\n2. Commen\u00e7ons par les bases. D\u00e9finition des donn\u00e9es quantitatives et qualitatives<\/a>
\n3. Les trois mod\u00e8les de m\u00e9thodes mixtes les plus utiles<\/a>
\n4. Quatre \u00e9tapes pour appliquer avec efficacit\u00e9 un mod\u00e8le de m\u00e9thodes mixtes<\/a>
\n5. Conclusion <\/a><\/p>\n
<\/a>1. Pr\u00e9sentation des m\u00e9thodes mixtes<\/h2>\nLa recherche bas\u00e9e sur les m\u00e9thodes mixtes est une m\u00e9thodologie qui permet aux chercheurs d\u2019utiliser plusieurs m\u00e9thodologies pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me ou v\u00e9rifier des hypoth\u00e8ses. Pour aller plus loin, cette m\u00e9thodologie est le r\u00e9sultat de la combinaison des donn\u00e9es quantitatives et qualitatives au sein d\u2019un seul projet de recherche ou simplement lors de la v\u00e9rification d\u2019hypoth\u00e8ses.<\/span><\/p>\nL\u2019avantage majeur d\u2019une telle approche r\u00e9side dans l\u2019int\u00e9gration qui permet une utilisation plus compl\u00e8te et harmonieuse des donn\u00e9es, contrairement \u00e0 la collecte et \u00e0 l\u2019analyse individuelle de donn\u00e9es quantitatives et qualitatives. Dans le secteur de l\u2019UX, cette combinaison se traduit par la collaboration des User Researchers (aspect qualitatif) avec les Data Scientists (aspect quantitatif) qui se compl\u00e8tent et doivent se consid\u00e9rer comme les membres naturels d\u2019une m\u00eame \u00e9quipe.<\/span><\/p>\nLors des projets UX, nous, les experts, faisons souvent face \u00e0 un manque de temps ou de ressources, voire les deux. Les donn\u00e9es quantitatives peuvent \u00eatre facilement disponibles, mais les donn\u00e9es qualitatives demandent beaucoup de temps bien qu\u2019elles soient tr\u00e8s utiles.<\/span><\/p>\nEn outre, il n\u2019est pas rare de voir les parties prenantes demander \u00ab la formule compl\u00e8te \u00bb pour la moiti\u00e9 du temps et des ressources n\u00e9cessaires. C\u2019est dans ces situations qu\u2019il est naturellement difficile de g\u00e9rer et de prioriser les donn\u00e9es.<\/span>
\n<\/span><\/p>\nEn combinant les donn\u00e9es qualitatives, qui suscitent l\u2019empathie et racontent des histoires, aux donn\u00e9es quantitatives, qui font, \u00ab\u00a0autorit\u00e9\u00a0\u00bb et qui constituent un \u00ab\u00a0\u00e9chantillon impressionnant\u00a0\u00bb, vous disposez d\u2019un outil et d\u2019une opportunit\u00e9 pour r\u00e9aliser plus de t\u00e2ches de mani\u00e8re plus efficace.<\/span><\/p>\nComme toujours, tous les chemins m\u00e8nent \u00e0 Rome. Les diff\u00e9rentes parties prenantes, les diff\u00e9rents projets et les diff\u00e9rentes questions de recherche permettent d’utiliser diff\u00e9rents mod\u00e8les de recherche par m\u00e9thodes mixtes.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\nDans cet aper\u00e7u, vous trouverez des informations cl\u00e9s sur les trois mod\u00e8les de m\u00e9thodes mixtes pertinents et sur comment vous pouvez tirer profit de leur utilisation au cours de votre prochain projet de recherche UX.<\/span><\/p>\n<\/a>2. Commen\u00e7ons par les bases. D\u00e9finition des donn\u00e9es quantitatives et qualitatives<\/h2>\nPour appr\u00e9hender pleinement l\u2019approche des m\u00e9thodes mixtes, vous devez d\u2019abord saisir les cl\u00e9s que peuvent vous offrir les donn\u00e9es qualitatives et quantitatives pour votre projet et apprendre \u00e0 les rassembler.<\/span><\/p>\n2.1 Les donn\u00e9es bas\u00e9es sur l\u2019attitude face aux donn\u00e9es comportementales<\/h3>\n
