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Plan la séance 8 Préparation des données

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Présentation au sujet: "Plan la séance 8 Préparation des données"— Transcription de la présentation:

1 Plan la séance 8 Préparation des données
Processus de préparation des données Vérification et édition des questionnaires Codage, transcription et nettoyage des données Ajustement statistique des données Stratégie d’analyse des données Logiciels d’analyse quantitative Atelier : Préparation et validation du guide de codification

2 Processus de préparation des données
Vérification questionnaires Édition questionnaires Codage questions Transcription données Nettoyage données Ajustement statistique données Stratégie d’analyse données Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

3 Vérification et édition des questionnaires (1 de 3)
Ne pas attendre la fin de la collecte de données Réponses très peu variées (choix des extrêmes p. ex.) Réponses suspectes (incohérences) Réponses difficiles à lire (questions ouvertes) Réponses multiples à une question à choix unique Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

4 Vérification et édition des questionnaires (2 de 3)
Questionnaires incomplets Respect des instructions Pages manquantes Réception après date limite Répondant non éligible (âge p. ex.) Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

5 Vérification et édition des questionnaires (3 de 3)
Objectif : améliorer l’exactitude des réponses Solutions si trop de manques sont constatés sur le questionnaire : Gros échantillons : éliminer le répondant (possibilité de biais) Petits échantillons : contacter le répondant pour effectuer des corrections OU en sélectionner un nouveau en respectant la méthode d’échantillonnage Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

6 Codage des questions Transformer les réponses en données quantifiables
Identification des variables Identification des valeurs pour chaque variable Code plus élevé à valeur la plus positive : oui = 2, non = 1 Choix d’une ou plusieurs valeurs pour les données manquantes (p. ex. 99) Voir exemple de guide de codage ci-contre Hyperlien : Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

7 Codage des questions non structurées (ouvertes)
Créer des catégories : Mutuellement exclusives Collectivement exhaustives Lire toutes les réponses Attribuer une catégorie distincte à tout élément critique même si personne n’en fait mention Conserver un niveau de détail le plus élevé possible sans exagérer le nombre de catégories Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

8 Transcription des données
Saisie des données Construction d’une base de données (feuille de calcul Excel) Variables : À la verticale Numérotation Une colonne pour chaque variable Questionnaires (répondants) : À l’horizontal Une ligne pour chaque questionnaire (répondant) Voir fichier de saisie de données ci-contre Hyperlien :http://eut4115.uqam.ca/spss/eut4115_saisie_donnees.xls Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

9 Exemple de fichier de données après la saisie
Hyperlien :

10 Transcription automatisée
Hyperlien : Hyperlien :

11 Nettoyage des données : Contrôle d’uniformité
Vérifier données hors norme (anormales), p. ex. « 6 » pour une variable codifiée 1 à 5 : Vérifier en triant chaque colonne Si non contrôlé à l’étape de la vérification des questionnaires : Réponses très peu variées (choix des extrêmes p. ex.) Réponses suspectes (incohérences) Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

12 Nettoyage des données : Réponses manquantes (1 de 2)
Retourner au questionnaire Substitution par valeur manquante (p. ex. 99) Substitution par valeur neutre (p. ex. moyenne) : Discutable Introduit biais Substitution par valeur imputée (déduction par rapport autres réponses) : Travail considérable mais procédure statistiques Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

13 Nettoyage des données : Réponses manquantes (2 de 2)
Suppression du répondant : Si nombreuses réponses manquantes Possibilité de biais lié à l’échantillon Suppression appariée : Plutôt que de supprimer les questionnaires qui présentent de nombreuses réponses manquantes, retenir seulement réponses valides pour chaque variable Utiliser seulement avec échantillon de grande taille, réponses manquantes rares et relations entre variables faibles Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

14 Ajustement statistique des données
Pondération : Ajuster le rapport d’importance entre les catégories de répondants Utilisée pour augmenter la représentativité d’un échantillon Voir exemple diapo suivante Création et transformation de variables (voir autre diapo) Changement d’échelle (voir autre diapo) Source : Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

