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Analyse Qualitative VS Analyse Quantitative des données de santé

By Anne Marie  Published On 9 octobre 2020

Qui parle d’analyse de données, sous-entend de prime abord, une collecte de données maîtrisée, une thématique qui a fait l’objet d’un article précédent

« Les études qualitatives regroupent l’ensemble des études utilisant des méthodes qualitatives pour la collecte et la description de données qualitatives. Celles-ci se définissent en opposition aux données quantitatives pouvant être mesurées et qualifiées par une unité de mesure alors que la donnée qualitative sera simplement décrite. »
A contrario et toujours selon Wikipedia, les données quantitatives « sont des analyses qui mesurent les comportements ou opinions « 

Une étude quantitative est parfois précédée par une étude qualitative. En effet, elles sont complémentaires et n’ont pas le même objectif. L’étude qualitative met en avant les comportements et opinions , alors que l’étude quantitative mesure la quantité de personnes ayant un type de comportement ou d’opinions.

Les techniques de collecte de données qualitatives et quantitatives

 Dans un précédent article, nous avons eu à aborder de long en large les méthodes de collecte de données. Ici, nous reviendrons sur l’essentiel des méthodes de collecte. Les principales techniques de collecte de données qualitatives utiles en soins de santé sont les entretiens individuels, les focus groups et l’observation.

–     L’entretien individuel semi-structuré vise à collecter des données en interrogeant les participants face-à-face (ou à distance) par des techniques de conversation. L’entretien est alors structuré à l’aide d’un guide d’entretien reprenant la liste de questions ouvertes ou une liste de sujets à aborder au cours de la discussion. Le caractère individuel convient lorsqu’aucune interaction entre les répondants n’est pas nécessaire ou recherchée, comme quand le sujet d’étude est sensible ou intime, par exemple. Cette technique peut également être choisie pour des raisons pratiques, par exemple lorsque les participants ne sont pas facilement « déplaçables », ou manquent de temps.

–    Le focus group ,est aussi une forme d’entretien semi-structuré. Il consiste en une série de discussions au sein de différents groupes de participants  facilitées par un chercheur. L’objectif de la collecte par focus group est de fournir des données (via l’interaction intragroupe) relatives aux croyances et aux normes du groupe à l’égard d’un sujet particulier ou d’un ensemble de questions . Cette technique est utile quand l’interactivité et le brainstorming entre les participants méritent d’être renforcés afin d’acquérir des connaissances et de générer des idées permettant d’approfondir le sujet d’étude . Un focus group n’est pas synonyme d’« entretien de groupe » : dans les focus groups, les participants sont recrutés spécifiquement pour la recherche, en utilisant une certaine méthode. C’est un entretien de groupe dans le sens où il recueille des données de manière collective . Cependant, ils diffèrent d’un entretien de groupe en raison de l’importance qui est attachée à l’interaction entre les participants, interaction grâce à laquelle les participants peuvent modifier leurs points de vue. Dans un entretien de groupe, l’interaction entre les participants est limitée, et se produit principalement entre l’intervieweur et les personnes interrogées. Idéalement les focus groups doivent être homogènes en interne sur des critères pertinents par rapport à la question de recherche, mais hétérogènes entre les groupes. L’homogénéité dans le groupe vise à capitaliser les expériences communes des participants.

–     L’observation, quant à elle, est utile pour comprendre plus que ce que les gens disent à propos de situations complexes. Il  s’agit d’enregistrer activement des informations selon un certain nombre de dimensions, telles que les lieux, les personnes (les acteurs) et des activités. Observer signifie porter son attention sur le détail de l’observation, l’information visuelle ainsi qu’auditive, la dimension temporelle, l’interaction entre les personnes, et  l’établissement de liens . Les outils de collectes sont les check-lists et les notes de terrain.

Concernant les techniques de collecte de données quantitatives, il y a notamment les enquêtes CAP (Connaissances, Attitudes, Pratiques) . Le but des méthodes quantitatives  de collecte de données est de quantifier et de mesurer un phénomène grâce à l’utilisation de questionnaires et au traitement statistique des informations collectées. Les enquêtes par questionnaire sont la principale méthode quantitative de collecte de données. Elles consistent à interroger, à l’aide d’un questionnaire, un échantillon d’individus le plus représentatif possible de l’ensemble de  la population étudiée. Un des avantages d’une enquête CAP est de permettre, lors d’une seule enquête, le recueil d’un grand nombre de données qui feront l’objet d’analyses statistiques (ce que ne permettent pas les méthodes qualitatives de collecte de données). Une enquête CAP est une méthode de type quantitatif (questions prédéfinies et formatées dans des questionnaires standardisés) qui donne accès à des informations quantitatives et qualitatives. Les questions CAP tendent à rendre visibles et repérables certains traits  caractéristiques dans les  attitudes  et comportements en matière de santé liés à des facteurs religieux, sociaux, traditionnels, mais aussi à la conception que chacun se fait du corps ou de la maladie.

Ce qu’il faut retenir : les méthodes de collectes de données diffèrent en fonction de la nature des études (qualitatives ou quantitatives ) ; bien que ces dernières restent complémentaires.

 

L’utilisation des logiciels dans l’analyse qualitative et quantitative des données 

Selon la revue Recherche en sciences de gestion l’utilisation de logiciels peut paraître a priori peu adaptée au « travail de terrain qui réclame une attitude compréhensive envers des modes de raisonnement et des logiques sociales qui échappent de très loin au logicisme » (Lejeune, 2010, p. 15). Mais, dans une recherche qualitative, les données sont particulièrement abondantes et donc longues et délicates à traiter, « coder est une entreprise fatigante » (Huberman et Miles, 1991, p. 111). Aussi, les logiciels peuvent apporter une aide non négligeable à l’organisation et au traitement des données, que les résultats recherchés soient qualitatifs, quantitatifs ou qu’altimétriques (mixtes).

Il existe une pléthore d’outils informatiques d’assistance à l’analyse de données . La classification de Lejeune (2010) positionne les logiciels selon deux axes de finalité :

–          [explorer/analyser] : certains outils servent à l’exploration du matériau, d’autres permettent de faire émerger des catégories d’analyse ;

–          [calculer/montrer] : certains reposent sur des procédures quantifiées, d’autres sur des procédures d’organisation des matériaux.

Cinq familles de fonctionnalités sont ainsi définies . Les automates permettent de calculer des agrégats du corpus et d’assigner une étiquette sur la base des co-occurrences. Les outils réflexifs consistent à annoter le texte (codage) pour en faire émerger des catégories d’analyse. Les dictionnaires et registres permettent de coder le texte à partir de mots-clés prédéfinis ou construits au cours du processus pour faire émerger des catégories d’analyse.

Les principaux atouts et risques identifiés et liés à l’utilisation de logiciels tels que (Segese, Nvivo)  montrent qu’ils suscitent autant d’espérances que de craintes (Barry, 1998). Certains auteurs soulignent, en outre, des atouts liés à la neutralité et la scientificité des traitements quantitatifs partant de l’idée qu’une donnée chiffrée serait plus scientifique qu’une donnée qualitative. Mais « Nous considérons que la scientificité des traitements ne dépend pas de l’outil utilisé, mais de la rigueur épistémologique et méthodologique du chercheur, car même s’il peut être « un adjuvant, le logiciel ne sera jamais un garant du sérieux de l’analyse conduite  » (Lejeune, 2010, p. 17).

Ce qu’il faut retenir : Les logiciels restent de bons alliés en termes d’analyse de données mais leur utilisation nécessite de la rigueur afin que l’interprétation qui en découle soit fiable.

CloudlyYours Datahub

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