Méthodes d'analyse statistique d'enquête : un guide rapide // Qualtrics

Pourquoi utiliser des méthodes d’analyse statistique d’enquête?

Lorsqu’il s’agit de données d’enquête, la collecte ne représente que la moitié du tableau. Ce que vous faites avec vos résultats peut faire la différence entre des résultats de premier plan peu inspirants et des aperçus profonds et révélateurs. L’utilisation d’outils de traitement des données et de techniques comme les tests statistiques peut vous aider à découvrir :

si les tendances que vous observez dans vos données sont significatives ou simplement le fruit du hasard
ce que vos résultats signifient dans le contexte des autres informations que vous détenez
si un facteur affectant votre activité est plus important que les autres
ce que devrait être votre prochaine question de recherche
comment générer des insights qui conduisent à des changements significatifs

Il existe plusieurs types d’analyse statistique pour les enquêtes. Dans cet article, nous allons explorer certaines des méthodes les plus courantes actuellement utilisées, et fournir des liens vers des explications plus approfondies de l’équipe Qualtrics.

Benchmarking

Le benchmarking est une façon de standardiser – niveler le terrain de jeu – afin que vos données et vos résultats soient significatifs dans leur contexte. Elle consiste à prendre en compte des facteurs extérieurs afin d’ajuster les paramètres de votre recherche et d’avoir une compréhension plus précise de ce qui se passe.

Les techniques de benchmarking utilisent la pondération pour ajuster les variables qui peuvent affecter les résultats globaux. Par exemple, imaginez que vous vous intéressez à la croissance des cultures sur une saison. Votre benchmarking prendra en compte les variables qui ont eu un effet sur la croissance des cultures, comme les précipitations, les heures d’ensoleillement, les éventuels parasites ou maladies, le type et la fréquence des engrais, etc, afin que vous puissiez ajuster tout ce qui est inhabituel et qui a pu se produire, comme une épidémie inattendue de maladie végétale dans une seule ferme de votre échantillon.

Avec les repères en place, vous avez une référence pour ce qui est « standard » dans votre domaine d’intérêt, de sorte que vous pouvez mieux identifier et étudier les écarts par rapport à la norme.

L’objectif, comme dans une grande partie de l’analyse des données d’enquête, est de s’assurer que votre échantillon est représentatif, plutôt que biaisé, et que toute comparaison avec d’autres données est identique.

En savoir plus sur le benchmarking pour les entreprises

Analyse de régression

La régression est une technique statistique utilisée pour élaborer la relation entre deux variables (ou plus).

Pour comprendre les régressions, nous avons besoin d’une vérification rapide de la terminologie :

Les variables indépendantes sont des phénomènes « autonomes » (dans le contexte de l’étude) qui influencent les variables dépendantes
Les variables dépendantes sont des choses qui changent en raison de leur relation avec les variables indépendantes

Un changement dans une variable dépendante – disons, la croissance des cultures au mois d’août – dépend de, et est associé à, un changement dans une (ou plusieurs) variable(s) indépendante(s) – qui dans l’exemple des cultures peuvent être l’ensoleillement, les précipitations et les niveaux de pollution.

La régression linéaire utilise une seule variable indépendante pour prédire un résultat de la variable dépendante.
La régression multiple utilise au moins deux variables indépendantes. Une régression multiple peut être linéaire ou non linéaire.

Les résultats d’une analyse de régression linéaire sont présentés sous forme de graphique avec les variables sur les axes et une » courbe de régression » qui montre les relations entre elles. Les données sont rarement directement proportionnelles, il y a donc généralement un certain degré de courbe plutôt qu’une ligne droite.

C’est un test utile car vous êtes en mesure d’identifier l’impact précis d’un changement de votre variable indépendante.

Lire plus sur les régressions

Le test T

Le test T (alias test T de Student) est un outil pour comparer deux groupes de données qui ont des valeurs moyennes différentes. Par exemple, les femmes et les hommes ont-ils des hauteurs moyennes différentes ? Le test T permet à l’utilisateur d’interpréter si les différences sont statistiquement significatives ou simplement fortuites.

Les résultats d’un test T sont exprimés en termes de probabilité (valeur p). Si la valeur p est inférieure à un certain seuil, généralement 0,05, alors vous pouvez être très confiant que vos deux groupes sont vraiment différents et qu’il ne s’agissait pas d’une simple variation fortuite entre vos données d’échantillon.

Lisez notre Introduction à la théorie du test T pour les enquêtes

Test d’analyse de la variance (ANOVA)

Comme le test T, l’ANOVA (analyse de la variance) est un moyen de tester les différences entre les groupes pour voir si elles sont statistiquement significatives. Cependant, l’ANOVA vous permet de comparer trois groupes ou plus plutôt que deux seulement.

L’ANOVA est utilisée avec une étude de régression pour découvrir l’effet des variables indépendantes sur la variable dépendante. Elle peut comparer plusieurs groupes simultanément pour voir s’il existe une relation entre eux, par exemple en étudiant si différents types de publicités obtiennent des réponses différentes de la part des consommateurs.

Affinez : Qu’est-ce que l’analyse de la variance (ANOVA) ?

