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© Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 1 Découvrez des conseils et des étapes clés pour l’analyse efficace des données qualitatives. Analyse de données qualitatives Analyse de données qualitatives Qu’est-ce que les données qualitatives ? Les données qualitatives sont des données non numériques, qui se présentent généralement sous la forme de mots, et rendent compte de concepts et d’opinions. Ainsi, l’analyse des données qualitatives se distingue de celle des données « quantitatives », qui prennent la forme de chiffres et d’échelles. Voici quelques exemples de données qualitatives : • Transcriptions d’entrevues et de discussions de groupe • Notes d’observations • Enregistrements audio et vidéo • Sondages avec des questions ouvertes • Études de cas et récits d’expérience • Articles de presse • Publications sur les médias sociaux • Photos • Symboles • Dessins • Comportement • Objets © Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 2 Qu’est-ce que l’analyse de données qualitatives ? L ’analyse des données qualitatives désigne la démarche par laquelle on examine des données qualitatives pour expliquer, interpréter et comprendre, dans une certaine mesure, un problème précis, une question ou un objectif de recherche, et ce, en dégageant les tendances et les thèmes de ces données. L ’analyse quantitative porte sur la taille ou l’ampleur d’un concept ou d’une opinion, tandis que l’analyse qualitative se concentre sur l’intensité, la portée et la nature de ces derniers. L ’analyse de données qualitatives permet de répondre à des questions telles que : • Comment ? • Pourquoi ? • Qu’est-ce que cela signifie ? Méthodes d’analyse qualitative L ’analyse qualitative est utilisable à toute étape du cycle d’un programme ou d’un projet. Elle peut constituer une méthode unique d’analyse des données ou être utilisée en parallèle avec des méthodes quantitatives. La méthodologie suivie pour l’analyse qualitative doit être soigneusement planifiée et exécutée afin de produire des résultats utiles, crédibles et fiables, particulièrement pour les individus ou les organisations qui devront prendre des dispositions en conséquence. Parmi les méthodes courantes d’analyse qualitative figurent les suivantes : © Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 3 Objectif de l’analyse des données qualitatives Une analyse de données qualitatives peut être réalisée pour examiner et définir le problème, développer une approche qui convienne à celui-ci ou se pencher plus en profondeur sur des questions spécifiques. Il s’agit de différentes finalités de l’analyse des données qualitatives : Détecter les changements imprévus. Révéler les processus qui ont abouti au changement, les raisons pour lesquelles une chose s’est produite ou encore la façon dont elle s’est produite. Rendre compte des changements ou des enseignements tirés à partir de différents points de vue. Donner au personnel les moyens d’utiliser son expérience, ses connaissances et son expertise pour mettre au point des idées et mieux comprendre le changement. Produire des études de cas illustrant en détails des changements significatifs survenus dans la vie des personnes. Promouvoir une compréhension approfondie des raisons et motivations sous-jacentes d’un changement ou d’un comportement particulier. Apporter un éclairage lorsque les connaissances sur une situation ou un problème sont très limitées. Générer des idées et des hypothèses pour des recherches ultérieures et contribuer à la définition des questions auxquelles il faut répondre. © Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 4 Types d’analyse qualitative Il n’existe pas de méthode unique pour effectuer une analyse qualitative. Deux types courants sont l’analyse thématique et l’analyse narrative. De nombreux procédés d’analyse qualitative combinent ces deux types. Analyse thématique Les données sont triées et analysées autour de thèmes clés ou de groupes d’informations. Les thèmes peuvent : • être fixés avant l’analyse (sur la base des objectifs, des indicateurs, des questions, des dimensions du changement ou des principaux axes de recherche du programme ou du projet) ; • résulter de l’analyse. Analyse narrative Porte sur des cas et des résultats particuliers qui produisent des citations, des anecdotes, des témoignages, des études de cas ou des récits de changement. L ’analyse narrative peut être utilisée seule ou en complément de l’analyse thématique. © Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 5 Analyse des données qualitatives Les cinq étapes de l’analyse des données qualitatives L ’analyse qualitative peut commencer en même temps que la collecte des données et ne se limite pas à l’écoute et à la prise de notes : chaque étape du processus exige effectivement une planification