Les études qualitatives et quantitatives : leurs différences

En combinant une étude qualitative avec une étude quantitative, il est possible d’obtenir des résultats détaillés et à large portée. Les données quantitatives sont tout ce qui peut être compté ou mesuré. Elles se réfèrent à des données numériques. Les données qualitatives sont descriptives, se référant à des choses qui peuvent être observées, mais pas mesurées, comme les couleurs ou les émotions.

Dans cet article, nous définirons plus en détail les données quantitatives et qualitatives. Nous explorerons les principales façons dont ils diffèrent et la manière dont ils sont collectés et analysés. Nous inclurons également des exemples utiles tout au long.

Quelle est la différence entre les données quantitatives et qualitatives ?

Lorsqu’il s’agit de mener des recherches et des analyses de données, vous travaillerez avec deux types de données : quantitatives et qualitatives. Par conséquent, il est possible d’obtenir des résultats à la fois détaillés et à larges portés. Car, chacun nécessite des méthodes de collecte et d’analyse différentes. Il est donc important de comprendre la différence entre les deux.

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    Qu’est-ce qu’une donnée quantitative ?

    Si l’information peut être comptée ou mesurée en lui assignant une valeur numérique, il s’agit alors de données quantitatives. Les données quantitatives peuvent par conséquence être obtenues en se posant des questions faisant référence à une quantité comme « combien » ou « à quelle fréquence ».

    Par exemple : combien de personnes ont assisté au webinaire de la semaine dernière ? Quel est le chiffre d’affaires réalisé par l’entreprise en 2019 ? À quelle fréquence un certain groupe de clients utilise-t-il les services bancaires en ligne ?

    Qu’est-ce qu’une donnée qualitative ?

    Contrairement aux données quantitatives, les données qualitatives ne peuvent pas être mesurées ou comptées.
    Elles sont descriptives et exprimées en termes de langage plutôt qu’en valeurs numériques.

    Les chercheurs se tourneront souvent vers des données qualitatives pour répondre à des questions comme « Pourquoi ? » ou « Comment ? ». Par exemple, si un certain visiteur du site Web a abandonné son panier trois fois en une semaine, vous souhaiterez probablement rechercher pourquoi via la collecte de données qualitatives auprès de l’utilisateur. 

    Les données qualitatives font également référence aux mots ou étiquettes utilisés pour décrire certaines caractéristiques. Par exemple, décrire le ciel comme bleu ou encore étiqueter une saveur de crème glacée particulière comme la vanille.

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    Les principales différences entre ces deux données

    Les principales différences entre les données quantitatives et qualitatives résident dans ce qu’elles nous disent. Comment elles sont collectées et comment elles sont analysées. 

    Résumons les principales différences avant d’explorer chaque aspect plus en détail :

    • Les données quantitatives sont fixes et « universelles ». Elles sont dénombrables ou mesurables. En d’autres termes, elles sont relatives aux nombres et recueillies en mesurant / comptant. (Analyse statistique)
    • Les données qualitatives sont subjectives et dynamiques. Elles sont descriptives, relatives à la langue et recueillies au moyen d’entrevues et d’observations. (Analyse en les regroupant en termes de catégories ou de thèmes significatifs).

    Quelques exemples : 

    Pour illustrer la différence entre les données quantitatives et qualitatives, prenons un exemple.
    Imaginez que vous vouliez décrire votre meilleur ami. Quel type de données pourriez-vous recueillir ou utiliser ?

