Données qualitatives vs quantitatives – quelle est la différence ?

Données qualitatives vs quantitatives – quelle est la différence ?

L’analyse de données est vaste, exploratoire et carrément complexe.

Mais lorsque nous prenons du recul et tentons de simplifier l’analyse de données, nous pouvons rapidement constater qu’elle se résume à deux méthodologies : Les données qualitatives et les données quantitatives. Ces deux types de données sont très différents, et pourtant, ils constituent toutes les données qui seront jamais analysées.

Avant de plonger dans l’analyse des données, il est important de comprendre les principales différences entre les données qualitatives et quantitatives.

Un type de données est objectif, direct et concluant. L’autre type est subjectif, interprétatif et exploratoire. Alors, lequel est lequel ?

Maintenant que nous avons éliminé les différences, plongeons dans chaque type de données à l’aide d’exemples concrets.

Qu’est-ce qu’une donnée qualitative ?

Les données qualitatives sont non statistiques et sont généralement non structurées ou semi-structurées. Ces données ne sont pas nécessairement mesurées à l’aide de chiffres précis utilisés pour élaborer des graphiques et des diagrammes. Au lieu de cela, elles sont catégorisées en fonction de propriétés, d’attributs, d’étiquettes et d’autres identifiants.

Les données qualitatives peuvent être utilisées pour poser la question « pourquoi ». Il s’agit d’une enquête et elle est souvent ouverte jusqu’à ce que des recherches supplémentaires soient menées. La génération de ces données à partir de la recherche qualitative est utilisée pour les théorisations, les interprétations, le développement d’hypothèses et les compréhensions initiales.

Surprenant, les numéros d’identification comme le numéro de sécurité sociale (SSN) ou le permis de conduire sont également considérés comme qualitatifs car ils sont catégoriques et uniques à une personne.

Exemples de données qualitatives

Pour mieux comprendre les données qualitatives, prenons l’exemple d’une bibliothèque. Les caractéristiques suivantes de cette bibliothèque déterminent la qualité des informations dont nous disposons à son sujet :

• Fait en bois
• Construit en Italie
• Brun profond
• Poignées dorées
• Finition lisse
• Fait en chêne

Lorsque nous discutons de données qualitatives, nous parlons des caractéristiques d’un objet spécifique. Les données qualitatives proviennent de l’analyse qualitative des informations détaillées sur l’objet en question.

Avec une bibliothèque, il y a plusieurs façons d’obtenir différentes informations qualitatives de la part de différents observateurs. Si quelqu’un n’a pas de détails spécifiques sur la bibliothèque, il peut supposer qu’elle est faite de teck et non de chêne et qu’elle a une surface rugueuse et non lisse. De même, on peut discuter du type de chêne dont elle est faite ou de la région d’Italie d’où elle provient.

Donc, les identifiants des données qualitatives peuvent être subjectifs, ce qui fait de l’analyse des données qualitatives un processus complexe avec de nombreuses possibilités et structures.

Qu’est-ce qu’une donnée quantitative ?

Contrairement aux données qualitatives, les données quantitatives sont statistiques et sont généralement de nature structurée – ce qui signifie qu’elles sont plus rigides et définies. Ce type de données est mesuré à l’aide de chiffres et de valeurs, ce qui en fait un candidat plus approprié pour l’analyse des données.

Alors que les données qualitatives sont ouvertes à l’exploration, les données quantitatives sont beaucoup plus concises et fermées. Elles peuvent être utilisées pour poser les questions « combien » ou « combien », suivies d’informations concluantes.

Types de données quantitatives et exemples

Les données quantitatives peuvent être divisées en d’autres sous-catégories. Ces catégories sont appelées données discrètes et continues.

Données discrètes

Les données discrètes sont juste des données qui ne peuvent pas être décomposées en parties plus petites. Ce type de données se compose d’entiers (nombres positifs et négatifs, par exemple -100, 10, 100, et ainsi de suite) et est fini (ce qui signifie qu’il atteint une limite).

