La recherche quantitative est une recherche qui utilise des méthodes quantitatives et inférence statistique dans le but d'extrapoler les résultats d'un échantillon à une population.
La recherche quantitative, contrairement à la recherche qualitative, analyse un volume élevé de données. De plus, il étudie des variables quantitatives, c'est-à-dire numériques. Celles-ci prennent tout leur sens lorsqu'elles sont mises en relation avec d'autres par des corrélations, des régressions ou des tests d'hypothèses.
Importance de la recherche quantitative
La recherche quantitative est la seule qui peut tirer des conclusions qui peuvent être extrapolées à un groupe plus large que celui étudié. Par conséquent, son importance est, avant tout, parce qu'elle permet la généralisation. En effet, les tests d'hypothèses ou les régressions visent à obtenir des résultats à partir d'un échantillon qui dessert la population.
Mais cela ne veut pas dire que le qualitatif occupe une situation hiérarchique inférieure. En fait, il s'agit généralement de la première étape avant quantitative, à travers des enquêtes de type exploratoire.
Cependant, lorsqu'on veut mener une étude concluante, il faut utiliser des données numériques. De plus, vous devez travailler avec de grands échantillons, car ce n'est qu'alors qu'ils peuvent être déduits.
Étapes pour mener une enquête quantitative
Les étapes pour effectuer une enquête quantitative sont très similaires à celles effectuées dans d'autres telles que descriptive. Cependant, ils diffèrent de ces derniers en ce qu'ils vont plus loin et ne se contentent pas de décrire.
Cela dit, voyons les étapes à suivre :
- Définir le problème: Tout d'abord, vous devez définir le problème. Que voulons-nous savoir, les raisons pour lesquelles nous avons besoin de ces informations ou quelles sont les études précédentes sur le sujet.
- Méthodologie: Deuxièmement, vous devez choisir la méthodologie. Sur la base de ce qui précède, nous devons choisir les techniques à utiliser. Ainsi, nous pouvons effectuer une régression, si nous voulons connaître le mouvement d'une variable par rapport aux autres, ou un test d'hypothèse, si nous allons extrapoler les résultats par inférence statistique.
- Analyse: Troisièmement, vous devez effectuer l'analyse. Dans ce cas, un logiciel statistique, tel que SPSS ou similaire, sera d'une grande aide. Vous devez effectuer les calculs et obtenir les indicateurs de qualité de l'ajustement, les intervalles de confiance, la signification ou tout autre élément nécessaire.
- Interprétation des résultats: Enfin, vous devez interpréter ces résultats. La qualité de l'ajustement, étant le R au carré le plus connu, nous renseigne sur le pouvoir prédictif de la régression. Intervalles de confiance et signification de la validité du test d'hypothèse
Exemple de recherche quantitative
Imaginez une enquête sur la croissance économique (PIB) d'un pays et le niveau de chômage. Nous voulons savoir s'il existe une relation entre les deux variables. De plus, des études antérieures montrent une possible corrélation inverse entre les deux variables. Par conséquent, nous effectuons une régression pour le confirmer.
Dans l'image ci-dessous, nous montrons le processus à suivre :
Compte tenu de cette image, nous devons souligner que la recherche quantitative comporte généralement quatre étapes :
- Tout d'abord, on se demande s'il existe une relation entre les variables PIB et chômage.
- Ensuite, nous proposons la méthodologie, en tenant compte d'autres travaux.
- Ensuite, les calculs de régression sont effectués avec ses indicateurs.
- Enfin, il est interprété et, dans cet exemple, nous concluons qu'il existe, mais qu'il n'est pas intense.