Analyse thématique : un guide étape par étape (2023)

Découvrir des thèmes dans les données nécessite une approche systématique. L'analyse thématique organise les données afin que vous puissiez facilement reconnaître le contexte.

Qu'est-ce que l'analyse thématique ?

Analyse thématiqueestune méthode d'analyse de données qualitatives qui implique la lecture d'un ensemble de données et la recherche de modèles pour dériver des thèmes.L'expérience subjective du chercheur joue un rôle central dans la recherche de sens dans les données.

Quelles sont les principales approches de l'analyse thématique ?

Il existe plusieurs approches de l'analyse thématique. Celui que vous utiliserez dépendra de ce qui convient le mieux à votreconception de la recherche.

Approche d'analyse thématique inductive

Analyse thématique inductiveimpliquetirer du sens et identifier des thèmes à partir de données sans idées préconçues.Vous analysez les données sans aucun résultat attendu.

Approche d'analyse thématique déductive

Dans l'approche déductive, vous analysez les données avec un ensemble de thèmes attendus. Les connaissances antérieures, la recherche ou la théorie existante informent cette approche.

Approche d'analyse thématique sémantique

Avec l'approche sémantique, vous ignorez la signification sous-jacente des données. Vous prenez les thèmes d'identification au pied de la lettre en vous basant sur ce qui est écrit ou explicitement énoncé.

Approche d'analyse thématique latente

Contrairement à l'approche sémantique, l'approche latente se concentre sur les significations sous-jacentes des données et examine les raisons du contenu sémantique. Cela implique un élément d'interprétation où vous théorisez les significations et ne vous contentez pas de prendre les données au pied de la lettre.

Quand utiliser l'analyse thématique ?

L'analyse thématique est bénéfique lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données. Il vous permet de diviser et de catégoriser d'énormes quantités de données d'une manière qui les rend beaucoup plus faciles à digérer.

Les scénarios suivants justifient l'utilisation d'une analyse thématique :

• Vous débutez dans l'analyse qualitative

• Vous devez identifier des modèles dans les données

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• Vous souhaitez impliquer les participants dans le processus

L'analyse thématique est particulièrement utile lorsque vous recherchez des informations subjectives telles que des expériences et des opinions dansenquêtes, des interviews, des conversations ou des publications sur les réseaux sociaux.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'analyse thématique ?

L'analyse thématique est une approche très flexible pouranalyse qualitative des donnéesque vous pouvez modifier pour répondre aux besoins de nombreuses études. Il vous permet de générer de nouvelles idées et concepts à partir de données.

Les chercheurs débutants qui apprennent à analyser des données trouveront l'analyse thématique très accessible. Il est facile à comprendre pour la plupart des gens et peut être relativement rapide à apprendre.

La flexibilité de l'analyse thématique peut également être un inconvénient. Il peut sembler intimidant de décider ce qui est important à souligner, car il existe de nombreuses façons d'interpréter le sens d'un ensemble de données.

Puisqu'il se concentre sur la recherche de modèles dans les données,vous pouvez ignorer des phénomènesqui se produisent dans un seul cas. De plus, l'analyse thématique n'utilise pas de cadres théoriques. Cela pourrait limiter le pouvoir interprétatif d'une analyse.

Quel est le processus étape par étape pour l'analyse thématique ?

Le processus d'analyse thématique de base nécessite la reconnaissance de codes et de thèmes au sein d'un ensemble de données. Un code est une étiquette attribuée à un élément de données que vous utilisez pour identifier et résumer des concepts importants au sein d'un ensemble de données. Un thème est un modèle que vous identifiez dans les données. Les étapes pertinentes peuvent varier en fonction de l'approche et du type d'analyse thématique, mais voici les étapes générales que vous suivrez :

1. Se familiariser avec les données (travail de pré-codage)

Avant de pouvoir travailler avec succès avec des données, vous devez les comprendre. Obtenez une idée des données pour voir quels thèmes généraux apparaissent. Transcrivez des fichiers audio et observez les significations et les modèles dans l'ensemble de données. Lisez la transcription et notez des notes sur les codes potentiels à créer.

2. Créer les codes initiaux (open code work)

Créez un ensemble de codes initiaux pour représenter les modèles et les significations dans les données. Faire unlivre de codespour garder une trace des codes. Relisez les données pour identifier les extraits intéressants et appliquez les codes appropriés. Vous devez utiliser le même code pour représenter des extraits ayant la même signification.

3. Rassembler les codes avec les données à l'appui (regroupement du code initial)

Il est maintenant temps de regrouper tous les extraits associés à un code particulier. Si vous le faites manuellement, découpez les codes et assemblez-les. Un logiciel d'analyse thématique les collationnera automatiquement.

4. Regrouper les codes en thèmes (regroupement des codes sélectifs)

Une fois que vous avez finalisé les codes, vous pouvez les trier en thèmes potentiels. Les thèmes reflètent les tendances et les modèles dans les données. Vous pouvez combiner certains codes pour créer des sous-thèmes.

5. Examiner, réviser et finaliser les thèmes (révision finale)

Maintenant que vous avez décidé des thèmes initiaux, vous pouvez les revoir et les ajuster au besoin. Chaque thème doit être distinct, avec suffisamment de données pour le soutenir. Vous pouvez fusionner des thèmes similaires et supprimer ceux qui manquent de données de support suffisantes. Commencez à formuler des thèmes dans un récit.

