enquêteur ou le chercheur recueille des données directement auprès de la personne interrogée, en tête-à-tête. La méthode d’entretien peut être informelle et non structurée – conversationnelle. Les questions ouvertes sont pour la plupart posées spontanément, l’enquêteur laissant le déroulement de l’entretien dicter les questions à poser.
APPRENEZ-EN PLUS SUR : Les meilleurs outils de collecte de données
Groupes de discussion
Cela se fait dans le cadre d’une discussion de groupe. Le groupe est limité à 6-10 personnes et un modérateur est désigné pour animer la discussion en cours.
En fonction des données triées, les membres du groupe peuvent avoir quelque chose en commun. Par exemple, un chercheur menant une étude sur les coureurs d’athlétisme choisira des athlètes qui sont ou ont été des coureurs d’athlétisme et qui ont une connaissance suffisante du sujet.
Tenue de registres
Cette méthode utilise des documents fiables existants et des sources d’information similaires comme source de données. Ces données peuvent être utilisées dans la nouvelle recherche. C’est comme aller à la bibliothèque. On peut y consulter des livres et d’autres documents de référence pour recueillir des données pertinentes qui peuvent être utilisées dans la recherche.
Processus d’observation
Dans cette méthode de collecte de données, le chercheur s’immerge dans le cadre où se trouvent ses répondants, observe attentivement les participants et prend des notes. C’est ce que l’on appelle le processus d’observation.
Outre la prise de notes, d’autres méthodes de documentation, telles que l’enregistrement vidéo et audio, la photographie et d’autres méthodes similaires, peuvent être utilisées.
Études longitudinales
Cette méthode de collecte de données est effectuée de manière répétée sur la même source de données pendant une période prolongée. Il s’agit d’une méthode de recherche par observation qui s’étend sur quelques années et parfois même sur des décennies. Cette méthode de collecte de données vise à trouver des corrélations par le biais d’une étude empirique de sujets présentant des traits communs.
Études de cas
Cette méthode permet de recueillir des données à partir d’une analyse approfondie des études de cas. La polyvalence de cette méthode est démontrée par la façon dont elle peut être utilisée pour analyser des sujets simples ou complexes. La force de cette méthode réside dans l’utilisation judicieuse d’une combinaison d’une ou plusieurs méthodes qualitatives pour tirer des conclusions.
En savoir plus : Méthodes de recherche qualitative.
Approches d’analyse des données qualitatives
L’analyse des données qualitatives est essentielle, car vous avez consacré du temps et de l’argent à leur collecte. C’est essentiel, car vous ne voulez pas vous retrouver dans le noir après avoir fourni tant d’efforts. Cependant, il n’y a pas de règles de base fixes pour l’analyse des données ; tout commence par la compréhension de ses deux approches principales.
L’analyse des données qualitatives permet aux chercheurs d’approfondir les résultats de la recherche et de révéler les significations complexes des données qualitatives. Deux approches principales de l’analyse qualitative :
Approche déductive
L’approche déductive consiste à analyser les données qualitatives sur la base d’une structure prédéterminée par le chercheur. Le chercheur peut utiliser les questions comme guide pour l’analyse des données. Cette approche est rapide et facile et peut être utilisée lorsque le chercheur a une idée assez précise des réponses probables qu’il va recevoir de la part de l’ échantillon de population.
Approche inductive
Au contraire, l’approche inductive n’est pas basée sur une structure prédéterminée ou des règles de base/cadre. Il s’agit d’une approche plus longue et plus approfondie du processus d’analyse qualitative. L’approche inductive est souvent utilisée lorsque le chercheur n’a que peu ou pas d’idée sur le phénomène étudié.
En savoir plus : L’analyse des données dans la recherche.
5 étapes de l’analyse qualitative des données
Que vous souhaitiez analyser des données qualitatives recueillies dans le cadre d’un entretien individuel ou d’une enquête, ces étapes simples vous permettront d’obtenir une analyse solide des données.
Étape 1 : Organisez vos données
Une fois que vous avez collecté toutes les données, celles-ci sont en grande partie non structurées et n’ont parfois aucun sens lorsqu’elles sont examinées d’un seul coup d’œil. Il est donc essentiel qu’en tant que chercheur, vous transcriviez d’abord les données recueillies.
La première étape de l’analyse de vos données consiste à les organiser de manière systématique. La mise en ordre des données consiste à convertir toutes les données en un format texte. Vous pouvez soit exporter les données dans une feuille de calcul, soit saisir manuellement les données, soit choisir l’un des outils d’analyse de données qualitatives assistée par ordinateur.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LE SUJET : Niveau d’analyse
Étape 2 : Organiser toutes vos données
Après avoir transformé et arrangé vos données, l’étape suivante consiste à les organiser. Il se peut que vous disposiez d’une grande quantité d’informations qui doivent encore être classées de manière ordonnée. L’une des meilleures façons d’organiser les données est de revenir aux objectifs de la recherche et d’organiser les données en fonction des questions posées.
Organisez votre objectif de recherche dans un tableau de manière à ce qu’il soit visuellement clair. Évitez à tout prix les tentations de travailler avec des données non organisées. Vous perdrez du temps et vous n’obtiendrez pas de résultats concluants.
