plan la séance 11 l’analyse multivariée et la présentation des données
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© Benoit Duguay, 2016
Plan la séance 11 L’analyse multivariée et
la présentation des données
Les tableaux croisés L’hypothèse Le test du khi carré Démonstration du logiciel SPSS La présentation des données :
Règles de présentation orale Les graphiques Le rapport de recherche Règles de rédaction Règles de présentation d’un document
Atelier : Réaliser des analyses croisées avec vos données Rencontre de chacune des équipes avec le professeur
© Benoit Duguay, 2016
Les tableaux croisés
Analyse des données en fonction de deux variables (parfois plus)
Variable indépendante VS variable dépendante
Analyse du pourcentage des réponses selon la variable indépendante
Comparaison des différences entre deux catégories de la variable indépendante
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de la variable « Consommation » selon le sexe
Consommation * Sexe Crosstabulation
17 13 30
17,7% 17,1% 17,4%
64 46 110
66,7% 60,5% 64,0%
15 17 32
15,6% 22,4% 18,6%
96 76 172
100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
Plus
Comparable
Moins
Consommation
Total
Féminin Masculin
Sexe
Total
Les différences ne sont ni fortes, ni significatives (47,7%, p = 0,523)
Existe-t-il des différences entre les hommes et les femmes dans le niveau de consommation?
© Benoit Duguay, 2016
L’hypothèse
Proposition, souvent intuitive, qui permet d’expliquer un phénomène, (p. ex. : Les hommes consomment plus que les femmes)
Afin de rejeter ou non une hypothèse, on doit démontrer l’existence de différences significatives entre deux catégories d’une variable (p. ex. féminin ou masculin pour le sexe) par rapport à une autre variable (p. e. le niveau de consommation).
Formulation H0 : %F = %M (hypothèse nulle : il n’existe pas de
différence entre les femmes et les hommes [quant au niveau de consommation])
H1 : %F ≠ %M (hypothèse alternative il existe une différence entre les femmes et les hommes [quant au niveau de consommation])
Dans cet exemple (diapo précédente), on ne rejette PAS l’hypothèse nulle
© Benoit Duguay, 2016
Test d’hypothèse : le test du khi carré (ou Khi deux – X2)
Un test statistique parmi les plus utiles
Utilisable avec tout type de données : PCQ tous les types de données
peuvent être transformées en données nominales
Détection de différence significatives entre les fréquences observées dans l’étude et les fréquences théoriques attendues
Seuil de signification : probabilité permettant de
rejeter ou non l’hypothèse nulle H0
usuel ≥ 95% (p ≤ 0,05)
Tiré et adapté de: McGown, K.L., Marketing Research: Text and Cases, Winthrop Publishers, 1979, p. 236
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de la variable « Restaurant » selon l’estime de soi
H0 : %SEI- = %SEI moyen = %SEI+ Il n’existe pas de différences entre le pourcentage des
personnes dont l’estime est faible et celui des personnes dont l’estime est forte (quant à la mention du restaurant)
L'estime de soi n'influence pas la mention du restaurant comme produit représentatif de l'image de soi
H1 : %SEI- ≠ %SEI moyen ≠ %SEI+ Il existe des différences entre le pourcentage des
personnes dont l’estime est faible et celui des personnes dont l’estime est forte (quant à la mention du restaurant)
L'estime de soi influence la mention du restaurant comme produit représentatif de l'image de soi
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de la variable « Restaurant » selon l’estime de soi
Crosstab
4 9 29 42
10,3% 21,4% 30,9% 24,0%
35 33 65 133
89,7% 78,6% 69,1% 76,0%
39 42 94 175
100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within SEI personnelregroupé (3-2-3)
Count
% within SEI personnelregroupé (3-2-3)
Count
% within SEI personnelregroupé (3-2-3)
Non
Oui
Restaurant
Total
Faible ou trèsfaible (1,2,3) Moyen (4,5)
Fort ou trèsfort (6,7,8)
SEI personnel regroupé (3-2-3)
Total
H0 : %SEI - = %SEI moyen = %SEI +
H1 : %SEI - ≠ %SEI moyen ≠ %SEI +
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de la variable « Restaurant » selon l’estime de soi
Chi-Square Tests
6,610a 2 ,037
7,274 2 ,026
6,559 1 ,010
175
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-LinearAssociation
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)
0 cells (,0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 9,36.
a.