minutieuse, beaucoup de temps et le recours à des compétences spécialisées. Pour analyser efficacement les données qualitatives, suivez ces cinq étapes. © Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 6 Étape 1 : Se familiariser avec les données Examiner les données • Transcrire tout matériel audio en texte. • Relire ses notes et transcriptions plusieurs fois avant de les analyser. Cela aide à se familiariser avec le contenu et à se faire une première impression. • Dresser la liste des idées clés et des thèmes récurrents. Enregistrer les données Pour enregistrer les données brutes avant de les analyser, il convient de procéder de la façon suivante : 1. Créer une banque de données contenant toutes les données recueillies (transcriptions, réponses aux enquêtes, extraits de littérature secondaire, notes d’observation, coupures de médias, photographies, enregistrements, films, etc.) ; 2. Consigner les données ainsi que des renseignements supplémentaires, comme les données démographiques des personnes interrogées (âge, origine ethnique, genre, etc.), le consentement à l’utilisation des données de différentes façons, et les dates auxquelles les données ont été générées. © Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 7 Étape 2 : Repérer les thèmes Repérer les thèmes et les enjeux • Repérer les enjeux, concepts et thèmes principaux à utiliser dans l’analyse. • Certains thèmes peuvent préexister à l’analyse des données (questions d’évaluation, indicateurs, objectifs, etc.). • Examiner, s’il y a lieu, les points suivants : 9 9 le contexte dans lequel une question se pose ; 9 9 la signification apparente de la question dans la vie des gens ; 9 9 les étapes d’un processus (accès à un service et son utilisation) ; 9 9 les émotions communes à tous les récits ; 9 9 la langue associée à la question, et ses connotations. Se poser des questions sur les données Il convient de se poser les questions suivantes sur les données que vous analysez : • Que se passe-t-il ? • Que font les gens ? • Que disent les gens ? • Que faut-il lire entre les lignes ? Ces actions et ces déclarations, que considèrent-elles comme acquis ? © Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 8 Étape 3 : Coder les données Préciser les éléments à coder Préciser les éléments qu’il est possible de coder et d’analyser, entre autres : • les comportements et certaines actions particulières ; • les évènements (évènements susceptibles de changer le cours d’une vie ou actions que des personnes ont entrepris, qui peuvent être racontés sous forme de récit) ; • les activités (d’une durée plus longue ou impliquant d’autres personnes dans un contexte particulier) ; • les stratégies, pratiques ou tactiques ; • des états de fait ou des situations (conditions générales vécues par des personnes ou trouvées dans des organisations) ; • les rapports ou les interactions ; • la participation (adaptation à un nouveau contexte ou implication) ; • les conditions ou des contraintes ; • les conséquences ; • le contexte (le contexte des évènements analysés dans son ensemble) ; • une autoréflexion (rôle du chercheur dans le processus et façon dont l’intervention a généré les données) ; • des significations et des interprétations qui influent considérablement sur les actions des participants. Les questions qui déterminent les significations sont les suivantes : 9 9 Quels concepts les participants utilisent-ils pour comprendre leur monde ? Quelles normes, valeurs et règles guident leurs actions ? 9 9 Quelle signification les concepts ont-ils pour les participants ? 9 9 Comment les participants interprètent-ils les évènements ? Comment se sentent-ils ? 9 9 Quels symboles les gens utilisent-ils pour comprendre leur situation ? 9 9 Par quels noms désignent-ils les objets, les évènements, les personnes, les rôles, le contexte, et l’équipement ? © Tous droits réservés 2021 Cornerstone OnDemand Foundation 9 Coder le texte • Diviser le texte en unités sémantiques aussi petites que possible (phrase, action). • Appliquer le cadre thématique ou l’index à toutes les données en annotant systématiquement les transcriptions avec les codes de la liste que vous avez créée. • Pour les passages de texte individuels comportant une grande variété de thèmes distincts, enregistrer chaque thème en ajoutant plusieurs codes à un passage. • Coder le texte en utilisant l’une des méthodes suivantes : 9 9 écrire les codes à la main, à côté du texte marqué à l’aide d’un surligneur ; 9 9 créer un tableau à l’aide d’un programme de traitement de texte tel que Microsoft Word. Convertir tout le texte en un tableau à une seule colonne, en le décomposant soit par paragraphes, soit par ligne, puis, ajouter une colonne pour y placer les codes ; 9 9 créer un tableur à l’aide de Microsoft Excel. uploads/Management/ mobile-guide-qualitative-data-analysis-fr.pdf