Recherche Quantitative
Qu'est-ce que la recherche quantitative ?
La recherche quantitative implique l'utilisation de données quantifiables, ou numériques, par exemple à l'aide d'enquêtes et de questionnaires.
La recherche quantitative implique la collecte et l'analyse de données quantifiables.
Qu'est-ce que cela signifie ?
Pour qu'une donnée soit quantifiable, elle doit pouvoir être comptée ou calculée mathématiquement.
La recherche quantitative permet aux chercheurs de générer des statistiques à partir des données recueillies.
L'idée générale de la recherche quantitative est d'obtenir des informations qui peuvent être déduites (ou généralisées) à de grandes populations de personnes.
Ce concept est appelé "généralisabilité". Par exemple, si vous souhaitez connaître les différences entre des Pays voisins en termes d'attitude envers l’Europe, un modèle de recherche quantitative offrirait des comparaisons et des statistiques pour démontrer les différences entre les deux pays.
Méthodes de recherche quantitative
Il existe de nombreuses méthodes de recherche quantitative. Les paragraphes suivants donnent un aperçu de la plupart des méthodes les plus populaires.
Enquêtes/Questionnaires
L'une des méthodes les plus populaires de recherche quantitative utilise les enquêtes pour collecter des données.
Les enquêtes peuvent être utilisées de différentes manières, notamment en demandant aux gens de répondre à une enquête devant un magasin de détail très fréquenté, en déposant des enquêtes dans des entreprises ou des agences locales, ou en envoyant des enquêtes aux gens par la poste.
Quel que soit le mode de distribution, le résultat est que l'enquête peut être menée auprès d'un grand nombre de personnes.
L'un des inconvénients de l'utilisation des enquêtes pour collecter des données est que toutes les personnes à qui vous donnez l'enquête ne la rempliront pas ou ne vous la renverront pas. Cependant, l'avantage est que vous pouvez recueillir beaucoup de données en peu de temps !
Exemples de recherche par sondage :
Créez une enquête de 10 questions portant sur la satisfaction des services fournis par votre agence.
Créez un questionnaire visant à obtenir des informations sur les préférences politiques.
Créez une courte enquête dans le cadre d'une session d'accueil pour votre prestataire de services sociaux local.
Modèles pré/post
Une grande partie de la recherche quantitative implique l'utilisation de modèles pré/post. Un modèle pré/post est utilisé lorsque vous souhaitez examiner les données au début d'une intervention, puis une nouvelle fois après l'intervention.
Dans ce type de conception, vous fournissez une enquête ou un questionnaire à une personne ou à un groupe de personnes, puis vous les faites participer à quelque chose, comme un groupe de traitement ou une activité (une intervention), puis vous leur donnez la même enquête ou le même questionnaire après qu'ils aient terminé l'intervention.
L'idée d'un modèle pré/post est de comparer les enquêtes ou les questionnaires pour déterminer si l'intervention a eu un impact ou a amélioré leur situation.
Exemple de conception pré/post :
Vous pourriez créer une simple enquête portant sur la consommation d'alcool et les activités quotidiennes. Ensuite, la personne ayant répondu à l'enquête participerait à un programme de traitement pendant 12 semaines.
Enfin, vous lui donnerez la même enquête qu'avant le traitement et vous comparerez la première et la deuxième enquête entre elles pour voir si le traitement a encouragé un changement ou une amélioration sur la consommation d'alcool et des activités quotidiennes.
Données préexistantes
Il est parfois utile d'utiliser des données préexistantes (également appelées données secondaires) pour étayer une enquête ou une question de recherche.
Les données préexistantes peuvent inclure des informations provenant es organisations gouvernementales, privées ou internationales, ou peuvent provenir d'une étude déjà achevée sur laquelle vous souhaitez vous étendre ou recueillir des informations supplémentaires.
Les études quantitatives populaires utilisant des données préexistantes sont très larges et dans tous les domaines.