En tant qu\u2019experts des sciences sociales, nous savons que les personnes n\u2019agissent pas forc\u00e9ment en ad\u00e9quation avec leurs d\u00e9clarations et inversement.<\/span><\/p>\nEn r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, les donn\u00e9es bas\u00e9es sur l\u2019attitude traitent des informations livr\u00e9es par les personnes d\u2019elles-m\u00eames qui donnent un aper\u00e7u du sch\u00e9ma mental d\u2019un utilisateur \u00e0 propos d\u2019une plateforme ou de ce qu\u2019il pense d\u2019une marque ou d\u2019un certain type de produit. L\u2019objectif principal est donc de d\u00e9couvrir la pens\u00e9e de ces personnes.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\nLes m\u00e9thodes dans la <\/span>recherche bas\u00e9e sur l\u2019attitude<\/b> peuvent comprendre\u00a0:<\/span><\/p>\n\n- des sondages<\/span><\/li>\n
- des entretiens utilisateurs<\/span><\/li>\n
- un journal d\u2019\u00e9tude<\/span><\/li>\n
- le tri de cartes (<\/span>card sorting<\/span><\/i>)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
En revanche, les donn\u00e9es comportementales se concentrent uniquement sur les actions des personnes. Par cons\u00e9quent, nous cherchons ici \u00e0 observer comment les personnes se comportent dans des situations pr\u00e9cises.<\/span><\/p>\nLes m\u00e9thodes dans la <\/span>recherche comportementale<\/b> peuvent comprendre\u00a0:\u00a0<\/span><\/p>\n\n- des tests utilisateurs<\/span><\/li>\n
- des tests d\u2019arborescence (<\/span>tree testing<\/span><\/i>)<\/span><\/li>\n
- des tests A\/B<\/span><\/li>\n
- la web analytic (analyse des audiences d\u2019un site Web)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
2.2 Mais qu\u2019en est-il des donn\u00e9es quantitatives et qualitatives ?<\/h3>\n
Pour faire simple, les donn\u00e9es quantitatives sont des donn\u00e9es num\u00e9riques, qui englobent tout \u00e9l\u00e9ment pouvant \u00eatre compt\u00e9 ou mesur\u00e9, telles que le taux de r\u00e9ussite d’une t\u00e2che, le temps n\u00e9cessaire pour l’accomplir, ou simplement le nombre de visiteurs sur une page. Ainsi, dans la recherche quantitative, les donn\u00e9es centr\u00e9es sur le comportement ou les attitudes sont r\u00e9colt\u00e9es indirectement via des outils et des instruments comme les sondages et les outils d\u2019analyse.<\/span><\/p>\nQuant aux donn\u00e9es qualitatives, elles renvoient aux donn\u00e9es descriptives, c\u2019est-\u00e0-dire chaque \u00e9l\u00e9ment qui peut \u00eatre observ\u00e9, mais qui n\u2019est pas mesurable telles que les \u00e9motions, les opinions ou les motivations. Ces donn\u00e9es sont et doivent \u00eatre recueillies \u00e0 l\u2019aide d\u2019observations ou de questions lors de sondages ouverts ou d\u2019entretiens.<\/span><\/p>\nEn raison de la nature de ces deux modalit\u00e9s de donn\u00e9es diff\u00e9rentes, nous pouvons affirmer que les m\u00e9thodes quantitatives sont plus adapt\u00e9es pour r\u00e9pondre \u00e0 des questions ax\u00e9es sur la nature et la quantit\u00e9. Les m\u00e9thodes qualitatives, quant \u00e0 elles, permettent de r\u00e9pondre \u00e0 des questions sur le pourquoi et surtout le comment d’un probl\u00e8me.