13 Avantages et inconvénients des méthodes de recherche quantitatives

La recherche quantitative utilise des outils mathématiques, statistiques et informatiques pour obtenir des résultats. Cette structure crée un caractère concluant aux fins étudiées, car elle quantifie les problèmes pour comprendre leur prévalence.

C’est par ce processus que la recherche crée un résultat projetable qui s’applique à la population générale plus large.

Au lieu de fournir un aperçu subjectif comme l’offre la recherche qualitative, la recherche quantitative identifie des relations de cause à effet structurées. Une fois que le problème est identifié par les personnes impliquées dans l’étude, les facteurs associés à la question deviennent également possibles à identifier. Les expériences et les enquêtes sont les principaux outils de cette méthode de recherche pour créer des résultats spécifiques, même lorsque des facteurs indépendants ou interdépendants sont présents.

Voici les avantages et les inconvénients de la recherche quantitative à considérer.

Liste des avantages de la recherche quantitative

1. La collecte de données se produit rapidement avec la recherche quantitative.
Parce que les points de données de la recherche quantitative impliquent des enquêtes, des expériences et la collecte en temps réel, il y a peu de délais dans la collecte de matériaux à examiner. Cela signifie que les informations étudiées peuvent être analysées très rapidement par rapport à d’autres méthodes de recherche. La nécessité de séparer les systèmes ou d’identifier les variables n’est pas non plus aussi répandue avec cette option.

2. Les échantillons de la recherche quantitative sont randomisés.
La recherche quantitative utilise un processus randomisé pour collecter des informations, empêchant les biais d’entrer dans les données. Ce caractère aléatoire crée un avantage supplémentaire dans le fait que les informations fournies par cette recherche peuvent ensuite être appliquées statistiquement au reste du groupe de population qui est étudié. Bien qu’il y ait la possibilité que certaines données démographiques soient laissées de côté malgré la randomisation pour créer des erreurs lorsque la recherche est appliquée à tous, les résultats de ce type de recherche permettent de glaner des données pertinentes en une fraction du temps que d’autres méthodes exigent.

3. Elle offre des informations fiables et reproductibles.
La recherche quantitative se valide en offrant des résultats cohérents lorsque les mêmes points de données sont examinés dans des conditions aléatoires. Bien que vous puissiez recevoir des pourcentages différents ou de légères variations dans d’autres résultats, les informations répétitives créent la base de la certitude dans les processus de planification futurs. Les entreprises peuvent adapter leurs messages ou leurs programmes en fonction de ces résultats pour répondre aux besoins spécifiques de leur communauté. Les statistiques deviennent une ressource fiable qui offrent de la confiance au processus de prise de décision.

4. Vous pouvez généraliser vos résultats avec la recherche quantitative.
Le problème avec les autres types de recherche est qu’il n’y a pas d’effet de généralisation possible avec les points de données qu’ils recueillent. Les informations quantitatives peuvent offrir une vue d’ensemble au lieu d’une spécificité lorsqu’il s’agit de groupes cibles, mais cela permet également d’identifier les sujets centraux, les besoins ou les désirs. Chaque résultat obtenu grâce à cette méthode peut aller au-delà du groupe de participants et s’appliquer à l’ensemble de la population étudiée. Cela permet d’identifier les zones à problèmes avant que les difficultés n’aient une chance de commencer.

5. La recherche est anonyme.
Les chercheurs utilisent souvent des données quantitatives lorsqu’ils examinent des sujets sensibles en raison de l’anonymat qu’elles impliquent. Les personnes ne sont pas tenues de s’identifier de manière spécifique dans les données recueillies. Même si les enquêtes ou les entretiens sont distribués à chaque personne, leurs informations personnelles ne se retrouvent pas dans le formulaire. Cette configuration réduit le risque de faux résultats car certains participants à la recherche ont honte ou sont perturbés par les discussions sur le sujet qui les impliquent.

6. Vous pouvez effectuer la recherche à distance.
La recherche quantitative n’exige pas que les participants se présentent à un endroit précis pour recueillir les données. Vous pouvez parler avec des personnes au téléphone, mener des enquêtes en ligne ou utiliser d’autres méthodes à distance qui permettent aux informations de passer d’une partie à l’autre. Bien que le nombre de questions que vous posez ou leur difficulté puisse influencer le nombre de personnes qui choisissent de participer, le seul véritable facteur de coût pour les participants concerne leur temps. Cela peut rendre cette option beaucoup moins chère que d’autres méthodes.

7. Les informations provenant d’un plus grand échantillon sont utilisées avec la recherche quantitative.
La recherche qualitative doit utiliser de petites tailles d’échantillon car elle nécessite des points de données approfondis à collecter par les chercheurs. Cela crée une ressource qui prend du temps, ce qui réduit le nombre de personnes impliquées. La structure de la recherche quantitative permet de mener des études plus larges, ce qui permet une meilleure précision lorsqu’on tente de créer des généralisations sur le sujet concerné. Il y a moins de variables qui peuvent fausser les résultats aussi parce que vous avez affaire à des informations fermées au lieu de questions ouvertes.

