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Un guide complet de l'analyse thématique

forms.app Team

Temps de lecture : 5 minutes
Un guide complet de l'analyse thématique

Vous pouvez accomplir des choses très importantes avec l'analyse thématique, qui est l'une des méthodes les plus fréquemment utilisées pour l'analyse qualitative. Toute entreprise ou organisation peut se positionner dans une meilleure position sur n'importe quel sujet avec cette méthode de recherche.

Cet article complet vous montrera comment identifier les thèmes dans n'importe quelle donnée qualitative. À cette fin, il commencera par la définition de l'analyse thématique et expliquera comment le faire étape par étape. En plus de cela, il présentera des exemples et soulignera l'importance de ce type d'analyse avec ses approches, avantages et caractéristiques comparatives.

Qu'est-ce que l'analyse thématique?

L'analyse thématique est l'une des méthodes d'analyse de données qualitatives et est utilisée pour rechercher des thèmes et des motifs dans un ensemble de données.

Elle est souvent utilisée pour donner du sens aux idées et aux concepts qui sont répétés dans un texte en se concentrant sur eux. Les chercheurs interprètent les données qualitatives en l'utilisant dans de nombreuses disciplines différentes, en particulier dans les études où les données qualitatives sont intenses.

Étapes de l'analyse thématique

L'analyse thématique est principalement connue pour l'approche de Braun et Clarke. Ils affirment que la nature de l'analyse thématique en recherche qualitative se compose de cinq ou parfois six étapes. Ces étapes essentielles sont :

Étapes de l'analyse thématique

Étapes de l'analyse thématique

1. Familiarisation avec les données

Tout d'abord, vous commencez par convertir toutes les données visuelles ou audio en texte. Vous décidez quoi coder et comment. Vous choisissez le but qui correspond aux données. Pour cela, passez en revue les données plusieurs fois, si nécessaire, relisez-les encore et encore.

2. Codage et génération de thèmes

Créez vos modèles de codage et compilez les composants et sous-sections. Faites attention à utiliser des étiquettes descriptives. Gardez notamment un journal de réflexivité. Vous pouvez utiliser ce journal à la fois pour votre communication avec d'autres chercheurs et pour mieux comprendre les relations de cause à effet. Plus tard, les codes similaires ont été regroupés. Ensuite, des thèmes potentiels émergeront et répondront à votre sujet de recherche.

3. Examen du thème

Examinez à nouveau pour assurer l'exactitude du codage et les thèmes identifiés. Vérifiez les relations interclusters et la cohérence des thèmes. S'il y a des parties que vous pensez manquantes, revenez aux étapes précédentes.

4. Classification des thèmes

Dans cette étape, il est nécessaire de déterminer ce que les thèmes représentent grâce à des examens sensibles. Le processus d'étiquetage doit être terminé et la version finale doit être prête. Assurez-vous donc de définir correctement les définitions et qu'elles sont directement proportionnelles à votre recherche.

5. Placement des exemples

La dernière étape consiste à écrire les résultats de votre analyse thématique. Vous pouvez donner des exemples et les synthétiser avec les thèmes pour en faire un récit avec beaucoup de preuves de données.

Exemples d'analyse thématique

Dans cette section, il y aura une analyse thématique de recherche qualitative avec des exemples. Supposons que vous souhaitiez évaluer deux études différentes sur la satisfaction au travail et les achats en ligne dans le contexte de l'analyse thématique.

Exemple n°1

Vous avez préparé une enquête ouverte de vingt questions pour les employés de votre entreprise. Cette enquête est remplie de questions soigneusement sélectionnées pour mesurer leur engagement, leurs problèmes et leur satisfaction au travail. Vous avez ensuite transcrit les résultats et avez commencé à trouver des thèmes récurrents.

Vous avez constaté que ces thèmes concernent les heures de travail intenses, la charge de travail, le développement de carrière et le salaire. Vous pouvez alors analyser ces thèmes et développer des stratégies appropriées pour la satisfaction au travail.

