<\/p>\n\n
Index du contenu<\/p>\n
D\u00e9finition de la recherche en analyse de donn\u00e9es : Selon LeCompte et Schensul, l’analyse des donn\u00e9es de recherche est un processus utilis\u00e9 par les chercheurs pour r\u00e9duire les donn\u00e9es \u00e0 un r\u00e9cit et les interpr\u00e9ter afin d’en tirer des enseignements. Le processus d’analyse des donn\u00e9es permet de r\u00e9duire une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es en fragments plus petits, ce qui est logique. <\/p>\n\n
Trois \u00e9l\u00e9ments essentiels interviennent au cours du processus d’analyse des donn\u00e9es : le premier est l’organisation des donn\u00e9es<\/a>. Le r\u00e9sum\u00e9 et la cat\u00e9gorisation contribuent ensemble \u00e0 devenir la deuxi\u00e8me m\u00e9thode connue utilis\u00e9e pour la r\u00e9duction des donn\u00e9es. Il permet de trouver des mod\u00e8les et des th\u00e8mes dans les donn\u00e9es afin de faciliter l’identification et l’\u00e9tablissement de liens. Le troisi\u00e8me et dernier moyen est l’analyse des donn\u00e9es – les chercheurs la font \u00e0 la fois de mani\u00e8re descendante et ascendante.<\/p>\n\n \n EN SAVOIR PLUS :<\/em>\n<\/strong> \n Les \u00e9tapes du processus de recherche<\/a>\n<\/em><\/p>\n\n D’autre part, Marshall et Rossman d\u00e9crivent l’analyse des donn\u00e9es<\/a> comme un processus d\u00e9sordonn\u00e9, ambigu et chronophage, mais cr\u00e9atif et fascinant, par lequel une masse de donn\u00e9es collect\u00e9es est mise en ordre, structur\u00e9e et signifi\u00e9e.<\/p>\n\n Nous pouvons dire que \u00ab\u00a0l’analyse et l’interpr\u00e9tation des donn\u00e9es<\/a> est un processus repr\u00e9sentant l’application de la logique d\u00e9ductive et inductive \u00e0 la recherche et \u00e0 l’analyse des donn\u00e9es\u00a0\u00bb.<\/span><\/p>\n\n Les chercheurs s’appuient fortement sur les donn\u00e9es car ils ont une histoire \u00e0 raconter ou des probl\u00e8mes de recherche<\/a> \u00e0 r\u00e9soudre. Tout commence par une question, et les donn\u00e9es ne sont rien d’autre qu’une r\u00e9ponse \u00e0 cette question. Mais que se passe-t-il s’il n’y a pas de question \u00e0 poser ? Eh bien ! Il est possible d’explorer des donn\u00e9es m\u00eame sans probl\u00e8me – nous appelons cela <\/span>\n Exploitation des donn\u00e9es\u00a0\u00bb,<\/span>\n<\/i> qui r\u00e9v\u00e8le souvent des sch\u00e9mas int\u00e9ressants dans les donn\u00e9es qui m\u00e9ritent d’\u00eatre explor\u00e9s<\/span>.<\/p>\n\n Quel que soit le type de donn\u00e9es que les chercheurs explorent, leur mission et la vision de leur public les guident dans la recherche de mod\u00e8les pour fa\u00e7onner l’histoire qu’ils veulent raconter. L’une des choses essentielles que l’on attend des chercheurs lorsqu’ils analysent des donn\u00e9es est qu’ils restent ouverts et impartiaux face \u00e0 des mod\u00e8les, des expressions et des r\u00e9sultats inattendus. N’oubliez pas que l’analyse des donn\u00e9es r\u00e9v\u00e8le parfois les histoires les plus impr\u00e9vues et les plus passionnantes auxquelles on ne s’attendait pas lorsqu’on a commenc\u00e9 l’analyse des donn\u00e9es. Par cons\u00e9quent, fiez-vous aux donn\u00e9es dont vous disposez et profitez de l’aventure de la recherche exploratoire <\/a>. <\/p>\n\n Cr\u00e9er un compte gratuit<\/strong><\/a><\/p>\n\n Chaque type de donn\u00e9es a la rare qualit\u00e9 de d\u00e9crire les choses apr\u00e8s leur avoir attribu\u00e9 une valeur sp\u00e9cifique. Pour l’analyse, il faut organiser ces valeurs, les traiter et les