L'utilisation de données préexistantes est généralement une méthode plus rapide. Cependant, l'inconvénient est que vous n'avez aucun contrôle sur la façon dont les données ont été collectées, sur les questions posées, et que vous devez souvent passer au crible de grandes piles d'informations qui peuvent ne pas être applicables à votre projet.
Études pilotes
Une autre méthode de recherche quantitative peut inclure une étude pilote. Souvent, les chercheurs sont intéressés par l'exploration ou la description d'un concept ou d'un phénomène.
Peut-être que le chercheur est intéressé par la création d'une nouvelle intervention ou par l'étude d'une question qui n'a pas été entièrement étudiée auparavant.
Dans ce cas, vous utiliserez une étude pilote. Souvent, des enquêtes avant/après sont utilisées dans les études pilotes pour déterminer l'efficacité des interventions.
En général, les études pilotes visent à approfondir et à élargir un sujet qui n'a pas encore été entièrement exploré.
Exemples d'utilisation des études pilotes :
L'une des raisons courantes pour lesquelles les études pilotes sont utilisées en sociologie est d'explorer l'efficacité d'une théorie ou d'un résultat de recherche une fois mis en œuvre dans le monde réel.
Vous pourriez être intéressé de voir si la création et la distribution d'une nouvelle brochure sur le thème des coutumes et des événements culturels encouragerait un plus grand nombre d'événements culturels ou une plus grande sensibilisation culturelle dans votre communauté.
Vous créeriez la brochure et un questionnaire, vous les distribueriez à tous les types de personnes et de groupes de votre communauté, vous collecteriez les questionnaires, puis vous détermineriez si la brochure a augmenté ou diminué l'intérêt pour l'organisation d'événements culturels dans votre région en vous basant sur les réponses aux questionnaires.
Supposons que vous travailliez pour le programme national de protection de l'enfance. Vous pourriez créer une étude pilote dans l'espoir de contrôler l'efficacité d'un programme de sièges auto pour vos clients.
Une fois le programme examiné dans votre région, les changements recommandés, etc., le programme pourrait être déployé dans tout l'État. De nombreux programmes d'État commencent par être des programmes pilotes avant d'être proposés dans tout l'État.
Etudes expérimentales
L'une des méthodes les plus courantes et les plus populaires de la recherche quantitative est le modèle expérimental.
Lorsqu'il utilise ce modèle ou cette méthode, le chercheur inclut généralement deux groupes de personnes : le groupe expérimental et le groupe témoin.
Le groupe expérimental est invité à participer à l'intervention (par exemple, réaliser une activité, prendre un médicament, répondre à une enquête, etc.), tandis que le groupe témoin est le groupe de personnes auquel le groupe expérimental est comparé.
Le groupe témoin ne participera pas à l'intervention (par exemple, il recevra un placebo, répondra à l'enquête mais ne participera pas à l'intervention, etc.)
Ce type de méthode permet d'étudier tous les types de situations et est le plus approprié pour comprendre comment un groupe se compare à un autre groupe, étant donné qu'une expérience est menée avec un groupe et pas l'autre.
Exemples de études expérimentales :
Si vous souhaitez étudier des situations sociales à l'université locale que vous fréquentez, vous pourriez vouloir mener un plan expérimental.
Pour ce faire, vous pourriez affecter la moitié des étudiants de première et deuxième année au groupe expérimental et l'autre moitié au groupe témoin.
Vous ne ferez pas savoir aux étudiants dans quel groupe ils se trouvent, mais vous demanderez au groupe expérimental de participer à une activité organisée sur le campus et non au groupe témoin.
Le groupe témoin serait considéré comme la base de référence à laquelle comparer le groupe expérimental.
Un autre exemple de plan expérimental pourrait consister à vérifier l'existence d'une relation de cause à effet entre des variables d'intérêt.
Vous pourriez vouloir savoir si le chômage provoque la dépression et, dans ce cas, vous mèneriez une étude expérimentale avec deux groupes de personnes : un groupe de chômeurs et un groupe de salariés.
