Données qualitatives vs. Données quantitatives pour les débutants

L’analyse des données est une technique dans laquelle des méthodes statistiques ou logiques sont utilisées pour illustrer et évaluer les données.

Cette analyse implique un résumé complet des informations qui est ensuite utilisé pour collecter et présenter le résultat final de manière à communiquer les conclusions ou options essentielles.

Mais ce processus nécessite que vous fassiez la différence entre les données que vous avez collectées. Pour simplifier le processus d’analyse des données, il est essentiel de comprendre les deux méthodologies : les données qualitatives et les données quantitatives.

Les données qualitatives et quantitatives sont des éléments créés, observés, validés et collectés.

Vous pouvez consulter les données sous forme de chiffres, de faits, de mesures, d’enregistrements, de carnets, de vidéos, d’images, etc.

Cependant, il existe de nombreuses différences entre les deux. Pour choisir l’une d’entre elles dans vos projets, vous devez comprendre chacune d’entre elles séparément et savoir en quoi elles diffèrent.

Découvrons donc les différences entre les données qualitatives et quantitatives.

Données qualitatives et quantitatives : Qu’est-ce que c’est ?

Pour mieux comprendre ces termes, concentrez-vous d’abord sur ceci : les premières sont interprétatives, exploratoires et subjectives, tandis que les secondes sont concluantes, objectives et précises.

Données qualitatives

Les données qualitatives sont des informations simples qui ne peuvent être mesurées, exprimées en chiffres ou comptées. Les informations sont recueillies à partir de sons, d’images, de textes, etc., et partagées au moyen d’outils de visualisation, tels que des cartes conceptuelles, des lignes de temps, des infographies, etc.

Par exemple, lorsqu’un utilisateur visite votre site web et ajoute certains produits dans son panier mais l’abandonne, votre travail consiste à rechercher le “pourquoi” et le “comment”, comme la raison pour laquelle le visiteur a abandonné son panier et ce que l’utilisateur ressent à propos de votre site ou de vos produits. Ici, c’est la “qualité” qui est au premier plan ; vous devez donc obtenir des informations à partir des données qualitatives.

Dans l’exemple ci-dessus, vous n’avez pas besoin de chiffres pour connaître la raison d’un tel comportement des utilisateurs, mais de les interroger sur la cause et leurs expériences. En d’autres termes, les données qualitatives sont une étiquette ou un terme utilisé pour décrire les caractéristiques de certaines choses, comme l’étiquetage d’un parfum de crème glacée en tant que chocolat ou la description de la mer en tant que bleue.

Les données qualitatives sont une forme non statistique et sont généralement semi-structurées ou non structurées, ce qui signifie que ce type de données ne nécessite pas que vous obteniez des chiffres concrets à l’aide de graphiques et de tableaux. Elles sont plutôt caractérisées par leurs formes, leurs étiquettes, leurs attributs, leurs propriétés et d’autres identifiants.

Elles peuvent être générées par des documents, des textes, des enregistrements vidéo, des enregistrements audio, des groupes de discussion, des transcriptions d’entretiens, des notes et des observations. Toutefois, les numéros d’identification tels que les numéros de permis de conduire ou les numéros de sécurité sociale font partie des données qualitatives car ils sont uniques et catégoriques pour une personne.

Exemples: Boutons dorés, finition lisse, brun foncé, saveur de noix américaines, fabriqué en Italie, chemises vertes, océan bleu, belles images, etc.

Données quantitatives

Les données quantitatives sont des informations simples qui peuvent être mesurées ou comptées en valeurs numériques. Il s’agit de toutes les données quantifiables que les chercheurs utilisent pour effectuer des analyses statistiques et des calculs mathématiques afin de prendre des décisions de qualité basées sur les dérivations.

Ces types de données répondent à des questions telles que “combien”, “à quelle fréquence” et “quelle quantité”. Les données quantitatives peuvent être facilement vérifiées et évaluées à l’aide de techniques mathématiques. Prenons un exemple :

Une personne demande au commerçant : “Combien coûte cette imprimante ?”

Il s’agit d’une question quantitative visant à collecter des données telles que le prix de différents appareils. Les valeurs sont associées aux paramètres les plus mesurés, comme les kilogrammes pour le poids, les livres, les dollars pour le coût, etc.

Les données quantitatives sont collectées à des fins d’analyse statistique par le biais de sondages, de questionnaires, d’enquêtes, etc. En termes simples, vous pouvez dire que les informations qui peuvent être “quantifiées” sont appelées données quantitatives. Elles sont de nature structurée et peuvent être calculées à l’aide de statistiques et de rapports, ce qui signifie qu’elles sont définies et rigides.