Étape 3 : Attribuer un code aux données collectées
La mise en place de codes appropriés pour les données collectées vous permet de prendre de l’avance. Le processus de codage est l’un des meilleurs moyens de comprimer une énorme quantité d’informations collectées. Le codage des données consiste à catégoriser et à attribuer des propriétés et des modèles aux données collectées.
Le codage est important dans cette analyse de données, car il permet de dériver des théories à partir des résultats de recherche pertinents. Après avoir attribué des codes à vos données, vous pouvez vous appuyer sur les modèles pour obtenir une vision approfondie des données qui vous aidera à prendre des décisions éclairées.
Étape 4 : Valider vos données qualitatives
La validation des données est l’une des étapes cruciales de l’analyse des données qualitatives pour une recherche réussie. Les données étant essentielles à la recherche, il est impératif de s’assurer qu’elles ne sont pas entachées d’erreurs. Veuillez noter que la validation des données n’est pas une simple étape de cette analyse ; il s’agit d’une étape récurrente qui doit être suivie tout au long du processus de recherche. La validation des données comporte deux aspects :
- L’exactitude de la conception ou des méthodes de recherche.
- La fiabilité est la mesure dans laquelle les méthodes produisent systématiquement des données exactes.
Étape 5 : Conclusion du processus d’analyse
Il est important de conclure enfin vos données, c’est-à-dire de présenter systématiquement vos données, un rapport facilement utilisable. Le rapport doit indiquer la méthode que vous avez utilisée en tant que chercheur pour mener les études de recherche, les points positifs et négatifs, et les limites de l’étude. Dans le rapport, vous devez également indiquer les suggestions/conclusions de vos résultats et tout domaine connexe pour des recherches futures. La veille stratégique pratique repose sur la synergie entre l’analyse et le reporting, où l’analyse permet de découvrir des informations précieuses et le reporting de communiquer ces résultats aux parties prenantes.
Exemples de données qualitatives
Les données qualitatives sont également appelées données catégorielles car elles peuvent être regroupées par catégories.
Prenons l’exemple d’un élève qui lit un paragraphe d’un livre pendant les cours. Un enseignant qui écoute la lecture donne son avis sur la façon dont l’enfant lit ce paragraphe.
Supposons que l’enseignant donne un feedback basé sur la fluidité, l’intonation, le jeté de mots et la clarté de la prononciation sans donner de note à l’enfant. Dans ce cas, il s’agit d’un exemple de données qualitatives.
Il est assez facile de comprendre la différence entre les données qualitatives et quantitatives. Elle n’inclut pas les chiffres dans sa définition, alors que les données quantitatives sont toutes des chiffres.
- Le gâteau est de couleur orange, bleue et noire (qualitative).
- Les femelles ont des cheveux bruns, noirs, blonds et roux (qualitatif).
Les données quantitatives sont toutes les informations quantifiables qui peuvent être utilisées pour un calcul mathématique ou une analyse statistique. Cette forme de données aide à prendre des décisions réelles basées sur des dérivations mathématiques. Les données quantitatives sont utilisées pour répondre à des questions telles que Combien ? À quelle fréquence ? Combien ? Ces données peuvent être validées et vérifiées. Dans l’analyse statistique, il est essentiel de faire la distinction entre les données catégorielles et les données numériques, car les données catégorielles impliquent des catégories ou des étiquettes distinctes, tandis que les données numériques consistent en des quantités mesurables.
APPRENDRE SUR : Les méthodes d’analyse statistique
Pour mieux comprendre le concept de données qualitatives et quantitatives, il est préférable d’observer des exemples d’ensembles de données particuliers et la manière dont ils peuvent être définis. Voici quelques exemples de données quantitatives.
- Quatre gâteaux et trois muffins sont conservés dans le panier (quantitatif).
- Un verre de boisson gazeuse contient 97,5 calories (quantitatif).
Vous souhaitez créer votre propre enquête ?
QuestionPro est un logiciel d’enquête en ligne qui vous aidera à développer vos projets de recherche avec des outils et des rapports avancés. Il est parfait pour obtenir des données qualitatives grâce à ses différents types de questions et à sa logique.
Résolvez vos problèmes de recherche avec des enquêtes faciles à créer qui fournissent des informations complexes en temps réel. Tirez parti de la logique de pointer-cliquer personnalisée, des types de questions avancées et des intégrations et créez des modèles de recherche matures et complexes pour les études basées sur les choix, les études de consommation, etc.
Confiez le gros du travail à QuestionPro et concentrez-vous sur l’essentiel. Nos équipes expérimentées fournissent une analyse intuitive pour améliorer les résultats critiques et aider à transformer les idées en actions. De la conception des études à la rédaction de scripts complexes, de la gestion des analyses aux rapports, travaillez avec une équipe de professionnels qui sera le prolongement de votre marque.
Foire aux questions (FAQ)
La capacité à identifier les problèmes et les opportunités des personnes interrogées est l’une des principales caractéristiques d’une question de recherche qualitative efficace. d’une durée indéterminée. Il est simple à comprendre et à assimiler, et ne nécessite que peu d’explications.
La validité est la qualité de la recherche qui se rapporte à l’efficacité avec laquelle les conclusions tirées de l’examen des données des participants à l’étude reflètent des résultats authentiques parmi des individus similaires en dehors de la population de l’étude.
