15 Avantages et inconvénients de la recherche quantitative

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La recherche quantitative implique des informations qui portent sur des quantités et des chiffres. C’est différent de l’approche qualitative, qui est connue pour l’observation et la description. Vous pouvez mesurer les résultats quantitatifs, mais vous ne pouvez pas le faire pour le travail qualitatif.

La recherche adopte une approche systématique qui repose sur une enquête empirique des phénomènes observables. Elle utilise des modèles statistiques, des techniques de calcul et des mathématiques pour développer et employer des hypothèses ou des théories concernant des idées spécifiques. Le processus de mesure est essentiel au succès de ce travail.

Il est largement utilisé en psychologie, en sociologie et en marketing comme moyen de fournir des preuves qu’une hypothèse est correcte. Au lieu de se fier à l’instinct ou à l’opinion, cette méthode de recherche recherche recherche les faits avant de suggérer un résultat. C’est pourquoi la recherche s’associe étroitement à la méthode scientifique.

Plusieurs avantages et inconvénients de la recherche quantitative méritent d’être examinés lorsqu’une hypothèse est à l’étude.

Liste des avantages de la recherche quantitative

1. L’approche quantitative vous permet d’atteindre une taille d’échantillon plus élevée.
Lorsque vous avez la capacité d’étudier une taille d’échantillon plus importante pour toute hypothèse, il est alors plus facile d’atteindre une conclusion généralisée précise. Les données supplémentaires que vous recevez de ce travail donnent au résultat une plus grande crédibilité parce que l’analyse statistique a plus de profondeur à examiner. Un échantillon plus grand rend moins probable que les valeurs aberrantes dans le groupe d’étude puissent avoir un impact négatif sur les résultats que vous voulez atteindre de manière impartiale.

2. Vous pouvez recueillir des informations rapidement lorsque vous utilisez la recherche quantitative.
Les chercheurs recueillent des informations pour le processus de recherche quantitative dans des scénarios en temps réel afin que l’analyse statistique puisse se produire presque immédiatement. Les expériences, les enquêtes et les entretiens fournissent des réponses immédiates qui deviennent utiles à partir d’une approche centrée sur les données. Moins de délais dans l’acquisition de ces ressources permet de trouver plus facilement des corrélations qui mènent finalement à une conclusion utile.

La recherche quantitative ne nécessite pas la séparation des systèmes ou l’identification des variables pour produire des résultats. C’est pourquoi c’est un processus simple à mettre en œuvre.

3. La recherche quantitative utilise des échantillons aléatoires.
Lorsque les participants à la recherche soupçonnent qu’une étude veut atteindre un résultat spécifique, alors leur biais personnel peut entrer dans le spectre des données. Les réponses fournies sur les documents inclus sont des vérités partielles ou des mensonges purs et simples afin de manipuler le travail. C’est pourquoi l’approche quantitative est si utile lorsqu’on essaie d’étudier une hypothèse spécifique au sein d’une grande population démographique.

Cette approche utilise un processus randomisé pour recueillir des informations. Cela exclut l’apparition de biais dans la plupart des situations. Elle offre également un avantage dans le fait que les données peuvent ensuite être appliquées statistiquement au reste de la population étudiée. Il y a toujours un risque d’erreur à prendre en compte, mais c’est cette méthode qui fournit généralement les résultats les plus factuels.

4. La duplication des résultats est possible lorsqu’on utilise la recherche quantitative.
Lorsque les opinions sont un substitut valable aux faits, alors tout devient possible. La recherche quantitative élimine ce problème car elle se concentre uniquement sur les données réelles. Le travail se valide lui-même car les résultats pointent toujours vers les mêmes données, même si des conditions aléatoires existent. Il peut y avoir des variations infimes trouvées au fil du temps, mais les conclusions générales que les chercheurs développent lorsqu’ils utilisent ce processus restent exactes.

C’est pourquoi ces informations sont utiles lorsqu’on examine le besoin de résultats futurs spécifiques. Les faits fournissent des statistiques qu’il convient de prendre en compte lorsque des décisions difficiles doivent être prises.

5. La recherche quantitative peut se concentrer sur des faits ou une série d’informations.
Les chercheurs peuvent utiliser l’approche quantitative pour se concentrer sur un fait spécifique qu’ils veulent étudier dans la population générale. Cette méthode est également utile lorsqu’une série de points de données est hautement souhaitable au sein d’une population particulière. C’est un processus qui nous permet de comprendre les raisons derrière nos décisions, nos comportements ou nos actions d’un point de vue sociétal.