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de la variable « Restaurant » selon l’estime de soi
On peut rejeter H0 (il existe des différences entre %SEI- et %SEI+)
Avec un seuil de signification supérieur à 95 % (p = 0,037) on peut affirmer qu’un pourcentage plus élevé de personnes dont l’estime de soi est faible mentionne le restaurant comme un produit représentatif de l’image de soi
L'estime de soi influence la mention du restaurant comme produit représentatif de l'image de soi
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de l’usage d’internet selon le sexe
Données du tableau 13.1
H0 : %F = %M Il n’existe pas de différences entre le pourcentage
des femmes et celui des hommes (quant l’usage d’Internet)
Le sexe n'influence pas l’usage d’internet
H1 : %F ≠ %M Il existe des différences entre le pourcentage des
femmes et celui des hommes (quant l’usage d’Internet)
Le sexe influence l’usage d’internet
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de l’usage d’internet selon le sexe
Données du tableau 13.1
Usage Internet (Classes) * Sexe Crosstabulation
5 10 15
33,3% 66,7% 50,0%
3 5 8
20,0% 33,3% 26,7%
7 0 7
46,7% ,0% 23,3%
15 15 30
100,0% 100,0% 100,0%
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
5 hres ou moins /sem.
6 à 10 hres /sem.
11 hres ou plus /sem.
Usage Internet(Classes)
Total
Masculin Féminin
Sexe
Total
H0 : %F = %H
H1 : %F ≠ %H
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de l’usage d’internet selon le sexe
Données du tableau 13.1
Chi-Square Tests
9,167a 2 ,010
11,908 2 ,003
7,007 1 ,008
30
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-LinearAssociation
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)
4 cells (66,7%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 3,50.
a.
© Benoit Duguay, 2016
Tableau croisé de l’usage d’internet selon le sexe
Données du tableau 13.1
On peut rejeter H0 (il existe des différences entre %F = %M)
Avec un seuil de signification égal à 99 % (p = 0,010) on peut affirmer que seulement des hommes utilisent l’Internet 11 heures ou plus par semaine
Inversement, on peut également affirmer qu’un pourcentage deux fois plus élevé de femmes que d’hommes utilisent l’Internet 5 heures ou moins par semaine
Le sexe influence la durée de l’usage d’Internet
© Benoit Duguay, 2016
Démonstration du logiciel SPSS
Réalisation de plusieurs analyses croisées avec des données fictives : tableau_13_1.sav :
http://eut4115.uqam.ca/spss/tableau_13_1.sav
restaurants_categories.sav : http://eut4115.uqam.ca/spss/restaurants_categories.sav
Source : http://en.wikipedia.org/wiki/SPSS
© Benoit Duguay, 2016
La présentation des données
La présentation orale
Le rapport de recherche
© Benoit Duguay, 2016
Règles de présentation orale
Parler à l’auditoire Regarder l’auditoire Éviter de lire Langage non verbal Intéresser les gens Utiliser des aides visuelles Ne pas surcharger les diapos Exemple de présentation H20
11
© Benoit Duguay, 2016
Les types de graphiques
Barres Figuratifs Secteurs Linéaires Nuages de points Histogrammes
Hyperlien
© Benoit Duguay, 2016
Les graphiques dans MS Office
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1er Tr 2e Tr 3e Tr 4e Tr
Est
Ouest
Nord
Hyperlien
© Benoit Duguay, 2016
Le rapport de recherche
Partiesdu rapport
Documentsannexes
Corps durapport
Sectionspréliminaires
© Benoit Duguay, 2016
Sectionspréliminaires
1. Page de présentation
2. Lettre detransmission
3. Sommaire
4. Table des matières
5. Liste des graphiques, tableaux et figures
© Benoit Duguay, 2016
Page de présentation
Rapport présenté : Au client si on travaille
pour un client Au professeur dans le
cas contraire Auteurs du rapport Supervisé par :
Professeur Insérer cette
information seulement si on travaille pour un client
Date Travail effectué dans le
cadre du cours EUT4115
© Benoit Duguay, 2016
Lettre de transmission
Présenter brièvement le rapport
« Vendre » le contenu Si on travaille avec un client, le
remercier pour sa collaboration Signée par les membres de
l’équipe À insérer dans le rapport après
la page de présentation Dans un contexte