Exemple n°2

Vous avez mené une enquête en ligne sur votre application de shopping. Encore une fois, vous avez transcrit les réponses et trouvé des thèmes communs. Ceux-ci sont les défis technologiques, les bugs et les campagnes. Vous pouvez alors analyser ces thèmes et revoir et re-développer votre application de shopping.

Approches de l'analyse thématique

Bien que l'analyse thématique soit une méthode d'analyse très simple, elle a ses propres subtilités et méthodes. Selon l'objectif de votre question de recherche ou le type de données, l'une de ces approches peut être plus adaptée pour vous. Plus ou moins, les principales approches de l'analyse thématique sont :

1. Approche inductive

L'approche inductive est une méthode qui ne permet pas au chercheur de manipuler le processus de collecte et d'analyse des données. Les thèmes émergent d'eux-mêmes au cours de l'analyse. Ainsi, il n'y a pas de biais dans la révélation de ce qui se passe. Cette méthode de recherche a un aspect informatif, surtout lorsqu'il n'y a pas suffisamment d'informations sur le sujet de recherche.

2. Approche déductive

Dans l'approche déductive, on commence par des catégories prédéterminées et des codes initiaux. Par conséquent, on doit d'abord avoir des connaissances sur le sujet. Des arrangements appropriés sont faits avec les codes utilisés dans l'analyse des données, et les résultats de la recherche sont atteints. C'est pourquoi les chercheurs l'utilisent principalement pour tester leurs hypothèses.

Avantages et inconvénients de l'analyse thématique

L'analyse thématique est principalement connue comme une méthode de recherche subjective. Par conséquent, l'analyse thématique peut produire des résultats de haute qualité ou de mauvaise qualité en proportion directe de la capacité des chercheurs. Ses avantages et inconvénients tournent généralement autour de cet axe de subjectivité. Les principaux sont :

Avantages

  • Les données qu'elle fournit en font un type d'analyse très flexible. Ces données peuvent être combinées avec différentes techniques d'analyse de données, telles que l'analyse exploratoire ou l'analyse situationnelle.
  • Elle est adaptée à une utilisation dans des ensembles de données volumineux.
  • C'est une méthode simple qui ne nécessite pas de programmes spéciaux, de langages de programmation ou d'analyses complexes.
  • C'est un type d'analyse offrant diverses opportunités de jeu de données où vous pouvez examiner n'importe quelle vidéo, image, texte ou audio.

Inconvénients

  • Parce que c'est subjectif, le biais du chercheur peut fausser les résultats.
  • Il n'y a aucune règle stricte ou méthode à suivre. Il peut procéder selon l'expérience subjective du chercheur.
  • Les modèles de données montrant des caractéristiques communes peuvent ne pas être suffisants pour expliquer le résultat. En conséquence de l'analyse, un problème tel que la simplification excessive peut survenir.
  • Le codage des données et le tri des thèmes peuvent prendre beaucoup de temps pendant le processus d'analyse des données.

Quand utiliser l'analyse thématique

L'analyse thématique est une méthode d'analyse précieuse qui peut être adaptée à diverses études. Mais si vous demandez spécifiquement quand elle offre des opportunités plus productives, ce sont:

  • Lors de l'explication d'un phénomène: C'est une méthode de recherche précieuse pour découvrir les causes d'une situation. Très similaire à l'analyse narrative, elle rassemble les expressions subjectives, les expériences et les récits des narrateurs autour de groupes de thèmes. De cette façon, vous obtenez des informations détaillées sur la situation.
  • Lors de l'interprétation de données qualitatives: C'est l'une des méthodes les plus couramment utilisées pour examiner les enquêtes et les entretiens préparés avec des questions ouvertes. Elle identifie méticuleusement différents modèles et les rend interprétables. Ainsi, vous obtiendrez des données que vous pourrez utiliser pour prendre des décisions importantes dans votre entreprise.
  • Lors du développement de théories et d'hypothèses: Les chercheurs utilisent cette méthode pour tester et établir leurs théories. Avec le cadre théorique fourni par cette analyse, ils parviennent à des résultats avec une marge d'erreur très faible. Ainsi, la base de toute application est préparée.

