Analyser des données qualitatives pour la première fois peut entraîner une bonne dose de confusion chez les chercheurs novices. La mystification sur la façon d’être en train d’analyser les données peut être renforcée par la lecture de présentations publiées de la recherche dans lesquelles les descriptions de ce que les auteurs ont réellement fait avec leurs données afin de produire des « résultats » sont à la fois limitées et opaques. L’une des raisons de l’opacité des descriptions du processus analytique est que les chercheurs ont littéralement réfléchi avec les données dans un processus itératif et récursif qui fait littéralement des allers-retours entre les données, la théorie et d’autres recherches. La description détaillée de ce processus ne correspond pas à ce que l’on attend des articles de journaux, à savoir des descriptions logiquement organisées et concises des processus de recherche. Quoi qu’il en soit, il existe de nombreuses façons de se lancer dans l’analyse de données qualitatives si cette tâche est nouvelle. Dans ce billet de blog, je parlerai un peu du codage préliminaire, puisque celui-ci est largement utilisé par les chercheurs qualitatifs.
L’analyse des données est informée par la théorie, et toute approche de l’analyse des données dépendra de l’approche théorique utilisée pour une étude. Bien que le « codage » en tant que pratique ait fait l’objet de nombreuses critiques ces derniers temps (par exemple, St. Pierre, 2011), il s’agit d’une façon – mais pas la seule – d’entrer dans l’ensemble des données pour avoir une première idée de ce qui se passe. D’abord, qu’est-ce que le codage ? Depuis des décennies, les chercheurs définissent ce qu’ils entendent par « codage ». Voici plusieurs définitions proposées par des universitaires qui ont écrit sur l’analyse des données qualitatives :
« Les codes sont des balises ou des étiquettes permettant d’attribuer des unités de sens aux informations descriptives ou déductives compilées au cours d’une étude. Les codes sont généralement attachés à des « morceaux » de taille variable – des mots, des expressions, des phrases ou des paragraphes entiers, reliés ou non à un cadre spécifique » (Miles & Huberman, 1994, p. 56).
Le processus de codage, pour Corbin et Strauss, consiste à » dériver et développer des concepts à partir des données » (Corbin & Strauss, 2008, p. 65).
» Coder signifie nommer des segments de données avec une étiquette qui catégorise, résume et rend compte simultanément de chaque élément de données. Le codage est la première étape pour aller au-delà des énoncés concrets dans les données pour faire des interprétations analytiques »(Charmaz, 2006, p. 43).
« L’essence du codage est le processus de tri de vos données dans diverses catégories qui les organisent et les rendent significatives du point de vue d’un ou plusieurs cadres ou ensembles d’idées. » (Lofland, Snow, Anderson, & Lofland, 2006, p. 200).
Plus simplement, le « codage » est un processus par lequel les chercheurs synthétisent les « significations » démontrées dans les sources de données (qu’il s’agisse de transcriptions d’entretiens, de données naturelles, de notes de terrain, de documents ou de données visuelles) par l’utilisation d’une sorte d' »étiquette ». Les étiquettes peuvent être dérivées des données elles-mêmes lorsque les propres mots des participants sont utilisés (c’est-à-dire « in vivo »), peuvent être appliquées par les chercheurs pour résumer ce qui est observé, ou peuvent être dérivées de manière déductive des objectifs de recherche plus larges et de la littérature informant l’étude.
Développer un inventaire de données
Marie Kondo nous aide à ranger nos maisons ; les inventaires de données nous aident à faire le point sur ce que notre ensemble de données englobe. Les inventaires de données peuvent nous aider à organiser les matériaux du projet. Pour ceux qui aiment travailler avec du papier, cela signifie que l’ensemble des données sera imprimé (transcriptions d’entretiens, notes d’observations sur le terrain, documents, etc.) et organisé de manière à rendre les données facilement accessibles. C’est ainsi que j’organisais mes ensembles de données lorsque j’ai commencé à faire de la recherche qualitative. Maintenant, je suis plus enclin à organiser les versions numériques des documents du projet dans des dossiers sur mon ordinateur. J’utilise généralement une feuille de calcul protégée par un mot de passe pour conserver la trace des différentes sources de données dont je dispose, ainsi que les dates auxquelles les données ont été générées et/ou collectées, et tout processus de transformation qui a été impliqué (par exemple, la transcription, etc.). Dans ce fichier, je pourrais inclure les noms des participants ainsi que les pseudonymes utilisés.
