- Nous commencerons par explorer ce que signifie la définition de la méthode scientifique d'analyse des données.
- Ensuite, nous étudierons comment la collecte et l'analyse des données scientifiques sont effectuées dans le cadre de la recherche en psychologie.
- Nous approfondirons ensuite le lien entre les statistiques et l'analyse des données scientifiques, en abordant chaque niveau de mesure.
- Nous nous pencherons ensuite sur l'analyse et l'interprétation des données, notamment sur la façon dont les entretiens, les observations et les dossiers personnels sont analysés.
- Enfin, nous examinerons quelques exemples d'analyse de données scientifiques.
Analyse des données Définition de la méthode scientifique
L'objectif d'une recherche privilégiant la méthode scientifique est de confirmer ou d'infirmer une hypothèse. Pour ce faire, la recherche doit collecter des données et analyser des résultats empiriques, et utiliser des méthodes fiables et valides.
La définition de la méthode scientifique d'analyse des données est un processus standardisé qui analyse avec précision et objectivité les données de la recherche observées dans le cadre de l'étude (c'est-à-dire empiriques).
La standardisation des procédures, c'est-à-dire l'analyse de chaque participant selon le même protocole, garantit la fiabilité des méthodes d'analyse des données. La validité de l'analyse scientifique des données peut être accrue en s'assurant que l'opinion subjective du chercheur concernant les données est limitée. Au contraire, l'interprétation des données doit être basée sur les résultats statistiques de la recherche, c'est-à-dire qu'elle doit être fondée sur des preuves.
Collecte et analyse des données scientifiques
La façon dont les données scientifiques sont collectées et analysées dépend de multiples facteurs, par exemple la méthode de recherche utilisée, le type de données collectées et le type de résultats - qualitatifs ou quantitatifs - que les chercheurs souhaitent obtenir.
En outre, l'hypothèse de l'étude influe également sur la collecte et l'analyse des données scientifiques.
Une étude hypothétique suppose qu'il existe un lien entre la pluie et les ventes de parapluies. Dans cette étude, une analyse corrélationnelle serait probablement employée.
Les recherches scientifiques qui recueillent des données quantitatives impliquent au départ d'identifier le niveau de mesure des données, car cela affecte l'analyse ultérieure.
Cependant, la recherche qualitative, comme les entretiens, les observations et les journaux intimes, doit utiliser des méthodes d'analyse différentes des méthodes quantitatives, comme l'analyse de contenu ou l'analyse thématique.
Statistiques et analyse des données scientifiques
Les niveaux de mesure sont également connus sous le nom d'échelles de mesure. Les niveaux de mesure en statistiques décrivent et classent les types de variables et la façon de les mesurer.
Ils sont conçus pour nous aider à comprendre comment interpréter les données, quel test statistique utiliser et quelles informations les données peuvent nous fournir.
Il existe quatre niveaux de mesure dans la recherche psychologique : les données nominales, ordinales, de rapport et d'intervalle. Ceux-ci peuvent être divisés en deux groupes : les données discrètes et les données continues.
Les données nominales et ordinales sont discrètes, ce qui signifie que les données ne peuvent avoir qu'un nombre fini de valeurs. En revanche, les données continues, c'est-à-dire les données d'intervalle ou de rapport, peuvent avoir un nombre infini de valeurs.
En psychologie, le niveau nominal de mesure consiste en des "données nommées" ou "étiquetées".
Un exemple de question de mesure de niveau nominal est : Quel est ton sexe ? Les réponses homme, femme et autre sont donc des formes de données nominales.
Le niveau ordinal de mesure en psychologie est constitué de données catégoriques, et les valeurs ont un ensemble ou un ordre fixe. L'ordre des données est essentiel car il montre qu'une réponse a une valeur inférieure/élevée par rapport à l'autre, mais nous ne pouvons pas déterminer à quel point elles diffèrent quantitativement. Les données ordinales sont généralement recueillies à partir de données qualitatives.
Un exemple de question avec une mesure ordinale est Quelle est ta classe socio-économique ? Les données ordinales pourraient donc être la classe ouvrière, la classe moyenne et la classe supérieure.
Le niveau de mesure du ratio en psychologie est un type de données classées et hiérarchisées ; il y a une différence nette entre un point et le suivant. Il a une valeur absolue de 0, ce qui signifie que les valeurs numériques ne peuvent pas être inférieures à 0.
La taille, l'âge et la vitesse de déplacement des participants sont des données qui utilisent une mesure de ratio. Ta taille ne peut pas être négative, ton âge ne peut pas être inférieur à 0 et tu ne peux pas te déplacer à une vitesse inférieure.
