Collecte et analyse de données quantitatives

Qu’est-ce que la recherche quantitative ?

La recherche quantitative mesure les attitudes, les comportements, les opinions et d’autres variables pour soutenir ou rejeter une prémisse. Cela se fait en collectant des données numériques, qui sont facilement quantifiables pour identifier la « signification statistique ».

Les « données numériques » sont collectées en utilisant des questions fermées, telles que les échelles de Likert ou les types de questions à choix multiples. Une fois que vous avez partagé votre sondage avec votre public cible, les réponses pour chaque option de réponse est facilement quantifiée.

Les questions que vous posez doivent être objectives pour collecter et analyser les données des répondants.

Choisir entre la collecte de données qualitatives et quantitatives

Avant de concevoir un sondage, vous devez déterminer votre objectif de recherche. C’est-à-dire ce que vous voulez que les données que vous collectez vous aident à réaliser.

Dans la recherche académique, cela peut être de prouver ou de réfuter une hypothèse. Alors que, dans la recherche de marché, vous pourriez évaluer la popularité des concepts de produits.

Après avoir défini un objectif de recherche, vous devez vous poser la question ; « quels sont les résultats attendus de mon sondage ? »

Si vous attendez des commentaires approfondis ou des données d’expérience, vous devriez envisager d’exécuter un sondage qualitatif à la place.

Si vous cherchez à tirer des conclusions d’un ensemble de données représentatives, alors un sondage quantitatif est pour vous.

Il est important de déterminer votre objectif et votre méthode de recherche avant de rédiger les questions du sondage. De cette façon, vous vous assurez que tout ce que vous demandez contribue à vos objectifs, plutôt que de collecter des données simplement pour cela.

Découvrez comment créer un sondage qui améliore la qualité des données que vous collectez.

Comment collecter des données quantitatives

Généralement, la recherche quantitative nécessite une grande population de répondants. C’est parce que les résultats de votre recherche seront représentatifs d’une population plus large.

Méthodes quantitatives

Il y a plusieurs méthodes par lesquelles vous pouvez collecter des données quantitatives, y compris :

• Expériences

• Observations contrôlées

• Sondages : papier, kiosque, mobile, questionnaires

• Études longitudinales

• Sondages

• Entretiens téléphoniques

• Entretiens en face à face

La méthode par laquelle vous collectez les données quantitatives peut impacter les réponses de votre participant. Par exemple, les participants à une expérience ne feront probablement pas les mêmes choix que dans un contexte social.

La façon dont les participants répondent aux stimuli dépend du contexte, ce qui signifie qu’ils peuvent répondre différemment à chacune de ces méthodes.

Si vous envisagez de mener votre recherche en utilisant plus d’une de ces méthodes, nous recommandons de le faire par étapes.

Premièrement, analysez les données pour chaque méthode individuelle pour identifier les tendances contextuelles. Ensuite, lorsque vous examinez vos données collationnées, vous aurez plus d’informations pour expliquer toute incohérence.

Analyse de données quantitatives

Il existe deux types de données qui nécessitent une analyse statistique ; descriptives et inférentielles. Les statistiques descriptives vous permettent de tirer des conclusions des données dans leur ensemble.

Les statistiques inférentielles mettent en évidence les différences « statistiquement significatives » entre deux ou plusieurs groupes de données. Il existe deux types de données inférentielles : les données comparatives et les données de relation.

Types de données quantitatives

Données descriptives

En termes simples, les statistiques descriptives vous permettent de quantifier facilement une variable (ou des variables) pour un groupe cible.

Par exemple, les sondages sur les transports peuvent rechercher des données concernant le nombre de personnes âgées de 18 à 25 ans qui utilisent les transports en commun pour se rendre au travail.

Dans cet exemple, la variable est « transports en commun » et le groupe cible est ceux âgés de 18 à 25 ans.

Données comparatives

Cette méthode de collecte de données permet une comparaison entre deux ou plusieurs groupes cibles en fonction d’une ou plusieurs variables.

Une étude comparative peut viser à comparer l’utilisation des transports en commun entre les personnes âgées de 18 à 25 ans et celles âgées de 26 à 35 ans.

Données de relation

Les données de relation mettent en évidence les tendances, associations et relations entre deux ou plusieurs variables.

Dans la recherche de marché, vous pouvez chercher à découvrir quelle est la relation entre le sexe du client et la fidélité à votre marque.

Avantages de la recherche quantitative

Analyse objective

Le biais est moins susceptible de survenir dans l’analyse quantitative, car les données sont statistiques par nature. Cela signifie qu’il y a moins de place pour le raisonnement subjectif d’un chercheur pour affecter les résultats.

Facile à analyser

Les données quantitatives sont plus faciles à analyser que leurs homologues qualitatives. De plus, si vous utilisez un logiciel de sondage en ligne, vous pouvez appliquer des filtres pour une vue plus approfondie de vos données.

Les conclusions sont généralisables

Si votre population d’échantillon est représentative de la population d’étude, vos résultats peuvent être généralisés à ce groupe plus large.

Faiblesses de la recherche quantitative

Données bidimensionnelles

Les données quantitatives sont excellentes pour répondre aux questions de quoi, qui et quand. Mais ne sont pas bonnes pour les questions comment et pourquoi.

La recherche qualitative est une meilleure option pour explorer les expériences et les opinions des participants. Combiner cette méthode de recherche avec les données quantitatives fournit plus de contexte aux réponses des participants.

Un grand nombre de participants est nécessaire

Pour que les résultats de votre recherche quantitative soient représentatifs d’une population plus large, vous devez distribuer à un grand échantillon.

Si vous n’avez pas accès à une liste de répondants, vous devrez passer du temps à en construire une de la taille appropriée. Vous devez également vous assurer que l’échantillon soit représentatif d’une population ou d’un groupe démographique plus large. Sinon, vos résultats seront dénués de sens.

Biais de confirmation

Cette forme de biais de réponse peut survenir dans les études quantitatives, où les chercheurs favorisent les données qui confirment leurs croyances ou hypothèses.

Le chercheur peut même ne pas être conscient de ce type de biais. Ils ignorent ou mal interprètent simplement les données parce qu’ils croient que leur objectif de recherche a déjà été atteint.

Nous trouvons que les méthodes de recherche quantitatives et qualitatives donnent souvent de meilleurs résultats lorsqu’elles sont utilisées en tandem.

L’approche quantitative vous permet de tirer des conclusions basées sur les faits pour informer la recherche ou la prise de décision.

Les données qualitatives peuvent fournir un contexte supplémentaire aux choix de réponse des participants.

Par exemple, si vous deviez exécuter un sondage de satisfaction client, vous demanderiez : « quelle est la probabilité qu’ils recommandent votre produit à un ami ou à un collègue ? »

Cette question fermée déterminera la fidélité à la marque moyenne de vos clients, mais n’y parvient rien de plus que cela.

En suivant avec une question ouverte, par exemple « qu’une chose que vous changeriez à propos de notre produit ? », vous donnez un contexte à ces choix. De cette façon, vos données de sondage ne sont pas seulement descriptives mais exploitables.