6. Rédigez le rapport

La dernière étape pour raconter l'histoire d'un ensemble de données est la rédaction du rapport. Vous devez tenir pleinement compte des thèmes pour communiquer la validité de votre analyse.

Un rapport d'analyse thématique typique contient les éléments suivants :

• Une introduction

• UNméthodologiesection

• Résultats et constatations

• Une conclusion

Votre récit doit être cohérent et inclure des citations vives qui peuvent étayer des points. Il devrait également inclure une analyse interprétative et un argumentaire pour vos revendications. De plus, envisagez de rapporter vos conclusions dans un organigramme ou un diagramme en arbre, qui peut être indépendant ou faire partie de votre rapport.

En conclusion, une analyse thématique est une méthode d'analyse de données qualitatives. En suivant les six étapes, vous identifierez des thèmes communs à partir d'un grand nombre de textes. Cette méthode peut vous aider à trouver des informations riches et utiles sur les expériences, les comportements et les opinions nuancées des gens.

Comment analyser les données qualitatives

L'analyse de données qualitatives est le processus d'organisation, d'analyse et d'interprétation de données non numériques etdonnées subjectives. L'objectif est de capturer des thèmes et des modèles, de répondre à des questions et d'identifier les meilleures actions à entreprendre en fonction de ces données.

Les chercheurs peuvent utiliserdonnées qualitativespour comprendre les pensées, les sentiments et les attitudes des gens. Par exemple, les chercheurs qualitatifs peuvent aider les propriétaires d'entreprise à tirer des conclusions fiables sur les opinions des clients et à découvrir les domaines qui doivent être améliorés.

En plus de l'analyse thématique, vous pouvez analyser des données qualitatives à l'aide des éléments suivants :

Analyse de contenu

Analyse de contenuexamine et compte la présence de certains mots, sujets et contextes dans des documents et des artefacts de communication, tels que :

• Texte dans divers formats

  (Video) Méthodologie et analyse qualitative | Amina IDRISSI

• Des photos

• Vidéos

• l'audio

Cette méthode transforme les données qualitatives en données quantitatives. Vous pouvez le faire manuellement ou avec des outils électroniques qui reconnaissent les modèles pour établir des liens entre les concepts.

Analyse narrative

Analyse narrativeinterprète les histoires des participants à la recherche à partir de témoignages, d'études de cas, d'entretiens et d'autres données textuelles ou visuelles. Il fournit des informations précieuses sur la complexité des sentiments, des croyances et des comportements des gens.

Analyse du discours

Dansanalyse du discours, vous analysez la signification sous-jacente des données qualitatives dans un contexte particulier, notamment :

• Social

• Culturel

• Politique

• Entreprise

• Historique

Cette approche nous permet d'étudier comment les gens utilisent le langage dans le texte, l'audio et la vidéo pour démêler les problèmes sociaux, la dynamique du pouvoir ou les inégalités.

Par exemple, vous pouvez regarder comment les gens communiquent avec leurs collègues par rapport à leurs patrons. L'analyse du discours dépasse le sens littéral des mots pour examiner la réalité sociale.

Analyse de la théorie ancrée

Dansthéorie fondéeanalyse, vous développez des théories en examinant des données du monde réel. Le processus consiste à créer des hypothèses et des théories en collectant et en évaluant systématiquement ces données. Bien que cette approche soit utile pour étudier des phénomènes moins connus, elle peut être écrasante pour un chercheur novice.

Défis liés à l'analyse des données qualitatives

Bien que les données qualitatives puissent répondre à des questions que les données quantitatives ne peuvent pas, elles présentent toujours des défis.

1. Si elle est effectuée manuellement, l'analyse qualitative des données prend beaucoup de temps.

2. Il peut être difficile de choisir une méthode.

3. Éviter les préjugés est difficile.

4. L'erreur humaine affecte la précision et la cohérence.

Pour surmonter ces défis, vous devez affiner vos méthodes en utilisant les outils appropriés en collaboration avec vos coéquipiers.

L'analyse thématique est une méthode d'analyse de données qualitatives. Il est appliqué à des textes, tels que des entretiens ou des transcriptions. Le chercheur examine attentivement les données pour identifier les modèles et les thèmes communs.

Les deux principaux types d'analyse thématique comprennent l'analyse thématique du livre de codes et l'analyse thématique réflexive.

L'analyse thématique du livre de codes utilise des codes prédéterminés et des livres de codes structurés pour effectuer une analyse d'un point de vue déductif. Vous tirez des codes à partir d'un examen des données ou d'une analyse initiale pour produire les livres de codes.

L'analyse thématique réflexive est plus souple et n'utilise pas de codebook. Les chercheurs peuvent modifier, supprimer et ajouter des codes au fur et à mesure qu'ils travaillent sur les données.

Le regroupement des codes en thèmes résume les sections de données d'une manière utile pour répondre aux questions de recherche et atteindre les objectifs. Un thème identifie une zone de données et en dit quelque chose au lecteur. Un bon thème peut rester seul sans nécessiter de texte descriptif en dessous.

Par exemple, si vous analysiez des données sur la faune, les codes pourraient être des hiboux, des éperviers et des faucons. Ces codes pourraient tomber sous le thème des oiseaux de proie. Si vos données portaient sur les dernières tendances pour les adolescentes, des codes tels que les mini-jupes, les leggings et les jeans en détresse tomberaient sous le signe de la mode.

L'analyse thématique est suffisamment simple et intuitive pour que la plupart des gens n'aient aucun mal à l'appliquer.