Analyse de contenu vs. Analyse thématique

Ils sont utilisés pour examiner les données en tant que deux méthodes différentes de recherche qualitative. Mais leur focus est différent. L'analyse de contenu mesure le contenu dans un texte et la fréquence des mots, images ou expressions. D'autre part, l'analyse thématique révèle et interprète les thèmes et motifs communs dans ces contenus. Les autres caractéristiques sont les suivantes:

  • Vous pouvez examiner des données qualitatives dans les deux types d'analyse.
  • Vous découvrez des motifs cachés avec les deux méthodes.
  • Les deux méthodes conviennent pour préparer des infrastructures théoriques.
  • L'analyse de contenu est plus adaptée pour examiner des données quantitatives.
  • L'analyse thématique utilise souvent une méthode de recherche inductive.

Questions fréquemment posées sur l'analyse thématique

Curieux de l'analyse thématique? Trouvez des réponses aux questions courantes sur cette méthode d'analyse de données qualitative ici.

L'analyse thématique de Braun et Clarke est une approche bien connue. Cette méthode comporte six étapes et constitue un processus itératif. Ces six étapes sont la reconnaissance des données, la génération de codes, la génération de thèmes, l'examen des thèmes, la classification des thèmes et le placement des exemples. Ainsi, grâce à ce processus itératif, la recherche est traitée étape par étape. En fin de compte, ce processus permet d'obtenir les résultats les plus précis sur le texte cible.

L'approche sémantique est utilisée pour examiner les données de manière explicite. Elle ne s'intéresse qu'à la structure superficielle des données, qu'elles soient textuelles, visuelles ou sonores. Elle structure les expressions de manière descriptive et en déduit des thèmes.

Les deux principales voies de cette analyse sont les méthodes déductives et inductives. L'analyse thématique inductive tente de révéler les données elles-mêmes sans rien leur imposer. L'analyse thématique déductive, quant à elle, s'articule autour de présupposés ou de théories et tente de trouver des réponses aux objectifs et aux questions du chercheur. Les deux méthodes présentent des aspects positifs et négatifs en fonction de la nature des données examinées et de l'objectif de la recherche.

Lorsque l'on parle d'outils statistiques, on pense surtout à des méthodes quantitatives. L'analyse thématique, quant à elle, est liée à l'examen de données visuelles, sonores et textuelles subjectives, telles que des enquêtes, des observations, des entretiens et des groupes de discussion. Cette orientation et l'absence de données numériques empêchent l'analyse thématique d'être un outil statistique.

Avant de pouvoir créer un code, les données sur lesquelles vous allez travailler doivent d'abord être créées et prêtes à être traitées. Ensuite, gérez vos données de manière organisée à l'aide d'un logiciel d'analyse qualitative. Cela permettra également d'accélérer et de faciliter le travail des différents chercheurs qui travaillent en même temps. N'oubliez pas de garder une trace de vos décisions de codage. Enfin, ne négligez pas l'impact de vos propres décisions sur l'interprétation des données.

Points clés à retenir

Les bases de l'analyse thématique vous ont été expliquées dans cet article. Tout d'abord, l'analyse thématique est définie par son concept général. L'article montre les étapes à suivre pour effectuer cette analyse. Des exemples et approches d'analyse thématique sont expliqués sous différentes rubriques.

Les avantages et les inconvénients de l'analyse thématique sont répertoriés. Dans quelles situations vous pouvez utiliser l'analyse sont exemplifiées. Enfin, à la fin de l'article, la différence entre l'analyse thématique et l'analyse de contenu est expliquée. À la fin de cette lecture, vous êtes maintenant capable de mener votre recherche de données de manière systématique et appropriée.

Table des matières :

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