Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
Le codage ouvert est une technique de codage qualitative où les données brutes sont examinées pour identifier les concepts et les catégories initiales. Cette méthode consiste à diviser les données en segments significatifs et à leur attribuer des étiquettes représentant des concepts ou des thèmes émergents. L'objectif est de rester aussi proche des données que possible sans imposer des préconceptions.
Le codage axial est une étape suivante dans la synthèse des données qualitatives, où les catégories initiales développées lors du codage ouvert sont affinées et relatées les unes aux autres. Cette technique permet de construire un cadre thématique plus cohérent, en relatant des catégories centrales aux souscatégories. Le codage axial aide à comprendre les relations complexes entre différents éléments de données.
Le codage sélectif est la troisième phase qui consiste à intégrer et à affiner les catégories élaborées lors des étapes précédentes. Cette méthode met l'accent sur l'identification de la catégorie centrale autour de laquelle toutes les autres catégories s'articulent. Le but est de développer une théorie ancrée dans les données en liant toutes les catégories majeures.
La moyenne est la valeur arithmétique moyenne d'un ensemble de données, calculée en additionnant toutes les valeurs et en divisant par le nombre de valeurs. La médiane est la valeur centrale d'un ensemble de données organisé. Ces mesures permettent de résumer et de comparer les données quantitatives efficacement.
L'écarttype mesure la dispersion ou la variabilité des données par rapport à la moyenne. La variance est la moyenne des carrés des écarts entre chaque valeur et la moyenne. Ces mesures sont cruciales pour comprendre la diversité des données quantitatives et évaluer leur variabilité.
L'analyse de la répartition examine comment les données sont distribuées dans un échantillon. Elle inclut la détection des modes, des symétries, des asymétries et des tendances centrales. Cette technique aide à découvrir les caractéristiques structurelles des données et à interpréter les distributions de probabilités.
La triangulation des données utilise plusieurs sources ou méthodes pour valider les résultats. Elle peut inclure des combinaisons de données qualitatives et quantitatives, ou l'utilisation de différentes méthodes de collecte de données. La triangulation renforce la crédibilité et la confirmabilité des conclusions.
Les principaux avantages de la triangulation sont l'augmentation de la validité, la réduction des biais, et une compréhension plus riche des phénomènes étudiés. Elle permet de combiner différentes perspectives, augmentant ainsi la robustesse et la fiabilité des résultats.