Lorsque nous pouvons comprendre la signification derrière les décisions que les gens prennent, il est alors plus facile de découvrir les points douloureux ou les préférences spécifiques qui nécessitent une résolution. Ensuite, l’analyse des données peut s’étendre au reste de la population afin que tout le monde puisse bénéficier de ce travail.

6. La recherche effectuée avec l’approche quantitative est anonyme.
Du moment que les chercheurs peuvent vérifier que les individus correspondent au profil démographique de leur groupe d’étude, il n’est pas nécessaire de fournir des informations personnelles. La nature anonyme de la recherche quantitative la rend utile pour la collecte de données car les gens sont plus susceptibles de partager un point de vue honnête lorsqu’il y a des garanties que leurs commentaires ne reviendront pas les hanter. Même lorsque des entretiens ou des enquêtes font partie de ce travail, les informations personnelles sont un outil de dépistage plutôt qu’une marque d’identification.

7. La recherche quantitative ne nécessite pas d’observation directe pour être utile.
Les chercheurs doivent suivre des protocoles spécifiques lorsqu’ils utilisent la méthode quantitative, mais il n’est pas nécessaire d’observer directement chaque participant. Cela signifie qu’une étude peut envoyer des enquêtes à des individus sans qu’il soit nécessaire d’avoir quelqu’un dans la pièce pendant qu’ils fournissent des réponses. Cet avantage crée un meilleur taux de réponse parce que les gens ont plus de temps et moins de pression pour accomplir le travail.

Bien que la difficulté des questions posées ou la longueur d’un sondage ou d’une entrevue puissent être des obstacles à la participation, la quantité de données que les chercheurs recueillent à partir du processus quantitatif est toujours utile.

Liste des inconvénients de la recherche quantitative

1. Cette méthode ne tient pas compte du sens derrière les phénomènes sociaux.
L’approche quantitative veut trouver des réponses à des questions spécifiques afin de pouvoir prouver ou réfuter une hypothèse particulière. Elle ne se soucie pas des motivations des personnes qui partagent une opinion ou prennent une décision. L’objectif de ce processus de collecte d’informations est de brosser un tableau actuel de ce qui se passe dans la population sélectionnée. Cela signifie que cette option ne peut pas mesurer les façons dont la société change ou comment les gens interprètent leurs actions ou celles des autres.

2. Chaque réponse fournie dans cette méthode de recherche doit être autonome.
La recherche quantitative ne vous donne pas la possibilité de revoir les réponses avec les participants. Les réponses fournies aux chercheurs doivent se suffire à elles-mêmes, même si les informations semblent confuses ou si elles ne sont pas valables. Au lieu de suivre une tangente comme le font les autres méthodes, l’option quantitative offre très peu d’occasions de demander des éclaircissements.

Cet inconvénient est en partie dû à la nature anonyme des données que les chercheurs recueillent. Si une réponse fournit des résultats non concluants, il n’y a alors aucun moyen de garantir la validité de ce qui a été reçu. Il est même possible de fausser les résultats lorsqu’une question peut être mal formatée.

3. La recherche quantitative crée parfois des environnements non naturels.
La recherche quantitative fonctionne bien lorsqu’un environnement vérifiable est disponible pour l’étude. Les chercheurs peuvent alors tirer parti des décisions prises dans cette arène pour extrapoler des données utiles à l’examen. Il peut arriver que cette approche génère un scénario non naturel en fonction des questions posées ou des approches utilisées pour solliciter des informations. Tout comme un participant peut tenter de biaiser les résultats en fournissant des réponses falsifiées, les chercheurs peuvent tenter d’obtenir le même résultat en influençant la conception du travail dans ses étapes initiales.

4. Certains efforts de randomisation ne créeront pas d’informations utilisables.
L’approche quantitative ne cherche pas la raison pour laquelle les variables existent dans des environnements spécifiques. Son objectif est de trouver les différents aspects d’une population dans un environnement particulier pour extrapoler des données qui peuvent être utilisées à des fins de généralisation. Bien que l’impact de la randomisation ajoute de la validité au résultat final, il peut y avoir des moments où les informations ne sont pas utilisables.

