Données qualitatives vs quantitatives :15 différences clés

La recherche et les statistiques sont deux choses importantes qui ne s’excluent pas mutuellement car elles vont de pair dans la plupart des cas. Le rôle des statistiques dans la recherche est de fonctionner comme un outil pour concevoir la recherche, analyser les données et en tirer des conclusions.

D’autre part, la base des statistiques est constituée de données, ce qui fait que la plupart des études de recherche aboutissent à de grands volumes de données. Ces données sont mesurées, collectées et rapportées, et analysées (ce qui en fait des informations), après quoi elles peuvent être visualisées à l’aide de graphiques, d’images ou d’autres outils d’analyse

Dans cet article, nous allons discuter des données, un aspect très important des statistiques et de la recherche. Nous toucherons à sa signification, à ses types et à son travail avec elles dans la recherche et les statistiques.

Qu’est-ce qu’une donnée ?

Les données sont un groupe de faits bruts ou d’informations recueillies pour la recherche, la référence ou l’analyse. Ce sont des unités individuelles d’information qui ont été transformées en une forme efficace, pour être facilement déplacées et/ou traitées.

Le pluriel du mot Datum, qui décrit une quantité ou une qualité unique d’un objet ou d’un phénomène. Il est applicable dans différents domaines de la recherche, des affaires et des statistiques.

Dans le cas de l’analyse des données, nous la définissons comme le processus d’inspection, d’édition, de transformation et de modélisation des données pour découvrir des informations utiles, informer la conclusion et soutenir la prise de décision. Une partie importante de l’exécution de l’analyse des données est de connaître les différents types de données dont nous disposons.

Il existe deux types de données, à savoir ; les données quantitatives et qualitatives;

Qu’est-ce qu’une donnée quantitative ?

Les données quantitatives sont le type de données dont la valeur est mesurée sous forme de chiffres ou de comptages, avec une valeur numérique unique associée à chaque ensemble de données. Également connu sous le nom de données numériques, ce type de données décrit des variables numériques.

Il a diverses utilisations dans la recherche et plus particulièrement dans les statistiques en raison de sa compatibilité avec la plupart des méthodes d’analyse statistique. Il existe différentes méthodes d’analyse des données quantitatives en fonction de leur type.

Les données quantitatives sont divisées en deux types, à savoir ; les données discrètes et les données continues. Les données continues sont ensuite divisées en données d’intervalle et en données de rapport.

Qu’est-ce que les données qualitatives ?

Les données qualitatives sont le type de données qui décrit l’information. C’est un type de données statistiques descriptives, ce qui en fait des données qui sont exprimées avec des groupes et des catégories plutôt qu’avec des chiffres.

Il est également connu sous le nom de données catégorielles. Ce type de données est pertinent dans une large mesure dans la recherche avec une utilisation limitée dans les statistiques en raison de son incompatibilité avec la plupart des méthodes statistiques.

Les données qualitatives sont divisées en deux catégories, à savoir ; les données nominales et les données ordinales. Les données nominales nomment ou définissent les variables tandis que les données ordinales les échelonnent.

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Voici les 15 différences clés entre les données quantitatives & qualitatives ;

• Définitions

Les données quantitatives sont un groupe d’informations quantifiables qui peuvent être utilisées pour des calculs mathématiques et des analyses statistiques qui informent les décisions de la vie réelle tandis que les données qualitatives sont un groupe de données qui décrivent des informations.

Les données quantitatives sont une combinaison de valeurs numériques qui dépeignent des informations pertinentes. Les données qualitatives, quant à elles, utilisent une approche descriptive vers l’expression de l’information.

• Autre nom

Les données quantitatives sont également connues sous le nom de données numériques tandis que les données qualitatives sont également connues sous le nom de données catégorielles. Cela s’explique par le fait que les données quantitatives sont mesurées sous forme de nombres ou de comptages.Pour les données qualitatives, elles sont regroupées en catégories.

• Types

Les données quantitatives sont de deux types à savoir ; les données discrètes et les données continues. Les données continues sont en outre divisées en données d’intervalle et en données de rapport.

Les données quantitatives, quant à elles, sont également divisées en deux types, à savoir ; les données nominales et les données ordinales. Cependant, les données ordinales sont classées comme quantitatives dans certains cas.

• Exemples

Certains exemples de données quantitatives comprennent l’échelle de Likert, la vente par intervalle, etc. L’échelle de Likert est un exemple couramment utilisé de données ordinales et est de différents types – échelle de Likert de 5 points à 7 points.

Certains exemples de données qualitatives incluent le nom, le sexe, le numéro de téléphone, etc. Ces données peuvent être recueillies par le biais de questions ouvertes, de questions à choix multiples ou de questions ouvertes fermées.

