Analyse des données
Approches pour l'analyse de données
Définition :
Les méthodes quantitatives s'allient au rassemblement de données générales structurées sur un grand nombre de personnes (généralement plus de 100). Elles sont très bénéfiques pour observer des phénomènes et mesurer les connexions entre différents facteurs.
Quant aux méthodes qualitatives, elles correspondent à l'analyse de matériaux non-structurés (texte, parole) d'un très petit nombre de personnes (généralement moins de 100). Cela sert à rassembler des vues assez complexes et obtenir un aperçu d'une situation précise.
La structuration du choix entre les 2 approches est très importante et sert à améliorer les résultats de la recherche qu'on a préalablement menée. De plus, dans certains cas, ces 2 méthodes peuvent être combinées.
Figure 3 - L'approche quantitative et l'approche qualitative pour l'analyse de données |
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L'alliance entre une approche quantitative et une qualitative est possible. À titre d'exemple, vous pouvez mener des entretiens exploratoires (méthodes qualitatives) pour pouvoir définir les hypothèses qui permettent de créer des questionnaires, puis mener une gestion en ligne de ces derniers (méthodes quantitatives).
Méthode :
Procédez comme suit :
Fixer les objectifs de l'étude qu'on va mener.
Déterminer le périmètre de l'étude : l'approche quantitative convient plus aux grands échantillons.
Lister les matériaux et données dont on dispose déjà : si un certain nombre de données structurées existent (disponibles sur le système d'information par exemple), les méthodes quantitatives peuvent être plus faciles à mettre en œuvre que les méthodes qualitatives.
Définir les ressources financières, humaines et informatiques disponibles.
Déterminer la méthode d'accès aux données nécessaires : par exemple, selon l'organisation, des fois, il est moins compliqué de mener des entretiens ou, au contraire, de partager des enquêtes en ligne.
Quels sont les objectifs ?
Plusieurs objectifs sont visés à travers la mise en œuvre d'une approche quantitative : décrire, comprendre, expliquer et prédire.
4 questions peuvent répondre à ces objectifs :
Décrire : comment est la situation ?
Comprendre : quelle est la situation ?
Expliquer : pourquoi cette situation ?
Prédire : quelle est la prochaine situation ?
Avant de commencer la mise en œuvre des outils statistiques, les objectifs qu'on aura à fixer doivent être clairement définis. En fait, la méthode utilisée sera différente en fonction du résultat choisi et le résultat ne sera pas le même.
Figure 5 - Comment les objectifs conditionnent la démarche |
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Quels sont les moyens ?
Avant de commencer la procédure en mobilisant des statistiques ou une méthode quantitative, nous devons tout d'abord déterminer les moyens qu'on possède sur plusieurs niveaux :
Au niveau des compétences et connaissances : de quelles connaissances et compétences je dispose sur les statistiques et les logiciels ? S'agit-il de connaissances qu'on devra acquérir rapidement ?
Au niveau des données : quelles sont les bases de données dont je dispose ?
Au niveau financier : à combien mon budget s'élève ?
Beaucoup de temps et d'argent doivent être investis en termes d'un projet d'étude statistique. Alors, il vaut mieux s'assurer avant même d'entamer l'étude que l'on dispose de tous les moyens nécessaires pour assurer la réussite du projet souhaité.
Voici les moyens dont on parle :
Compétences et connaissances dans le domaine statistique : maîtrise des notions statistiques de base, maîtrise des logiciels de statistiques, notamment.
Bases de données qui suffiront à traiter les problèmes rencontrés. Ces données ne doivent pas être agrégées à l'avance. L’agrégation à l’avance limite en effet les possibilités de références croisées et d'analyse.
Les différents logiciels de statistiques
Plusieurs logiciels de statistiques existent sur Internet aujourd'hui, on peut considérer Excel, R, SAS, SPSS et Stata les plus fréquentés par les internautes (liste non exhaustive).
Avant de choisir celui à utiliser, vous devez comprendre chaque fonctionnalité à part. Afin de faire un choix judicieux, vous pouvez lister les caractéristiques en suivant les critères ci-dessous :
Rapport qualité / prix
Facilité de la manipulation des interfaces
Etc.
On compare les nombreux logiciels entre autres à partir de critères :
Facilité d'usage (ce critère compte également pour les utilisateurs qui n'excellent pas en matière du codage) : Excel ou SPSS sont plus faciles à manipuler,
Complexité des analyses possibles : la version basique d'Excel est particulièrement limitée en cela par rapport aux autres logiciels.
Conseil :
Les meilleurs logiciels de statistiques et analyse de données :
MICROSOFT EXCEL
STATA
IBM SPSS STATISTICS
Le logiciel R
SAS
STATISTICA
STATISTIX
MATLAB