Processus en 5 étapes pour analyser efficacement les données qualitatives

Comme tout étudiant ou universitaire le sait, la plupart des projets de recherche impliquent la collecte de grandes quantités de données qualitatives - tout ce qui n'est pas numérique - sous forme d'entretiens, de discussions en groupe, d'enregistrements vidéo et d'observations.

Mais ce n'est que la première partie du processus de recherche.

Une fois que les données ont été collectées, elles doivent être organisées et analysées pour tirer des conclusions et révéler des thèmes.

Pour beaucoup, passer au crible de telles quantités de données est un processus frustrant. Cependant, en suivant les bonnes étapes et en utilisant certains des outils de productivité les plus récents, vous pouvez non seulement analyser efficacement les données qualitatives, mais aussi gagner du temps. Eh bien, vous pourriez même trouver cela amusant. Bon, peut-être que c'est un peu exagéré.

De toute façon, ces cinq étapes simples vous aideront à analyser efficacement vos données qualitatives.

Étape 1: Utilisez la transcription automatique pour convertir tous les données vocales et vidéo en texte

Les chercheurs doivent se familiariser très étroitement avec toutes les données qu'ils collectent. Simplement écouter ou regarder des heures de contenu n'est pas une manière facile de déterminer si une donnée a de la valeur ou du sens. Scanner le contenu sous forme de texte, en particulier à travers plusieurs sources, est beaucoup plus rapide et plus facile.

Par conséquent, la première étape de toute analyse qualitative efficace consiste à transcrire toutes les données de la voix au texte.

Bien sûr, vous pouvez le faire vous-même. Cependant, la technologie d'aujourd'hui a rendu ce processus rapide, précis et abordable. Avoir un prestataire de services de transcription automatique qui fait cela pour vous, libère votre temps pour continuer à collecter des données et pour commencer à organiser ce que vous avez déjà collecté.

Étape 2: Catégoriser les données et créer un cadre

Cette étape est souvent appelée codage des données. Le codage dans l'analyse qualitative implique d'identifier et de résumer les thèmes centraux et les motifs dans vos données. Cela vous aide à donner du sens à toutes les données que vous avez collectées sur le terrain.

Un excellent point de départ est de revenir à vos objectifs de recherche initiaux. Identifiez les questions clés auxquelles vous voulez répondre ou les sujets que vous voulez explorer. Ensuite, choisissez quelques mots/phrases clés pertinents pour ces sujets. Les mots-clés pourraient être liés à des idées, des comportements ou des thèmes. Ensuite, attribuez à chaque mot-clé une couleur. Ensuite, pendant que vous lisez vos transcriptions et autres notes, utilisez des surligneurs pour 'coder' le texte pertinent avec la couleur assignée.

Cette étape peut sembler longue, mais travailler avec des données non organisées rendra votre analyse de données incroyablement plus difficile.

Étape 3: Examiner les codes et établir des connexions

Après avoir codé vos données, vous pouvez commencer à identifier les thèmes récurrents.

C'est pendant cette étape que vous devez commencer à établir des liens avec les données qui ont été collectées. Vous devriez chercher les réponses qui semblent importantes et élaborer des explications à partir des données. L'objectif principal ici est de commencer à acquérir une compréhension plus profonde de la signification des données.

Étape 4 : Valider et comparer vos données

Vos données sont la base de vos recherches, il est donc extrêmement important qu'elles ne soient pas faussées. Idéalement, vous devriez valider tout au long de votre processus d'analyse des données pour vous assurer que les données ont été collectées sans biais et selon les normes prédéfinies.

Posez-vous des questions comme, 'Ai-je utilisé des procédures cohérentes pour collecter mes données?' 'Mes répondants ont-ils été choisis selon les critères de recherche?' 'Est-ce que mes répondants ont répondu à toutes les questions?' 'Mon analyse est-elle fiable?'

Une validation approfondie consisterait à choisir un échantillon aléatoire des enquêtes complétées et à contacter les répondants pour vérifier leurs réponses à un certain ensemble de questions.

Dans le cadre de la validation, vous devriez également comparer vos résultats à d'autres études connexes pour voir s'il existe des connexions ou des points de vue différents. Ces idées pourraient être utiles à référencer dans votre rapport final.

Étape 5: Tirer une conclusion et expliquer les résultats

Enfin, vous devez interpréter les données et présenter vos conclusions. En gros, vous essayez de trouver un lien valide entre vos objectifs de recherche et les données analysées, en notant toute signification ou importance des données.

Cette étape vitale implique généralement de présenter votre analyse de données sous forme de rapport final. Ce rapport devrait indiquer les processus et méthodes de votre recherche. Il devrait également détailler toutes les limitations ainsi qu'une discussion sur ce qui a bien fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné. Vous voudrez peut-être également indiquer les domaines de recherche future.

Peu importe le sujet de votre analyse de données, l'utilisation de ces cinq étapes peut vous aider à analyser efficacement toutes ces informations. Il est important de bien réaliser les analyses car la validité de vos recherches en dépend.

Si vous avez besoin d'aide pour l'étape 1 : Transcrire vos données, n'hésitez pas à nous contacter ici à Happy Scribe.