Ce qu'il faut considérer lorsque l'on pense aux données et à l'analyse

Définissez vos questions de recherche. Chaque effort de collecte et d'analyse de données doit commencer par poser les bonnes questions de recherche. Les questions doivent être mesurables, clair et énoncé le plus simplement possible.

Décidez quoi mesurer. Réfléchissez au type de données dont vous avez besoin pour répondre à vos questions clés. Est-ce que répondre à vos questions de recherche nécessite des données quantitatives ou qualitatives ou les deux? En général, quand vous mesurez quelque chose et lui donnez une valeur numérique, vous créez ou travaillez avec des données quantitatives. Lorsque vous classez ou jugez quelque chose, vous créez ou travaillez avec des données qualitatives.

• Les données quantitatives traitent de choses que vous pouvez mesurer objectivement. Ce type de données est mesuré à l'aide de nombres et de valeurs et peut inclure des éléments tels que la superficie d'une parcelle de terrain, combien de personnes vivent dans un ménage, âges et dates de naissance pour n'en nommer que quelques-uns.
• Les données qualitatives traitent de caractéristiques et de descripteurs qui peuvent’être facilement mesurable, mais peut être observé subjectivement. Les données qualitatives comprennent des éléments tels que la mesure des perceptions sur la sécurité foncière ou la mesure des attitudes à l'égard des politiques foncières du gouvernement.

Décidez comment le mesurer. Réfléchir à la façon dont vous mesurez vos données est tout aussi important que de décider ce que vous voulez mesurer.

• À quelle fréquence devez-vous collecter et analyser vos données, mensuel, trimestriel, annuellement?
• Quel est le type de données? Travaillez-vous avec des mesures quantitatives ou qualitatives?
• Quelle est son unité de mesure? Ces données mesureront-elles les perceptions des gens avec un texte ou une réponse narrative ou seront-elles mesurées à l'aide de valeurs numériques telles que des hectares ou des acres?

Documentez vos démarches. Considérez le logiciel que vous utilisez pour l'analyse, et si ces applications génèrent automatiquement des informations sur vos fichiers de données (métadonnées) et les étapes du processus (tels que les fichiers journaux). Garder une trace de vos étapes de traitement et d'analyse des données peut vous faire gagner du temps lorsque vous souhaitez recréer votre travail, ou partagez votre méthodologie avec d'autres.

Boostez vos compétences. Si vous envisagez d'utiliser une nouvelle application que vous ne connaissez pas, ou vous souhaitez simplement en savoir plus sur les logiciels que vous utilisez régulièrement, rechercher des opportunités de formation. Il existe une grande variété de cours en ligne que vous pouvez suivre pour augmenter votre niveau de compétence.

Protégez vos données. Documentez et décrivez vos données au fur et à mesure que vous les capturez, organiser vos fichiers, et faites des choix intelligents sur l'endroit où vous stockez vos données. Étant donné que certains logiciels produisent des fichiers propriétaires et ne peuvent être ouverts que dans leurs applications, envisager d'enregistrer les données dans des formats pouvant être ouverts par différents logiciels.