15 Exemple de pondération
Âge (1) Proportion échantillon (2) population (3) Poids (3/2) 16-25 22% 11% 0,50 26-35 7% 14% 2,00 36-45 20% 18% 0,90 46-55 17% 1,00 56-65 25% 1,14 Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

16 Création et transformation de variables
Transformation des variables existantes : Transformer les catégories pour comparer les données d’une étude avec celles d’une autre étude Équilibrer des données manifestement biaisées (standardisation - COMPLEXE) Création d’une nouvelle variable : Calcul d’un indice composé Synthèse de plusieurs variables Création de catégories (p. ex. âge) Fonctions dans SPSS : Compute Recode Voir exemples dans les diapos suivantes Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

17 Création et transformation de variables
Estime de soi personnelle (VAR202) Addition des réponses de 8 questions parmi les 40 du test CFSEI-2

18 Création de variables muettes
Variables utilisées pour représenter différents groupes dans la population sans utiliser une échelle ordinale qui aurait peu de sens Utilisées dans les analyses de régression Valeurs les plus fréquentes sont 0 et 1 (binaire) Re-spécification d’une variable avec K catégories nécessite l’utilisation de K-1 variables muettes Voir exemple diapo suivante Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

19 Exemple de variables muettes
 Allégeance Codification originale  Variables muettes X1 X2 X3  Conservateur 1  Libéral  Bloc  NPD

20 Stratégie d’analyse des données
Schéma d’analyse préliminaire Types d’échelle de mesure Technique d’analyse VS objectif (différences ou dépendance entre variables, prédiction, etc.) Expérience et préférence du chargé d’étude Stratégie finale d’analyse Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

21 Analyse des fréquences
Une variable à la fois Distribution des réponses Mesures de position centrale : Moyenne Mode Médiane Mesures de dispersion : Étendue (écart) Variance et écart-type Mesures de forme : Symétrie (skewness) Aplatissement (kurtosis) Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

22 Analyse des relations entre les variables
Deuxième variable Nominale ou ordinale Intervalles ou proportion (ratio) Première variable Tris croisés Comparaison moyennes Corrélation ou régression Tiré de : d’Astous, Alain Le projet de recherche en marketing, 2ième éd. Montréal (QC) : Chenelière/McGraw-Hill, p. 267

23 Analyses multivariées
Tris croisés : La plus utile et la plus fréquemment utilisée Analyse de la relation existant entre deux variables (bivariée) ou trois variables (multivariée) P. ex., l’influence du sexe sur le choix de destination Comparaison moyennes : Analyse de la différence existant entre les moyennes de deux catégories de personnes P. ex., la différence entre les ans et les ans par rapport au pourcentage de personnes qui achètent une croisière

24 Analyses multivariées
Corrélation : Analyse de la relation existant entre deux variables métriques Augmentation des valeurs de la première correspond-elle à une augmentation, ou à une diminution, des valeurs de la seconde? P. ex., la relation entre l’investissement publicitaire et les ventes d’un restaurant Régression : Analyse de la relation de dépendance entre deux variables métriques Utilisation de variables muettes lorsque requis P. ex., la relation entre le niveau d’estime de soi et le choix une résidence luxueuse

25 Tests de comparaison Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

26 Tests de comparaison Khi deux (X2) : Test t :
Test du niveau de signification de la relation entre deux variables (tri croisé) X2 ≥ valeur théorique Niveau de signification usuel de 95% (19 fois sur 20), Voir statistique P ≤ 0,05 (95%) Test t : Permet d’énoncer des conclusions sur l’existence de différences significatives entre les moyennes de deux échantillons t ≥ 1,98 ou t ≤ -1,98 Niveau de signification usuel de 0,05 (95%) Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS,  6e éd.,  Paris: Pearson Education France.

27 Logiciels d’analyse quantitative

28 Atelier Préparation du guide de codification
Validation du guide de codification


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