Comment analyser les données des entretiens et les réponses enquête

Des études de marché exigent parfois qu'un nombre assez important d'idées ou d'attributs soient triés et classés en fonction des relations ou des attributs. Souvent, les chercheurs de marché demandent aux consommateurs, aux clients ou aux clients d'organiser leurs idées. Ce sont parfois les chercheurs du marché eux-mêmes qui doivent classer les données. Trois façons d'organiser et d'analyser les données qualitatives sont décrites ici: diagramme d'affinité, tri de cartes et comparaison constante.

Diagrammes d'affinité

Les diagrammes d'affinité sont principalement utilisés pour organiser les informations compilées lors d'une séance de brainstorming. Les problèmes et les solutions sont souvent «travaillés» en utilisant un diagramme d'affinité. Un diagramme d'affinité est une façon d'organiser des idées ou des attributs. L'utilisation d'un diagramme d'affinité est également appelée la méthode KJ, du nom de Kawakita Jiro, qui a popularisé la méthode dans les cercles d'amélioration de la qualité. La création d'un diagramme d'affinité est un processus en six étapes.

• Déterminez la raison de faire le processus
• Identifier un ensemble logique de classifications
• Liste des facteurs liés aux classifications
• Placer chaque facteur ou idée sous une classification
• Réduire les classifications en combinant et en simplifiant
• Analyser le diagramme - le groupe total de classifications

Le tri des cartes est un moyen de faible technologie pour obtenir des informations de recherche

Des études de tri de cartes ont été utilisées dans la recherche en psychologie et en cognition depuis que les militaires ont testé les soldats avant et pendant la Seconde Guerre mondiale. Aujourd'hui, les stratégies de tri de cartes sont souvent utilisées pour tester la convivialité de l'architecture logicielle. Les méthodes de tri de cartes génèrent des informations sur la façon dont les répondants associent et des idées, des constructions ou des produits de groupe. En tant que processus qualitatif, le tri des cartes aide à soutenir le développement des informations.

Pour participer à une activité de tri de cartes, les répondants doivent organiser des cartes non triées en groupes. Ils peuvent également être invités à étiqueter les catégories qu'ils créent. Il existe deux versions de l'activité de tri de carte: tri de carte fermée et tri à carte ouverte. Dans une activité de tri à cartes ouvertes, les répondants créent leurs propres catégories. Dans un type de cartes fermées, les répondants sont invités à trier les cartes en catégories qui se sont identifiées à l'avance par le chercheur de marché.

Le tri des cartes est une méthode très basse technologie qui utilise des notes ou des fiches post-it ™. Il y a, comme vous pouvez le deviner, des packages de logiciels qui prennent en charge la création d'activités de tri de paniers numériques. Le tri des cartes peut être réalisé avec des répondants individuels, avec un petit groupe dans lequel le tri par carte simultané est effectué, ou comme une activité hybride où les répondants effectuent individuellement un tri de cartes, puis se réunissent en groupe pour discuter de la façon dont ils ont abordé la tâche et comparer leur résultats.

Une étude de tri de cartes produit des données quantitatives sous la forme d'un ensemble de scores de similitude. Les scores de similitude sont une mesure du match pour diverses paires de cartes. Par exemple, étant donné une paire de cartes, si tous les répondants ont trié la paire de cartes dans la même catégorie, le score de similitude serait à 100%. Si exactement la moitié des répondants ont trié les deux cartes dans la même catégorie, mais l'autre moitié a trié les cartes en différentes catégories, alors le score de similitude serait de 50%.

Il est intéressant de noter que la technique de tri des cartes, qui est un processus de recherche qualitative, a été utilisée pour remplacer une technique quantitative connue sous le nom d'analyse factorielle exploratoire. La citation de cette étude est la suivante: Santos, G. J. (2006), «Technique de tri par carte en tant que substitut qualitatif à l'analyse factorielle exploratoire quantitative», " Communications d'entreprise: une revue internationale, 11 (3), 288-302.

Comparaison constante pour le codage des données de recherche naturaliste

La méthode de comparaison constante est une méthode de recherche qualitative bien connue décrite pour la première fois décrite et affinée par des équipes de recherche naturaliste telles que Glaser & Strauss et Lincoln & Guba. La méthode de comparaison constante est réalisée en quatre étapes: (a) Comparaison des données applicables à chaque catégorie, à mesure que les catégories émergent; (b) intégrer les catégories et leurs propriétés pour réduire l'ensemble de données et le bruit des données; (c) délimiter davantage la théorie sur la base d'un ensemble de données réduit; et (d) écrire la théorie.

Contrairement aux méthodes de recherche quantitative, dans lesquelles une hypothèse est générée avant même que la recherche ne commence, la méthode de comparaison constante génère la théorie au fur et à mesure de sa progression. Au lieu d'avoir une hypothèse pour diriger la recherche, les thèmes émergent lorsque les données sont codées et analysées. C'est ce qu'on appelle la recherche naturaliste ou la théorie ancrée. En raison de la construction continue de la théorie par l'analyse, la découverte des relations commence lorsque les observations initiales sont analysées. Un processus de raffinement continu se produit car le codage fait partie intégrante de la collecte de données et de l'analyse des données.

Le contenu narratif des interviews et des questions d'enquête sur le gouttes est analysée pour les modèles clés. Les modèles sont identifiés, classés et codés afin de découvrir des thèmes. Un processus de comparaison constant est la recherche inductive. C'est-à-dire que les catégories et la signification des catégories émergent des données plutôt que d'être imposées aux données avant même que les données soient collectées ou analysées.