Sélection des méthodes de recherche pour votre projet de RMO

La recherche de mise en œuvre peut utiliser des méthodes quantitatives et qualitatives. Cependant, les chercheurs doivent prendre conscience que chaque approche a ses points forts et ses limites. Le Tableau 4 résume les points forts et les limites des méthodes quantitatives et qualitatives. En général, les points forts d’une méthode peuvent être considérés comme les points faibles de l’autre. Par conséquent, combiner les méthodes quantitatives et qualitatives peut améliorer la valeur d’un projet de RMO.

Les études quantitatives et qualitatives ont des critères fondamentalement différents pour évaluer la rigueur de l’étude en raison du paradigme utilisé et de la nature des méthodes. Les critères sont analogues mais non interchangeables. Chaque approche a ses propres normes appropriées et tout aussi rigoureuses. Quatre critères analogues sont comparables pour évaluer la qualité des études quantitatives et qualitatives, à savoir la valeur de vérité, l’applicabilité, la cohérence et la neutralité⁹.

La qualité de l’étude dépend de l’efficacité avec laquelle le chercheur est capable de mesurer le concept étudié. Avec une méthode quantitative, cela signifie dans quelle mesure ce qui est mesuré correspond au concept qu’on a l’intention de mesurer. La validité suppose des mesures opérationnelles correctes pour les concepts étudiés. La validité de l’étude peut être améliorée en s’assurant qu’il n’y a pas de biais de sélection ou de mesure (et ce, en utilisant des outils et des procédures normalisés).

La crédibilité est le critère de validité correspondant dans la recherche qualitative. Il se concentre sur le fait que l’enquêteur doit réussir à voir la vérité à travers les yeux des intervenants et à comprendre le contexte dans lequel la recherche est menée. La crédibilité peut être accomplie par la triangulation des intervenants, des méthodes de collecte de données ou des méthodes d’analyse ; par un engagement prolongé avec les gens ; par une observation continuelle sur le terrain ; par l’utilisation de chercheurs pairs ; par la réflexivité des chercheurs ; et par le contrôle, validation et co-analyse de la part des participants.

La force de la recherche qualitative réside dans la validité (fidélité à la vérité). Une bonne recherche qualitative, utilisant une sélection de méthodes de collecte de données, doit toucher le cœur de ce qui se passe plutôt que de se contenter d’une analyse superficielle¹⁰

L’applicabilité se réfère à la façon dont on peut appliquer les résultats de la recherche à une population plus large, au-delà de celle à l’étude. Dans une étude quantitative, ceci est connu comme la validité externe ou la généralisabilité des résultats. La généralisabilité est un objectif des études quantitatives. Elle est réalisée en sélectionnant des échantillons aléatoires suffisamment importants pour minimiser la probabilité d’erreur et pour représenter statistiquement la population à partir de laquelle les échantillons sont prélevés.

La transférabilité est l’analogue qualitatif du concept de généralisabilité. La transférabilité est la mesure dans laquelle les résultats d’une étude peuvent être appliqués à d’autres contextes et environnements ou à d’autres groupes. Cela signifie également le niveau auquel un public cible pourra généraliser les résultats de l’étude dans son propre contexte. La responsabilité de d’évaluer la transférabilité de l’étude revient à ceux qui ont besoin de transférer les résultats dans des situations différentes, plutôt qu’aux chercheurs de l’étude originale. La transférabilité peut être obtenue lorsque l’auteur de l’étude fournit des informations adéquates sur les antécédents des chercheurs, leurs connaissances antérieures et leurs biais éventuels, ainsi que sur le contexte de la recherche, les processus, les membres et les liens chercheur-participant afin que le lecteur puisse déterminer dans quelle mesure l’étude peut être transférable dans son propre contexte.

La cohérence renvoie à la question de savoir si les conclusions de l’étude seraient similaires si elles étaient reproduites avec le même sujet ou dans un contexte similaire à un moment différent. Dans une étude quantitative, la cohérence renvoie à la fiabilité de la mesure. Lorsqu’on mesure des variables pour l’étude, toutes les mesures comportent un certain degré d’erreur. Lorsque le niveau d’erreur est faible, la fiabilité de la mesure est élevée.

La cohérence est définie comme constance (en anglais dependability) dans la recherche qualitative. La constance fait référence à la façon dont les chercheurs s’assurent que l’étude soit menée de manière cohérente dans le temps, par rapport aux chercheurs et aux techniques d’analyse et que les procédures de l’étude soient explicites et reproductibles. Ceci peut être réalisé par une piste d’audit, qui consiste à garder une chronologie détaillée et une description des activités de recherche, y compris : une explication des choix et justification des différentes conceptions de recherche, collecte et analyse des données, thèmes émergents, et mémo analytique.

En résumé, la « fiabilité » dans une étude quantitative est la répétabilité et l’indépendance des résultats par rapport aux chercheurs spécifiques générant ces résultats. Alors que dans la recherche qualitative, la fiabilité implique que, compte tenu des données collectées, les résultats soient constants et cohérents.

La neutralité implique que le chercheur conserve son objectivité, en minimisant tout biais possible dû à ses convictions ou à ses intérêts. Dans une étude quantitative, l’objectivité peut être obtenue en évitant le biais de sélection (par randomisation) et le biais de mesure (avec des outils normalisés, des procédures normalisées et en masquant le statut des participants pendant la mesure). Dans une étude qualitative, cependant, ces mêmes stratégies seraient contre- productives. Pour être en mesure de saisir la réalité le plus précisément possible selon les perspectives et les expériences des participants, le chercheur doit être inséparable des participants à l’étude. De plus, le chercheur peut agir comme un outil lors de la collecte de données. Par conséquent, le chercheur ne peut pas être complètement objectif. L’objectivité (ou conformabilité) est donc un moyen de savoir que les chercheurs ont fait la distinction entre leurs convictions personnelles propres et celles des participants à l’étude. Les lecteurs doivent être capables de voir que l’intégrité des résultats de l’étude est basée sur les données, et non sur les convictions ou les préjugés des chercheurs. La conformité peut être obtenue grâce à l’utilisation d’un journal de bord réflexif.