Les données quantitatives sont beaucoup plus précises et concises et peuvent être générées par des tests, des enquêtes, des expériences, des mesures, des rapports de marché, etc.

Exemples: Le poids en kilogrammes, le nombre de semaines dans un mois, la taille en pouces ou en pieds, la distance en kilomètres ou en miles, l’âge en années ou en mois, le revenu en dollars, la longueur en centimètres, etc.

Données qualitatives et quantitatives : Différences

Les données qualitatives et quantitatives ont toutes deux leur place dans tous les domaines. Pour mieux les comprendre, nous devons voir en quoi elles diffèrent en fonction de leurs critères, de leurs fonctions, de leur nature, etc.

Commençons par comprendre quelques différences fondamentales :

• Les données dans lesquelles la classification des objets dépend de la qualité ou des attributs sont appelées données qualitatives. En revanche, les données qui peuvent être comptées ou exprimées en chiffres sont appelées données quantitatives.
• Les données qualitatives reposent sur la compréhension entre les personnes, les émotions, les couleurs, etc. En revanche, les données quantitatives reposent sur des valeurs, dont vous obtiendrez les résultats sous forme de statistiques pour prendre des décisions.
• Les données qualitatives recueillent des informations verbales, tandis que les données quantitatives recueillent des informations mesurables.
• Les données qualitatives développent une compréhension initiale, tandis que les données quantitatives recommandent une action finale.

Jusqu’à présent, nous avons compris le concept principal des deux types de données. Nous allons maintenant nous pencher sur les principales différences entre ces deux types de données.

C’est parti !

Les critères	Données qualitatives	Données quantitatives
Définition	L’analyse des données qualitatives est une technique simple utilisée pour développer une compréhension des sciences sociales et humaines afin d’obtenir un résultat final.	L’analyse des données quantitatives est une technique utilisée pour générer des faits concrets et des informations numériques par le biais de techniques logiques et mathématiques.
Données	Elles contiennent des données telles que la religion, la nationalité, la couleur de certains objets, le goût, le sexe, etc.	Il s’agit du poids, de la masse, de la taille, de la hauteur, du prix, etc.
Approche	Il s’agit d’une analyse subjective, qui porte sur des données non statistiques qui ne peuvent être calculées.	Elle suit l’analyse objective qui peut être calculée facilement par des dérivations mathématiques.
Analyse	L’analyse se réfère à la raison pour laquelle un développement se produit, à ce que ressent un utilisateur, à la raison pour laquelle le panier est abandonné, etc.	L’analyse explique ici le nombre ou la quantité d’évolutions, comme le taux d’abandon du panier.
Échantillon	Ici, l’échantillon est non représentatif et de petite taille tout au long du processus.	L’échantillon est massif et peut être généralisé.
Méthodes de collecte	Les données qualitatives peuvent être collectées à l’aide de documents écrits, d’entretiens, d’observations, etc.	Les données quantitatives sont collectées au moyen d’expériences, d’entretiens, d’observations, d’enquêtes, de sondages, etc.
Type de données	Il s’agit de données textuelles.	Elles sont basées sur des nombres.
Résultats	Les résultats sont agrégés pour analyser les données ou simplement conférés.	Ici, les résultats dépendent de la variation des graphiques et des tableaux.
Éléments	Mots, objets, images, etc.	Informations numériques et graphiques

Exemples concrets

Exemple 1 : (Espace de bureaux)

L’espace de bureau fait référence aux deux types de données selon les fonctions de chaque élément.

Données qualitatives

• Grand et spacieux
• Grande lumière naturelle
• Grand garde-manger
• Fontaine d’eau fraîche
• Peintures murales attrayantes
• Jolis cadres photos
• Grand espace pour les jeux d’intérieur

Données quantitatives

• 12000 pieds carrés de surface au sol
• Nombre d’étages
• Nombre de fenêtres
• Nombre de portes
• Nombre de LED
• Nombre de systèmes

Exemple 2 : (article sur un site web)

Données qualitatives

• Nature de l’article
• Qualité de l’article (orthographe, grammaire, ponctuation, etc.)
• Ce que pensent les lecteurs de l’article
• La qualité de la description du sujet et des termes
• Qualité des vidéos et de l’audio utilisés