professionnel la lettre ne serait pas insérée dans le rapport, elle l’accompagnerait
© Benoit Duguay, 2016
Sommaire
À écrire en dernier Présentation sous une
forme résumée des principaux points du rapport
N’est PAS une introduction
À l’usage des dirigeants
Présente l’ensemble de l’étude en une ou deux pages : Pourquoi l’étude a été
réalisée Résultats les plus
significatifs Principales conclusions
Partie complètement autonome du rapport
© Benoit Duguay, 2016
Table des matières
Plan du rapport Permet au lecteur de
s’orienter dans le document
Titres et sous-titres avec référence aux pages
Génération automatique : Fonction de Word Exemple :
http://eut4115.uqam.ca/contenus/table_des_matieres.doc
Source : http://www.ebsi.umontreal.ca/jetrouve/ecrit/mis_page/tabmat2.htm
© Benoit Duguay, 2016
Liste des graphiques, tableaux et figures
Analogue à la table des matières
Permet au lecteur d’aller immédiatement à un élément précis
Génération automatique : Fonction de Word Exemple :
http://eut4115.uqam.ca/contenus/liste_des_graphiques.doc
Source : http://www.tc.gc.ca/fra/innovation/cdt-publication-tp929f-chap4-156.htm
© Benoit Duguay, 2016
Corps durapport
1. Introduction
2. Définition du projet
3. Méthodologie
4. Résultats
5. Limites
6. Conclusion
© Benoit Duguay, 2016
Introduction
Contexte de la recherche : Éléments externes liés à la
recherche
Compréhension du mandat : Ce que voulait le client
selon nous, si on travaille avec un client
Ce que l’équipe voulait démontrer dans le cas contraire
Présentation du contenu rapport
© Benoit Duguay, 2016
Définition du projet
Formulation du problème Formulation des objectifs
généraux et spécifiques Formulation d’une ou de
plusieurs hypothèses (s’il y a lieu)
Si on travaille avec un client ou pour une étude réalisée dans un cadre professionnel : faire référence à
l’entente intervenue avec le client et en inclure une copie signée en annexe
© Benoit Duguay, 2016
Méthodologie
Type(s) de recherche Méthodologie(s) Méthode
d’échantillonnage Outil(s) de collecte de
données
Source : http://henadciwebdesign.com/methodologie.php
© Benoit Duguay, 2016
Résultats
Ce que vous avez trouvé
Ne pas affirmer quelque chose si on n’en est pas certain
Si un tableau ou un graphique aide à comprendre le texte, l’insérer dans le texte, sinon, le mettre en annexe
Livrables promis
© Benoit Duguay, 2016
Limites
Faiblesses de l’étude Mise en garde sur
l’utilisation des résultats Origines des faiblesses :
Méthodologie Méthode d’échantillonnage Nombre de répondants Méthode de collecte de
données Méthodes d’analyse
Être honnête et prudent
© Benoit Duguay, 2016
Conclusion
Ne PAS faire de recommandations
Que disent les données recueillies par rapport aux objectifs fixés
Il vaut mieux ne rien dire que d’affirmer quelque chose de faux
Rejet ou non des hypothèses
Source : http://heidskiblog.blogspot.ca/
© Benoit Duguay, 2016
Documentsannexes
Entente de collaboration(s’il y a lieu)
Rapports SPSS pourrésultats présentés
Instruments decollecte données
© Benoit Duguay, 2016
Règles de rédaction
Écrire en fonction du lecteur anticipé
Mots simples, phrases courtes, petits paragraphes
Verbes au temps présent Éviter la redondance et les
acronymes Première personne du pluriel Style subordonné à la
compréhension et à la précision de l’information
Logiciel de correction grammaticale et d’orthographe
© Benoit Duguay, 2016
Règles de présentation d’un document
Présentation sur page simple (recto)
Interligne et demi Structure hiérarchisée (1,
2, 2.1, 2.1.1, etc.) Titres et sous-titres Numérotation des pages Document convivial :
Types, tailles et couleurs de police de caractères
Aides visuelles (graphiques, illustrations, tableaux)
Soignez les petits détails Exemple de rapport H2011
© Benoit Duguay, 2016
Atelier
Réaliser des analyses croisées avec vos données
Consignes pour les étudiants : Placer la variable
indépendante dans la colonne (position en français dans SPSS)
Demander les statistiques khi deux et corrélation
Demander le pourcentage de la colonne
Rencontre de chacune des équipes avec le professeur
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