Lorsque je rédige un inventaire de données, il comporte généralement les éléments suivants :
- Chercheur(s)
- Description de l’étude
- But de la recherche
- Questions de la recherche
- Définition. des termes (le cas échéant)
- Modèle et méthodes de l’étude
- Procédures de l’IRB (s’agit-il d’une étude pilote avec un IRB approuvé ? Un IRB approuvé par le cours ? Des données provenant de l’IRB d’un autre chercheur ?)
- Participants (Combien ? Comment ont-ils été recrutés ? Quels critères ont été utilisés pour l’échantillonnage ?)
- Durée de l’étude (Quand l’étude a-t-elle été menée, et quelle a été sa durée ?)
- Description des données (quelle quantité de données avez-vous ?)
- transcriptions d’entretiens/vidéo (durée des entretiens)
- documents &matériel d’archives (liste des documents ; combien ?)
- notes de terrain (condensées, développées ; combien de pages ?)
- matériel audio/visuel
- Contexte de la recherche : Décrivez le contexte de votre étude et les paramètres, le cas échéant
- Appendices selon le cas :
- Charte avec résumé des données (nombre de pages, date de collecte, participants, etc.)
- Échantillon de données (par exemple, 1 transcription complète ; échantillon de données d’archives)
Commencer à lire et à relire
La seule façon de commencer l’analyse des données est de commencer à lire et à revoir les données recueillies. Les chercheurs qui transcrivent des enregistrements audio ou vidéo d’entretiens ou d’interactions naturelles sont bien placés, car ils ont déjà écouté attentivement leurs fichiers audio, et devraient avoir développé un bon sens de ce que l’on trouve dans la source de données. Lorsque les ensembles de données sont très volumineux, il peut être utile de procéder à une « indexation » initiale des matériaux audio ou vidéo. Cela signifie que l’on crée un « index » ou une brève description (plutôt qu’une transcription) de ce qui est inclus dans un enregistrement audio ou vidéo, avec des horodatages. Cela est utile pour localiser des événements ou des moments spécifiques dans une source de données afin de l’examiner au cours du processus analytique ou de compléter une transcription supplémentaire d’interactions sélectionnées dans l’ensemble de données plus large.
Codage préliminaire
Le codage en tant que processus a été décrit depuis des décennies dans de nombreux textes (Coffey & Atkinson, 1996 ; Huberman & Miles, 1994 ; Miles, Huberman, & Saldaña, 2014). Plusieurs défis attendent les chercheurs novices effectuant le codage initial. Premièrement, il n’y a » pas une seule bonne façon » de faire le codage préliminaire. Ensuite, il existe toutes sortes d’approches pour coder le même ensemble de données, et certains chercheurs ont développé des schémas de codage qui pourraient être appliqués par d’autres. Par exemple, le schéma de Bogdan & Biklen (2003, pp. 162-168) comprend les catégories de codage suivantes :
- Mise en scène/Contexte
- Définition de la situation
- Perspectives des sujets
- Manières de penser des participants à propos des personnes &objets
- Processus
- Activités
- Événements
- Stratégies
- Relations et structure sociale
- Narration
- Méthodes
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Troisièmement , le codage est utilisé par les chercheurs qui décrivent leur processus comme une « analyse thématique »(Braun & Clarke, 2006) ainsi que par ceux qui épousent les approches de la « théorie ancrée » (Charmaz, 2014 ; Corbin & Strauss, 2015 ; Glaser & Strauss, 1967). Bien que les processus présentent de grandes similitudes, les théoriciens ancrés ont détaillé des approches spécifiques pour développer la « théorie ancrée » qui ne sont pas généralement utilisées dans les approches thématiques de l’analyse.