<\/span><\/p>\nEn disposant d\u2019une plus grande compr\u00e9hension des dimensions des donn\u00e9es trait\u00e9es, nous pouvons repr\u00e9senter les m\u00e9thodes de recherche UX en deux dimensions sous la forme d\u2019un sch\u00e9ma Quoi-Pourquoi (<\/span>What-Why Framework<\/span><\/i>).<\/span><\/p>\n![\"What-Why](\"https:\/\/www.testingtime.com\/app\/uploads\/2021\/10\/What-Why-Framework.png\")
What-Why Framework :<\/b> sch\u00e9ma adapt\u00e9 d\u2019un<\/span> article du Nielsen Norman Group par Christian Rohrer<\/a>.<\/p><\/div>\nEn combinant les m\u00e9thodes de recherche issues des diff\u00e9rents quadrants du \u00ab\u00a0What-Why Framework\u00a0\u00bb ci-dessus, nous pouvons obtenir une compr\u00e9hension compl\u00e8te des multiples types de donn\u00e9es et combler les potentiels points n\u00e9buleux des m\u00e9thodes de recherche individuelles.<\/span><\/p>\n<\/a>3. Les trois mod\u00e8les de m\u00e9thodes mixtes les plus utiles<\/h2>\nLaissez-nous vous pr\u00e9senter les nombreuses options qui s\u2019offrent \u00e0 vous en combinant les diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de recherche. Il existe trois types majeurs de mod\u00e8les de m\u00e9thodes mixtes qui peuvent se r\u00e9v\u00e9ler particuli\u00e8rement utiles dans la recherche UX. Chacun d\u2019entre eux s\u2019accompagne d\u2019un sc\u00e9nario d\u2019application particulier.<\/span><\/p>\n3.1 La triangulation<\/h3>\n
C\u2019est l\u2019approche des m\u00e9thodes mixtes la plus courante et la plus connue. Ce mod\u00e8le est utilis\u00e9 pour obtenir des donn\u00e9es quantitatives et qualitatives diff\u00e9rentes, mais qui se compl\u00e8tent sur le m\u00eame probl\u00e8me de recherche, afin de mieux comprendre les questions de recherche. Les deux types de donn\u00e9es sont rassembl\u00e9s au cours de la m\u00eame phase de recherche.<\/span><\/p>\nServez-vous de ce mod\u00e8le si vous souhaitez comparer directement les r\u00e9sultats quantitatifs aux d\u00e9couvertes qualitatives, ou si vous souhaitez valider ou \u00e9tendre les r\u00e9sultats quantitatifs avec les donn\u00e9es qualitatives.<\/span><\/p>\n![\"Triangulation](\"https:\/\/www.testingtime.com\/app\/uploads\/2021\/10\/Triangulation-Design-Source.png\")
Le mod\u00e8le de la triangulation par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4\u00e8me \u00e9dition ).<\/span><\/p><\/div>\n3.2 Le mod\u00e8le explicatif<\/h3>\n
Contrairement au premier mod\u00e8le pr\u00e9sent\u00e9, le mod\u00e8le explicatif est une m\u00e9thode qui se d\u00e9roule en deux temps. Son objectif est de permettre aux donn\u00e9es qualitatives d\u2019expliquer ou de d\u00e9velopper les r\u00e9sultats quantitatifs initiaux. Il vous aide \u00e0 obtenir des r\u00e9ponses de type \u00ab\u00a0Pourquoi\u00a0\u00bb \u00e0 partir des questions de type \u00ab\u00a0Quoi\u00a0\u00bb issues des donn\u00e9es quantitatives.<\/span><\/p>\nUtilisez ce mod\u00e8le si vous disposez d\u00e9j\u00e0 d\u2019une quantit\u00e9 importante d\u2019informations recueillies, par exemple, avec un outil d\u2019analyse Web, mais que vous n\u2019arrivez pas \u00e0 expliquer pourquoi certaines fonctions de votre plateforme fonctionnent mieux ou moins bien. En rassemblant des donn\u00e9es qualitatives suppl\u00e9mentaires, vous pouvez assurer le suivi des zones probl\u00e9matiques identifi\u00e9es et leur donner une explication concr\u00e8te.<\/span><\/p>\n![\"Explanatory](\"https:\/\/www.testingtime.com\/app\/uploads\/2021\/10\/Explanatory-Design-Source.png\")
