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Les données quantitatives excellent dans les domaines où les connaissances sont en cours d'élaboration, tandis que les données qualitatives ont tendance à exceller dans les territoires inconnus.
- Tout d'abord, nous allons donner une définition des données quantitatives.
- Ensuite, nous discuterons des types de données quantitatives, nous donnerons des exemples de données quantitatives et nous montrerons comment interpréter et afficher les données quantitatives.
- Enfin, nous évaluerons l'interprétation et l'affichage des données qualitatives, en soulignant les avantages et les inconvénients des données quantitatives.
Les données quantitatives sont rapides, scientifiques et plus faciles à analyser, freepik.com/pch.vector.
Définition des données quantitatives
Les données quantitatives sont essentiellement des données numériques utilisées dans la recherche pour résumer, décrire, évaluer et analyser des ensembles de données.
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les psychologues utilisent des données quantitatives dans la recherche. En voici quelques-unes :
- Les chercheurs peuvent facilement identifier des modèles et des tendances dans les données.
- Les chercheurs peuvent utiliser des statistiques inférentielles (c'est un exemple de données quantitatives) pour déterminer si les résultats sont significatifs (pas dus au hasard) et si les données soutiennent/rejettent l'hypothèse proposée.
- Les chercheurs peuvent facilement comparer les résultats obtenus par d'autres chercheurs
- Les chercheurs peuvent utiliser les données quantitatives pour décrire les données qui ont été recueillies.
Interprétation et présentation des données quantitatives
En psychologie, les données de recherche doivent être interprétées pour être utiles. Lorsqu'elles sont rapportées, les chercheurs utilisent généralement des tableaux, des graphiques et des diagrammes pour illustrer ce que les données montrent.
Voici quelques exemples de tableaux et de graphiques utilisés pour illustrer les données quantitatives :
- tableaux de fréquence
- diagrammes en barres
- histogrammes
- diagrammes de dispersion
Le tableau ou le graphique utilisé par le chercheur est déterminé par ce qu'il souhaite décrire et illustrer concernant les données. Nous expliquerons cela plus en détail à l'aide d'exemples illustratifs !
Exemples de données quantitatives - tableau de fréquence
Les tableaux de fréquence sont utilisés par les chercheurs pour montrer la fréquence d'un groupe. Ce tableau est généralement utilisé dans les recherches en psychologie pour décrire les caractéristiques d'un ensemble de données.
Le tableau de fréquence ci-dessous indique le nombre de personnes qui ont passé un test dans chaque groupe d'âge.
| L'âge | Fréquence | Interprétation |
| 20 | 40 | 40 personnes qui ont répondu au test étaient âgées de 20 ans |
| 21 | 27 | 27 personnes qui ont fait le test étaient âgées de 21 ans |
| 22 | 33 | 33 personnes ayant effectué le test étaient âgées de 22 ans |
| 23 | 35 | 35 personnes ayant effectué le test étaient âgées de 23 ans |
| 24 | 52 | 52 personnes ayant effectué le test étaient âgées de 24 ans |
| 25 | 49 | 49 personnes ayant effectué le test étaient âgées de 25 ans |
| 26 | 30 | 30 personnes ayant effectué le test étaient âgées de 26 ans |
| 27 | 26 | 26 personnes qui ont fait le test étaient âgées de 27 ans |
| 28 | 30 | 30 personnes qui ont fait le test étaient âgées de 28 ans |
| 29 | 50 | 50 personnes ayant effectué le test étaient âgées de 29 ans |
| 30 | 56 | 56 personnes ayant effectué le test étaient âgées de 30 ans |
Types de données quantitatives - diagrammes à barres et histogrammes
Les diagrammes en bâtons et les histogrammes sont deux formes de graphiques utilisés pour illustrer les tableaux de fréquences. Cela peut permettre aux lecteurs de visualiser et de comprendre plus facilement les caractéristiques des données.
Les données de l'exemple de tableau de données quantitatives ont été utilisées pour tracer un diagramme à barres. C'est ce que montre le graphique ci-dessous.
Un diagramme en bâtons peut révéler immédiatement des informations sur les données, Sharon Thind, StudySmarter Originals
Le diagramme à barres montre que le plus grand nombre de personnes qui ont terminé le test étaient âgées de 30 ans et que le plus petit nombre était âgé de 27 ans. Lorsque tu présentes des données quantitatives dans un diagramme en bâtons ou tout autre graphique, il est important que le chercheur dans son rapport :
- intitule le diagramme/graphique
- Étiquette l'axe
- Interprète ce que le diagramme/graphique montre
Les mêmes données ont été utilisées pour créer un histogramme. C'est ce que montre le graphique ci-dessous. Les histogrammes affichent des données continues.