Quelques exemples de données discrètes seraient la quantité de monnaie que vous avez dans votre poche, le nombre d’iPhones vendus l’année dernière, et le trafic qui est venu sur votre site Web aujourd’hui.

Une autre note importante est que les données discrètes peuvent techniquement être catégoriques. Par exemple, le nombre de joueurs de baseball dans une équipe née au Mexique est entier et discret.

Données continues

Les données continues sont des données qui peuvent être décomposées à l’infini en parties plus petites ou des données qui fluctuent continuellement.

Quelques exemples de données continues seraient la vitesse de votre train pendant le trajet du matin, le temps que vous prenez pour écrire un article, votre poids et votre âge.

Quel type de données est le meilleur pour l’analyse des données?

Maintenant que nous avons décomposé le pain et le beurre des données qualitatives et quantitatives, il est temps de considérer quel type est meilleur pour l’analyse des données.

Les données qualitatives seront presque toujours considérées comme des données non structurées ou semi-structurées. Ce type de données est formaté de manière lâche avec très peu de structure. Pour cette raison, les données qualitatives ne peuvent pas être collectées et analysées à l’aide de méthodes conventionnelles.

Donner un sens aux données qualitatives peut être long et coûteux, bien que certaines méthodes permettent de « structurer » ces données.

Par exemple, on pourrait appliquer des métadonnées pour décrire un fichier de données non structuré. L’Alt-text est un type de métadonnées appliqué aux fichiers d’images pour aider les moteurs de recherche comme Google, Bing et Yahoo à indexer les images pertinentes.

L’essor des bases de données NoSQL a rendu la collecte et le stockage de données qualitatives beaucoup plus gérables. Cependant, il s’agit encore d’une ascension avant de pouvoir exploiter complètement ces données.

Les données qualitatives seront presque toujours considérées comme des données structurées. Ce type de données est formaté de manière à pouvoir être rapidement organisé et recherché dans des bases de données relationnelles. L’exemple le plus courant de données structurées est peut-être les chiffres et les valeurs que l’on trouve dans les feuilles de calcul.

Parce que les données quantitatives et les données structurées vont de pair, les données quantitatives sont généralement préférées pour l’analyse des données.

Recherche quantitative vs recherche qualitative

La recherche quantitative est une analyse numérique et statistique de données statistiques et numériques (chiffres et statistiques). D’autre part, la recherche qualitative traite des données ouvertes et non numériques (concepts, descriptions, significations, mots et autres).

Types de méthodes de recherche qualitative

Les méthodes de recherche qualitative se concentrent sur les méthodes de collecte de données qualitatives pour étudier et observer un public cible et tirer des conclusions des données recueillies. Cette méthode de recherche s’appuie davantage sur les caractéristiques subjectives déterminées par les approches qualitatives. Voici quelques-unes des méthodes de recherche qualitative couramment utilisées.

Groupes de discussion

La méthode de recherche par groupes de discussion est l’une des méthodes de recherche qualitative les plus utilisées dans la collecte de données. Un groupe de discussion se compose d’un certain nombre de répondants (5-10) qui agissent comme un groupe. Vous pouvez envoyer une enquête ou un questionnaire en ligne à un groupe de discussion pour obtenir leurs commentaires ou leur opinion sur une question spécifique et enregistrer leurs réponses pour une analyse rapide des données.

Former et gérer des groupes de discussion peut être un processus complexe et coûteux. Il est utilisé par les entreprises qui peuvent vouloir lancer un nouveau produit pour étudier le marché et avoir un aperçu des besoins, des préférences et des traits comportementaux de leur public cible.

Recherche ethnographique

La recherche ethnographique consiste à observer et à étudier des sujets de recherche dans un emplacement géographique spécifique. Ce lieu géographique peut aller d’une petite entité à un grand pays dans le monde. La recherche ethnographique permet d’étudier les cultures, les comportements, les tendances et les points de douleur dans un cadre naturel. Encore une fois, il s’agit d’une méthode de recherche qui demande beaucoup de temps et de défis et qui ne peut pas être limitée à une période spécifique.