Tout comme la mesure de rapport, les données d'intervalle sont un type de données qui peuvent être classées et hiérarchisées, ce qui signifie qu'il y a une différence nette entre un point et le suivant. La différence entre les deux niveaux de mesure est que les données de niveau intervalle peuvent être inférieures à 0 (0 n'est pas absolu).
Un exemple de données d'intervalle est la température qui peut être enregistrée à 0 et en dessous.
Analyse et interprétation des données
Lesétudes de cas utilisent différentes méthodes de collecte de données scientifiques appelées triangulation. Pour cette raison, les chercheurs doivent utiliser plusieurs méthodes pour l'analyse des données scientifiques. Les méthodes de collecte de données les plus courantes utilisées dans les études de cas sont les observations, les entretiens et les dossiers personnels.
Lesobservations sont généralement enregistrées et analysées par plusieurs professionnels formés. Un exemple de procédure d'analyse est le comptage de points. Dans cette analyse, deux professionnels ou plus regardent la même vidéo et notent indépendamment la fréquence à laquelle ils observent un comportement ou un schéma particulier.
Les comptages indépendants sont comparés et une analyse corrélationnelle est généralement effectuée. L'analyse des données scientifiques présente une grande fiabilité inter-juges si les résultats sont similaires et qu'une corrélation positive élevée est trouvée.
Lesentretiens semi-structurés utilisent des questions ouvertes et fermées pour obtenir des données quantitatives et qualitatives. L'analyse consiste à prendre des notes à partir des transcriptions des entretiens, qui sont ensuite classées par thèmes ; ce processus est appelé analyse thématique. Les données sont généralement rapportées en énonçant les thèmes et les modèles identifiés et en fournissant des extraits de la transcription comme preuve ; cette forme d'analyse fournit des données qualitatives.
L'analyse thématique permet au chercheur et au lecteur de comprendre les phénomènes en profondeur. En outre, elle peut être classée comme une technique scientifique d'analyse des données, reposant sur une interprétation des thèmes, des concepts et des schémas fondée sur des preuves.
Les documents personnels tels que les journaux intimes et les lettres fournissent des informations qualitatives. La technique d'analyse scientifique des données est très différente de celle utilisée pour les données quantitatives. En effet, les données statistiques constituent la méthode la plus simple et la plus fiable d'interprétation des données quantitatives. L'analyse statistique peut être utilisée pour les données qualitatives quantifiées ; cette transformation des données s'appelle l'analyse de contenu.
L'analyse de contenu est une méthode d'analyse utilisée pour identifier les mots, les thèmes et les concepts dans les données qualitatives, telles que les journaux intimes, et suit un protocole similaire à l'analyse thématique.
Cependant, l'analyse de contenu quantifie les mots, les thèmes et les concepts afin de comprendre leur signification et leur relation. Les tests statistiques utilisés pour les données quantitatives peuvent alors être utilisés.
Exemples d'analyse de données scientifiques
Mettons maintenant en pratique ce que nous avons appris.
Quelles sont les données collectées en fonction des questions décrites dans le questionnaire ?
Q1. Quel est ton âge ?
Q2. Sur une échelle de 1 à 5 (de très probable à très improbable), vas-tu recommander l'application à tes amis ?
Q3. Combien d'heures passes-tu quotidiennement sur les médias sociaux ?
Q1 recueille des données de ratio ; Q2 recueille des données ordinales, et Q3 recueille des données de ratio.
Analyse scientifique des données - Principaux enseignements
- La définition de la méthode scientifique d'analyse des données est un processus standardisé qui analyse avec précision et objectivité les données de la recherche observées dans l'étude (c'est-à-dire empiriques).
- La façon dont les données scientifiques sont collectées et analysées dépend de multiples facteurs, par exemple la méthode de recherche utilisée, le type de données collectées et le type de résultats - qualitatifs ou quantitatifs - que les chercheurs souhaitent obtenir. L'hypothèse de l'étude peut également influer sur la collecte et l'analyse des données scientifiques.
- Les niveaux de mesure en statistiques décrivent et classent les types de variables et la façon de les mesurer. Il existe quatre niveaux de mesure : les données nominales, ordinales, de rapport et d'intervalle.
- L'analyse des données et l'interprétation des études de cas dépendent de la méthode de recherche du chercheur, mais certaines techniques d'analyse typiques sont l'analyse thématique et l'analyse de contenu.
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