Qualitatif et Quantitatif : Différence, Similarités et Exemples

Quand il est question d’analyser ou de compiler les données il est important de savoir si elles sont qualitatives ou quantitatives. La principale différence est que les données qualitatives sont descriptives tandis que les données quantitatives sont numériques.
Qualitatif et Quantitatif : Quelle est la Différence Entre Qualitatif et Quantitatif ?

Quand il est question d’analyser ou de compiler les données il est important de savoir si elles sont qualitatives ou quantitatives. La principale différence est que les données qualitatives sont descriptives tandis que les données quantitatives sont numériques.  

Avant d’explorer les différences entre les deux types de données, il faut bien les définir afin de savoir à tout moment de quel type de données il est question. 

Données Qualitatives et Quantitatives : Définitions

Les données qualitatives sont mesurées en termes de valeur plutôt qu’en chiffres. Par exemple, les qualités telles que l’apparence et la couleur sont des valeurs qualitatives. C’est la qualité des données qui est enregistrée.

Par contre, les données quantitatives sont mesurées en termes numériques tels que pourcentages et statistiques, ou les dimensions numériques d’un article. 

Qualitatif et Quantitatif : Avantages et Inconvénients 

Il est important de savoir à quel moment il faut utiliser les valeurs qualitatives ou quantitatives, surtout lorsqu’il s’agit d’examiner la différence entre la recherche qualitative et quantitative. 

Avantages et Inconvénients du Qualitatif 

Avantages

  • Des informations plus pointues
  • Des informations plus descriptives
  • Des qualificatifs tels que « Très » peuvent être employés pour décrire davantage les informations.

Inconvénients

  • Peut conduire à des préjugés
  • Certaines données qualitatives peuvent être subjectives

Avantages et Inconvénients du Quantitatif

Avantages

  • Permet l’analyse d’hypothèses spécifiques
  • Une simplification des données est possible
  • Une généralisation des données est possible

Inconvénients

  • N’admet pas de détail (tel que le goût)

Qualitatif vs Quantitatif : Similarités

Quoique différentes, il existe quelques similarités entre la recherche qualitative et quantitative. Peu importe le type de données que vous voulez compiler, il va falloir des données brutes. Il pourrait s’agir d’une collection d’objets (peut-être pour calculer la gamme des tailles — s’il est question de données quantitatives—ou des couleurs—s’il est question de données qualitatives—de fruit), ou il pourrait s’agir de sondages complétés par des participants. Ce ne sont que deux exemples, mais ils montrent bien que peu importe le type de données que vous analysez vous aurez besoin de quelque chose à mesurer.

Ceci nous mène à une deuxième similarité. Les deux types de recherche sont utilisés pour collecter, mesurer et comparer les données. 

Enfin, l’objectif est le même pour les deux types : produire un ensemble de données qui peuvent être facilement analysées. 

Qualitatif vs Quantitatif : Différences et Exemples

Examinons de plus près les différences entre les données qualitatives et quantitatives. C’est fondamental pour décider quel type vous sera le plus utile pour traiter toutes sortes d’information.  

La recherche quantitative, comme on l’a déjà établi, vous donnera les chiffres là où la recherche qualitative vous donnera les faits ou les affirmations. On se sert de la recherche quantitative pour trier les données pour avoir des statistiques qui peuvent être analysées ou appliquées. Ces statistiques peuvent être simplifiées (10 sur 100 peut être simplifié à 1 sur 10 ; il n’est pas possible de simplifier les données qualitatives de cette manière). 

Les données quantitatives sont objectives : il ne peut pas y avoir de préjugé dans les statistiques mesurables. Les données qualitatives peuvent être subjectives. C’est-à-dire si on dit qu’un objet est « grand » c’est subjectif. Ce qui est « grand » pour certains ne l’est peut-être pas pour d’autres. En plus pour les données qualitatives le contexte est parfois nécessaire. Lorsqu’on parle des plus grands bâtiments aux États-Unis, « grand » a un sens très différent de lorsqu’il est employé pour décrire la taille des fruits, par exemple. 

Les données quantitatives ne présentent pas de tels problèmes. Si la hauteur d’un bâtiment ou la taille est mesurée numériquement, la subjectivité ne rentre pas en jeu lorsqu’il s’agit par exemple d’un nombre de pouces. 7 pouces est égal à 7 pouces et, en partant du principe que la mesure est juste, on ne peut pas la réfuter.

Il vaut donc mieux se servir de données quantitatives pour tout ce qui peut être mesuré de manière objective. Quelques exemples sont la durée du trajet domicile-travail, la taille d’une personne, le nombre d’heures travaillées, et ainsi de suite. La recherche dans ces domaines donnera des données brutes numériques.

Par contre, les données qualitatives sont mieux pour tout ce qui est analyse subjective. Bien que les exemples fournis soient assez simples, la recherche qualitative est toujours utile. Les données collectées d’un groupe cible, par exemple, seront le plus souvent qualitatives.  

Prenons pour exemple un groupe cible qui discute d’un nouveau restaurant. La direction veut s’assurer que sa nourriture plaise bien aux clients, mais aussi que le restaurant fasse des bénéfices et que sa nourriture soit régulière. 

Prenons la régularité par exemple. La recherche quantitative sera très utile dans ce domaine. La direction pourrait peser chaque portion de lasagnes. Pour la satisfaction client, pour le contrôle qualité, et pour la rentabilité, elle voudrait que les portions de lasagnes soient de poids égal. Cette recherche fournira des données objectives numériques, disons par exemple, 200g. Cette recherche est utile pour la direction car si le poids des portions de lasagnes varie entre 150g et 250g elle saura qu’il n’y a pas suffisamment de régularité dans ses portions. Néanmoins les données sont objectives. 

Alors, imaginons que la direction invite la participation d’un groupe cible pour la satisfaction client. Il se peut que plusieurs clients disent qu’ils pensent que les lasagnes ne contiennent pas suffisamment de viande. Ceci est subjectif. Ce qui est considéré comme étant trop peu par un client peut représenter la quantité parfaite pour un autre. La plainte du client ne peut pas être mesurée objectivement, et elle peut être disputée. Il est quand-même important que la direction soit au courant de ceci car si beaucoup de clients se plaignent de la même chose c’est signe qu’il faut l’améliorer pour avoir une bonne satisfaction client.

Tableau de Comparaison 

Pour être précis : la recherche quantitative donne lieu à des données qui peuvent être quantifiées ; la recherche qualitative donne lieu à des données qui expriment les qualités.

BaseQualitatifQuantitatif
Recherche et donnéesSubjectifObjectif
Collecte de donnéesGroupes ciblesMesures/sondages
RésultatsQualitésChiffres numériques

Diagramme de comparaison

Quand il est question d’analyser ou de compiler les données il est important de savoir si elles sont qualitatives ou quantitatives. La principale différence est que les données qualitatives sont descriptives tandis que les données quantitatives sont numériques.

Vidéo de Comparaison

Différences entre méthodes quantitatives et méthodes qualitatives

Conclusion

Pour conclure, la recherche quantitative et la recherche qualitative ont toutes deux leur utilité mais il est important de savoir laquelle appliquer et quand. Lorsqu’on analyse les données, il est également important de savoir laquelle a été utilisée pour ne pas faire l’erreur de questionner les faits objectifs, ou de prendre les suggestions subjectives pour des faits établis infaillibles.

Photos avec l’aimable autorisation de :

  • Louis Reed sur Unsplash
  • Carlos Muza sur Unsplash
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