Les études de cas sont une méthode de recherche populaire dans le domaine des affaires. Les études de cas visent à analyser des questions spécifiques dans les limites d’un environnement, d’une situation ou d’une organisation spécifique.
Selon sa conception, l’étude de cas dans la recherche en entreprise peut être divisée en trois catégories : explicative, descriptive et exploratoire.
Les études de cas explicatives visent à répondre aux questions » comment » ou » pourquoi » avec peu de contrôle de la part du chercheur sur l’occurrence des événements. Ce type d’études de cas se concentre sur les phénomènes dans les contextes de situations réelles. Exemple : « Une enquête sur les raisons de la crise financière et économique mondiale de 2008 – 2010. »
Les études de cas descriptives visent à analyser la séquence des événements interpersonnels après un certain temps. Les études de recherche en entreprise appartenant à cette catégorie décrivent généralement la culture ou la sous-culture, et elles tentent de découvrir les phénomènes clés. Exemple : « Impact des niveaux croissants de multiculturalisme sur les pratiques de marketing : Une étude de cas de McDonald’s Indonésie. »
Les études de cas exploratoires visent à trouver des réponses aux questions du « quoi » ou du « qui ». La méthode de collecte de données des études de cas exploratoires est souvent accompagnée d’une ou plusieurs autres méthodes de collecte de données telles que des entretiens, des questionnaires, des expériences, etc. Exemple : « Une étude sur les différences de pratiques de leadership entre les organisations du secteur privé et du secteur public à Atlanta, aux États-Unis. »
Les avantages de la méthode de l’étude de cas comprennent la collecte et l’analyse des données dans le contexte du phénomène, l’intégration des données qualitatives et quantitatives dans l’analyse des données, et la capacité à saisir les complexités des situations de la vie réelle afin que le phénomène puisse être étudié à des niveaux plus approfondis. Les études de cas présentent cependant certains inconvénients qui peuvent inclure le manque de rigueur, les défis associés à l’analyse des données et très peu de base pour les généralisations des résultats et des conclusions.
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John Dudovskiy