Analyse et interprétation des données

Analyse et interprétation des données

L'analyse et l'interprétation des données constituent l'étape suivante après la collecte de données à partir de méthodes empiriques. La frontière entre analyse des données et interprétation est difficile à tracer tant les deux processus sont symboliques et se confondent imperceptiblement. L’interprétation est inextricablement liée à l’analyse.

L'analyse est un examen critique des données assemblées. L'analyse des données conduit à une généralisation.

L'interprétation fait référence à l'analyse des généralisations et des résultats. Une généralisation implique de conclure un groupe ou une catégorie entière sur la base d'informations tirées de cas ou d'exemples particuliers.

L’interprétation est une recherche du sens plus large des résultats de la recherche. L'analyse des données doit être effectuée en fonction du but de l'étude.

Les données doivent être analysées à la lumière d’hypothèses ou de questions de recherche et organisées pour apporter des réponses aux questions de recherche.

L'analyse des données peut être à la fois descriptive et graphique dans la présentation. Il peut être présenté sous forme de graphiques, de diagrammes et de tableaux.

L'analyse des données comprend divers processus, notamment la classification des données, le codage, la tabulation, l'analyse statistique des données et l'inférence sur les relations causales entre les variables.

Une analyse appropriée aide à classer et à organiser les données non organisées et donne une forme scientifique. De plus, cela permet d’étudier les tendances et les changements qui se produisent au cours d’une période donnée.

Quelle est la principale distinction entre l’analyse et l’interprétation des données ?

L'analyse des données est un examen critique des données assemblées, conduisant à une généralisation. En revanche, l’interprétation fait référence à l’analyse de ces généralisations et résultats, à la recherche du sens plus large des résultats de la recherche.

3 Quel est le lien entre une hypothèse et les objectifs de recherche ?

Un message bien formulé, hypothèse de recherche testable est la meilleure expression d’un objectif de recherche. Il s'agit d'une affirmation ou d'une proposition non prouvée qui peut être réfutée ou étayée par des données empiriques, affirmant une réponse possible à une question de recherche.

Quels sont les quatre modèles de recherche fondamentale qu’un chercheur peut utiliser ?

Les quatre modèles de recherche de base sont l'enquête, l'expérimentation, l'étude de données secondaires et l'étude observationnelle.

Quelles sont les étapes du traitement de l’interprétation ?

Les étapes comprennent l'édition des données, le codage ou la conversion des données sous forme numérique, l'organisation des données en fonction de caractéristiques et d'attributs, la présentation des données sous forme de tableaux ou de graphiques et l'orientation du lecteur vers ses composants, particulièrement frappants du point de vue des questions de recherche. .

Étapes de traitement de l’interprétation

  1. Premièrement, les données doivent être modifiées. Puisque toutes les données collectées ne sont pas pertinentes pour l’étude, les données non pertinentes doivent être séparées des données pertinentes. Une édition minutieuse est essentielle pour éviter d’éventuelles erreurs susceptibles de fausser l’analyse et l’interprétation des données. Mais l’exclusion de données doit être effectuée avec une vision objective et exempte de préjugés.
  2. L'étape suivante consiste à coder ou à convertir les données sous une forme numérique et à les présenter sur la matrice de codage. Le codage réduit l’énorme quantité de données à une proportion gérable.
  3. Troisièmement, toutes les données doivent être classées selon des caractéristiques et des attributs. Les données doivent ensuite être correctement classées pour devenir simples et claires.
  4. Troisièmement, les données doivent être présentées sous forme de tableaux ou de graphiques. Mais toute tabulation de données doit être accompagnée de commentaires expliquant pourquoi la conclusion particulière des données est importante.
  5. Enfin, le chercheur devra orienter le lecteur vers sa composante, particulièrement marquante du point de vue des questions de recherche.

Trois concepts clés de l'analyse et de l'interprétation des données

Pourquoi l’édition des données est-elle essentielle dans le processus de recherche ?

L'édition des données est essentielle pour garantir la cohérence entre les répondants, localiser les omissions, réduire les erreurs d'enregistrement, améliorer la lisibilité et clarifier les réponses peu claires et inappropriées.

Quels sont les trois concepts clés concernant l’analyse et l’interprétation des données ?

Les trois concepts clés sont la fiabilité (faisant référence à la cohérence), la validité (garantissant que les données collectées constituent une image fidèle de ce qui est étudié) et la représentativité (garantissant que le groupe ou la situation étudiée est typique des autres).

Fiabilité

Cela fait référence à la cohérence. En d’autres termes, si une méthode de collecte de preuves est fiable, cela signifie que quelqu’un d’autre utilise cette méthode, ou que la même personne l’utilisant à un autre moment, obtiendrait les mêmes résultats.

En d’autres termes, la fiabilité concerne la mesure dans laquelle une expérience peut être répétée ou dans quelle mesure une mesure donnée fournira les mêmes résultats à différentes occasions.

Validité

Il s’agit de savoir si les données collectées constituent une image fidèle de ce qui est étudié. Cela signifie que les données collectées doivent être le produit de la méthode de recherche utilisée plutôt que étudiée.

Représentativité

Il s'agit de savoir si le groupe de personnes ou la situation que nous étudions sont typiques des autres.

Les conditions suivantes doivent être prises en compte pour tirer des conclusions fiables et valides à partir des données.

  1. Une inférence fiable ne peut être tirée que lorsque les statistiques sont strictement comparables et que les données sont complètes et cohérentes. Ainsi, pour garantir la comparabilité des différentes situations, les données doivent être homogènes ; les données doivent être complètes et adéquates, et les données doivent être appropriées.
  2. Un échantillon idéal doit représenter adéquatement l’ensemble de la population. Ainsi, lorsque le nombre d’unités est énorme, le chercheur doit choisir les échantillons présentant le même ensemble de qualités et de caractéristiques que celles trouvées dans l’ensemble des données.