pr\u00e9senter dans un contexte donn\u00e9, afin de les rendre utiles. Les donn\u00e9es peuvent se pr\u00e9senter sous diff\u00e9rentes formes ; voici les principaux types de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n\n En savoir plus<\/strong>: Exemples de donn\u00e9es qualitatives dans l’\u00e9ducation<\/a><\/p>\n\n L’analyse des donn\u00e9es et la recherche de donn\u00e9es qualitatives fonctionnent un peu diff\u00e9remment des donn\u00e9es num\u00e9riques, car les donn\u00e9es qualitatives sont constitu\u00e9es de mots, de descriptions, d’images, d’objets et parfois de symboles. Obtenir un aper\u00e7u d’informations aussi complexes est un processus compliqu\u00e9. Il est donc g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9 pour la recherche exploratoire et l’analyse des donn\u00e9es<\/a>.<\/span><\/p>\n\n Bien qu’il existe plusieurs fa\u00e7ons de trouver des mod\u00e8les dans les informations textuelles, la m\u00e9thode bas\u00e9e sur les mots est la technique globale la plus fiable et la plus largement utilis\u00e9e pour la recherche et l’analyse des donn\u00e9es. En particulier, le processus d’analyse des donn\u00e9es dans la recherche qualitative est manuel. Dans ce cas, les chercheurs lisent g\u00e9n\u00e9ralement les donn\u00e9es disponibles et trouvent des mots r\u00e9p\u00e9titifs ou couramment utilis\u00e9s. <\/span><\/p>\n\n \n Par exemple,<\/span>\n<\/strong> en \u00e9tudiant les donn\u00e9es collect\u00e9es dans les pays africains pour comprendre les probl\u00e8mes les plus urgents auxquels les populations sont confront\u00e9es, les chercheurs peuvent trouver <\/span>\n \u00ab\u00a0nourriture<\/span>\n<\/em> et <\/span>\n \u00ab\u00a0faim<\/span>\n<\/em> sont les mots les plus couramment utilis\u00e9s et les mettront en \u00e9vidence pour une analyse plus approfondie.<\/span><\/p>\n\n APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LE SUJET :<\/strong> Niveau d’analyse<\/a><\/em><\/p>\n\n Le contexte des mots-cl\u00e9s est une autre technique bas\u00e9e sur les mots largement utilis\u00e9e. Dans cette m\u00e9thode, le chercheur essaie de comprendre le concept en analysant le contexte dans lequel les participants utilisent un mot-cl\u00e9 particulier. <\/span><\/p>\n\n Par exemple, les chercheurs qui effectuent des recherches et des analyses de donn\u00e9es pour \u00e9tudier le concept de l<\/b>les chercheurs qui effectuent des recherches et des analyses de donn\u00e9es pour \u00e9tudier le concept de <\/span>\n diab\u00e8te<\/span>\n<\/i> chez les personnes interrog\u00e9es peuvent analyser le contexte dans lequel la personne interrog\u00e9e a utilis\u00e9 le mot \u00ab\u00a0diab\u00e8te\u00a0\u00bb ou y a fait r\u00e9f\u00e9rence, ainsi que la mani\u00e8re dont elle l’a fait.<\/span><\/p>\n\n La technique de l’examen minutieux est \u00e9galement l’une des m\u00e9thodes d’analyse de texte les plus recommand\u00e9es. <\/span>\n analyse de texte<\/span>\n<\/a> pour identifier un mod\u00e8le de donn\u00e9es de qualit\u00e9.<\/span> La comparaison et le contraste sont des m\u00e9thodes largement utilis\u00e9es dans le cadre de cette technique pour diff\u00e9rencier les similitudes et les diff\u00e9rences d’un texte sp\u00e9cifique. <\/span><\/p>\n\n Par exemple :<\/b> Pour d\u00e9terminer \u00ab\u00a0l’importance du m\u00e9decin r\u00e9sident dans une entreprise\u00a0\u00bb, les donn\u00e9es collect\u00e9es sont divis\u00e9es entre les personnes qui pensent qu’il est n\u00e9cessaire d’engager un m\u00e9decin r\u00e9sident et celles qui pensent que ce n’est pas n\u00e9cessaire. La comparaison et le contraste sont les meilleures m\u00e9thodes pour analyser les sondages comportant des questions<\/a> \u00e0 r\u00e9ponse unique.