Méthodes d'analyse en recherche empirique

Après la collecte des données, celles-ci doivent être correctement analysées et traitées. 
De même que dans les autres chapitres, l'analyse des données doit également être examinée de manière différenciée. Il faut également distinguer comment les données ont été collectées. Ont-elles été obtenues à l'aide de méthodes de recherche quantitatives ou qualitatives? En fonction de cela, il faut procéder différemment ici. 

Méthodes d'analyse pour la recherche quantitative

Pour pouvoir analyser et traiter les données quantitatives, il existe deux types fondamentaux de statistiques : 

• Statistique descriptive 
• Statistique inférentielle 

Dans la statistique descriptive , les valeurs et quantités des résultats sont résumées de manière "assez simple". Les distributions de fréquences sont présentées dans des diagrammes, les moyennes et écarts-types sont calculés et les corrélations sont déterminées. Les méthodes de calcul suivantes sont essentielles dans ce domaine de la statistique :

• Moyennes: Moyenne arithmétique, médiane et mode
• Dispersion: Étendue (différence entre la valeur la plus élevée et la plus basse), écart-type et variance, écart interquartile 
• Corrélation: Le coefficient de corrélation indique la relation entre deux caractéristiques et se situe entre -1 (relation négative) et +1 (relation positive). 0 signifierait qu'aucune relation statistique n'a pu être déterminée. Donc, les caractéristiques examinées n'ont pas de relation prouvée.

Dans la statistique inférentielle , il s'agit de déterminer si les résultats ne sont dus au hasard ou s'il existe des lois scientifiques. L'outil le plus important en statistique inférentielle est le test d'hypothèse :

• Test d'hypothèse: Le test d'hypothèse est utilisé pour déterminer si les conclusions peuvent être tirées de l'échantillon donné à la population. Pour cela, on oppose à l'hypothèse actuellement valide (hypothèse nulle) une hypothèse alternative (H1), afin de pouvoir finalement dire si elle doit être confirmée ou réfutée. À la fin de l'étude, un chercheur peut donc dire qu'avec une probabilité d'erreur de X pour cent, l'hypothèse peut être confirmée ou réfutée. 

La statistique inférentielle constitue donc une partie importante de l'analyse quantitative. Elle classe les résultats descriptifs et soutient les conclusions dans votre travail.

 

Méthodes d'analyse pour les méthodes de recherche qualitatives

Le défi de la recherche qualitative est de pouvoir analyser les données collectées d'une certaine manière, car elles doivent d'abord être documentées et rassemblées par exemple par des entretiens.
Par conséquent, le processus suivant doit être suivi dans la recherche qualitative :

1. Enregistrement des données: À l'aide de notes ou d'enregistrements, les entretiens peuvent être capturés
2. Préparation (transcription) des données : Pour chaque entretien, on transcrit mot pour mot dans un document texte et on documente très précisément ce qu'on entend dans les enregistrements. Ici, il s'agit uniquement des contenus du répondant qui sont importants pour le sujet. Les dialectes, les pauses et les mots de remplissage (par exemple „euh“) peuvent être omis. 
3. Méthode d'analyse : Les données documentées peuvent maintenant être analysées. Il n'y a pas qu'une seule façon d'analyser les données qualitatives. Les méthodes possibles sont : analyse de contenu qualitative, théorie ancrée, analyse typologique, théorie générée à partir des données, analyses séquentielles, etc. 

Pour simplifier, nous montrons ici le processus d'analyse de contenu synthétique selon Mayring (une forme d'analyse de contenu qualitative) :

1ère phase : Paraphrase - Niveau de langage unifié, supprimer les répétitions et les embellissements.
2ème phase : Généralisation - Les paraphrases doivent être portées à un niveau d'abstraction. On généralise donc les paraphrases pour qu'elles deviennent plus générales.
3ème phase : Réduction - Seules les phrases importantes sont conservées. Les doublons ou ceux qui ne sont pas importants sont supprimés. Et les paraphrases qui sont identiques ou similaires sont résumées.

Exemple :
1ère phase : "Le contact personnel est le nec plus ultra" et "La confiance ne peut être établie que par un contact personnel"
2ème phase : "Le contact personnel est indispensable" et "La confiance n'est possible que par un contact personnel"
3ème phase : Le contact personnel est important car la confiance est alors possible

Ainsi, à la fin, diverses déclarations ont été comprimées et résumées comme un système de catégories. Vous devez maintenant vérifier si toutes les déclarations de la première phase sont toujours contenues, sinon vous devriez redémarrer le processus. Ce résumé peut alors être utilisé dans le cours ultérieur de l'étude pour l'interpréter et tirer des conclusions pour la question de recherche.

 

Et maintenant? C'est maintenant que le rapport est rédigé

Vous avez maintenant analysé avec succès les données collectées et les avez analysées avec différents outils. Il s'agit maintenant d'interpréter les connaissances acquises, de les replacer dans le contexte actuel de la recherche et de documenter les résultats dans un rapport. Cela se fait dans un travail scientifique. Comment le rédiger, comment il est structuré et à quoi vous devez faire attention, nous vous le montrons dans le prochain chapitre.

 

---

 

Voici ce que vous apprendrez dans le prochain chapitre :

• La structure correcte d'un travail scientifique