Le mod\u00e8le explicatif par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4\u00e8me \u00e9dition ).<\/span><\/p><\/div>\n3.3 Le mod\u00e8le exploratoire<\/b><\/h3>\n
Ce mod\u00e8le se d\u00e9roule \u00e9galement en deux temps. Le principal int\u00e9r\u00eat de ce mod\u00e8le r\u00e9side dans les donn\u00e9es qualitatives d’une premi\u00e8re m\u00e9thode, par exemple d’un test de convivialit\u00e9, qui peuvent aider \u00e0 d\u00e9velopper ou \u00e0 vous informer sur la fa\u00e7on de recueillir ou de prioriser le suivi des donn\u00e9es quantitatives dans un outil d’analyse Web.<\/span><\/p>\nServez-vous de ce mod\u00e8le si vous n\u2019\u00eates pas s\u00fbr de comment mesurer ou suivre certaines informations concernant les utilisateurs ou les performances sur votre site Web. De la m\u00eame fa\u00e7on, vous pouvez utiliser ce mod\u00e8le en cas d\u2019absence d\u2019indicateurs ou de sch\u00e9ma conducteur. En glanant des informations qualitatives aupr\u00e8s de vos testeurs, vous avez la possibilit\u00e9 d’identifier et de g\u00e9n\u00e9raliser des indicateurs importants, \u00e0 suivre quantitativement sur votre site Web \u00e0 un stade ult\u00e9rieur.<\/span><\/p>\n![\"Creswell](\"https:\/\/www.testingtime.com\/app\/uploads\/2021\/10\/Creswell-Plano.png\")
Le mod\u00e8le exploratoire par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4\u00e8me \u00e9dition ).<\/span><\/p><\/div>\n<\/a>4. Quatre \u00e9tapes pour appliquer avec efficacit\u00e9 un mod\u00e8le de m\u00e9thodes mixtes<\/h2>\nComme nous le savons tous, les choses peuvent facilement se compliquer et devenir confuses en conditions r\u00e9elles, et l\u2019organisation des ressources et des comp\u00e9tences au sein d\u2019une \u00e9quipe peut parfois repr\u00e9senter elle-m\u00eame un d\u00e9fi.<\/span><\/p>\nAfin de mieux vous aider \u00e0 organiser et \u00e0 prioriser un prochain projet de recherche et \u00e0 obtenir les informations les plus compl\u00e8tes qui s\u2019en d\u00e9gagent, vous devez imp\u00e9rativement r\u00e9pondre \u00e0 quatre questions avant de lancer un nouveau projet.<\/span><\/p>\n4.1 Prenez le temps d\u2019\u00e9laborer vos questions<\/h3>\n
L\u2019avantage majeur d\u2019une telle approche r\u00e9side dans l\u2019int\u00e9gration qui permet une utilisation plus compl\u00e8te et harmonieuse des donn\u00e9es, contrairement \u00e0 la collecte et \u00e0 l\u2019analyse individuelle de donn\u00e9es quantitatives et qualitatives. Dans le secteur de l\u2019UX, cette combinaison se traduit par la collaboration des User Researchers (aspect qualitatif) avec les Data Scientists (aspect quantitatif) qui se compl\u00e8tent et doivent se consid\u00e9rer comme les membres naturels d\u2019une m\u00eame \u00e9quipe.<\/span><\/p>\n Lors des projets UX, nous, les experts, faisons souvent face \u00e0 un manque de temps ou de ressources, voire les deux. Les donn\u00e9es quantitatives peuvent \u00eatre facilement disponibles, mais les donn\u00e9es qualitatives demandent beaucoup de temps bien qu\u2019elles soient tr\u00e8s utiles.