• Caractéristiques

Les caractéristiques des données quantitatives sont les suivantes ; elles prennent la valeur numérique avec des propriétés numériques, elles ont une échelle d’ordre standardisée, elles sont visualisées à l’aide de diagrammes de dispersion, et de diagrammes à points, etc.

Les données quantitatives, par contre, peuvent prendre la valeur numérique mais sans propriétés numériques, elles n’ont pas d’échelle d’ordre standardisée Et sont visualisées à l’aide d’un diagramme à barres et d’un diagramme circulaire.

• Analyse

L’analyse des données quantitatives est regroupée en deux, à savoir ; les statistiques descriptives et inférentielles. Les méthodes comprennent les mesures de tendance centrale, l’analyse du gazon, l’analyse de texte, l’analyse conjointe, l’analyse des tendances, etc.

Les méthodes d’analyse des données quantitatives sont cependant simples, où seules les analyses de la moyenne et de la médiane peuvent être effectuées. Dans certains cas, l’analyse des données ordinales utilise des statistiques univariées, des statistiques bivariées, des analyses de régression, etc. qui sont des substituts proches du calcul de certaines analyses de moyenne et d’écart type.

• Outils

Lors de la collecte de données qualitatives, les chercheurs utilisent des outils comme les enquêtes, les entretiens, les groupes de discussion et les observations, alors que les données qualitatives sont généralement collectées par le biais d’enquêtes et d’entretiens dans quelques cas. Par exemple, pour calculer la taille moyenne des élèves d’une classe, on peut interroger les élèves sur leur taille au lieu de mesurer à nouveau les hauteurs.

• Méthodes de collecte

Les données quantitatives sont collectées par des méthodes fermées tandis que les données qualitatives utilisent des questions ouvertes, des questions à choix multiples, une approche fermée et ouverte fermée. Les données qualitatives bénéficient ainsi d’un mode de collecte plus large.

• Utilisation

Les données quantitatives sont surtout utilisées pour effectuer des calculs statistiques impliquant l’utilisation d’opérations arithmétiques. Pour calculer le CGPA d’un étudiant, par exemple, il faudra trouver la moyenne de toutes les notes.

Les données quantitatives, quant à elles, traitent des informations descriptives sans les additionner ni effectuer d’opération avec elles. Elle est principalement utilisée pour collecter des informations personnelles.

• Avantages

Les données quantitatives sont compatibles avec la plupart des méthodes d’analyse statistique et, à ce titre, sont surtout utilisées par les chercheurs. Les données qualitatives, en revanche, ne sont compatibles qu’avec la médiane et le mode, ce qui leur confère des applications restreintes.

Bien que, dans certains cas, on effectue des tests alternatifs sur des données ordinales. Par exemple, on utilise comme alternatives les statistiques univariées, les statistiques bivariées, l’analyse de régression, etc.

• Inconvénients :

Bien que très applicable dans la plupart des analyses statistiques, son environnement standardisé peut limiter la bonne investigation. La recherche quantitative est strictement basée sur le point de vue du chercheur, ce qui limite la liberté d’expression du côté du répondant.

Ce n’est pas le cas de la recherche qualitative. Les données nominales captent dans une certaine mesure les émotions humaines grâce aux questions ouvertes. Cela peut toutefois amener le chercheur à traiter des données non pertinentes.

• Échantillons de questions : Les questions de recherche quantitative ont toujours des réponses préétablies. Ce n’est pas toujours le cas pour les données qualitatives.

Exemple de question qualitative

Dans lequel des intervalles suivants votre taille se situe-t-elle en centimètres ?

• 100-150
• 150-200
• 200-250

C’est un exemple de données par intervalle.

Exemple de question quantitative 2

Veuillez saisir votre numéro d’identification national ci-dessous.

C’est un exemple de données nominales.

• Exemples : Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de données quantitatives et de données qualitatives.

Exemples de données quantitatives

• Taille moyenne dans une classe
• Mesure d’objets physiques
• La probabilité qu’un événement se produise
• Génération de nombres aléatoires
• . génération de nombres aléatoires
• Calcul de la CGPA d’un étudiant

Exemples de données qualitatives

• Échelle de Likert
• Données recueillies lors d’une enquête d’analyse concurrentielle.
• Réponses à un entretien oral d’embauche.
• Les données biographiques des étudiants.
• Numéro de téléphone
• Compatibilité statistique

Les données quantitatives sont compatibles avec la plupart des méthodes statistiques, mais les données qualitatives ne le sont pas. Cela peut poser des problèmes aux chercheurs lors de l’analyse des données.

C’est en partie la raison pour laquelle les chercheurs préfèrent utiliser des données quantitatives pour la recherche.

• Convivialité

Les méthodes de collecte de données quantitatives sont plus conviviales par rapport à celles des données qualitatives. Bien que les questions ouvertes puissent donner aux chercheurs les informations dont ils ont besoin, cela peut devenir stressant pour les répondants.

