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Signification de la collecte de données
La méthode scientifique a permis de développer d'innombrables aspects de la vie moderne : elle est à l'origine du développement des médicaments, des avions et des ordinateurs. Elle définit le processus qui consiste à émettre une hypothèse, à la tester de manière expérimentale, à analyser les résultats et à les utiliser pour affiner les hypothèses de manière itérative. L'activité principale nécessaire pour tester l'hypothèse est clairement l'expérimentation - cependant, pour analyser efficacement les résultats de toute expérience que nous menons, nous devons collecter des données.
L'objectif de toute collecte de données est de recueillir des preuves de haute qualité qui peuvent être analysées pour apporter des réponses convaincantes et fiables aux questions ou aux hypothèses proposées.
Lacollecte de données consiste à recueillir des données sur certaines variables de manière structurée et contrôlée, ce qui permet d'analyser les données recueillies pour répondre à des questions pertinentes et évaluer les conséquences.
Différences entre les données qualitatives et quantitatives
Imagine que tu commandes un costume ou une robe sur mesure. Lorsque le tailleur te demande la longueur des jambes, tu as deux options : tu peux dire "longue" et espérer que le tailleur pourra te donner une longueur à peu près correcte, ou lui donner une mesure, "30 pouces de jambe intérieure" et savoir qu'il a maintenant ta taille exacte. Bien que ces deux approches puissent te permettre d'obtenir une belle tenue, il y a une différence essentielle : la première approche utilise des données qualitatives, tandis que la seconde utilise des données quantitatives.
| Type de données | Méthodes de collecte | Méthodes d'analyse |
| Quantitatives | Mesurer et compter permettent de recueillir des données quantitatives, les données étant stockées sous forme numérique. Les mesures peuvent être effectuées manuellement ou à l'aide de capteurs. | Les données quantitatives sont analysées à l'aide d'analyses statistiques. Dans certaines applications, les données peuvent être analysées à l'aide de techniques plus avancées telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. |
| Qualitatives | Les entretiens et l'observation sont utilisés pour recueillir des données qualitatives. Les données sont généralement descriptives, ce qui signifie qu'il n'y a pas de fourchette définie à laquelle les résultats sont limités. | Les données qualitatives sont étudiées en les organisant en groupes ou thèmes significatifs, qui peuvent ensuite être analysés plus en détail. Les données recueillies ne sont pas numériques. |
Voici quelques exemples de comparaisons entre les types de données qualitatives et quantitatives.
- La robe est de couleur rose et blanche (qualitatif).
- Les étudiants obtiennent souvent des diplômes avec des notes élevées (qualitatif).
- Les robes mesurent au moins 30 pouces (76 \N-) et peuvent aller jusqu'à 62 pouces (160 \N-) (quantitatif).
- 75 % des étudiants obtiennent leur diplôme avec une moyenne générale comprise entre 3,3/4 et 3,7 /4 (quantitatif).
Les différences entre les données qualitatives et quantitatives sont parfois subtiles - décrire une robe comme étant rose et blanche est qualitatif, mais compter le nombre de robes roses et blanches dans un magasin serait quantitatif.
Données qualitatives
Pour en revenir à notre exemple d'étude scientifique sur la qualité du sommeil, tu pourrais recueillir des données qualitatives à ce sujet en menant des entretiens avec des personnes qui viennent de se réveiller. Tu pourrais poser des questions telles que : "as-tu bien dormi la nuit dernière ?" ou "à quel point te sens-tu reposé ?". Ces questions sont ouvertes et la personne interrogée est donc libre de répondre ce qu'elle veut.
Lesdonnées qualitatives sont des informations définies à l'aide d'un langage descriptif, permettant des réponses ouvertes et détaillées qui ne sont pas de nature numérique.
Méthodes de collecte de données qualitatives
- Entretiens individuels : En tête-à-tête, l'enquêteur ou le chercheur obtient des données de la personne interrogée, en lui posant des questions préparées à l'avance. Ces questions sont conçues pour aider l'enquêteur à tirer des informations utiles pour tirer des conclusions pertinentes.
