Analyse des données qualitatives

Analyse des données qualitatives

• L'analyse des données qualitatives est le processus par lequel on confère du sens à une masse de données textuelles souvent désorganisées.

But de l'analyse qualitative

• Objectif : identifier les caractéristiques, composantes ou facettes du phénomène étudié ainsi que leurs interrelations.
• Objectif : générer de la théorie (thèmes, concepts nouveaux, liens entre concepts).
• Objectif : générer un rapport écrit synthétique (et digeste) du phénomène étudié qui constitue une 're-construction' et interprétation du chercheur des mots et perceptions des participants.

Les étapes de l'analyse qualitative

• Étape 1 : Transcription

  • Transcription du verbatim des enregistrements audio
  • Opportunité d'immersion' dans les données.
  • Opportunité de noter dans un journal de bord, ou dans des notes 'mémos', nos idées ou ”insights” (perceptions) sur ce que contiennent les données.
  • Chronophage: 1h d’entrevue = ~ 4-6h de transcription = 15-30 pages de texte.
  • Particularités de la transcription de discussion de groupe focalisée.

• Étape 2 : Familiarisation avec les données

  • Lire les transcriptions minutieusement.
  • Écouter et réécouter les enregistrements (apporter corrections).
  • Valider la transcription; possibilité de faire valider par participants.
  • Réviser les notes du journal de bord/mémos contextuels.
  • Noter dans un journal de bord les nouvelles réflexions sur les thèmes, les catégories et sur les codes potentiels, au fur et à mesure qu’ils émergent.

• Étape 3 : Le codage

  • L’objectif est de ‘classifier’ les données pour permettre une comparaison systématique des données entre elles.
  • Consiste à identifierdes segments dans le texte comportant une idée complete (“meaning unit” ou unité de sens).
  • Demeurer à cette étape, le plus près de ce qui est dit (sémantique vs. latent).
  • Résumer l'idée principale ou déterminer le sens/vécu exprimé et apposer une étiquette (un code).
  • Un extrait (phrase ou paragraphe) peut contenir plusieurs idées, il est donc possible d’associer plusieurs codes à un même extrait.
  • Types de codage : Inductif (codage ‘ouvert’ prenant des données) Déductif (codes prédéfinis d'une grille ou modèle conceptuel précis) Mixte (codes prédéfinis mais ouverture aux codes émergents).

• Étape 4 : Identifier des catégories, identifier des thèmes

  • La catégorie et le thème sont des entités abstraites, c’est un regroupement de codes apparentés.
  • Identifier les thèmes et catégories lorsque l’on a codé l’ensemble des données.
  • Identifier les codes similaires ou qui se complètent pour décrire une idée ou un concept plus large.
  • Définir les catégories et les regrouper pour générer les thèmes.
  • Utiliser des cartes conceptuelles à cette étape pour schématiser les regroupements de codes en catégories ou thèmes.
  • Logiciels d’analyse qualitative.

• Étape 5 : Identifier une ‘structure organisationnelle’ des données (ou ‘modèle’ de thèmes)

  • Vérification des thèmes créés en les confrontant aux données codées, c’est un processus itératif.
  • Réorganisation des thèmes et sous-thèmes.
  • Éviter d'avoir des thèmes trop larges ou trop complexes.
  • Ajout de thèmes au besoin afin de s’assurer que l’ensemble du phénomène soit bien représenté par les thèmes créés.
  • Développement de son ‘arbre’ (système) de thèmes.

• Étape 6 : Définir et nommer les thèmes

  • Définir et raffiner les thèmes : identifier l’essence et décrire ce que représente chaque thème.
  • Poursuivre l'analyse en 'mode écriture' (Paillé, 2006).
  • Identifier et décrire les relations entre les thèmes (si applicable).
  • Associer aux thèmes les extraits de verbatim les plus pertinents.
  • Vérifier que l'analyse est complète et qu'elle raconte une histoire.