Vous poserez les mêmes questions aux deux groupes par le biais d'une enquête ou d'un questionnaire, puis vous comparerez leurs réponses pour voir si la variable du chômage est corrélée aux sentiments de dépression.
Résumé:
La recherche quantitative implique la collecte et l'analyse de données quantifiables. Comme vous pouvez le constater, il existe de nombreuses méthodes parmi lesquelles choisir pour mener une recherche quantitative.
Selon la nature de l'enquête, les intérêts du chercheur ou les besoins d'un organisme ou d'une communauté, la recherche quantitative peut être conçue de toutes les manières imaginables !
Les méthodes quantitatives les plus courantes :
l'utilisation d'enquêtes
l'utilisation de questionnaires
Réalisation de modèles pré/post
l'utilisation de données secondaires
la réalisation d'études pilotes
Réaliser une expérience
Le concept le plus important à retenir en matière de recherche quantitative est que toutes les données doivent être quantifiables, ce qui signifie que les données recueillies doivent pouvoir être transformées en un calcul statistique ou être généralisables à de grandes populations.
Créer une recherche quantitative : Passage à l'action
Considérez un sujet qui vous intéresse et établissez une question de recherche qui peut être étudiée de manière quantitative.
Par exemple, vous souhaitez peut-être en savoir plus sur l'impact d'une activité physique régulière sur les niveaux de pression artérielle au repos, ou encore savoir si la population générale préfère les iPhones aux Androïdes et pourquoi.
Une fois que vous aurez choisi votre sujet et formulé une question de recherche spécifique, vous concevrez et réaliserez une étude.
Définir le problème de recherche : Vous devez savoir précisément ce que vous cherchez à étudier et poser les bonnes questions.
Concevoir la méthodologie de recherche : Vous devez décider de la méthode que vous allez utiliser pour collecter les données, comme un sondage ou une observation.
Collecter les données : Vous devez obtenir les données selon la méthode choisie.
Analyser les données : Vous devez étudier les données et en extraire les informations importantes.
Interpréter les résultats : Vous devez comprendre ce que signifient les résultats obtenus.
Présenter les résultats : Vous devez communiquer clairement les résultats et leur signification.
Votre étude doit comporter un minimum de 50 participants.
Questions à considérer lors de la conception de votre étude :
Quelle est votre population cible ?
Par exemple, des hommes, des femmes, des adolescents âgés de 14 à 17 ans, etc.
Pourquoi avez-vous choisi ce groupe comme population à étudier ?
Votre étude nécessite-t-elle une intervention ?
Si oui, quelle est cette intervention ?
Pendant combien de temps l'intervention sera-t-elle dispensée ?
Tous les participants recevront-ils l'intervention ou seulement certains ?
Combien de participants recevront et ne recevront pas l'intervention ?
Les données seront-elles collectées avant et après l'intervention ?
Comment allez-vous collecter vos données ?
Par exemple, des enquêtes, des mesures spécifiques, des sources de données secondaires ?
Si votre étude nécessite l'utilisation de sources secondaires de données, quelles sources utiliserez-vous et pourquoi ?
Partager vos résultats
Une fois que vous avez recueilli les données de votre étude, choisissez comment vous souhaitez représenter vos résultats, par exemple à l'aide d'un graphique, et fournissez une description écrite détaillée des résultats de votre étude.
Questions à considérer lors de la démonstration de vos résultats
Y a-t-il quelque chose de surprenant dans les résultats de votre étude ?
Les résultats peuvent-ils être généralisés à la population étudiée ?
Si vous deviez concevoir à nouveau cette étude, y a-t-il quelque chose que vous feriez différemment? Pourquoi ou pourquoi pas ?
Y a-t-il des facteurs que vous n'avez pas pris en compte initialement et qui pourraient avoir eu un impact sur votre étude ou sur les résultats ?