Aurons-nous jamais entendu: «La qualité n'est pas la même chose que la quantité». Dans cet énoncé, nous trouvons la principale différence entre le qualitatif et le quantitatif, les deux étant une référence à la qualité (qualitative) et à la quantité (quantitative), respectivement.
Autrement dit, quand on parle de concept « qualitatif », selon l'Académie royale espagnole (RAE), on parle d'une qualité, ou liée à une qualité. Dans une étude, l'analyse qualitative serait davantage liée à une analyse plus subjective, basée sur des variables qui, d'une certaine manière, ne peuvent pas être mesurées exactement. C'est-à-dire numériquement.
Par contre, quand on parle de concept « quantitatif », toujours selon le RAE, on parle d'une quantité, ou de quelque chose qui est lié à une quantité. Dans une étude, l'analyse des variables qui peuvent être mesurées numériquement.
Donc, en résumé, nous parlons de deux concepts opposés. Alors que l'un se concentre sur les qualités et la qualité, un autre se réfère à la quantité. Pour cette raison, dans une étude, l'analyse qualitative se concentrera sur les qualités présentées par l'objet d'étude, tandis que l'analyse quantitative se concentrera sur les variables mesurables qui peuvent être exprimées numériquement.
Par conséquent, pour mieux le comprendre, voyons la différence entre le qualitatif et le quantitatif, ainsi que les principales différences trouvées entre chacune de ces méthodes d'analyse.
Différence entre qualitatif et quantitatif
Voyons donc leurs principales différences :
Analyse qualitative
L'analyse qualitative se concentre sur la compréhension des phénomènes qui se produisent. Mais, pour sa compréhension, il utilise des données narratives, il se concentre sur l'étude de la littérature, ainsi que sur les particularités et les expériences individuelles. En d'autres termes, il se concentre sur des données qui ne sont pas exprimées numériquement.
Parmi ces données qu'elle collecte, l'analyse qualitative porte sur des enquêtes, des évaluations clients, ainsi qu'une autre série de méthodes de collecte de données qui nous offrent une vision qualitative de l'objet d'étude.
L'analyse qualitative, en plus d'être utilisée pour compléter l'analyse quantitative, est utilisée pour obtenir des informations sur un sujet donné. Grâce à cette analyse, nous pouvons extraire de nombreuses opinions et, si elles sont vraies, des informations de meilleure qualité.
Puisqu'il s'agit d'une analyse basée sur des informations qui ne sont pas exprimées par des chiffres, nous parlons d'une analyse subjective. Une analyse subjective qui, de plus, n'utilise généralement pas d'échantillonnage aléatoire, puisque, compte tenu de la difficulté, l'échantillon est généralement sélectionné.
La mesure ne peut pas être standardisée, car aucune donnée numérique ne le permet. De plus, la méthode de collecte des données est plus souple que la méthode quantitative.
Pour mesurer les données, les analyser et les interpréter, il faut savoir que celles-ci, contrairement à l'autre méthode, sont plus difficiles à analyser. De même, étant donné qu'il s'agit de nombreuses données que nous ne pouvons homogénéiser, elles doivent être analysées tout au long de l'étude et pourraient conduire à des modifications continues jusqu'à la fin. Ceci, en outre, nous conduit à une situation dans laquelle les conclusions ne sont pas définitives tant que l'ensemble du processus n'est pas terminé.
Analyse quantitative
L'analyse quantitative, comme l'analyse qualitative, se concentre sur la compréhension des phénomènes qui se produisent. Mais, pour votre compréhension, il utilise des données numériques, ce qui nous permet d'extraire les informations. En d'autres termes, il repose sur des mesures plus fiables, car il utilise une méthode d'analyse qui permet d'identifier et de quantifier le problème.
Par conséquent, nous parlons de données qui peuvent être exprimées numériquement. C'est-à-dire des enquêtes, des indicateurs, des études, des observations, des ratios, ainsi qu'une autre série d'outils qui nous permettent de dire que nous parlons d'une étude objective.
Pour la sélection de l'échantillon, et puisqu'il s'agit de données, cela peut se faire de manière aléatoire. C'est-à-dire que nous ne devrions avoir aucune préférence, car les données peuvent être homogénéisées de manière simple. C'est quelque chose qui facilite également la mesure du problème, car il peut être quantifié et se fait de manière standardisée. Dans le même temps, il présente également une méthode de collecte de données plus structurée et rigide.
Une fois l'étude terminée, les conclusions ont tendance à être plus fiables, car ce sont des données extraites de métriques correctement appliquées. Alors que, aussi, cela nous permet d'obtenir des conclusions plus rapidement, une fois l'étude terminée, du fait que l'information, comme nous l'avons dit, peut être homogénéisée et interprétée plus confortablement.
En résumé, nous parlons de deux approches très différentes, mais si elles se complètent, elles nous permettent de réaliser une étude assez fiable.