Les répondants aiment passer le moins de temps possible à remplir les enquêtes, et lorsque cela prend du temps, ils peuvent l’abandonner.

Y a-t-il des similitudes entre les données quantitatives &et qualitatives ?

• Ordre

Les données quantitatives et qualitatives ont toutes deux un ordre ou une échelle. C’est alors que les données ordinales sont parfois classées dans les données quantitatives. En revanche, les données qualitatives n’ont pas d’échelle normalisée.

• Utilisations

Les données quantitatives et qualitatives sont toutes deux utilisées pour la recherche et l’analyse statistique. Bien que, par des approches différentes, elles peuvent toutes deux être utilisées pour la même chose. Considérons deux organisations qui enquêtent sur le pouvoir d’achat de son public cible par la méthode ci-dessous.

Organisation A

Quel est votre revenu mensuel ? ____

Organisation B

Dans quel intervalle se situe votre revenu mensuel ?

• 1000 € – 5000 €
• 5001 € – 10000 €
• 10001 € – 15000 €

Le premier est un exemple de collecte de données qualitatives tandis que le second est un exemple de collecte de données quantitatives.

• Valeur quantitative

Les données quantitatives et les données qualitatives prennent toutes deux une valeur numérique. Les données qualitatives prennent des valeurs numériques comme le numéro de téléphone, le code postal, le numéro d’identification national, etc. La différence, cependant, est que les opérations arithmétiques ne peuvent pas être effectuées sur les données qualitatives.

• Outils de collecte

Les données qualitatives et quantitatives peuvent toutes deux être collectées par le biais d’enquêtes/questionnaires et d’entretiens. Bien que par des approches différentes, elles utilisent des outils similaires.

Quand choisir les données quantitatives plutôt que qualitatives

Les différents types de données ont leur utilité et leurs avantages les uns par rapport aux autres. Ces avantages font qu’ils sont choisis l’un par rapport à l’autre dans certains cas, en fonction de l’objectif de la collecte de données. Voici quelques cas où les données quantitatives doivent être choisies par rapport aux données qualitatives.

• Lors d’une recherche scientifique

Les données quantitatives sont plus adaptées à la recherche scientifique en raison de leur compatibilité avec la plupart des méthodes d’analyse statistique. Elles possèdent également des propriétés numériques qui permettent d’effectuer des opérations arithmétiques sur elles.

• Lors de la reproduction de la recherche

La recherche quantitative a une procédure standardisée. Par conséquent, il est facile de reproduire les recherches passées, de s’en inspirer et même de modifier les procédures de recherche.

• Lorsqu’on traite de grandes données

Les grands ensembles de données sont mieux analysés en utilisant des données quantitatives. C’est pourquoi certains chercheurs transforment les données qualitatives en données quantitatives avant de les analyser.

C’est ce qu’on appelle la quantification des données qualitatives. De cette façon, ils n’ont pas besoin de balayer une grande série de textes pour les analyser.

• Lors d’une recherche en laboratoire

En raison de sa procédure d’analyse standard, c’est le type de données le plus adapté à l’analyse en laboratoire.

• Lorsque l’on traite des données sensibles

Les recherches qui impliquent des données sensibles sont mieux traitées en utilisant des données quantitatives. Cela permet d’éliminer les cas de biais dus à la familiarité ou à la fuite d’informations sensibles.

Quand choisir les données qualitatives plutôt que quantitatives

Bien que non compatibles avec la plupart des méthodes d’analyse statistique, les données qualitatives sont préférables dans certains cas. Elles sont surtout privilégiées lors de la collecte de données pour des processus de recherche en situation réelle. Voici quelques cas où les données qualitatives doivent être choisies plutôt que les données quantitatives.

• Lors de la recherche sur l’expérience client

L’objectif principal de la recherche sur l’expérience client est de savoir comment les clients se sentent par rapport au service d’une organisation et d’obtenir des informations sur ce qu’ils peuvent faire pour améliorer leur service. Par conséquent, pour y parvenir, les organisations doivent évaluer les sentiments et les émotions humaines. C’est quelque chose qui ne peut être fait qu’avec des données qualitatives.

• Entretiens d’embauche

En particulier avec cette culture du travail en constante évolution, les recruteurs sont désormais plus intéressés par l’attitude du candidat, son intelligence émotionnelle, etc. que par les compétences qu’il a à offrir. Pour qu’ils puissent évaluer correctement ces traits de caractère, il convient de recueillir des données qualitatives sur le candidat par le biais d’un entretien.

• Analyse concurrentielle

Les organisations effectuent une analyse concurrentielle pour évaluer la popularité de leurs concurrents et ce qu’ils ont fait pour obtenir cette popularité. Les données quantitatives ne donnent pas d’informations détaillées à ce sujet contrairement à ce que font les données qualitatives.

