Quelles sont les limites de la recherche quantitative dans l’évaluation des programmes de développement économique ?

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La recherche quantitative est une méthode largement utilisée pour évaluer l’impact et l’efficacité des programmes de développement économique. Il s’agit de collecter et d’analyser des données numériques pour tester des hypothèses, mesurer les résultats et identifier les relations de cause à effet. Cependant, la recherche quantitative présente également certaines limites qui peuvent affecter sa validité, sa fiabilité et son applicabilité dans différents contextes. Dans cet article, vous découvrirez certains des défis et des inconvénients courants de l’utilisation de la recherche quantitative dans l’évaluation des programmes de développement économique.

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1 Qualité et disponibilité des données

L’un des principaux défis de la recherche quantitative est d’assurer la qualité et la disponibilité des données. La qualité des données fait référence à l’exactitude, à l’exhaustivité, à la cohérence et à la pertinence des données collectées et utilisées à des fins d’analyse. La disponibilité des données fait référence à l’accessibilité, à l’actualité et à la pertinence des sources et des méthodes de données. Une mauvaise qualité et une mauvaise disponibilité des données peuvent nuire à la validité et à la fiabilité des résultats de la recherche quantitative et conduire à des conclusions erronées ou trompeuses. Par exemple, les données peuvent être manquantes, inexactes, obsolètes ou biaisées en raison d’erreurs de mesure, d’erreurs d’échantillonnage, d’erreurs de déclaration ou de problèmes éthiques. Par conséquent, les chercheurs quantitatifs doivent sélectionner, vérifier et valider soigneusement leurs sources de données et leurs méthodes, et remédier à toute limite ou lacune potentielle dans leur collecte et leur analyse des données.

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Rishi Dewan

Analyst, Economic Policy Group, EY| SBSC, DU'23| FRML1 Cleared Formerly: NITI AAYOG| Impact Investors Council| ABSLI| Digi Sidekick
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Quantitative Research often is the basis to test the hypothesis of the researcher. The limitations of quantitative research include the inability to understand complex phenomena, the assumption of deterministic behaviour. Moreover, results suggested by data may not always make economic sense. The issues of statistical analysis can be extended to any economic study/model. The limited options provided to the respondent and the lack of open-ended questions leads to limited and binary outcomes. Consequently, we need to approach the evaluation of any economic development programme by complementing quantitative and qualitative research. This would lead to a more comprehensive understanding and an in depth study of the economic programme at hand.

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2 Facteurs contextuels et culturels

Une autre limite de la recherche quantitative est qu’elle peut ne pas saisir les facteurs contextuels et culturels qui influencent les résultats et les impacts des programmes de développement économique. Les facteurs contextuels et culturels font référence aux aspects sociaux, politiques, environnementaux, historiques et éthiques qui façonnent le comportement, les préférences, les valeurs et les normes des participants et des parties prenantes des programmes. Ces facteurs peuvent influer sur la façon dont les programmes sont conçus, mis en œuvre, perçus et évalués par différents groupes et individus. La recherche quantitative n’est peut-être pas en mesure de tenir compte adéquatement de ces facteurs, car elle a tendance à se concentrer sur des mesures et des indicateurs généralisables et normalisés, plutôt que sur les réalités et les expériences spécifiques et nuancées des personnes concernées. Par conséquent, les chercheurs quantitatifs doivent compléter leurs données et leurs analyses par des méthodes qualitatives, telles que des entretiens, des observations ou des études de cas, qui peuvent fournir plus de profondeur et de compréhension des facteurs contextuels et culturels.

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3 Causalité et attribution

Une troisième limite de la recherche quantitative est qu’elle peut ne pas établir la causalité et l’attribution de manière convaincante. La causalité et l’attribution font référence à la relation causale et à l’attribution de la responsabilité entre les intrants, les activités, les extrants, les résultats et les impacts du programme. La recherche quantitative vise à vérifier si le programme a causé ou contribué aux changements et aux effets observés, et dans quelle mesure. Cependant, il peut être difficile d’établir la causalité et l’attribution, car il peut y avoir d’autres facteurs ou variables qui influencent les résultats, tels que des événements externes, des facteurs de confusion ou des effets de débordement. La recherche quantitative peut ne pas être en mesure d’isoler ou de contrôler ces facteurs ou variables, ou de mesurer leurs effets avec précision. Par conséquent, les chercheurs quantitatifs doivent utiliser des modèles, des méthodes et des techniques rigoureux, tels que des essais contrôlés randomisés, des modèles quasi expérimentaux ou des analyses contrefactuelles, qui peuvent améliorer l’inférence causale et l’attribution de leurs recherches.

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Rebekka Grun von Jolk
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If you use an experimental or prospective approach, quantitative methods can assess causality well. What they cannot do is, understand the story behind the cause. For example, you measure absenteeism of public service staff and you realize that people living in the locality are less absent than people living further apart. The deeper reason may be that it’s simply easier to access the services and work there if you live close. Another reason maybe that your neighbors are also your service clients and can hold you accountable. Qualitative research will get at the deeper narrative behind the observed causes and effects. Therefore, it is recommended to use mixed methods, quantitative and qualitative, to triangulate results whenever possible.

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4 Généralisabilité et applicabilité

Une quatrième limite de la recherche quantitative est qu’elle peut ne pas être généralisable et applicable à différents contextes et situations. La généralisabilité et l’applicabilité font référence à la mesure dans laquelle les résultats de la recherche et les recommandations peuvent être transférés ou appliqués à d’autres populations, contextes ou programmes. La recherche quantitative vise à produire des connaissances généralisables et applicables qui peuvent éclairer et améliorer la conception, la mise en œuvre et l’évaluation des programmes de développement économique. Cependant, la généralisabilité et l’applicabilité peuvent être limitées, car la recherche peut être basée sur des hypothèses, des conditions ou des paramètres spécifiques qui peuvent ne pas être vrais ou pertinents dans d’autres cas. La recherche quantitative peut également négliger la diversité et l’hétérogénéité des populations, des contextes ou des programmes, et supposer un effet ou un impact uniforme ou moyen. Par conséquent, les chercheurs quantitatifs doivent reconnaître les limites et les hypothèses de leurs recherches et y remédier, et contextualiser et adapter leurs conclusions et leurs recommandations à différents contextes et situations.

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Siavash Eftekhari

Financial & Economic advisor to Board of Directors at CinnaGen Co.
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Quantitative research faces significant limitations in assessing economic development programs due to its incapacity to fully encompass the intricate realities of real-world situations. The involvement of multiple interacting factors in such programs poses a challenge in isolating the specific impact of one program through quantitative data, potentially leading to misleading conclusions about effectiveness. Another drawback is the assumption of deterministic economic behavior, disregarding influences like social norms, cultural values, and government policies that are challenging to quantify accurately.

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1 Qualité et disponibilité des données

2 Facteurs contextuels et culturels

3 Causalité et attribution

4 Généralisabilité et applicabilité

5 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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