<\/span><\/p>\n En outre, il n\u2019est pas rare de voir les parties prenantes demander \u00ab la formule compl\u00e8te \u00bb pour la moiti\u00e9 du temps et des ressources n\u00e9cessaires. C\u2019est dans ces situations qu\u2019il est naturellement difficile de g\u00e9rer et de prioriser les donn\u00e9es.<\/span> En combinant les donn\u00e9es qualitatives, qui suscitent l\u2019empathie et racontent des histoires, aux donn\u00e9es quantitatives, qui font, \u00ab\u00a0autorit\u00e9\u00a0\u00bb et qui constituent un \u00ab\u00a0\u00e9chantillon impressionnant\u00a0\u00bb, vous disposez d\u2019un outil et d\u2019une opportunit\u00e9 pour r\u00e9aliser plus de t\u00e2ches de mani\u00e8re plus efficace.<\/span><\/p>\n Comme toujours, tous les chemins m\u00e8nent \u00e0 Rome. Les diff\u00e9rentes parties prenantes, les diff\u00e9rents projets et les diff\u00e9rentes questions de recherche permettent d’utiliser diff\u00e9rents mod\u00e8les de recherche par m\u00e9thodes mixtes.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Dans cet aper\u00e7u, vous trouverez des informations cl\u00e9s sur les trois mod\u00e8les de m\u00e9thodes mixtes pertinents et sur comment vous pouvez tirer profit de leur utilisation au cours de votre prochain projet de recherche UX.<\/span><\/p>\n Pour appr\u00e9hender pleinement l\u2019approche des m\u00e9thodes mixtes, vous devez d\u2019abord saisir les cl\u00e9s que peuvent vous offrir les donn\u00e9es qualitatives et quantitatives pour votre projet et apprendre \u00e0 les rassembler.<\/span><\/p>\n En tant qu\u2019experts des sciences sociales, nous savons que les personnes n\u2019agissent pas forc\u00e9ment en ad\u00e9quation avec leurs d\u00e9clarations et inversement.<\/span><\/p>\n En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, les donn\u00e9es bas\u00e9es sur l\u2019attitude traitent des informations livr\u00e9es par les personnes d\u2019elles-m\u00eames qui donnent un aper\u00e7u du sch\u00e9ma mental d\u2019un utilisateur \u00e0 propos d\u2019une plateforme ou de ce qu\u2019il pense d\u2019une marque ou d\u2019un certain type de produit. L\u2019objectif principal est donc de d\u00e9couvrir la pens\u00e9e de ces personnes.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Les m\u00e9thodes dans la <\/span>recherche bas\u00e9e sur l\u2019attitude<\/b> peuvent comprendre\u00a0:<\/span><\/p>\n En revanche, les donn\u00e9es comportementales se concentrent uniquement sur les actions des personnes. Par cons\u00e9quent, nous cherchons ici \u00e0 observer comment les personnes se comportent dans des situations pr\u00e9cises.<\/span><\/p>\n Les m\u00e9thodes dans la <\/span>recherche comportementale<\/b> peuvent comprendre\u00a0:\u00a0<\/span><\/p>\n Pour faire simple, les donn\u00e9es quantitatives sont des donn\u00e9es num\u00e9riques, qui englobent tout \u00e9l\u00e9ment pouvant \u00eatre compt\u00e9 ou mesur\u00e9, telles que le taux de r\u00e9ussite d’une t\u00e2che, le temps n\u00e9cessaire pour l’accomplir, ou simplement le nombre de visiteurs sur une page. Ainsi, dans la recherche quantitative, les donn\u00e9es centr\u00e9es sur le comportement ou les attitudes sont r\u00e9colt\u00e9es indirectement via des outils et des instruments comme les sondages et les outils d\u2019analyse.