Les outils d’analyse des études quantitatives

C32.4 Exploiter une étude

S32.3 : Les outils d’analyse des études quantitatives

Introduction

Le technicien en communication doit être en mesure de pouvoir exploiter une étude.

Dans cette optique, il a besoin d’une « boite à outil » intégrant les techniques statistiques de premier niveau.

Il pourra alors traiter des données qui serviront de base à un diagnostic et au final à des préconisations.

1. Données, contrôles, traitements, résultats

1. Vocabulaire de base

Avant de rentrer dans le détail des outils, il est bon de rappeler le vocabulaire professionnel utilisé :

• Population : ensemble étudié,
• Individu : élément de la population étudiée,
• Caractère : propriété ou variable étudiée. Un caractère peut être « discret » (ex : montant de la commande), c’est-à-dire qu’il ne peut prendre qu’une seule valeur donnée, ou « continu » (ex : nombre de commandes), si les valeurs prises sont sur un intervalle,
• Série statistique : ensemble des valeurs (« xi ») d’un caractère étudié et des effectifs (« ni ») de ces mêmes valeurs.

Exemple : nombre d’achats effectués dans un magasin un samedi.

Lecture du tableau : 30 personnes ont, par exemple, acheté deux produits ce jour-là.

Dans cet exemple, la « population » correspond ici aux clients d’un magasin sur une journée donnée (un samedi par exemple). Le caractère étudié est discret et correspond au « nombre d’achat effectués » dans la journée. L’effectif global (nombre de visiteurs ce jour-là

1. Les vérifications avant traitement

Etape 1 : Collecte

Etape 2 :  contrôles

Etape 3 : traitements

Etape 4 : résultats

Le contrôle des données récoltées peut se faire sur plusieurs éléments :

Editing         -Contrôle minutieux des questionnaires, de la cohérence des réponses fournies (on peut éventuellement écarter

Codage

1. Caractéristiques de tendances centrales : mode et moyenne

1. Mode

C’est l’indicateur le plus simple. Il indique la valeur la plus représentée dans une série, pour une variable donnée.

La classe modale sera donc celle qui aura l’effectif le plus important.

Dans l’exemple ci-dessous, la classe correspond à 41-50, puisqu’elle a l’effectif le plus important (40)

Classe modale                                        [pic 1]

1. Moyenne 

1. Moyenne arithmétique simple

Somme des valeurs d’une série divisée par l’effectif total de la série.

Ex : un étudiant a obtenu, dans une matière, les notes suivantes durant son premier trimestre :

Sa moyenne sera de 11/20

X = [pic 2]

1. Moyenne arithmétique pondérée (avec coefficients)

Il arrive très souvent que les valeurs d’une série n’aient pas la même importance. On doit alors leur affecter un poids ou un coefficient et l’on calculera ainsi une moyenne pondérée. Les coefficients sont notés « Wi ».

Exemple : reprenons notre étudiant et ses notes en F3. Il est possible que ses 6 notes n’aient pas « la même valeur ». Il faut, en effet, distinguer le travail à la maison et les devoirs sur table. Voici maintenant son tableau de notes dans lequel a été intégré le coefficient de chaque note.

Sa nouvelle moyenne (pondérée) sera de : 10/20.

Dans le détail X= [pic 3]

La somme des « Wi » est ici de 12

1. Les pourcentages

1. Pourcentages de répartition

Lorsque l’on souhaite connaître la part relative d’un élément par rapport à un ensemble, on calcule un pourcentage de répartition.

Pour cela, on a donc besoin de la valeur de l’élément à comparer (A1) et de la valeur de l’ensemble (A). Le pourcentage de répartition sera donc le rapport entre la première et la deuxième valeur.

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