Qu'est-ce que la recherche quantitative ?
La recherche quantitative mesure les attitudes, les comportements, les opinions et d'autres variables afin d'étayer ou de rejeter une hypothèse. Pour ce faire, elle recueille des données numériques facilement quantifiables afin d'identifier la "signification statistique".
Les "données numériques" sont collectées à l'aide de questions ferméesL'enquête peut être réalisée à l'aide de différents types de questions, comme les échelles de Likert ou les questions à choix multiples. Une fois que vous avez partagé votre enquête avec votre public cible, les réponses pour chaque option de réponse sont facilement quantifiées.
Les questions que vous posez doivent être objectives afin de collecter et d'analyser les données des répondants.
Choisir entre la collecte de données qualitatives et quantitatives
Avant de concevoir une enquête, vous devez déterminer votre objectif de recherche. C'est-à-dire ce que vous voulez que les données collectées vous aident à atteindre.
Dans la recherche universitaire, il peut s'agir de prouver ou d'infirmer une hypothèse. En revanche, dans le cadre d'une étude de marché, il peut s'agir d'évaluer la popularité de concepts de produits.
Après avoir défini l'objectif de la recherche, vous devez vous poser les questions suivantes : "...quels sont les résultats attendus de mon enquête ?"
Si vous attendez un retour d'information approfondi ou des données expérientielles, vous devriez plutôt envisager d'organiser une enquête qualitative.
Si vous souhaitez tirer des conclusions à partir d'un ensemble de données représentatives, l'enquête quantitative est faite pour vous.
Il est important de déterminer l'objectif et la méthode de votre recherche avant de rédiger les questions de l'enquête. De cette façon, vous vous assurez que toutes les questions que vous posez contribuent à vos objectifs, plutôt que de collecter des données pour le plaisir.
Comment collecter des données quantitatives ?
En règle générale, la recherche quantitative nécessite une large population de répondants. En effet, les résultats de votre recherche seront représentatifs d'une population plus large.
Méthodes quantitatives
Il existe plusieurs méthodes pour collecter des données quantitatives :
- Expériences
- Observations contrôlées
- Enquêtes : papier, kiosque, mobile, questionnaires
- Études longitudinales
- Sondages
- Entretiens téléphoniques
- Entretiens en face à face
La méthode de collecte des données quantitatives peut avoir un impact sur les réponses des participants. Par exemple, il est peu probable que les participants à une expérience fassent les mêmes choix que dans un contexte social.
La manière dont les participants réagissent aux stimuli est liée au contexte, ce qui signifie qu'ils peuvent réagir différemment à chacune de ces méthodes.
Si vous envisagez de mener vos recherches en utilisant plusieurs de ces méthodes, nous vous recommandons de procéder par étapes.
Tout d'abord, analysez les données pour chaque méthode individuelle afin d'identifier toute tendance contextuelle. Ensuite, lorsque vous examinerez les données rassemblées, vous disposerez de plus d'informations pour expliquer les éventuelles incohérences.
Analyse des données quantitatives
Deux types de données nécessitent une analyse statistique : les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles. Les statistiques descriptives permettent de tirer des conclusions à partir de l'ensemble des données.
Les statistiques déductives 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 relationnelles.
Types de données quantitatives
Données descriptives
En termes simples, les statistiques descriptives vous permettent de quantifier facilement une (ou plusieurs) variable(s) pour un groupe cible.
Par exemple, les enquêtes sur les transports peuvent rechercher des données concernant le nombre de personnes âgées de 18 à 25 ans qui utilisent les transports publics pour se rendre au travail.
Dans cet exemple, la variable est "transport public" et le groupe cible est constitué des personnes âgées de 18 à 25 ans.
Données comparatives
Cette méthode de collecte de données permet de comparer deux ou plusieurs groupes cibles sur la base d'une ou plusieurs variables.
Une étude comparative peut viser à comparer l'utilisation des transports publics entre les personnes âgées de 18 à 25 ans et celles âgées de 26 à 35 ans.
Données sur les relations
Les données relationnelles mettent en évidence les tendances, les associations et les relations entre deux ou plusieurs variables.
Dans le cadre d'une étude de marché, vous pouvez chercher à savoir quelle est la relation entre le sexe du client et la fidélité à votre marque.
Les points forts de la recherche quantitative
Analyse objective
Les biais sont moins susceptibles de se produire dans les analyses quantitatives, car les données sont de nature statistique. Cela signifie qu'il y a moins de place pour que le raisonnement subjectif d'un chercheur affecte les résultats.
Facile à analyser
Les données quantitatives sont plus faciles à analyser que les données qualitatives. De plus, si vous utilisez un logiciel d'enquête en ligne, vous pouvez appliquer des filtres pour obtenir une vue plus approfondie de vos données.
Les conclusions sont généralisables
Si votre échantillon est représentatif de la population étudiée, vos conclusions peuvent être généralisées à ce groupe plus large.
Faiblesses de la recherche quantitative
2 Données dimensionnelles
Les données quantitatives sont excellentes pour répondre aux questions "quoi", "qui" et "quand". Mais elles ne sont pas très utiles pour répondre aux questions sur le comment et le pourquoi.
La recherche qualitative est une meilleure option pour explorer les expériences et les opinions des participants. La combinaison de cette méthode de recherche avec des données quantitatives permet de mieux contextualiser les réponses des participants.
Un grand nombre de participants est nécessaire
Pour que les résultats de votre étude quantitative soient représentatifs d'une population plus large, vous devrez les distribuer à un grand échantillon.
Si vous n'avez pas accès à une liste de répondants, vous devrez prendre le temps d'en constituer une de taille appropriée. Vous devrez également vous assurer que l'échantillon est représentatif d'une population ou d'un groupe plus large. Dans le cas contraire, vos résultats n'auront aucune signification.
Biais de confirmation
Cette forme de biais de réponse peut se produire dans les études quantitatives, lorsque les chercheurs privilégient les données qui confirment leurs croyances ou leurs hypothèses.
Le chercheur peut même ne pas être conscient de ce type de biais. Il se contente d'ignorer ou de mal interpréter les données parce qu'il pense que son objectif de recherche a déjà été atteint.
Nous constatons 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 fondées sur des faits afin d'éclairer la recherche ou la prise de décision.
Données qualitatives peut fournir un contexte supplémentaire aux choix de réponses des participants.
Par exemple, si vous deviez mener une enquête de satisfaction auprès de vos clients, vous demanderiez : "la probabilité qu'ils recommandent votre produit à un ami ou à un collègue?”
Cette question fermée permet de déterminer la fidélité moyenne de vos clients à la marque, mais ne permet pas d'aller plus loin.
En assurant le suivi d'une question ouverte, par exemple "quelle est la chose que vous changeriez à propos de notre produit ?"En outre, vous donnez un contexte à ces choix. De cette manière, les données de votre enquête ne sont pas seulement descriptives, mais aussi exploitables.
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