Tout ce que nous faisons numériquement, de la navigation sur le Web à l'achat, laisse une trace de données. Et les analystes de données recherchent et examinent constamment cette piste, cherchant des moyens d'utiliser les données pour prendre de meilleures décisions. Différents types de données définissent de plus en plus nos interactions en ligne, les données qualitatives (QD), ou les données pouvant être décrites dans des descriptions et des sentiments, étant l'une des plus répandues et des plus connues. Ce guide examine en profondeur ce que sont les données qualitatives (QD), quelques exemples et outils qui vous aideront, ce qu'est l'analyse qualitative et une comparaison claire des données qualitatives par rapport aux données quantitatives. Entrons dans le détail.
Qu'est-ce que les données qualitatives ?
Au lieu de nombres numériques, les données qualitatives sont descriptives et exprimées en termes de sentiments. Parce qu'elle explique les données, l'analyse qualitative des données ne peut pas être comptabilisée ou mesurée. Il fait référence aux termes ou étiquettes utilisés pour définir des traits ou des attributs spécifiques.
QD est une information qui ne peut pas être comptabilisée, quantifiée ou facilement exprimée numériquement. Il est dérivé du texte, de la voix et des images et est diffusé via des techniques de visualisation de données telles que des nuages de mots, des cartes conceptuelles, des bases de données graphiques, des chronologies et des infographies.
Le but de l'analyse qualitative des données est de découvrir quelles actions les gens entreprennent et ce qui les motive à faire ces activités. Collecter et travailler avec ce type de données peut prendre du temps car cela oblige l'analyste à réfléchir. Cependant, un chercheur qualitatif ou un analyste qualitatif est quelqu'un qui travaille avec QD. De nombreux secteurs de recherche, y compris les soins de santé, les affaires et le marketing, utilisent des logiciels (QDA). QD est appelé données catégorielles dans les statistiques.
Types de données qualitatives
Alors que nous affinons l'importance de QD, vous devez savoir qu'il existe plusieurs catégories de données. Les analystes de données divisent fréquemment QD en trois catégories :
#1. Données binaires
Les données binaires sont représentées numériquement par une combinaison de zéros et de uns. Ces données binaires sont le seul type de données qu'un ordinateur peut directement comprendre et exécuter. Par conséquent, les analystes de données utilisent des données binaires pour créer des modèles statistiques qui prévoient la fréquence à laquelle le sujet de recherche sera positif ou négatif, en hausse ou en baisse, correct ou faux, sur une échelle de zéro.
#2. Données nominales
Les données nominales, souvent appelées « données nommées et étiquetées » ou « données à l'échelle nominale », font référence à toute sorte de données utilisées pour étiqueter quelque chose sans lui attribuer de valeur numérique. Les données nominales sont utilisées par les analystes de données pour découvrir des distinctions statistiquement significatives entre les collections de QD.
#3. Données ordinales
Les données ordinales sont des QD qui ont été classées dans un certain ordre ou sur une échelle de gamme. L'ordre des informations qualitatives compte plus que la différence entre chaque catégorie lorsque les chercheurs utilisent des données ordinales. Les données ordinales peuvent être utilisées par les analystes de données pour créer des graphiques, tandis que les chercheurs peuvent les utiliser pour classer les groupes en fonction de l'âge, du sexe ou de la classe.
Importance des données qualitatives
QD est utile pour déterminer la fréquence de traits ou d'attributs spécifiques. En outre, il permet aux statisticiens ou aux chercheurs de définir des paramètres pour observer des ensembles de données plus importants. Il donne aux observateurs la possibilité de quantifier le monde qui les entoure.
QD concerne les sentiments ou les opinions des gens et ce qu'ils ressentent. Alors que ces opinions et sentiments sont documentés dans des données quantifiables. Il aide les chercheurs de marché à comprendre la langue de leurs consommateurs et à relever le défi de l'étude avec succès et efficacité.
Exemples de données qualitatives
Aujourd'hui, vous avez probablement utilisé QD. Ce type de données peut être trouvé dans votre travail quotidien et dans les statistiques partout sur Internet. Voici quelques exemples de données qualitatives dans les descriptions, la recherche, le travail et les statistiques.
Exemples de données qualitatives dans les descriptions
Pour étayer ses théories et hypothèses, l'analyse qualitative des données nécessite un contexte descriptif. Voici quelques exemples de base de données qualitatives descriptives :
- La petite femme a les cheveux ondulés et les yeux bleus brillants.
- La petite pièce noire était percée d'une lumière blanche éblouissante.
- Le poisson dodu bondit hors de l'eau claire.
- Le chien brun pelucheux a escaladé la haute clôture blanche.
- Un doux nuage flottait dans un ciel bleu vif.
Exemples de données qualitatives dans la recherche
Les analystes peuvent construire des hypothèses et des modèles en utilisant des méthodes de recherche QD et des connaissances contextuelles. Ces questions ouvertes et fermées vous aideront à comprendre la logique derrière vos motivations, vos frustrations et vos actions dans n'importe quelle situation.