<\/span><\/p>\n\n Les m\u00e9taphores peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour r\u00e9duire la masse de donn\u00e9es et y trouver des sch\u00e9mas, de sorte qu’il devient plus facile de relier les donn\u00e9es \u00e0 la th\u00e9orie.<\/span><\/p>\n\n La r\u00e9partition des variables est une autre technique utilis\u00e9e pour diviser les variables afin que les chercheurs puissent trouver des descriptions et des explications plus coh\u00e9rentes \u00e0 partir de l’\u00e9norme quantit\u00e9 de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n\n APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LES QUESTIONS DE RECHERCHE QUALITATIVE ET LES QUESTIONNAIRES : Questions et questionnaires de recherche qualitative<\/a><\/p>\n\n Il existe plusieurs techniques pour analyser les donn\u00e9es dans le cadre d’une \u00e9tude qualitative, mais voici quelques m\u00e9thodes couramment utilis\u00e9es,<\/span><\/p>\n\n EN SAVOIR PLUS : 12 meilleurs outils pour les chercheurs<\/a><\/p>\n\n La premi\u00e8re \u00e9tape de la recherche et de l’analyse des donn\u00e9es consiste \u00e0 les pr\u00e9parer pour l’analyse afin que les <\/span>\n donn\u00e9es nominales<\/span>\n<\/a> peut \u00eatre converti en quelque chose de significatif. La pr\u00e9paration des donn\u00e9es comprend les phases suivantes.<\/span><\/p>\n\n La validation des donn\u00e9es est effectu\u00e9e pour comprendre si l’\u00e9chantillon de donn\u00e9es collect\u00e9es est conforme aux normes pr\u00e9\u00e9tablies ou s’il s’agit d’un \u00e9chantillon de donn\u00e9es biais\u00e9.<\/span><\/p>\n\n Le plus souvent, un \u00e9chantillon de<\/a> donn\u00e9es de recherche approfondi est truff\u00e9 d’erreurs. Les r\u00e9pondants remplissent parfois certains champs de mani\u00e8re incorrecte ou les omettent accidentellement. L’\u00e9dition des donn\u00e9es est un processus au cours duquel les chercheurs doivent confirmer que les donn\u00e9es fournies sont exemptes de telles erreurs. Ils doivent effectuer les contr\u00f4les n\u00e9cessaires et les contr\u00f4les des valeurs aberrantes pour \u00e9diter les donn\u00e9es brutes et les rendre pr\u00eates pour l’analyse. <\/span><\/p>\n\n De toutes les trois, c’est la phase la plus critique de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, associ\u00e9e au regroupement et \u00e0 l’attribution de valeurs aux r\u00e9ponses de l’enqu\u00eate<\/a>. Si l’enqu\u00eate porte sur un \u00e9chantillon de 1 000 personnes, le chercheur cr\u00e9era une tranche d’\u00e2ge pour distinguer les r\u00e9pondants en fonction de leur \u00e2ge. Ainsi, il devient plus facile d’analyser de petites quantit\u00e9s de donn\u00e9es plut\u00f4t que de traiter des piles de donn\u00e9es massives.<\/span><\/p>\n\n Une fois les donn\u00e9es pr\u00e9par\u00e9es pour l’analyse, les chercheurs sont ouverts \u00e0 l’utilisation de diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de recherche et d’analyse des donn\u00e9es afin d’obtenir des informations significatives. Il est certain que les plans d’analyse statistique<\/a> sont les plus utilis\u00e9s pour analyser les donn\u00e9es num\u00e9riques. Dans l’analyse statistique, il est essentiel de faire la distinction entre les donn\u00e9es cat\u00e9gorielles et les donn\u00e9es num\u00e9riques<\/a>, car les donn\u00e9es cat\u00e9gorielles impliquent des cat\u00e9gories ou des \u00e9tiquettes distinctes, tandis que les donn\u00e9es num\u00e9riques consistent en des quantit\u00e9s mesurables. La m\u00e9thode est \u00e0 nouveau class\u00e9e en deux groupes. Premi\u00e8rement, <\/span>Statistiques descriptives<\/i> utilis\u00e9 pour d\u00e9crire les donn\u00e9es. Deuxi\u00e8mement, <\/span> Les \u00ab\u00a0statistiques inf\u00e9rentielles\u00a0\u00bb <\/i>qui permettent de comparer les donn\u00e9es<\/span>.