- Groupes de discussion : Ce type de recherche se fait sous forme de conversation avec un groupe de personnes. Le groupe est généralement limité à 6-10 personnes, et le débat est animé par un modérateur. Les membres d'un groupe peuvent avoir quelque chose en commun selon la façon dont les données vont être triées. Un chercheur qui fait une étude sur les joueurs de basket, par exemple, peut sélectionner un groupe de personnes qui sont des joueurs de basket et un groupe de personnes qui ne le sont pas. Ils peuvent ensuite comparer les données des deux groupes.
- Tenue d'archives : Cette stratégie utilise les données existantes et les sources d'information crédibles. Ces informations peuvent être utilisées dans des études ultérieures. C'est comme aller à la bibliothèque. On peut y parcourir des livres et d'autres documents de référence pour recueillir des faits essentiels à la recherche.
- Études de cas : Une enquête approfondie sur les études de cas est utilisée pour acquérir des données dans le cadre de cette stratégie. Cette méthode peut être utilisée pour évaluer des questions à la fois simples et complexes. La force de cette stratégie réside dans sa capacité à tirer des conclusions en combinant une ou plusieurs méthodes de collecte de données qualitatives. Une étude de cas peut produire des données quantitatives aussi bien que qualitatives.
Données quantitatives
En plus de la collecte de données qualitatives sur la qualité du sommeil déclarée par les gens, tu peux aussi enregistrer ou mesurer certaines données quantitatives. Bien que ces données ne soient pas aussi approfondies et détaillées que les informations subjectives, un ensemble plus contrôlé de données recueillies quantitativement permet une analyse numérique plus directe et une comparaison des résultats. Pour mesurer quantitativement la qualité du sommeil d'une personne, tu peux enregistrer la durée de la nuit de sommeil ou demander aux participants d'évaluer leur état de repos sur une échelle de 1 à 10.
Dans le cas de la collecte de données quantitatives, la plupart des paramètres mesurés ont une unité qui leur est attribuée. Dans les exemples ci-dessus, la durée du sommeil serait mesurée en minutes, tandis que l'échelle comporterait des directives descriptives telles que 1 = pas de sommeil, 10 = le plus reposé possible.
L'un des principaux avantages de l'utilisation de données quantitatives est qu'elles sont objectives et ne sont pas susceptibles d'être influencées par des facteurs externes tels que les préjugés. La nature objective des données quantitatives nous permet également de comparer directement différents résultats. Alors que deux personnes peuvent avoir des descriptions qualitatives différentes de ce qu'est une bonne nuit de sommeil, nous pouvons directement comparer les durées quantifiables pendant lesquelles elles ont dormi. Enfin, si les données sont collectées en termes quantitatifs, il est beaucoup plus facile de les analyser statistiquement.
Méthodes de collecte de données quantitatives
- Enquête/Questionnaire : Pour obtenir des données auprès d'un groupe ou d'un grand nombre de personnes, on utilise souvent des enquêtes ou des questionnaires. Les enquêtes/questionnaires permettent de recueillir des données quantitatives et qualitatives. En contrôlant les questions posées aux personnes, il est possible de recueillir des données auprès des humains tout en limitant l'éventail des réponses, ce qui simplifie le traitement et l'analyse ultérieurs des données.
- Expériences : De nombreuses hypothèses sont testées au moyen d'une expérience. Il s'agit de concevoir soigneusement une enquête de manière à ce que la ou les variables mesurées soient isolées des facteurs incontrôlés qui pourraient influencer le résultat, et d'enregistrer des données objectives sur les résultats expérimentaux à l'aide de capteurs et d'équipements de mesure calibrés de manière appropriée.
Types de collecte de données
Il existe deux grandes catégories de collecte de données - les données primaires et les données secondaires.
Les données qualitatives et quantitatives peuvent être primaires ou secondaires. Le type de données définit si elles sont qualitatives ou quantitatives, tandis que la source des données détermine si elles sont primaires ou secondaires.
Données primaires
Il s'agit des données directement recueillies par la personne ou l'organisation qui mène l'enquête, dans le but de mener l'enquête. Par exemple, dans notre étude sur la qualité du sommeil, une source de données primaires serait que tu réalises une expérience qui chronomètre la durée du sommeil des gens. Par ailleurs, les données qualitatives recueillies lors d'entretiens individuels seraient également des données primaires.