Développer un dictionnaire de codes
Lorsqu’on commence, il peut être utile de suivre ce qui se passe en développant un « dictionnaire de codes » dans lequel chacune des étiquettes ou des codes utilisés est définie. Cela signifie qu’il faut écrire les paramètres par lesquels un code particulier est appliqué aux données – c’est-à-dire les critères d’inclusion et d’exclusion. Ici, il sera utile d’inclure également un extrait de données pour illustrer comment le code a été appliqué. Je trouve que le format suivant pour garder une trace du codage initial est utile:
| Code | Définition du code | Extrait illustratif |
Une fois que les codes initiaux ont été appliqués, il est alors possible de les réorganiser en certaines sortes de groupements plus larges. Puisque nous sommes au début du processus analytique, ce processus peut être considéré comme une phase d’essai. Demandez-vous s’il existe des étiquettes (ou des catégories) qui pourraient être utilisées pour décrire le groupe de codes préliminaires. C’est à ce moment qu’il est vraiment utile de commencer à rédiger des » mémos « .
Rédiger des mémos
J’ai écrit ailleurs sur la rédaction de mémos – c’est un processus où les chercheurs commencent à écrire sur les données, les codes et les catégories. Par la rédaction de mémos, on peut poser des questions sur les données, considérer ce qui est important dans les données, et peut-être considérer comment les différents codes pourraient être liés les uns aux autres. Dans ce cas, on peut également inclure un extrait de l’ensemble des données sur lequel écrire. La clé ici est d’écrire ses pensées initiales et la création de sens.
Ce que j’ai décrit ici sont les processus initiaux qui pourraient être utilisés pour explorer un ensemble de données. Ce n’est en aucun cas la conclusion du processus d’analyse des données. Mais où aller ensuite ? Je pense que la réponse à cette question dépend du projet particulier, de ce que le chercheur veut accomplir, et impliquera nécessairement de revenir à la littérature impliquée dans le développement de l’étude, ainsi qu’à la littérature qui s’engage avec les perspectives ontologiques, épistémologiques et théoriques que l’on prend dans toute étude particulière.
Voici quelques autres conseils pour l’analyse des données:
Gérer la peur et l’anxiété dans l’analyse inductive des données qualitatives
11 « trucs » à penser lors de l’analyse des données
Kathy Roulston
Braun, V.., & Clarke, V. (2006). Utilisation de l’analyse thématique en psychologie. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. doi:10.1191/1478088706qp063oa
Charmaz, K. (2006). Construire une théorie fondée : Un guide pratique à travers l’analyse qualitative. Thousand Oaks, CA : Sage.
Charmaz, K. (2014). Constructing grounded theory (2e édition). Los Angeles : Sage.
Coffey, A., & Atkinson, P. (1996). Donner du sens aux données qualitatives : Stratégies de recherche complémentaires. Thousand Oaks : Sage.
Corbin, J., & Strauss, A. (2008). Les bases de la recherche qualitative (3e éd.). Los Angeles : Sage.
Corbin, J., & Strauss, A. (2015). Les bases de la recherche qualitative : Techniques et procédures pour développer la théorie ancrée (4th ed.). Los Angeles : Sage
Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). La découverte de la théorie ancrée : Stratégies pour la recherche qualitative. New York : Aldine de Gruyter.
Huberman, A. M., & Miles, M. B. (1994). Méthodes de gestion et d’analyse des données. Dans N. K. Denzin & Y. S. Lincoln (Eds.), Handbook of qualitative research (pp. 428-444). Thousand Oaks : Sage.
Lofland, J., Snow, D., Anderson, L., & Lofland, L. H. (2006). Analyzing social settings : Un guide de l’observation et de l’analyse qualitative (4e éd.). Belmont, CA : Thomson, Wadsworth.
Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). L’analyse des données qualitatives : An expanded sourcebook (2e éd.). Thousand Oaks, CA : Sage.