Démontrer qu’en associant données quantitatives et qualitatives, on produit une AIGS plus robuste

Utilisées ensemble, les données quantitatives et qualitatives améliorent la robustesse d’une analyse des influences du genre et du sexe. D’une part, les données recueillies à l’échelle de toute une population (habituellement quantitatives) nous aident à brosser un portrait d’ensemble et à mettre en contexte un problème ou une situation. D’autre part, les données recueillies dans le cadre d’études sur petit échantillon fournissent parfois une information détaillée utile pour établir des comparaisons.

Les études qualitatives de petite taille et les rapports publiés par des instances locales renferment souvent des données décrivant les réactions particulières de différents groupes de femmes et d’hommes à certains événements ou circonstances.

Exemple : Examinons un scénario sur l’accès aux services de santé

Votre clinique de soins des pieds pour diabétiques n’accueille pas autant de clients de votre localité que prévu. Vous voulez savoir pourquoi. Les données requises pour analyser le problème pourraient prendre différentes formes.

Vous pourriez chercher à obtenir des données quantitatives sur le nombre de femmes et d’hommes qui souffrent de diabète au sein de votre localité, sur leur âge, leur lieu de résidence par rapport à la clinique, l’endroit où ils reçoivent des soins et la durée de leur traitement.

Vous pourriez chercher à obtenir des données qualitatives sur les difficultés que peuvent éprouver les hommes et les femmes à se rendre à la clinique, sur l’accueil qu’ils reçoivent (est-ce qu’on les traite avec respect?) et sur la question de savoir s’ils considèrent réellement le diabète comme un problème.

En associant ces deux types de données, il est possible d’obtenir une bonne analyse de tous les éléments en jeu (qui, quoi, où et pourquoi), ainsi que quelques idées sur les mesures à prendre par la suite. L’analyse des influences du genre et du sexe puise à toutes les sources de données disponibles pour tenter de brosser le tableau le plus complet possible. Par la suite, l’ensemble des pièces du puzzle permettra de déterminer pourquoi certaines personnes ne connaissent pas ou ne choisissent pas votre clinique et les moyens à prendre pour améliorer le rayonnement de celle ci.

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