Voici quelques exemples de collecte de données qualitatives en recherche :
- Dans quel pays travaillez-vous ?
- Quel était votre poste le plus récent ?
- Quel est votre classement dans les moteurs de recherche ?
- Comment classeriez-vous votre achat : excellent, terrible ou exceptionnel ?
Exemples de données qualitatives au travail
Les observations qualitatives sont utilisées par les professionnels de divers secteurs dans le cadre de leur travail et de leurs études. En milieu de travail, des exemples de ce type de données comprennent :
- Un gestionnaire fournit une rétroaction constructive sur les capacités d'un employé. « Vos efforts sont solides et vous avez une bonne compréhension de la connaissance du produit ; sois juste patient.
- Un juge annonce le verdict à la salle d'audience. "L'homme a été déclaré non coupable et est maintenant libre de partir."
- Un employé des ventes recueille les commentaires des clients. "Le client a dit que le bouton de paiement ne fonctionnait pas."
- Un instructeur fournit une rétroaction à un étudiant. "Je vous ai donné un A pour ce projet en raison de votre engagement et de votre dévouement à la cause."
- Un spécialiste du marketing numérique examine une rediffusion de session pour mieux comprendre comment les utilisateurs interagissent avec leur plateforme.
Exemples de données qualitatives en statistiques
QD peut fournir des statistiques précieuses sur n'importe quel secteur, groupe d'utilisateurs ou produit. Voici quelques exemples statistiques de collectes d'ensembles de données qualitatives :
- Pour déterminer les tableaux de tailles de vêtements, utilisez l'âge, le poids et la taille d'une collection de types de corps.
- L'origine, le sexe et le lieu d'une lecture de recensement.
- Le nom, le titre et la profession des participants à la conférence pour faciliter les e-mails de suivi.
Caractéristiques des données qualitatives
QD a un large éventail de qualités. Il y a quelques caractéristiques qui se démarquent parmi d'autres données qui doivent être comprises pour une analyse efficace des données.
- Descriptif: caractériser ou catégoriser de manière impartiale et objective.
- Détaillé: pour fournir un compte rendu détaillé en mots.
- Ouvert: sans limite ou limite fixe.
- Non numérique : dépourvu de chiffres.
- Subjectif: affecté ou basé sur des sentiments, des goûts ou des opinions personnels.
Ces caractéristiques peuvent vous aider à comprendre la signification de l'équation - ou, faute d'un meilleur terme, ce qui se cache derrière les résultats - dans les échantillons QD.
Données qualitatives vs quantitatives
Les données qualitatives et quantitatives sont très différentes, mais les deux contribuent de manière égale à l'analyse des données. Par conséquent, QD est généralement de nature numérique. Il peut être entré dans une base de données et examiné mathématiquement et statistiquement. Les données quantitatives sont généralement structurées, mais QD n'est pas structurée.
Bien que les informations obtenues grâce à l'analyse des données quantitatives et qualitatives puissent être complémentaires, les objectifs d'évaluation de chaque type de données et les outils nécessaires pour acquérir un aperçu de chacun sont distincts. Un analyste de données quantitatives trouve des réponses objectives aux demandes de renseignements concernant un événement. Un chercheur qualitatif, quant à lui, viserait à répondre à des questions subjectives sur le sens que les gens attribuent à la même expérience.
Voici la comparaison entre les données qualitatives (QD) et quantitatives :
- QD est personnalisé, détaillé et émotionnel.
- Les données quantitatives sont dénombrables, mesurables et numériquement connectées.
- QD nous aide à comprendre pourquoi ou comment des comportements spécifiques se sont produits.
- Les données quantitatives peuvent nous dire combien, combien ou à quelle fréquence quelque chose s'est produit.
- QD est subjectif et individuel.
- Les données quantitatives sont constantes et partout.
- Les approches de recherche qualitative comprennent des observations et des entretiens approfondis.
- Les enquêtes et les mesures factuelles sont utilisées dans les méthodologies de recherche quantitative.
- QD est étudié en catégorisant et en catégorisant les données.
- Les données quantitatives sont analysées à l'aide d'analyses statistiques.
Analyse des données qualitatives
L'analyse qualitative des données peut être classée comme déductive ou inductive. L'analyse de vos données est essentielle car vous avez investi du temps et de l'argent dans leur collecte. Cependant, c'est une étape nécessaire car vous ne voulez pas rester dans le noir après avoir fait tant d'efforts. Il n'y a pas de règles absolues pour évaluer ces données ; tout commence par comprendre ses deux approches de base.
Deux approches principales de l'analyse des données qualitatives
#1. Approche déductive
L'approche d'analyse déductive des données qualitatives consiste à examiner les données qualitatives à l'aide d'une structure prédéfinie conçue par le chercheur. Les questions peuvent être utilisées comme guide pour l'analyse des données par un chercheur. Cependant, cette méthode est simple et rapide et peut être utilisée lorsqu'un chercheur a une bonne idée des réponses probables de l'échantillon de population.