Données secondaires
Les données secondaires sont des informations qui n'ont pas été recueillies pour l'enquête spécifique pour laquelle elles sont utilisées, même si elles sont toujours utiles. Les ensembles de données créés par une étude ou un groupe différent peuvent être utilisés comme source de données pour une autre enquête, et c'est parfois la meilleure source de données pour certaines informations - par exemple, si tu voulais connaître la taille moyenne des jeunes de 15 ans au Royaume-Uni pour la comparer à celle des participants à ton enquête sur le sommeil, il vaudrait mieux obtenir ces données à partir d'une source secondaire telle que les statistiques nationales sur l'anthropométrie. Il n'est pas réaliste de mener une expérience gigantesque pour chaque étude susceptible d'avoir besoin du même ensemble de données. En menant une seule étude à grande échelle, d'autres enquêtes peuvent donc utiliser les résultats comme une source de données secondaires de grande qualité.
Données dérivées
Les données dérivées sont des données qui ont été créées ou calculées à l'aide d'autres données, plutôt que directement collectées ou mesurées. Un exemple serait une valeur pour la taille moyenne - ce chiffre aura été calculé à partir d'un ensemble de données originales comprenant de nombreuses mesures individuelles de la taille.
L'une des caractéristiques des données dérivées est qu'il est difficile (voire impossible) de retrouver les données originales à partir des données dérivées. Par exemple, si l'on donne l'âge moyen d'une population, il est impossible de déterminer l'ensemble original des données sur les durées de vie individuelles qui ont été utilisées pour calculer la moyenne.
Exemples de collecte de données
Nous avons déjà abordé plusieurs exemples de différents types de collecte de données tout au long de cet article, mais en voici d'autres pour fournir encore plus de contexte à ta compréhension de la collecte de données.
- Unfabricant de chips organise des groupes de discussion pour tester le goût d'un nouveau type de chips - un groupe de discussion de ce type recueille des données qualitatives auprès des participants sur leur expérience de consommation de la chips, qui peuvent être utilisées pour sélectionner des produits à développer ou à améliorer. Ces données sont également primaires, car l'enquête est menée spécifiquement par et pour le groupe qui fabrique le nouveau produit croustillant.
- Le fabricant de chips calcule la consommation moyenne de chips par personne, en se basant sur les données des régimes alimentaires individuels d'une étude menée par le NHS. Ces données seraient secondaires, car l'entreprise de chips n'a pas mené l'étude originale, et elles seraient également quantitatives, car la consommation moyenne de chips est une valeur numérique. Il s'agirait également de données dérivées, puisqu'il s'agit d'une valeur moyenne calculée à partir d'un ensemble de données source.
- Le poids moyen des paquets de chips mesuré par le contrôle qualité de l'usine - Ces données seraient primaires et quantitatives, car elles sont recueillies par le même groupe qui les utilise et elles sont numériques. La valeur moyenne serait également une donnée dérivée, car l'ensemble de données original contenait les poids de chaque paquet individuel.
Collecte de données - Principaux enseignements
- La collecte de données est le processus qui consiste à obtenir des données sur certaines variables de manière structurée, ce qui permet de répondre à des questions pertinentes et d'évaluer les conséquences.
- L'objectif de toute collecte de données est de recueillir des preuves de haute qualité qui peuvent être analysées pour trouver des réponses convaincantes et dignes de confiance aux questions abordées.
- Les données peuvent être quantitatives ou qualitatives.
- Les données quantitatives sont définies comme la valeur des données exprimée en nombre ou en chiffres, chaque ensemble de données ayant une valeur numérique distincte. Les données qualitatives sont ouvertes (elles ne se limitent pas à une fourchette définie) et sont généralement descriptives plutôt que numériques.
- Les méthodes de collecte des données qualitatives peuvent inclure des entretiens individuels, des études de cas, des groupes de discussion ou la tenue de registres.
- La principale méthode de collecte de données quantitatives consiste à mener une expérience, mais les enquêtes et les questionnaires sont également souvent utilisés.
- Les principaux types de collecte de données sont les sources de données primaires et secondaires. Des données dérivées peuvent également être générées à partir d'un ensemble de données initial.
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Questions fréquemment posées en Collecte de données
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