Votre objectif en menant une étude de recherche quantitative est de déterminer la relation entre une chose et une autre au sein d’une population. Les plans de recherche quantitatifs sont descriptifs ou expérimentaux. Une étude descriptive n’établit que des associations entre variables; une étude expérimentale établit la causalité.

La recherche quantitative traite des nombres, de la logique et d’une position objective. La recherche quantitative se concentre sur des données numériques et immuables et un raisonnement convergent détaillé plutôt que divergent.

Ses principales caractéristiques sont:

• Les données sont généralement collectées à l’aide d’instruments de recherche structurés.
• Les résultats sont basés sur des échantillons de plus grande taille représentatifs de la population.
• L’étude de recherche peut généralement être reproduite ou répétée, compte tenu de sa grande fiabilité.
• Le chercheur a une question de recherche clairement définie à laquelle des réponses objectives sont recherchées.
• Tous les aspects de l’étude sont soigneusement conçus avant la collecte des données.
• Les données sont sous forme de chiffres et de statistiques, souvent disposées sous forme de tableaux, de graphiques, de figures ou d’autres formes non textuelles.Le projet
• peut être utilisé pour généraliser plus largement les concepts, prédire les résultats futurs ou étudier les relations causales.
• Le chercheur utilise des outils, tels que des questionnaires ou des logiciels informatiques, pour collecter des données numériques.

L’objectif global d’une étude de recherche quantitative est de classer les caractéristiques, de les compter et de construire des modèles statistiques pour tenter d’expliquer ce qui est observé.

Choses à garder à l’esprit lorsque vous rapportez les résultats d’une étude en utilisant des méthodes quantifiantes:

1. Expliquez les données collectées et leur traitement statistique ainsi que tous les résultats pertinents par rapport au problème de recherche que vous étudiez. L’interprétation des résultats n’est pas appropriée dans cette section.
2. Signalez les événements imprévus qui se sont produits pendant votre collecte de données. Expliquez en quoi l’analyse réelle diffère de l’analyse prévue. Expliquez votre traitement des données manquantes et pourquoi les données manquantes ne compromettent pas la validité de votre analyse.
3. Expliquez les techniques que vous avez utilisées pour  » nettoyer » votre ensemble de données.
4. Choisissez une procédure statistique minimale suffisante; fournissez une justification de son utilisation et une référence pour celle-ci. Spécifiez les programmes informatiques utilisés.
5. Décrivez les hypothèses pour chaque procédure et les mesures que vous avez prises pour vous assurer qu’elles n’ont pas été violées.
6. Lorsque vous utilisez des statistiques inférentielles, fournissez les statistiques descriptives, les intervalles de confiance et la taille des échantillons pour chaque variable ainsi que la valeur de la statistique de test, sa direction, les degrés de liberté et le niveau de signification.
7. Évitez de déduire la causalité, en particulier dans les conceptions non randomisées ou sans autre expérimentation.
8. Utilisez des tableaux pour fournir des valeurs exactes; utilisez des chiffres pour transmettre des effets globaux. Gardez les chiffres de petite taille; incluez des représentations graphiques des intervalles de confiance dans la mesure du possible.
9. Indiquez toujours au lecteur ce qu’il faut rechercher dans les tableaux et les figures.

REMARQUE: Lorsque vous utilisez des données statistiques préexistantes collectées et mises à disposition par quelqu’un d’autre que vous-même, vous devez toujours rendre compte des méthodes utilisées pour collecter les données et décrire les données manquantes et, le cas échéant, expliquer clairement pourquoi les données manquantes ne compromettent pas la validité de votre analyse finale.

Babbie, Earl R. La pratique de la recherche sociale. 12e éd. Belmont, CA: Wadsworth Cengage, 2010; Brians, Craig Leonard et coll. Analyse Politique Empirique: Méthodes de Recherche Quantitatives et Qualitatives. 8e éd. Boston, MA: Longman, 2011; McNabb, David E. Méthodes de recherche en Administration publique et en Gestion à but Non lucratif: Approches Quantitatives et Qualitatives. 2e éd. Armonk, NY: M.E. Sharpe, 2008; Méthodes de recherche quantitative. Écrire @CSU. Université d’État du Colorado; Singh, Kultar. Méthodes de Recherche Sociale Quantitative. Il s’agit de la première édition de la série.