Une personne pourrait décider d’acheter une pizza parce qu’elle a eu une longue journée de travail et n’a pas envie de cuisiner à la maison. Un autre individu pourrait prendre la même décision parce que c’est mardi et qu’il achète toujours de la pizza ce jour-là. Un troisième ménage pourrait devenir client d’une pizzeria parce qu’il fête un anniversaire familial. Les données quantitatives s’intéressent au fait que tout le monde a acheté de la pizza, et elles ne se soucient pas des raisons pour lesquelles.

5. Il n’y a pas d’accès à une rétroaction spécifique.
La recherche quantitative pourrait être décrite au mieux comme une note de réussite ou d’échec. Vous savez avec certitude que la majorité d’un groupe démographique de la population ressentira d’une manière spécifique une situation particulière en raison des données que les chercheurs recueillent. Vous savez que tout le monde achète une pizza, mais ce que vous ne savez pas, c’est combien de personnes ont apprécié l’expérience et reviendront pour une autre transaction à l’avenir.

Les statistiques que les chercheurs recueillent lorsqu’ils utilisent cette approche sont utiles pour les généralisations qui vous permettent de voir si les biens ou les services obtiennent une note de passage dans une démographie spécifique. Ce que ces données ne peuvent pas produire, ce sont des incidents de rétroaction spécifiques qui permettent un raffinement positif.

6. Les études de recherche quantitatives peuvent être très coûteuses.
Si le prix est un problème lorsque le travail de recherche doit être effectué, alors l’approche quantitative a un obstacle important à considérer. Un seul résultat peut coûter plus de 100 000 $ lorsque les intérêts des entreprises cherchent à obtenir plus de données à analyser. L’une des méthodes les plus populaires pour utiliser cette approche est le recours à un groupe de discussion. Travailler avec des groupes de participants pour solliciter des réponses est environ 40 % moins cher que d’autres méthodes de collecte d’informations, mais cela reste une approche problématique à gérer pour les petites entreprises.

Il existe des méthodes abordables à utiliser lorsqu’on envisage la méthode de recherche quantitative, comme les sondages en ligne ou les courriels, mais vous n’avez aucune garantie que les répondants correspondent à votre démographie ciblée.

7. La validité des réponses crée toujours un nuage de doute sur les résultats finaux.
Les chercheurs n’ont aucun moyen significatif de déterminer si les réponses que quelqu’un donne pendant un effort de recherche quantitative sont exactes. Ce travail obtient toujours basé sur l’hypothèse que tout le monde est honnête et chaque situation. Comme l’observation directe n’est pas toujours possible avec cette approche, les données ont toujours une teinte de doute, même en généralisant les résultats au reste de la population.

Cet inconvénient est la raison pour laquelle vous voyez tant d’efforts de recherche quantitative dupliqués. Lorsque les mêmes résultats se produisent plusieurs fois, alors il y a plus de confiance dans les données produites. Si des résultats différents se produisent, alors les chercheurs savent qu’il y a des problèmes d’information qui nécessitent une gestion.

8. Les caractéristiques individuelles ne s’appliquent pas toujours à la population générale.
Les chercheurs sont toujours confrontés au risque que les réponses ou les caractéristiques données dans une étude quantitative ne soient pas une représentation exacte de l’ensemble de la population. Il est relativement facile de parvenir à de fausses conclusions ou corrélations en raison des hypothèses nécessaires à ce travail. Même l’échantillonnage aléatoire qui a lieu pour éliminer les biais de l’équation n’est pas exact à 100 %. La seule certitude que nous avons de ces données est que si nous en rassemblons suffisamment, alors les moyennes qui sortent de l’analyse des données offrent un chemin vers quelque chose d’utilisable.

Conclusion

L’utilisation de la recherche quantitative n’est pas controversée dans la plupart des sciences biologiques et physiques. Elle est souvent comparée aux méthodes qualitatives parce que la même vérité s’applique à cette approche. Chacune est utilisée lorsqu’elle est l’option la plus appropriée.

Il est plus controversé d’utiliser la méthode quantitative dans les sciences sociales où l’individualité est parfois plus importante que les données démographiques.

Nous utilisons les méthodes quantitatives pour fournir des expressions testables et précises aux idées qualitatives. Ensuite, nous utilisons les méthodes qualitatives pour comprendre les conclusions que nous générons à partir de l’analyse statistique de l’approche quantitative.

C’est pourquoi nous examinons les avantages et les inconvénients de la recherche quantitative chaque fois que la collecte de données est nécessaire. Elle nous permet de nous concentrer sur les faits plutôt que sur les opinions d’une manière que nous pouvons reproduire dans de futures études.

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