Analyse de données

Analyse de données

Plan du cours

- Les méthodes de traitement des données

- Les traitements élémentaires

- Les analyses multi-variées

- Les méthodes avancées d'analyse multi-variée

En colonne : les variables

En ligne : les répondants

- Les critères fondamentaux de classement des méthodes d'analyse de données

- Critère 1 : la partition ou non de la matrice des données

- critère 2 : La nature des variables impliquées (nominales, ordinales ou métriques)

- Critère 3 : Le nombre de variables traitées simultanément (méthodes uni-variées, variées et multi-variées)

- Critère 1 : la partition ou non de la matrice des données

- Sépare les méthodes "descriptives" des méthodes "explicatives"

- Traduit l'objectif de l'utilisateur :

- Logique de modélisation (étude de liaison entre deux phénomènes)

- Logique de description (résumer les données d'un phénomène)

- Critère 2 : La nature des variables impliquées (nominales, ordinales ou métriques)

- Les variables métriques (quantitatives) => apparaissent chaque fois que la personne interrogée se voit demander la valeur qu'elle donne à la variable concernée

- Les variables nominales (qualitatives) : =>apparaissent chaque fois que la personne interrogée a le choix entre plusieurs modalités qui lui sont proposées explicitement ou implicitement (cas d'une question ouverte avec post-codification)

- Les variables ordinales (qualitatives) => apparaissent chaque fois que la personne interrogée se voit demandée de classer plusieurs items proposés

- Critère 3 : Le nombre de variables traitées simultanément (méthodes uni-variées, variées et multi-variées)

- L'analyse uni-variée :

=> Consiste à examiner la distribution des modalités de réponse pour une variable, càd une colonne de la matrice des données

=> permet de décrire l'échantillon (comptage des effectifs de chaque modalité de chaque variable)

- L'analyse bi-variée

=> Consiste à étudier les relations entre deux variables (càd deux colonnes dans la matrice des données)

=> permet d'explorer les relations entre variables prises deux à deux

- L'analyse multi-variée : elle a été développée pour permettre le traitement simultané de de plusieurs variables.

Les traitements élémentaires

Les analyses univariées (ou tris à plat) - concernent le traitement d’une seule variable - ont pour objet de synthétiser et d’analyser les informations disponible sur cette variable.

Les analyses bivariées (ou tris croisés) - ont pour objet de mettre en évidence les relations éventuelles qui existent entre deux variables analysées simultanément.

Les analyses multivariées

Les méthodes explicatives - cherchent à étudier les relations entre deux groupes de variables.

- l’une d’entre elles mesure un phénomène que l’on cherche à expliquer.

- Les autres représentent des phénomènes qui sont supposés influencer et déterminer le précédent.

Y = aX + b (Y : endogène, dépendant X : Exo, Indép)

Les méthodes descriptives - prennent en compte un ensemble de variables

- cherchent à structurer ou résumer ou résumer un groupe de variables

- cherchent à décrire de façon synthétique la structure des données disponibles.

Les méthodes explicatives

La régression linéaire *

Simple : explication d’une variable quantitative Y à l’aide d’une variable également quantitative X

Multiple : utilisation de plusieurs variables explicatives (X1, X2,…) pour expliquer Y.

L’analyse de la variance (ANOVA)*

L’analyse discriminante

L’analyse conjointe (MONANOVA)

La segmentation

Les méthodes descriptives

L’analyse en composantes principales (ACP)*

L’analyse typologique

L’analyse factorielle des correspondances

Les méthodes avancées d’analyse multivariée

L’analyse canonique

étend la régression au cas ou il y a plusieurs variables à expliquer

peut être considérée comme la plus générale des méthodes fondées sur le modèle linéaire

Les modèles de causalité

constituent le stade actuellement le plus avancé des méthodes d’analyse de données.

Référence bibliographique :

MARKET : Etudes et Recherches en Marketing

Auteur : Y.Evrard, B. Pras et E.roux

Les enquêtes par questionnaire avec Sphinx

Auteur : Stéphane Ganassali

Editeur : Pearson Education

Date de parution : 2007

Volume : 247 pages

Etudes marketing avec SPSS

Auteurs :

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