Liste des inconvénients de la recherche quantitative

1. Vous ne pouvez pas faire le suivi de toutes les réponses dans la recherche quantitative.
La recherche quantitative offre une limite importante : vous ne pouvez pas revenir vers les participants après qu’ils ont rempli un sondage s’il y a d’autres questions à poser. Il y a une chance limitée d’approfondir les réponses offertes dans la recherche, ce qui crée moins de points de données à examiner par rapport à d’autres méthodes. Il y a toujours l’avantage de l’anonymat, mais si une enquête donne des résultats peu concluants ou douteux, il n’y a aucun moyen de vérifier la validité des données. Si suffisamment de participants retournent des réponses similaires, cela pourrait fausser les données d’une manière qui ne s’applique pas à la population générale.

2. Les caractéristiques des participants peuvent ne pas s’appliquer à la population générale.
Il y a toujours un risque que la recherche recueillie par la méthode quantitative ne s’applique pas à la population générale. Il est facile de tirer de fausses corrélations car les informations semblent provenir de sources aléatoires. Malgré les efforts déployés pour éviter les biais, il n’est pas garanti que les caractéristiques d’un échantillon aléatoire s’appliquent à tout le monde. Cela signifie que la seule certitude offerte par cette méthode est que les données s’appliquent à ceux qui choisissent de participer.

3. Vous ne pouvez pas déterminer si les réponses sont vraies ou non.
Les chercheurs qui utilisent la méthode quantitative doivent fonctionner en supposant que toutes les réponses qui leur sont fournies par le biais d’enquêtes, de tests et d’expérimentations reposent sur un fondement de vérité. Il n’y a pas de contacts en face à face avec cette méthode, ce qui signifie que les enquêteurs ou les chercheurs sont incapables de jauger la véracité ou l’authenticité de chaque résultat.

Une étude de 2011 publiée par Psychology Today a examiné à quelle fréquence les gens mentent dans leur vie quotidienne. Les participants ont été invités à parler du nombre de mensonges qu’ils ont dit au cours des dernières 24 heures. 40% du groupe échantillon a déclaré avoir dit un mensonge, la médiane étant de 1,65 mensonge dit par jour. Plus de 22% des mensonges ont été dits par seulement 1% de l’échantillon. Que se passerait-il si l’échantillonnage aléatoire provenait de ce groupe de 1% ?

4. Il y a un facteur coût à prendre en compte avec la recherche quantitative.
Toute recherche implique un coût. Il n’y a pas de contournement de ce fait. Lorsque l’on regarde le prix des expériences et des recherches dans le cadre de la méthode quantitative, un seul résultat peut coûter plus de 100 000 $. Même la conduite d’un groupe de discussion est coûteuse, puisque quatre groupes de participants du gouvernement ou d’une entreprise peuvent coûter jusqu’à 60 000 dollars. La majeure partie du coût concerne les publics cibles que vous voulez sonder, ce que les objets se trouvent être, et si vous pouvez faire le travail en ligne ou par téléphone.

5. Vous n’avez pas accès aux détails spécifiques de la rétroaction.
Disons que vous vouliez mener une recherche quantitative sur un nouveau dentifrice que vous voulez mettre sur le marché. Cette méthode vous permet d’explorer une hypothèse spécifique (par exemple, ce dentifrice nettoie mieux les dents que cet autre produit). Vous pouvez utiliser les statistiques pour créer des généralisations (par exemple, 70 % des gens disent que ce dentifrice nettoie mieux, ce qui signifie qu’il s’agit de votre clientèle potentielle). Ce que vous ne recevez pas, ce sont des commentaires spécifiques qui peuvent vous aider à affiner le produit. Si personne n’aime le dentifrice parce qu’il a le goût de l’odeur d’une mouffette, ces 70% qui disent qu’il nettoie mieux n’achèteront toujours pas le produit.

6. Cela crée le potentiel d’un environnement non naturel.
Lorsque l’on effectue une recherche quantitative, les efforts sont parfois réalisés dans des environnements qui ne sont pas naturels pour le groupe. Lorsque cet inconvénient se produit, les résultats seront souvent différents par rapport à ce qui serait découvert avec des exemples du monde réel. Cela signifie que les chercheurs peuvent toujours manipuler les résultats, même avec des participants randomisés, en raison du travail dans un environnement propice aux réponses qu’ils veulent recevoir par cette méthode.

Ces avantages et inconvénients de la recherche quantitative jettent un regard sur la valeur des informations recueillies par rapport à leur authenticité et au coût de leur collecte. Elle est moins chère que d’autres méthodes de recherche, mais avec ses limites, cette option n’est pas toujours le meilleur choix à faire quand on cherche des points de données spécifiques avant de prendre une décision critique.