    Tout d’abord, vous pouvez décrire ses attributs physiques, tels que sa taille, sa coiffure et sa couleur de cheveux, sa pointure et son poids. À cela, peut s’ajouter ses traits de personnalité les plus importants, ou encore évoquer combien il a de frères et sœurs, d’animaux de compagnie, où il vit, à quelle fréquence il va nager…

    Toutes ces données entreront dans les catégories quantitatives ou qualitatives, comme suit :

      Données quantitatives :

      • Mon meilleur ami mesure 1,80 m
      • Il fait du 43
      • Il pèse 70 kilogrammes
      • Il a deux frères aînés et trois sœurs plus jeunes
      • Il a deux chats
      • Il habite à vingt kilomètres de chez moi
      • Il va nager quatre fois par semaine

        Données qualitatives :

        • Ma meilleure amie a les cheveux bruns bouclés
        • Elle a les yeux verts
        • Mon meilleur ami est drôle
        • Il peut aussi être impatient et impulsif parfois
        • Mon meilleur ami conduit une voiture rouge
        • Elle a un visage très amical et un sourire contagieux

          Les types de données quantitatives

          Les données quantitatives sont soit discrètes, soit continues :

          • Les données quantitatives discrètes prennent des valeurs numériques fixes et ne peuvent pas être décomposées davantage. Un exemple de données discrètes est lorsque vous comptez quelque chose, comme le nombre de personnes dans une pièce. Si vous comptez 32 personnes, c’est fixe et fini.
          • Les données quantitatives continues peuvent être placées sur un continuum et décomposées à l’infini en unités plus petites. Il peut prendre n’importe quelle valeur ; par exemple, un morceau de ficelle peut mesurer 20,4 cm de long ou la température ambiante peut être de 30,8 degrés.
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          Les types de données qualitatives

          Les données qualitatives peuvent être classées comme nominales ou ordinales :

          • Les données nominales sont utilisées pour étiqueter ou catégoriser certaines variables sans leur donner aucun type de valeur quantitative. Par exemple, si vous collectiez des données sur votre public cible, vous souhaiteriez sûrement savoir où il vit. Sont-ils basés au Royaume-Uni, aux États-Unis, en Asie ou en Australie ? Chacune de ces classifications géographiques compte comme une donnée nominale. Un autre exemple simple pourrait être l’utilisation d’étiquettes comme « bleu », « marron » et « vert » pour décrire la couleur des yeux.
          • Les données ordinales sont lorsque les catégories utilisées pour classer vos données qualitatives tombent dans un ordre naturel ou dans une hiérarchie. Par exemple, si vous souhaitez explorer la satisfaction client, vous pouvez demander à chaque client de sélectionner si son expérience avec votre produit a été « médiocre », « satisfaisante », « bonne » ou « exceptionnelle ». Il est clair que « exceptionnel » vaut mieux que « médiocre », mais il n’y a aucun moyen de mesurer ou de quantifier la « distance » entre les deux catégories.

             

          Les données nominales et ordinales ont tendance à apparaître dans le cadre de la réalisation de questionnaires et d’enquêtes. Cependant, les données qualitatives ne se limitent pas seulement aux étiquettes et aux catégories. Cela inclut également des données non structurées telles que ce que les gens disent dans une interview, ce qu’ils écrivent dans une critique de produit ou ce qu’ils publient sur les réseaux sociaux.

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          CE QU’IL FAUT RETENIR :

          Quantitative ou qualitative : les conseils à privilégier

          En conclusion, l’utilisation des données qualitatives ou quantitatives (ou une combinaison des deux) dépend uniquement du projet d’analyse de données que vous entreprenez. Généralement, vous pouvez utiliser les critères suivants pour déterminer s’il faut utiliser des données qualitatives, des données quantitatives ou une approche de méthodes mixtes pour collecter des données pour votre projet.

          • Voulez-vous comprendre quelque chose, comme un concept, une expérience ou des opinions ? Utilisez des données qualitatives.
          • Voulez-vous confirmer ou tester quelque chose, comme une théorie ou une hypothèse ? Utilisez des données quantitatives.
          • Vous entreprenez des recherches ? Vous pouvez bénéficier d’une approche de méthodes mixtes pour la collecte de données (quantitative + qualitative).

          Vous constaterez sûrement que le plus souvent, les deux types de données sont utilisés dans les projets, afin d’obtenir une image globale claire, intégrant à la fois le côté numérique et le côté humain des choses.

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