Triangulation des données
Triangulation des données
La combinaison de différentes sources de données, méthodes ou théories pour accroître la crédibilité et la validité des données est appelée triangulation des données, une technique utilisée dans la recherche. Grâce à cette méthode, les chercheurs peuvent vérifier que les conclusions des uns et des autres sont plus correctes, ce qui réduit le nombre de biais et donne une vision plus large du problème de recherche.
Quels sont les différents types de triangulation des données ?
La triangulation des données peut être classée en plusieurs catégories : triangulation des sources de données, triangulation des enquêteurs, triangulation théorique et triangulation méthodologique. La triangulation des sources de données, par exemple, consiste à utiliser différentes sources de données, telles que des entretiens et des enquêtes, pour corroborer les résultats. La triangulation des enquêteurs, quant à elle, consiste à inclure plusieurs chercheurs afin de s'assurer que leurs différentes perspectives réduiront les biais.
Pouvez-vous donner un exemple de triangulation des données dans la pratique ?
L'utilisation de la triangulation des données est illustrée dans un cas d'exploration où l'impact d'un nouveau programme éducatif a été étudié. Les résultats des tests des élèves (données quantitatives), les entretiens avec les enseignants (données qualitatives) et les observations en classe (méthodes mixtes) sont les outils que les chercheurs ont pu utiliser pour évaluer l'efficacité du programme. Grâce à cette méthode, les chercheurs ont pu lire entre les lignes et mieux comprendre les effets du programme, puisqu'il s'agissait d'une convergence de différents types de preuves.
Quels sont les défis associés à la triangulation des données ?
La triangulation des données est confrontée à certains défis tels que la complexité du traitement et de l'analyse de sources de données multiples, la perspective de résultats variés parmi les ensembles de données et l'augmentation des besoins en temps et en ressources. La conception de la recherche doit être élaborée de manière à ce que la triangulation fonctionne de manière systématique et que les sources de données soient cohérentes pour permettre une comparaison et une analyse adéquates.
Comment la triangulation des données améliore-t-elle la validité de la recherche ?
La validité de la recherche peut être accrue grâce à la triangulation des données, qui fournit une structure plus sûre pour l'analyse des données. La culture de données différentes permet d'obtenir des informations sur le même modèle et sur les divergences, ce qui permet aux chercheurs d'obtenir des résultats plus précis. Par exemple, si des données qualitatives issues d'entretiens et des données quantitatives issues de questionnaires donnent des résultats similaires, on peut dire que les résultats sont beaucoup plus crédibles, car ils sont confirmés par des méthodes différentes.