Les graphiques en courbes, à barres et les histogrammes représentent des changements dans le temps. Les graphiques en pyramide ou en secteurs représentent les parties d'un tout. Quant aux nuages de points et les cartes proportionnelles sont pratiques si vous avez de nombreuses données à visualiser.
le fait de présenter des données sous différentes formes visuelles (p. ex. tableau, graphique à barres, graphique linéaire) permet d'observer et de décrire les tendances et les régularités; cette démarche est interconnectée avec des habiletés comme résumer, comparer ou différencier, inférer, évaluer et conclure.
Une analyse de contenu nécessite une sélection de documents textuels, visuels ou sonores. Cette sélection est généralement effectuée en accord avec une question de recherche déterminée au préalable ou, dans une approche inductive, en cherchant à questionner un objet dont on a une idée générale préalable.
Le processus d'analyse de données consiste à collecter des données brutes (raw data) à l'aide d'un outil ou d'une application pour explorer ces informations et découvrir des tendances. Il est ensuite possible de se baser sur les résultats de ces analyses pour prendre de meilleures décisions.
L'histogramme est un outil fréquemment utilisé pour résumer des données discrètes ou continues qui sont présentées par intervalles de valeurs. Il est souvent employé pour montrer les caractéristiques principales de la distribution des données de façon pratique.
Le secteur ou « camembert »
Il est utilisé idéalement pour représenter les résultats suite à un tri à plat, qui permet de visualiser la répartition en pourcentage ou en fréquence des réponses obtenues d'une question unique.
Bien qu'ils soient souvent employés, les graphiques circulaires doivent être utilisés soigneusement pour deux raisons. Premièrement, ils sont utiles pour présenter l'information lorsqu'il n'y a qu'un maximum de cinq ou six éléments. S'il y a davantage d'éléments, la figure créée sera trop difficile à comprendre.
Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes.
Son étude contribue à renseigner sur le(s) thème(s) d'un texte. Exemple : Le champ lexical de l'école : -des synonymes : école, lycée, institut...
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
À la différence de l'étude quantitative, l'étude qualitative est une méthode qui permet d'analyser et comprendre des phénomènes, des comportements de groupe, des faits ou des sujets. L'objectif n'est pas d'obtenir une quantité importante de données, mais d'obtenir des données de fond (de qualité !).
L'objectif de l'analyse des données est d'extraire une information statistique qui permet de cerner plus précisément le profil de la donnée. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser la stratégie de la société en question en ajustant certains points.
L'analyse descriptive est le terme donné à l'analyse des données permettant de décrire et de résumer des données historiques de manière significative afin que, par exemple, des insights en ressortent. L'analyse descriptive permet de répondre à la question « Que c'est-il passé ? »
Il existe trois types d'entretiens de recherche : l'entretien directif, l'entretien semi-directif et l'entretien non directif (ou libre). Le degré de liberté du chercheur varie d'un type d'entretien à l'autre.
11Le but de l'analyse thématique comme méthode d'analyse de contenu est de repérer les unités sémantiques qui constituent l'univers discursif de l'énoncé. Dans ces conditions, il s'agit de produire une reformulation du contenu de l'énoncé sous une forme condensée et formelle.
L'analyse de données qualitatives se définit d'abord par son objet : le chercheur tente de dégager le sens d'un texte, d'une entrevue, d'un corpus à l'aide ou non d'outils informatisés (Paillé et Mucchielli, 2003 ; Deschenaux et Bourdon, 2005).
Le traitement des données a consisté d'abord à faire le dépouillement des questionnaires ; L'opération a permis d'extraire les données et les regrouper par centre d'intérêts. L'analyse des données s'est faite sur la base des résultats obtenus du traitement des données.
Analyser adéquatement des données quantitatives requiert une bonne planifica- tion dans la mesure où l'on doit, avant même de procéder à la collecte de données, décider du ou des tests statistiques qui seront utilisés en fonction de la question et des données de recherche.