Étude de cas

Une étude de cas est une analyse approfondie principalement utilisée dans les sciences sociales et éducatives. Elle peut être réalisée par toute organisation, grande ou petite, pour tirer une déduction détaillée sur un sujet. Une étude de cas est également l’une des méthodes de recherche les plus simples mais les plus longues qui impliquent la collecte de données provenant de sources multiples.

Narrative

La méthode de recherche narrative repose sur le développement ou la création d’une histoire. Vous mettez en place une série d’événements et créez un récit autour d’un sujet observé. Cette méthode d’investigation montre comment une petite entité peut affecter un événement important et déterminer sa relation.

Phénoménologie

La phénoménologie est une autre méthode de recherche qui prend en compte un événement ou un phénomène spécifique pour la collecte de données qualitatives. Elle aide un observateur à comprendre comment, pourquoi et quel phénomène se produit et son impact sur la question à l’étude. La phénoménologie utilise diverses méthodes de collecte de données, depuis les documents, les vidéos, les entretiens jusqu’à la visite d’un lieu, l’expérience du phénomène et la description de son évolution et de son développement au fil du temps.

Théorie fondée

La théorie fondée se concentre sur l’explication du raisonnement derrière l’occurrence d’un événement. La taille de l’échantillon utilisé pour la théorie ancrée est généralement inférieure à cent sujets et évalue comment quelque chose se produit à un moment donné.

Types de méthodes de recherche quantitative

Les méthodes de recherche quantitative, quant à elles, utilisent des approches quantitatives pour la collecte et l’analyse des données. Il s’agit d’une méthode de recherche numérique et statistique qui utilise les chiffres et les statistiques pour des déductions raisonnables et définitives. Voici quelques-unes des méthodes de recherche quantitatives courantes.

Corrélationnelles

Une méthode de recherche par corrélation étudie la relation entre deux ou plusieurs variables qui sont similaires et interdépendantes. Elle montre comment une variable affecte l’autre et vice versa. La recherche par corrélation utilise l’analyse mathématique pour analyser les données recueillies. Les résultats peuvent être présentés dans un diagramme ou générés en statistiques pour compléter les résultats de la recherche.

Expérimental

Une méthode de recherche expérimentale est une approche de recherche théorique. Elle se concentre sur une théorie pour distinguer les déclarations justes et fausses. Cette méthode de recherche permet de vérifier un argument et est principalement utilisée dans les sciences naturelles.

Casual-comparative

Casual-comparative compare deux variables qui ne sont pas liées. L’une est dépendante, et l’autre est indépendante. Également connue sous le nom de recherche quasi-expérimentale, elle détermine la relation de cause à effet entre ces variables.

Recherche par sondage

La recherche par sondage est l’une des méthodes de recherche les plus utilisées dans des domaines allant de l’éducation à la politique en passant par l’économie et plus encore. Les organisations l’utilisent pour recueillir des commentaires sur leurs produits auprès de répondants aléatoires par le biais d’enquêtes, de questionnaires et d’autres méthodes de saisie. Les données recueillies sont ensuite analysées pour obtenir des résultats quantitatifs.

Combien connaissez-vous la différence ?

Pour renforcer votre compréhension des données qualitatives et quantitatives, pensez à quelques façons dans votre vie où les deux peuvent être appliquées.

Commencez par vous-même comme exemple. Pour acquérir des données qualitatives, considérez des identifiants comme la couleur de vos vêtements, votre type de cheveux et la forme de votre nez. Pour les données quantitatives, considérez les mesurables comme votre taille, votre poids, votre âge et votre pointure.

Avec une bonne maîtrise des données qualitatives et quantitatives, vous pouvez commencer à donner du sens à l’analyse des big data.