• Questions de sécurité

De nombreuses entreprises basées sur le web posent des questions personnelles comme « Quel est le nom de votre animal de compagnie ? » ou « Quel est le nom de jeune fille de votre mère ? » comme moyen de sécurité supplémentaire sur le compte de l’utilisateur. Les numéros sont généralement difficiles à mémoriser, c’est pourquoi certaines personnes ont du mal à se souvenir de leur numéro de téléphone à ce jour. Les questions personnelles (données qualitatives) de ce type sont difficiles à oublier et sont donc plus adaptées aux questions de sécurité.

• Site de rencontre

Les sites de rencontre collectent des informations personnelles (généralement des données nominales) des utilisateurs pour les faire correspondre correctement à leur type.

Quel est le meilleur outil pour collecter des données quantitatives et qualitatives ?

Formplus en tant qu’outil de collecte de données a été construit avec la notion qu’une collecte de données appropriée est la première étape vers une recherche efficace et fiable. Par conséquent, les fabricants du logiciel de création de formulaires Formplus ont ajouté des fonctionnalités nécessaires pour vous aider à collecter vos données.

Les données quantitatives et qualitatives sont mieux collectées avec Formplus car il vous aide non seulement à collecter les données appropriées mais aussi à les organiser pour l’analyse. Vous n’avez plus à traiter des données difficiles à lire lorsque vous effectuez le processus de validation des données.

Chaque donnée est correctement mise en correspondance avec les variables correspondantes, ce qui facilite l’identification des données manquantes ou incohérentes.

Collecter des données en ligne avec des enquêtes & Questionnaire

Comment collecter des données qualitatives et quantitatives avec les outils d’enquête Formplus

Pour collecter des données qualitatives à l’aide du constructeur Formplus, suivez ces étapes :

Étape 1 : S’inscrire ou s’enregistrer

• Visitez www.formpl.us sur votre bureau ou votre appareil mobile.
• S’inscrire via votre courriel, Google ou Facebook en moins de 30 secondes….

Etape 2 : commencez à créer des formulaires : Formplus vous offre un essai gratuit de 21 jours pour tester toutes les fonctionnalités et commencer à collecter des données quantitatives à partir de sondages en ligne. Le plan de tarification commence après l’expiration de l’essai à 20 $ par mois, avec des réductions raisonnables pour l’éducation et les organisations non gouvernementales.

• Cliquez sur le bouton Créer un formulaire pour commencer à créer des formulaires gratuitement.
• Vous pouvez également cliquer sur le bouton Mettre à niveau maintenant pour passer à un plan tarifaire à 20 $ par mois.

Étape 3 : Collecte de données qualitatives

Nous allons créer un exemple de formulaire de collecte de données qualitatives qui saisit le nom (données nominales) et le niveau de bonheur (données ordinales) d’un répondant.

• Modifiez le titre du formulaire et cliquez sur la section de saisie du menu du constructeur de formulaire.
• Les sections de saisie vous permettent d’insérer des caractéristiques telles que des petits textes pour les noms, les numéros, la date, l’email, un long texte pour les commentaires généraux. Cliquez sur l’onglet Nom et modifiez dans les paramètres

• Cliquez sur la section des options de choix du menu du constructeur de formulaire. Ensuite, cliquez sur l’onglet Radio.
• les options de choix permettent aux répondants de choisir parmi différentes options. Utilisez le choix Radio pour demander à vos répondants de choisir une seule option à partir d’une liste restreinte.

Etape 4 : Collecte de données quantitatives

Nous allons créer un exemple de formulaire de collecte de données quantitatives qui saisit les cours offerts par un étudiant et son score, puis sort son score moyen.

• Cliquez sur la section Entrées avancées du menu constructeur, puis cliquez sur l’onglet Tableau.

• Cliquez sur l’onglet Texte étiqueté dans la section des entrées pour sortir le résultat de notre calcul des données quantitatives.

• Cliquez sur Ajouter des calculs dans l’onglet Entrées avancées et utilisez la formule Score/COUNT() pour calculer le score moyen.

L’onglet Ajouter des calculs vous permet d’effectuer des opérations arithmétiques sur des données numériques.

Conclusion

Les données qualitatives et quantitatives ont bien leurs différences et similitudes essentielles, et les comprendre est très important car cela aide à choisir le meilleur type de données pour travailler. Cela aide également à une identification correcte, afin de ne pas mal classer les données.

Ces deux types de données ont également leurs avantages uniques sur l’autre, ce qui explique pourquoi les chercheurs utilisent un type de données particulier pour la recherche et utilisent l’autre pour une autre recherche. Cependant, les données quantitatives restent le type de données le plus populaire par rapport aux données qualitatives.

Comme nous l’avons fait dans cet article, la compréhension des types de données est la première étape vers une utilisation appropriée.