Données quantitatives

• Nombre de mots
• Nombre d’images utilisées
• Engagement (commentaires, pages vues, etc.)
• Temps de chargement
• Nombre de prospects générés

Exemple 3 : (zone universitaire)

Données qualitatives

• Arbres grands et denses
• Couleurs vives
• Architecture de nouvelle génération
• Éclairage et ventilateurs intelligents
• Grandes salles de classe
• Projecteur froid
• Livres de qualité

Données quantitatives

• Nombre de salles de classe
• Nombre de blocs
• Nombre de bouches d’aération
• Mètre carré de l’aire de stationnement
• Taille des salles de classe
• Nombre de bancs
• Nombre d’étages

Données qualitatives vs. Données quantitatives : Types de données qualitatives

Types de données qualitatives

Les statisticiens et les chercheurs classent les données qualitatives en trois catégories :

• Les données binaires : Lorsque vous qualifiez un élément de bon ou de mauvais, de dur ou de mou, de juste ou de faux, de frais ou de périmé, etc. En d’autres termes, il s’agit de données qualitatives que vous pouvez caractériser par des traits mutuellement exclusifs, ce qui signifie qu’ils ne peuvent pas se produire simultanément. Les statisticiens utilisent ces données pour créer un modèle qui prédit la nature de cet élément.
• Données nominales : Elles sont également appelées données étiquetées, échelles nominales ou données nommées. Il s’agit d’un type de données que vous pouvez utiliser pour nommer quelque chose sans mentionner de valeur numérique.
  
  Par exemple, si vous formez un groupe d’éléments par couleur, vous pouvez directement étiqueter chaque élément en fonction de ses couleurs. Les chercheurs utilisent ces données nominales pour différencier l’ensemble des informations, telles que la couleur. Ce type de données peut également être utilisé par les statisticiens et les chercheurs pour créer une enquête à choix multiples afin de savoir laquelle est la bonne.

• Données ordinales : Les données ordinales sont un type de données qualitatives classées selon une certaine échelle ou un certain ordre. Il s’agit d’une étape essentielle de la collecte de données.
  
  Par exemple, lorsqu’un répondant indique le niveau de satisfaction à l’égard du service sur une échelle de 1 à 10, les données sont collectées en fonction des entrées. Dans ce cas, il n’existe pas d’échelle standard permettant de mesurer la différence entre les réponses. L’échelle de Likert, l’échelle d’intervalle, etc. en sont des exemples.

Types de données quantitatives

Les données quantitatives sont divisées en deux types principaux : les données discrètes et les données continues. Comprenons-les l’un après l’autre.

Données discrètes

Les données discrètes sont le type de données quantitatives qui ne comportent que le comptage de nombres. Elles n’impliquent aucun type de mesure comme la longueur, le poids, la taille, etc.

Par exemple, le nombre d’étudiants, le nombre de jours, le nombre de ventilateurs de plafond, l’âge d’une personne, etc.

Lorsque vous identifiez des données discrètes, vous devez utiliser plusieurs questions pour les différencier, comme par exemple :

• Peut-on les compter ?
• Peut-on les diviser ?
• Peut-on les mesurer ?

Et ainsi de suite…

Les données discrètes sont également connues sous le nom de données d’attributs qui ne peuvent pas être divisées en parties plus petites. Vous pouvez dire qu’elles sont soit finies et dénombrables, soit infinies.

Exemple: Les données dénombrables finies sont l’ensemble arbitraire A = {1,2,3,4,….,n ; où n est un nombre inférieur à l’infini}. Les données comptablement infinies sont l’ensemble arbitraire B = { 1,2,3,….}.

Données continues

Il s’agit d’un type de données quantitatives qui peuvent être placées sur une échelle de mesure, ce qui signifie qu’elles prennent des valeurs numériques qui peuvent être divisées en parties plus petites. Vous pouvez vous référer aux données continues comme étant indénombrablement finies et indénombrablement infinies.

Par exemple, la moyenne générale des étudiants est mesurée sur une échelle de 10 points. Ici, vous pouvez dire qu’un étudiant peut obtenir entre 0 et 10 points, dont 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8, etc. Ces données peuvent être classées comme des données continues indénombrables puisqu’elles ont une limite supérieure et une limite inférieure.

De même, vous pouvez prendre l’exemple de données infinies non dénombrables. Il s’agit de l’ensemble des nombres réels, R = {….,-1,0,1,….}. Dans ce cas, les données n’ont ni limite supérieure ni limite inférieure.