L’analyse en grappes

L’analyse en grappes est une façon de traiter des ensembles de données en identifiant à quel point les points de données individuels sont étroitement liés. En utilisant l’analyse en grappes, vous pouvez identifier s’il existe des groupes définis (clusters) au sein d’un grand pool de données, ou si les données sont assez uniformément réparties.

L’analyse en grappes se présente sous quelques formes différentes, selon le type de données que vous avez et ce que vous cherchez à découvrir. Elle peut être utilisée de manière exploratoire, par exemple pour découvrir des clusters dans des données d’enquête autour de tendances ou de préférences démographiques, ou pour confirmer et clarifier des hypothèses existantes. C’est l’une des techniques statistiques les plus populaires dans les études de marché, car elle peut être utilisée pour découvrir des segments de marché et des groupes de clients.

Lisez notre introduction à l’analyse de clusters

Analyse factorielle

L’analyse factorielle est un moyen de réduire la complexité de vos résultats de recherche en échangeant un grand nombre de variables initiales contre un plus petit nombre de variables plus profondes et sous-jacentes. En effectuant une analyse factorielle, vous découvrez des facteurs « cachés » qui expliquent la variance (différence par rapport à la moyenne) de vos résultats.

Parce qu’elle plonge profondément dans la causalité derrière vos données, c’est aussi une forme de recherche à part entière, car elle vous donne accès aux moteurs des résultats qui ne peuvent pas être mesurés directement.

En savoir plus sur l’analyse factorielle

Analyse conjointe

Les chercheurs en marketing adorent comprendre et prédire pourquoi les gens font les choix complexes qu’ils font. L’analyse conjointe est ce qui s’en rapproche le plus : elle demande aux gens de faire des compromis lorsqu’ils prennent des décisions, tout comme ils le font dans le monde réel, puis analyse les résultats pour donner le résultat le plus populaire.

Par exemple, un investisseur veut ouvrir un nouveau restaurant dans une ville. Il pense que l’une des options suivantes pourrait être la plus rentable :

Type de restaurant	Gourmet Burger	Tapas espagnoles	Thai
Prix moyen par tête	$20	$40	$60
Distance du centre ville	5 miles	2 miles	10 miles
Que ressent le partenaire du client ?	C’est bon	C’est bon	C’est génial !
Les échanges	C’est bon marché, assez proche de la maison, le partenaire est juste OK avec ça	C’est un peu plus cher mais très proche de la maison, le partenaire n’y voit pas d’inconvénient	C’est cher, assez loin de la maison mais le partenaire l’aime

L’investisseur commande une étude de marché. Les options sont transformées en un sondage pour les résidents :

Quel type de restaurant préférez-vous ? (Burger gourmet/tapas espagnols/thaïlandais
Quel montant seriez-vous prêt à dépenser par tête ? (20 $, 40 $, 60 $)
Combien de kilomètres seriez-vous prêt à parcourir ? (5km, 2km, 10km)
Votre partenaire serait-il… ? (Adorerait, serait d’accord)

Il y a beaucoup de combinaisons possibles de réponses – 54 dans ce cas : (3 types de restaurants) x (3 niveaux de prix) x (3 distances) x (2 préférences du partenaire). Une fois les données de l’enquête reçues, le logiciel d’analyse conjointe les traite pour déterminer l’importance de chaque option dans les décisions des clients, les niveaux de chaque option qui sont préférés, et de combien.

Donc, grâce à l’analyse conjointe, l’investisseur en restauration peut découvrir qu’il y a une préférence pour un bar à tapas espagnol coûteux en périphérie de la ville – ce qu’il n’avait peut-être pas envisagé auparavant.

Obtenez plus de détails : Qu’est-ce qu’une analyse conjointe ? Types de conjoints et quand les utiliser

Analyse croisée

Le tableau croisé (cross-tabulation) est utilisé dans les études de marché quantitatives pour analyser les données catégorielles – c’est-à-dire les variables qui sont différentes et mutuellement exclusives, telles que : ‘hommes’ et ‘femmes’, ou ‘moins de 30 ans’ et ‘plus de 30 ans’.

Aussi connu sous des noms comme tableau de contingence, chi-carré et tabulation de données, il permet de comparer la relation entre deux variables en les présentant dans des tableaux faciles à comprendre.

Une méthode statistique appelée chi carré peut être utilisée pour tester si les variables d’une analyse en tableaux croisés sont indépendantes ou non.

Lisez-en plus dans notre abécédaire des tableaux croisés pour les études de marché

Analyse de texte et analyse des sentiments

L’analyse du langage humain est une forme relativement nouvelle de traitement des données, qui offre d’énormes avantages dans la gestion de l’expérience. Faisant partie du package Stats iQ, TextiQ de Qualtrics utilise l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour analyser et catégoriser les données issues des commentaires textuels, en attribuant un sentiment positif, négatif ou neutre aux messages et avis des clients.

Avec ces données issues de l’analyse textuelle en place, vous pouvez ensuite employer des outils statistiques pour analyser les tendances, faire des prédictions et identifier les moteurs de changement positif.

Découvrez l’analyse des sentiments avec Qualtrics TextiQ

Méthodes d’analyse statistique d’enquête : un guide rapide