#2. Approche inductive
Au contraire, l'approche QDA inductive ne dépend pas d'une structure préconçue ou d'un ensemble de règles/cadre de base. Il s'agit d'une méthode d'analyse de données qualitatives plus longue et plus approfondie. Lorsqu'un chercheur a peu ou pas de connaissances sur le phénomène étudié, une approche inductive est fréquemment appliquée.
Meilleurs outils d'analyse de données qualitatives
Et, comme pour tout, vous ne pouvez pas être efficace si vous n'avez pas les bons outils. Voici quelques outils d'analyse de données qualitatives que vous devriez avoir dans votre boîte à outils :
#1. MAXQDA
MAXQDA est l'un des outils d'analyse de données qui peut effectuer des analyses qualitatives, quantitatives et à méthodes mixtes. Il vous permet de saisir des données provenant de diverses sources, notamment des enquêtes, des entretiens et des groupes de discussion, pour n'en citer que quelques-unes. Cependant, ces données peuvent ensuite être étiquetées et classées pour analyse.
#2. ATLAS.ti
ATLAS.ti est également l'un des outils logiciels d'analyse de données qualitatives robustes qui peut gérer de grandes quantités de données textuelles, graphiques, audio et vidéo. Contrairement à d'autres logiciels de cette catégorie, comme Quirkos, il a progressivement intégré la technologie de l'IA.
#3. Bizarres
Quirkos se décrit comme l'un des outils logiciels simples pour analyser des données qualitatives. Il est peu coûteux et apprécié dans le secteur de l'éducation. Cependant, c'est la meilleure option pour les étudiants et les universitaires.
#4. Défaire
Dedoose est un outil d'analyse qualitative entièrement basé sur le Web. Il a été développé par des chercheurs de l'UCLA pour examiner à la fois les données qualitatives et quantitatives. Il peut importer des données à partir de divers formulaires, notamment des documents, des photos, de l'audio, de la vidéo et des feuilles de calcul.
#5. Tagette
Taguette est une application d'analyse QD gratuite et open-source qui vous permet d'étiqueter vos données avant de les exporter pour analyse. Il est idéal pour les personnes qui recherchent un moyen simple et gratuit d'organiser leurs données à des fins d'analyse.
Qu'est-ce que les données qualitatives et les exemples ?
QD décrit des caractéristiques ou des attributs. Il est recueilli par des questionnaires, des entretiens ou des observations et est généralement présenté sous forme narrative. Il peut s'agir de notes recueillies lors d'un groupe de discussion sur la qualité de la cuisine au Café Mac ou de commentaires provenant d'un questionnaire ouvert.
Que sont les données quantitatives et qualitatives ?
Toute information pouvant être quantifiée, comptée ou mesurée et affectée d'une valeur numérique est considérée comme une donnée quantitative. QD a un caractère descriptif et s'exprime verbalement plutôt que numériquement.
Quels sont les trois types de données qualitatives ?
Les données qui peuvent être ressenties ou décrites sont considérées comme qualitatives. Les données binaires, nominales et ordinales sont les trois principales formes de QD. Il existe de nombreux types de QD, tels que des données d'études, de travail et de statistiques.
Quels sont 5 exemples de données qualitatives ?
Voici cinq exemples de données qualitatives :
- Notes sur les observations.
- Entretiens semi-directifs.
- L'enquête est ouverte.
- Journaux ou agendas tenus par les participants.
- Portefeuilles de preuves.
Qu'est-ce que les données quantitatives et exemples ?
Les données quantitatives sont des informations qui peuvent être comptées ou mesurées numériquement. Il existe deux types de données quantitatives : les données discrètes et les données continues. Les données quantitatives comprennent la taille en pieds, l'âge en années et le poids en livres.
Quelle est la différence entre qualitatif et quantitatif avec des exemples ?
Les données quantitatives font référence aux données numériques et à tout ce qui peut être compté ou quantifié. QD est descriptif et fait référence à des choses qui peuvent être vues mais non mesurées, comme les couleurs ou les sentiments.
Qu'est-ce que les données quantitatives et qualitatives et donnez quelques exemples des deux ?
Les informations quantitatives sont communément appelées données, bien qu'elles puissent également faire référence à autre chose que des chiffres. QD implique une évaluation descriptive utilisant des mots d'idée plutôt que des chiffres. Les informations qualitatives incluent des éléments tels que le sexe, le nom de la nation, les espèces animales et l'état émotionnel. Les quantités numériques telles que les mesures, le coût et le poids sont des exemples de données quantitatives.
Conclusion
La collecte de données qualitatives sur les consommateurs ouvre la porte à une mine d'or potentielle de croissance pour votre entreprise. Si vous savez ce que vous faites avec. QD révèle comment vos clients se sentent et ce qu'ils attendent de vous. Examiner l'expérience de votre client (CX) et placer le consommateur au centre de tout ce que vous faites se traduira presque certainement par un résultat plus élevé. Ce guide a couvert tout ce qu'il y a à savoir sur la phrase.
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Bibliographie