Les données continues sont à nouveau divisées en deux types :

1. Les données d’intervalle
2. Données de rapport

Les données d’intervalle sont une technique simple qui peut être mesurée le long d’une échelle où chaque point est placé à la même distance l’un de l’autre. D’autre part, les données de rapport sont l’extension des données d’intervalle. Elles sont d’une utilité capitale lorsqu’il s’agit de mesurer des données exactes. Les données de rapport indiquent l’ordre, la distance exacte, etc.

Façons de générer des données qualitatives et quantitatives

Avant d’approfondir les différentes méthodes de collecte de données qualitatives et quantitatives, essayons d’abord de comprendre les types de collecte de données.

Les méthodes de collecte de données sont les suivantes :

• Enquêtes, questionnaires et quiz
• Les entretiens
• Groupes de discussion
• Observations directes
• Les documents

Les méthodes de collecte de données peuvent être classées en deux catégories : les données quantitatives et les données qualitatives.

Méthodes de collecte de données qualitatives

• Questionnaires et enquêtes ouvertes : Il s’agit de la méthode la plus utilisée pour collecter ou rassembler des données à l’aide de différents questionnaires et enquêtes ouvertes. Elle permet aux personnes interrogées de donner des réponses de manière beaucoup plus souple. Ils ne contiennent pas de réponses ou d’options prédéfinies, ce qui permet à l’utilisateur d’écrire librement.
• entretiens en tête-à-tête : Il s’agit d’un type de méthode de collecte de données communément utilisé pour les données qualitatives. Ici, vous pouvez facilement recueillir des données à partir de l’entretien. Cette technique est particulièrement utilisée lorsque vous souhaitez recueillir des données hautement personnalisées.
• Groupes de discussion : Le groupe de discussion est également une méthode d’entretien. Mais au lieu d’un entretien individuel, il s’agit d’une discussion de groupe. Ici, les ressources ne sont pas limitées en termes d’argent, de temps, etc. C’est très pratique.
  Par exemple, si vous réalisez une étude sur la réhabilitation des adolescents toxicomanes, tous les membres du groupe doivent être des adolescents qui se remettent d’une toxicomanie.
  
• Observation directe : Il s’agit de la méthode la plus passive de collecte de données. Le collecteur de données prend la place du participant, observe minutieusement le contexte et enregistre les données audio ou vidéo ainsi que des photos. Cette méthode est biaisée par nature car elle implique une observation directe.

Méthodes de collecte de données quantitatives

• Questionnaires en ligne et enquêtes à réponses fermées : Cette méthode est basée sur des questions qui permettent aux personnes interrogées de choisir parmi les options proposées. Elle se divise en deux catégories : les questions catégorielles et les questions de type ratio/intervalle.

Les questions catégoriques peuvent être classées comme dichotomiques (oui ou non), questions à cases à cocher et questions à choix multiples. En comparaison, les questions à intervalles consistent en une échelle de Likert, des questions matricielles, une échelle d’évaluation, etc.

Avantages des données quantitatives par rapport aux données qualitatives

Les données quantitatives présentent de nombreux avantages par rapport aux données qualitatives, car elles permettent de mesurer et de préparer facilement un graphique ou un rapport. Elles prennent également moins de temps que les données qualitatives. Cette technique est utilisée lorsque vous ne savez pas à quoi vous attendre.

Voyons quels sont les avantages des données quantitatives par rapport aux données qualitatives :

• Plus scientifique
• Sensible au contrôle
• Moins objectives
• Ciblées
• Possibilité de traiter des échantillons plus importants
• Méthode simple
• Répétable
• Relatable
• Structuré
• Généralisable
• Cohérent
• Rapide et gain de temps
• Utile pour une prise de décision de qualité
• Données plus acceptables
• Très accessible
• Peut utiliser des échantillons aléatoires
• Ne nécessite pas d’observation directe

Conclusion

Les données qualitatives sont plus difficiles à analyser que les données quantitatives. Elles font appel à des approches courantes telles que l’analyse qualitative du contenu, l’analyse thématique et l’analyse du discours. Les données quantitatives, quant à elles, sont basées sur des nombres ou des valeurs qui utilisent SPSS, R ou Excel pour calculer des éléments tels que les scores moyens, le nombre de fois qu’une question particulière est posée, la validité, etc. Les résultats sont présentés sous forme de tableaux ou de graphiques.

Cet article devrait vous aider à comprendre la différence entre les données qualitatives et quantitatives et à savoir ce qu’il convient de choisir pour telle ou telle application.