<\/span><\/p>\n Quant aux donn\u00e9es qualitatives, elles renvoient aux donn\u00e9es descriptives, c\u2019est-\u00e0-dire chaque \u00e9l\u00e9ment qui peut \u00eatre observ\u00e9, mais qui n\u2019est pas mesurable telles que les \u00e9motions, les opinions ou les motivations. Ces donn\u00e9es sont et doivent \u00eatre recueillies \u00e0 l\u2019aide d\u2019observations ou de questions lors de sondages ouverts ou d\u2019entretiens.<\/span><\/p>\n En raison de la nature de ces deux modalit\u00e9s de donn\u00e9es diff\u00e9rentes, nous pouvons affirmer que les m\u00e9thodes quantitatives sont plus adapt\u00e9es pour r\u00e9pondre \u00e0 des questions ax\u00e9es sur la nature et la quantit\u00e9. Les m\u00e9thodes qualitatives, quant \u00e0 elles, permettent de r\u00e9pondre \u00e0 des questions sur le pourquoi et surtout le comment d’un probl\u00e8me.<\/span><\/p>\n En disposant d\u2019une plus grande compr\u00e9hension des dimensions des donn\u00e9es trait\u00e9es, nous pouvons repr\u00e9senter les m\u00e9thodes de recherche UX en deux dimensions sous la forme d\u2019un sch\u00e9ma Quoi-Pourquoi (<\/span>What-Why Framework<\/span><\/i>).<\/span><\/p>\n What-Why Framework :<\/b> sch\u00e9ma adapt\u00e9 d\u2019un<\/span> article du Nielsen Norman Group par Christian Rohrer<\/a>.<\/p><\/div>\n En combinant les m\u00e9thodes de recherche issues des diff\u00e9rents quadrants du \u00ab\u00a0What-Why Framework\u00a0\u00bb ci-dessus, nous pouvons obtenir une compr\u00e9hension compl\u00e8te des multiples types de donn\u00e9es et combler les potentiels points n\u00e9buleux des m\u00e9thodes de recherche individuelles.<\/span><\/p>\n Laissez-nous vous pr\u00e9senter les nombreuses options qui s\u2019offrent \u00e0 vous en combinant les diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de recherche. Il existe trois types majeurs de mod\u00e8les de m\u00e9thodes mixtes qui peuvent se r\u00e9v\u00e9ler particuli\u00e8rement utiles dans la recherche UX. Chacun d\u2019entre eux s\u2019accompagne d\u2019un sc\u00e9nario d\u2019application particulier.<\/span><\/p>\n C\u2019est l\u2019approche des m\u00e9thodes mixtes la plus courante et la plus connue. Ce mod\u00e8le est utilis\u00e9 pour obtenir des donn\u00e9es quantitatives et qualitatives diff\u00e9rentes, mais qui se compl\u00e8tent sur le m\u00eame probl\u00e8me de recherche, afin de mieux comprendre les questions de recherche. Les deux types de donn\u00e9es sont rassembl\u00e9s au cours de la m\u00eame phase de recherche.<\/span><\/p>\n Servez-vous de ce mod\u00e8le si vous souhaitez comparer directement les r\u00e9sultats quantitatifs aux d\u00e9couvertes qualitatives, ou si vous souhaitez valider ou \u00e9tendre les r\u00e9sultats quantitatifs avec les donn\u00e9es qualitatives.<\/span><\/p>\n Le mod\u00e8le de la triangulation par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4\u00e8me \u00e9dition ).<\/span><\/p><\/div>\n Contrairement au premier mod\u00e8le pr\u00e9sent\u00e9, le mod\u00e8le explicatif est une m\u00e9thode qui se d\u00e9roule en deux temps. Son objectif est de permettre aux donn\u00e9es qualitatives d\u2019expliquer ou de d\u00e9velopper les r\u00e9sultats quantitatifs initiaux. Il vous aide \u00e0 obtenir des r\u00e9ponses de type \u00ab\u00a0Pourquoi\u00a0\u00bb \u00e0 partir des questions de type \u00ab\u00a0Quoi\u00a0\u00bb issues des donn\u00e9es quantitatives.