<\/p>\n\n Cette m\u00e9thode est utilis\u00e9e pour d\u00e9crire les caract\u00e9ristiques de base de diff\u00e9rents types de donn\u00e9es dans la recherche. Il pr\u00e9sente les donn\u00e9es d’une mani\u00e8re si significative que le mod\u00e8le dans les donn\u00e9es commence \u00e0 avoir un sens. N\u00e9anmoins, l’analyse descriptive<\/a> ne va pas au-del\u00e0 de la formulation de conclusions. Les conclusions sont \u00e0 nouveau bas\u00e9es sur les hypoth\u00e8ses que les chercheurs ont formul\u00e9es jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent. Voici quelques grands types de m\u00e9thodes d’analyse descriptive.<\/span><\/p>\n\n Pour les \u00e9tudes de march\u00e9 quantitatives<\/a>, l’utilisation de l’analyse descriptive permet souvent d’obtenir des chiffres absolus, mais l’analyse approfondie<\/a> n’est jamais suffisante pour d\u00e9montrer la logique qui sous-tend ces chiffres. N\u00e9anmoins, il est n\u00e9cessaire de r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 la meilleure m\u00e9thode de recherche et d’analyse des donn\u00e9es en fonction du questionnaire de l’enqu\u00eate et de l’histoire que les chercheurs veulent raconter. Par exemple, la moyenne est le meilleur moyen de montrer les r\u00e9sultats moyens des \u00e9l\u00e8ves dans les \u00e9coles. Il est pr\u00e9f\u00e9rable de s’appuyer sur les statistiques descriptives lorsque les chercheurs ont l’intention de limiter la recherche ou les r\u00e9sultats aux \u00e9l\u00e9ments fournis. <\/span>\u00e9chantillon<\/span><\/a> sans la g\u00e9n\u00e9raliser. Par exemple, si vous souhaitez comparer la moyenne des votes effectu\u00e9s dans deux villes diff\u00e9rentes, des statistiques diff\u00e9rentielles suffisent.<\/span><\/span><\/p>\n\n L’analyse descriptive est \u00e9galement appel\u00e9e \u00ab\u00a0analyse univari\u00e9e\u00a0\u00bb car elle est g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9e pour analyser une seule variable. <\/span><\/i><\/p>\n\nPourquoi analyser les donn\u00e9es dans la recherche ?<\/b><\/a><\/h3>\n\n
Types de donn\u00e9es dans la recherche<\/b><\/a><\/h3>\n\n
\n
Analyse des donn\u00e9es dans la recherche qualitative<\/b><\/a><\/h2>\n\n
Trouver des mod\u00e8les dans les donn\u00e9es qualitatives<\/b><\/a><\/strong><\/h3>\n\n
M\u00e9thodes utilis\u00e9es pour l’analyse des donn\u00e9es dans la recherche qualitative<\/b><\/a><\/strong><\/h4>\n\n
\n
Analyse des donn\u00e9es dans la recherche quantitative<\/b><\/a><\/h2>\n\n
Pr\u00e9paration des donn\u00e9es pour l’analyse<\/b><\/a><\/h3>\n\n
Phase I : Validation des donn\u00e9es<\/b><\/h4>\n\n
\n
Phase II : \u00c9dition des donn\u00e9es <\/b><\/h4>\n\n
Phase III : Codage des donn\u00e9es<\/b><\/h4>\n\n
M\u00e9thodes utilis\u00e9es pour l’analyse des donn\u00e9es dans la recherche quantitative<\/b><\/a><\/h3>\n\n
Statistiques descriptives<\/b><\/h4>\n\n
Mesures de fr\u00e9quence<\/b><\/h5>\n\n
\n
Mesures de la tendance centrale<\/b><\/h5>\n\n
\n
Mesures de dispersion ou de variation <\/b><\/h5>\n\n
\n
Mesures de position<\/b><\/h5>\n\n
\n