Les études qualitatives et quantitatives : leurs différences
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 ?
Construire une étude quantitative ou qualitative avec l’aide d’un expert
Pour connaître toute l’étendue des fonctionnalités de notre solution, prenez rendez-vous avec l’un de nos conseillers !
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.
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°C.
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.
Construire une enquête de qualité avec l’aide d’un expert
Pour connaître toute l’étendue des fonctionnalités de notre solution, prenez rendez-vous avec l’un de nos conseillers !
Construire une enquête de qualité avec l’aide d’un expert
Pour connaître toute l’étendue des fonctionnalités de notre solution, prenez rendez-vous avec l’un de nos conseillers !
CE QU’IL FAUT RETENIR :
Quantitative ou qualitative : les conseils à privilégier
- Vous cherchez à comprendre un comportement, une opinion ou une expérience ? Optez pour une approche qualitative.
- Vous souhaitez mesurer, tester ou valider une hypothèse ? Privilégiez les données quantitatives.
- Votre projet implique une exploration complète ? Une approche mixte (qualitative + quantitative) peut s’avérer la plus pertinente.
Dans la pratique, ces deux approches sont souvent complémentaires. Les associer permet d’obtenir une vision à la fois précise, humaine et chiffrée de votre problématique.
Selvitys : La solution pour vos études quantitatives et qualitatives
Selvitys est la solution pour vos enquêtes quantitatives et qualitatives. Notre plateforme vous permet de créer votre questionnaire de A à Z, d’interroger nos panels de répondants et d’analyser les résultats en temps réel. Construisez votre enquête en quelques minutes depuis notre plateforme et interrogez des milliers de consommateurs dans des délais record.
NOS AUTRES ARTICLES QUI PEUVENT VOUS INTÉRESSER
Analyse MaxDiff : Comment connaître les préférences de vos clients ?
On entend souvent qu’il ne faut pas se soucier de l’avis des autres. Pourtant, lorsqu’il s’agit de développer un produit ou d’optimiser une offre, c’est exactement ce que vous devez faire : écouter vos consommateurs, comprendre leurs préférences, et surtout, savoir faire des choix.
Matrice de Llosa : Définition et Application
Dans un contexte où l’expérience client devient un levier central de différenciation, comprendre avec précision ce qui génère de la satisfaction ou, au contraire, provoque de l’insatisfaction est indispensable. Si de nombreux outils permettent d’analyser la qualité perçue, peu permettent de distinguer avec finesse l’impact asymétrique des attributs d’un service.
Le modèle de Kano : Comprendre les attentes de vos clients
Certaines fonctionnalités séduisent au premier coup d’œil, d’autres sont jugées essentielles sans même être remarquées. Et parfois, ce qui devait créer de la valeur finit par devenir invisible… ou pire, une source d’insatisfaction.