Données qualitatives et données quantitatives
Dans l’étude des statistiques, l’accent est mis sur la collecte de données ou d’informations. Il existe différentes méthodes de collecte de données et différents types de données collectées. Les différents types de données sont primaires, secondaires, qualitatives ou quantitatives. Dans cet article, nous nous concentrerons sur les données qualitatives et quantitatives et sur leurs différences.
Les statistiques
Les statistiques sont essentiellement l’étude des données. Les statistiques sont soit descriptives, soit inférentielles. Les données descriptives sont l’étude des méthodes utilisées pour la collecte des données et des modèles mathématiques permettant d’interpréter les données. La statistique inférentielle est l’étude dans laquelle différentes techniques et systèmes sont utilisés pour faire des prédictions et prendre des décisions basées sur des probabilités en fonction de données incomplètes.
Les statistiques utilisent beaucoup de mathématiques et de nombreux concepts majeurs tels que la probabilité, les populations, les échantillons, la distribution, etc. ont été rendus possibles par les statistiques. Pour étudier les statistiques, nous devons collecter des données quantitatives et qualitatives.
Données qualitatives
La collecte de données qualitatives est une méthode qui permet de décrire les caractéristiques, les attributs, les propriétés, les qualités, etc. d’un phénomène ou d’une chose. Il s’agit de la description des données dans un langage plutôt qu’en chiffres. Cette méthode ne mesure pas les caractéristiques mais les décrit. Par exemple, la couleur préférée = bleu ;
Couleur préférée = bleu
On parle aussi parfois de « données catégorielles ». Elle ne permet pas de tirer des conclusions. Elle ne concerne que les données qui peuvent être observées, comme la texture, le goût, l’odeur, la beauté, mais qui ne sont pas mesurées.
Ces dernières années, les données qualitatives ont perdu de leur fiabilité dans une certaine mesure et ont fait l’objet de critiques, mais elles fournissent une meilleure description et ont donc une plus grande validité. La recherche utilise une combinaison de méthodes qualitatives et quantitatives parce que les données qualitatives et la description soutiennent les données numériques à l’aide de meilleures explications et informations.
Données quantitatives
La collecte de données quantitatives est une méthode qui consiste à recueillir des données qui peuvent être comptées ou exprimées numériquement. Ces données sont utiles pour les expériences, les analyses manipulées, etc. et sont représentées par des histogrammes, des tableaux, des diagrammes et des graphiques. Il s’agit de mesures telles que la hauteur, la longueur, le volume, la surface, l’humidité, la température, etc.
Par exemple ;
Hauteur = 2,8 m. Parfois, ils représentent le nombre exact, comme par exemple : Nombre d’étudiants = 234,
Nombre d’étudiants = 234.
Ce type de données est associé à un certain type d’échelle de mesure. L’échelle la plus couramment utilisée pour ces données est l’échelle de rapport. Une autre mesure d’échelle générale est l’échelle d’intervalle.
Les données quantitatives sont critiquées pour leur manque de description approfondie. Elles sont donc utilisées par les chercheurs avec des données qualitatives afin d’étayer leur fiabilité par des explications sur les informations qualitatives.
Résumé :
1) La collecte de données qualitatives est une méthode qui consiste à décrire les caractéristiques, les attributs, les propriétés, les qualités, etc. d’un phénomène ou d’une chose ; la collecte de données quantitatives est une méthode qui consiste à collecter des données qui peuvent être comptées ou exprimées numériquement.
2) Les données qualitatives sont critiquées pour leur manque de fiabilité et sont donc soutenues par les données quantitatives ; les données quantitatives sont critiquées pour leur manque de description et d’explication et sont donc soutenues par les données qualitatives. Ces deux types de données sont utilisés conjointement dans le cadre de la recherche.