Les histogrammes sont utilisés pour les données continues, Sharon Thind, StudySmarter Originals
Ce graphique montre que 26-31 a la densité de fréquence la plus élevée et que 38-43 et 44-49 ont la densité de fréquence la plus faible.
Les diagrammes à barres et les histogrammes ont essentiellement le même objectif d'illustrer les données des tableaux de fréquence. Cependant, le type que le chercheur peut utiliser est déterminé par le nombre de fréquences que les données mesurent.
Les données qui mesurent la fréquence de nombreuses variables sont susceptibles d'être illustrées par des histogrammes. Cela s'explique par le fait que les données sont regroupées. Un diagramme à barres ne conviendrait pas car il y aurait trop de barres et il serait difficile d'interpréter le graphique.
Formes de données quantitatives - diagramme de dispersion
Les diagrammes de dispersion sont des exemples illustratifs de données quantitatives. Les corrélations constituent une statistique inférentielle couramment utilisée en psychologie. Les chercheurs utilisent les diagrammes de dispersion pour illustrer les résultats d'un test de corrélation. L'aspect d'un diagramme de dispersion peut être utilisé pour :
- Identifier la relation entre deux variables (positive, négative ou aucune).
- Identifier la force de la relation (forte, faible ou modérée).
Dans un rapport de psychologie hypothétique, le psychologue a ajouté un diagramme de dispersion pour illustrer s'il existe une association entre l'âge des participants et le nombre de personnes qui ont complété le test. C'est ce que montre l'exemple ci-dessous (les données du tableau de fréquence ont été utilisées pour tracer ce graphique).
Les diagrammes de dispersion sont parfaits pour voir les corrélations, Sharon Thind, StudySmarter Originals
D'après le diagramme de dispersion, les données quantitatives peuvent être interprétées comme s'il n'y avait pas de relation/association entre la fréquence des rapports et l'âge des participants.
Évaluation des données quantitatives
Discutons maintenant des avantages et des inconvénients des données quantitatives !
Les avantages des données quantitatives
Les avantages des données quantitatives sont :
- Les données quantitatives peuvent permettre d'accepter ou de rejeter une hypothèse plus facilement que les données qualitatives
- La visualisation des données peut faciliter leur compréhension par le lecteur.
- Elles sont considérées comme un moyen objectif et scientifique d'évaluer les hypothèses, la majorité de la communauté des psychologues estimant que la recherche doit être scientifique.
- Il est plus facile d'analyser les données d'un grand échantillon.
- Les chercheurs peuvent déterminer si les résultats sont significatifs, ce qui permet d'évaluer la validité des résultats.
Les inconvénients des données quantitatives
Les inconvénients des données quantitatives sont :
- Elle ne fournit pas d'informations détaillées sur les données, contrairement aux données qualitatives
- Il est difficile d'établir une relation de cause à effet à partir de données quantitatives. Les données quantitatives sont de nature plus descriptive, il est donc difficile de les utiliser pour expliquer un phénomène.
- Tu peux manquer des informations importantes dans les données car elles sont généralement utilisées pour décrire et analyser la moyenne des données.
- Pour que le chercheur trouve des données significatives, plus l'échantillon est grand, mieux c'est.
Données quantitatives - Principaux enseignements
- La définition des données quantitatives est essentiellement des données numériques qui sont utilisées dans la recherche pour résumer, décrire, évaluer et analyser des ensembles de données.
- Les tableaux de fréquence, les diagrammes à barres, les histogrammes et les diagrammes de dispersion sont quelques exemples de données quantitatives.
- Certains des avantages des données quantitatives sont que la visualisation des données peut faciliter leur compréhension par le lecteur, et que les données quantitatives permettent aux chercheurs d'identifier des schémas/des tendances et d'analyser les données. À partir de là, le chercheur peut accepter ou rejeter l'hypothèse. Les données quantitatives sont considérées comme un moyen objectif et scientifique d'évaluer les hypothèses
- Certains des inconvénients des données quantitatives sont qu'elles ne fournissent pas d'informations détaillées sur les données, contrairement aux données qualitatives, que tu peux manquer des informations importantes dans les données car elles sont généralement utilisées pour décrire et analyser la moyenne des données, et que pour que les données soient significatives, il faut idéalement utiliser un grand échantillon.
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