<\/span><\/p>\n Utilisez ce mod\u00e8le si vous disposez d\u00e9j\u00e0 d\u2019une quantit\u00e9 importante d\u2019informations recueillies, par exemple, avec un outil d\u2019analyse Web, mais que vous n\u2019arrivez pas \u00e0 expliquer pourquoi certaines fonctions de votre plateforme fonctionnent mieux ou moins bien. En rassemblant des donn\u00e9es qualitatives suppl\u00e9mentaires, vous pouvez assurer le suivi des zones probl\u00e9matiques identifi\u00e9es et leur donner une explication concr\u00e8te.<\/span><\/p>\n Le mod\u00e8le explicatif par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4\u00e8me \u00e9dition ).<\/span><\/p><\/div>\n Ce mod\u00e8le se d\u00e9roule \u00e9galement en deux temps. Le principal int\u00e9r\u00eat de ce mod\u00e8le r\u00e9side dans les donn\u00e9es qualitatives d’une premi\u00e8re m\u00e9thode, par exemple d’un test de convivialit\u00e9, qui peuvent aider \u00e0 d\u00e9velopper ou \u00e0 vous informer sur la fa\u00e7on de recueillir ou de prioriser le suivi des donn\u00e9es quantitatives dans un outil d’analyse Web.<\/span><\/p>\n Servez-vous de ce mod\u00e8le si vous n\u2019\u00eates pas s\u00fbr de comment mesurer ou suivre certaines informations concernant les utilisateurs ou les performances sur votre site Web. De la m\u00eame fa\u00e7on, vous pouvez utiliser ce mod\u00e8le en cas d\u2019absence d\u2019indicateurs ou de sch\u00e9ma conducteur. En glanant des informations qualitatives aupr\u00e8s de vos testeurs, vous avez la possibilit\u00e9 d’identifier et de g\u00e9n\u00e9raliser des indicateurs importants, \u00e0 suivre quantitativement sur votre site Web \u00e0 un stade ult\u00e9rieur.<\/span><\/p>\n Le mod\u00e8le exploratoire par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4\u00e8me \u00e9dition ).<\/span><\/p><\/div>\n Comme nous le savons tous, les choses peuvent facilement se compliquer et devenir confuses en conditions r\u00e9elles, et l\u2019organisation des ressources et des comp\u00e9tences au sein d\u2019une \u00e9quipe peut parfois repr\u00e9senter elle-m\u00eame un d\u00e9fi.<\/span><\/p>\n Afin de mieux vous aider \u00e0 organiser et \u00e0 prioriser un prochain projet de recherche et \u00e0 obtenir les informations les plus compl\u00e8tes qui s\u2019en d\u00e9gagent, vous devez imp\u00e9rativement r\u00e9pondre \u00e0 quatre questions avant de lancer un nouveau projet.<\/span><\/p>\n
\n<\/span><\/p>\n<\/a>2. Commen\u00e7ons par les bases. D\u00e9finition des donn\u00e9es quantitatives et qualitatives<\/h2>\n
2.1 Les donn\u00e9es bas\u00e9es sur l\u2019attitude face aux donn\u00e9es comportementales<\/h3>\n
\n
\n
2.2 Mais qu\u2019en est-il des donn\u00e9es quantitatives et qualitatives ?<\/h3>\n
<\/a>3. Les trois mod\u00e8les de m\u00e9thodes mixtes les plus utiles<\/h2>\n
3.1 La triangulation<\/h3>\n
3.2 Le mod\u00e8le explicatif<\/h3>\n
3.3 Le mod\u00e8le exploratoire<\/b><\/h3>\n
<\/a>4. Quatre \u00e9tapes pour appliquer avec efficacit\u00e9 un mod\u00e8le de m\u00e9thodes mixtes<\/h2>\n
4.1 Prenez le temps d\u2019\u00e9laborer vos questions<\/h3>\n