Établir la fiabilité dans la recherche qualitative

Les études de marché qualitatives se concentrent sur la fiabilité des données plutôt que sur les données, qui seraient définies comme une recherche quantitative. La recherche qualitative est importante car elle mesure des choses que les chiffres pourraient ne pas être en mesure de définir, les méthodes qualitatives identifient parfois des tendances avant qu’elles n’apparaissent dans les données quantitatives.

La fiabilité des données comporte quatre éléments clés : crédibilité, transférabilité, fiabilité et confirmabilité.

Crédibilité

La triangulation et les contrôles des membres aident à établir la crédibilité et contribuent à la fiabilité. D’autres facteurs incluent un engagement prolongé et des observations persistantes des sujets de recherche.

La triangulation pose les mêmes questions de recherche à différents participants à l’étude et recueille des données de différentes sources par différentes méthodes pour répondre aux mêmes questions. Les vérifications des membres se produisent lorsque les chercheurs demandent aux participants d’examiner les données recueillies par les intervieweurs et les interprétations des chercheurs de ces données. Les participants apprécient généralement le processus de vérification des membres, car il leur donne la possibilité de vérifier leurs déclarations et de combler les lacunes des entrevues précédentes. La confiance est un aspect important du processus de vérification des membres.

Transférabilité

La transférabilité généralise les résultats de l’étude et tente de les appliquer à d’autres situations et contextes. Les chercheurs ne peuvent pas prouver définitivement que les résultats basés sur l’interprétation des données sont transférables, mais ils peuvent établir que c’est probable.

L’échantillonnage ciblé, une forme d’échantillonnage non probable, est utilisé pour maximiser des données spécifiques par rapport au contexte dans lequel elles ont été recueillies. Cela diffère de l’information agrégée qui serait le résultat de la recherche quantitative. L’échantillonnage ciblé tient compte des caractéristiques des sujets de l’échantillon, qui sont directement liées aux questions de recherche.

Fiabilité

De nombreux chercheurs qualitatifs estiment que si la crédibilité a été démontrée, il n’est pas nécessaire de démontrer également et séparément la fiabilité. Cependant, si un chercheur autorise l’analyse des termes, la crédibilité semble davantage liée à la validité, et la fiabilité semble davantage liée à la fiabilité.

Parfois, la validité des données est évaluée au moyen d’un audit des données. Un audit de données peut être effectué si l’ensemble de données est à la fois riche et épais afin qu’un auditeur puisse déterminer si la situation de la recherche s’applique à sa situation. Sans suffisamment de détails et d’informations contextuelles, cela n’est pas possible. Quoi qu’il en soit, il est important de se rappeler que l’objectif n’est pas de généraliser au-delà de l’échantillon.

Confirmabilité

Des recherches qualitatives peuvent être menées pour reproduire des travaux antérieurs, et lorsque tel est l’objectif, il est important que les catégories de données soient cohérentes à l’interne. Les auteurs Yvonna S. Lincoln et Egon G. Guba ont déclaré dans leur livre de 1985 “Naturalistic Inquiry” que les chercheurs doivent concevoir des règles qui décrivent les propriétés de la catégorie et qui peuvent, en fin de compte, être utilisées pour justifier l’inclusion de chaque bit de données qui reste affecté à la catégorie ainsi que pour fournir une base pour des tests ultérieurs de réplicabilité.

Il est important que d’autres chercheurs puissent reproduire les résultats pour montrer que ces résultats sont le produit de méthodes de recherche indépendantes et non de biais conscients ou inconscients.