Qu'est-ce que les données qualitatives ?
Les données qualitatives expriment des informations subjectives et interprétatives qui ne peuvent pas être mesurées ou comptées. Les professionnels se tournent vers les données qualitatives pour comprendre le comportement des consommateurs, les points de vue, les opinions et d'autres aspects descriptifs et conceptuels des produits, des procédures ou des personnes.
Les analystes et les chercheurs utilisent parfois les données qualitatives et les données catégorielles de manière interchangeable, car elles sont souvent décrites par des regroupements verbaux. Chaque industrie tire des avantages incommensurables de l'utilisation des données qualitatives pour prendre des décisions.
Cependant, le paysage commercial moderne dispose également d'une abondance de données générées par les plateformes numériques. Les individus ou les entreprises s'appuient sur celles-ci, ainsi que sur les données qualitatives, pour prendre des décisions éclairées. De nombreuses organisations utilisent des logiciels d'analyse statistique pour donner un sens aux données accumulées par le biais de multiples canaux en ligne.
Types de données qualitatives
Voici trois principaux types de données qualitatives.
- Données binaires ont deux paramètres exclusifs qui ne se produisent pas simultanément. Ce type de données aide les chercheurs à créer des modèles statistiques qui peuvent prédire si un sujet spécifique agira d'une manière ou d'une autre. Par exemple, 0 ou 1, vrai ou faux, jour ou nuit, etc.
- Données ordinales peuvent être organisées de certaines manières ou sur une échelle. Elles aident à évaluer les points de vue des utilisateurs sur un sujet particulier en leur fournissant plusieurs niveaux de mesure parmi lesquels choisir. Par exemple, une entreprise peut évaluer les niveaux de satisfaction en offrant à un groupe cible quatre niveaux de mesure tels que insatisfait, quelque peu insatisfait, quelque peu satisfait et très satisfait.
- Données nominales étiquettent les variables et créent des catégories pertinentes pour la recherche. Une fois les catégories formées, d'autres méthodes quantitatives peuvent être utilisées pour les comparer. Elles ne peuvent pas être mises à l'échelle comme les données ordinales.
Comment recueillir des données qualitatives
Quelques méthodes courantes de collecte de données qualitatives sont décrites ci-dessous.
- Observation du comportement des clients : Les analystes observent le comportement d'achat des consommateurs, ainsi que leurs goûts et dégoûts.
- Études de cas : Les chercheurs analysent plusieurs sources de données qualitatives sur un sujet particulier à travers des études de cas. Cette méthode leur donne une meilleure compréhension des situations et comportements des consommateurs.
- Entretiens individuels : Cette approche consiste à avoir une conversation informelle directement avec un utilisateur sur un sujet particulier. Cette conversation aboutit à des réponses détaillées concernant les opinions personnelles des utilisateurs.
- Groupes de discussion : Ceux-ci sont similaires aux entretiens individuels, mais l'entretien se déroule dans un cadre de groupe. Les analystes utilisent cette stratégie pour obtenir plusieurs opinions dans les cas où les organisations n'ont pas les ressources pour mener des entretiens individuels.
- Questionnaires et enquêtes : Ces formulaires fournissent aux participants une série de questions ouvertes sur un sujet particulier. Ils ne limitent pas les réponses des participants à des choix ou options.
Caractéristiques des données qualitatives
Bien qu'il existe plusieurs caractéristiques notables des données qualitatives, quelques-unes se démarquent. Les données qualitatives sont :
- Simples à évaluer.
- Descriptives.
- Collectées de multiples façons.
- Non numériques.
- Subjectives.
- Basées sur ou influencées par les personnes.
Approches d'analyse des données qualitatives
Deux approches standard d'analyse des données qualitatives sont :
- L'approche déductive implique une analyse des données qualitatives basée sur une structure prédéterminée par le chercheur. Elle utilise des questions comme guide pour analyser les données. Les chercheurs préfèrent cette approche lorsqu'ils ont une idée approximative des réponses des utilisateurs échantillons.
- L'approche inductive prend un temps considérable pour analyser en profondeur les données qualitatives. Elle n'est pas basée sur des règles ou cadres prédéterminés. Cette approche est menée lorsqu'un chercheur n'a presque aucune idée du phénomène de recherche ou des utilisateurs échantillons.
Avantages des données qualitatives
Les données qualitatives offrent de nombreux avantages à leurs utilisateurs.
- Analyse approfondie : Les données qualitatives fournissent aux chercheurs une analyse détaillée du sujet. Les chercheurs peuvent interroger les utilisateurs pour obtenir plus d'informations en posant les bonnes questions. Une série de bonnes questions et réponses construit la conclusion.
- Mentalité des clients : Les données qualitatives aident les chercheurs de marché à comprendre ce que pensent les clients. Elles leur donnent un aperçu des raisons pour lesquelles un client particulier a aimé ou acheté un produit particulier. Connaître le client aide les entreprises à élaborer de meilleures stratégies et décisions concernant les produits.
- Réutilisation des données : Les données collectées lors de la recherche peuvent être utilisées pour mener d'autres recherches à l'avenir. Étant donné que les questionnaires sont ouverts, les participants ou utilisateurs peuvent exprimer de véritables opinions, ce qui conduit à plus d'informations.
Données qualitatives vs. données quantitatives
Les données qualitatives expriment les qualités subjectives et interprétatives d'un élément ou d'un processus, tandis que les données quantitatives expriment des propriétés objectives et concluantes.
Les données qualitatives utilisent des méthodes comme les entretiens, l'observation du public et les groupes de discussion pour obtenir des données collectives. Les données quantitatives, en revanche, utilisent des enquêtes, des questionnaires et une observation structurée pour obtenir des informations détaillées.
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Les données qualitatives utilisent généralement des données textuelles, tandis que les données quantitatives utilisent le format numérique dans des feuilles de données.
En savoir plus sur les méthodes d'analyse statistique pour traiter les données et obtenir des informations exploitables.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
