Pourquoi utiliser l’analyse de sondage par recoupement

Toute personne un peu soucieuse de sa santé remarquera le tableau nutritionnel imprimé derrière le sachet de snacks qu’elle choisit. Oui, ce tableau fournit les informations complètes sur votre consommation de calories et votre régime alimentaire, vous aidant ainsi à prendre une décision juste. Il étend en outre le catalogue entier de la façon dont ce goodie spécifique fournira à votre niveau de vitalité globale.

Aussi connu sous le nom de tableau croisé ou de tableau de contingence, le tableau croisé est un outil statistique utilisé pour les données catégoriques. Les données catégorielles impliquent des valeurs qui s’excluent mutuellement les unes des autres. Les données sont toujours collectées sous forme de nombres, mais les nombres n’ont aucune valeur s’ils ne signifient rien. 1, 2, 3 ne sont que des nombres, à moins qu’ils ne soient spécifiés. Comme par exemple, 1 cartable, 2 parapluies et 3 cahiers.

La tabulation croisée est un modèle statistique de l’ordinateur central qui suit des lignes similaires pour vous aider à prendre une décision éclairée relative à votre recherche en identifiant des modèles, des tendances et une corrélation entre les paramètres. Lors de la réalisation d’une étude, les données brutes peuvent généralement être écrasantes et pointeront toujours vers plusieurs résultats possibles confus. Dans de telles situations, le Tableau croisé vous aide à parvenir à une théorie unique hors de tout doute en dessinant des tendances, des comparaisons et des corrélations entre les facteurs qui sont mutuellement inclus dans votre étude.

Pour examiner la relation ou la corrélation au sein des données qui ne sont pas évidentes, le Tableau croisé peut être utilisé. Cela la rend assez utile dans les enquêtes et études d’études de marché. Un rapport Cross Tab montre la connexion entre deux ou plusieurs questions posées dans l’enquête.

Comprendre le Cross Tabulation avec un exemple

Comme mentionné, Cross Tab est le choix le plus préféré pour l’analyse des données statistiques. Comme il s’agit d’un outil de rapport / d’analyse, vous pouvez l’utiliser avec n’importe quel niveau de données (ordinal ou nominal).

Disons que vous pouvez étudier la relation entre deux variables catégorielles comme ‘l’âge et l’achat de gadgets électroniques.’

Il y a deux questions posées ici :

1. Quel est votre âge ?
2. Quel est le gadget électronique que vous êtes susceptible d’acheter dans les 3 prochains mois ?

D’après l’exemple ci-dessus, vous pouvez voir le lien distinctif entre l’âge et l’achat de gadgets électroniques. Certainement, il est intéressant de voir la corrélation entre les deux variables à travers les données recueillies.
Dans le cadre de la recherche par sondage, Cross Tab permet d’aller en profondeur et d’analyser les données probables, ce qui simplifie l’identification des tendances et des opportunités sans être inondé par toutes les données recueillies à partir des réponses.

Avantages de l’analyse d’enquête par recoupement

Ayant compris l’objectif du recoupement, nous allons maintenant analyser les trois avantages fondamentaux de cette approche analytique :

• Éliminer les confusions

À tout moment, un grand volume de collecte de données peut être déroutant ainsi que dévastateur ; ainsi, les aperçus à partir d’eux pour apporter des décisions commerciales à jour, peuvent être une tâche terrifiante encore et encore. En créant Cross Tab, les ensembles de données sont encore simplifiés en divisant simplement l’ensemble complet en sous-groupes représentatifs. Ces derniers peuvent ensuite être interprétés à une échelle plus petite et plus facile à gérer. De plus, cela réduit la possibilité de faire des erreurs lors de l’évaluation des données, ce qui signifie que le temps est dépensé efficacement.

• Innombrables aperçus de données

Cross Tab aide à réduire les ensembles de données en sous-groupes plus gérables ; Cross Tab permet aux chercheurs de donner des aperçus profonds. Il serait impossible d’obtenir des aperçus des relations entre les variables catégorielles en ne creusant que dans l’ensemble de l’ensemble. Et cela signifie que si les onglets n’étaient pas créés, ces aperçus passeraient inaperçus. Sinon, à tout le moins, ils nécessiteraient un travail de fond beaucoup plus important pour être exposés.

• Tous les résultats exploitables

Il n’y a aucune incertitude sur le fait que toute l’intention d’effectuer une analyse statistique sur un ensemble de données est de découvrir des compréhensions exploitables qui auront un impact sur votre objectif final. Ces connaissances peuvent avoir un impact sur l’entreprise en étayant les processus de réflexion et la prise de décision par des données concrètes. Comme la tabulation croisée simplifie les ensembles de données complexes, il est beaucoup plus facile de considérer, d’exposer et d’enregistrer les résultats ayant un impact particulier tout en développant des stratégies globales. En outre, la transparence offerte par le tableau croisé permet aux professionnels d’évaluer leur travail actuel et de définir leurs plans futurs. Sans aucun doute, les avantages de l’utilisation des tableaux croisés dans l’analyse d’enquête et toutes ces caractéristiques le rendent possible ainsi que pratique pour même un chercheur de nouvelle main :

• Peut mettre les variables soit en lignes soit en colonnes
• Flexibilité
• Les interprétations sont accessibles
• Peu ou pas de compréhension des concepts nécessaires à l’analyse
• Les lecteurs peuvent facilement observer les modèles d’association et aussi distinguer si le modèle est plus faible à travers certaines lignes

Malgré la couverture de tous ces points positifs, quelques inconvénients de l’utilisation des Tableaux Croisés sont établis comme suit :

• Mener à un vaste nombre de tableaux lorsqu’il y a des réponses multiples en raison des différentes façons dont les variables peuvent être croisées entre elles
• Pas toutes les tabulations croisées peuvent être significatives, bien que l’on puisse ne pas savoir lesquels sont significatifs ou non avant d’avoir effectué les tableaux croisés
• Le nombre d’éléments pouvant être croisés entre eux peut être limité si la taille de l’échantillon est faible

Qui peut tirer le meilleur parti du tableau croisé des données d’enquête ?

Bien que le Tableau croisé soit utilisé dans divers secteurs d’activité et fonctions professionnelles, certains personas définis profitent le plus des connaissances fournies par cette analyse :

• RH Managers / Cadres

Administrer des enquêtes aux employés pour comprendre leurs sentiments à l’égard d’une entreprise est toujours une bonne idée pour les personnes responsables du bien-être de la culture d’une organisation. Ces enquêtes présentent des compréhensions précieuses, en particulier lorsque les tableaux croisés des données de réponse résultantes sont analysés. De plus, en les utilisant, les responsables des ressources humaines, les cadres et les autres personnes responsables de la culture d’entreprise peuvent apprendre comment les individus et les différents départements se sentent par rapport à leurs coutumes managériales. Les zones à problèmes dans des divisions ou des rôles professionnels spécifiques peuvent être identifiées en menant des enquêtes sur l’engagement des employés, la satisfaction des employés et les entretiens de départ.

• Rechercheurs de marché / produits

La tabulation croisée permet aux chercheurs de marché de dépeindre des aperçus précis et impactants à partir d’immenses ensembles de données. En créant des Tableaux Croisés, les études de marché peuvent identifier ainsi qu’évaluer les comportements, les sentiments et les perspectives de sous-groupes spécifiques de la population en général. En outre, les spécialistes des études de marché peuvent influencer cette analyse pour répondre à des questions telles que :  » Quelle est la variation entre les  » garçons  » et les  » filles  » qui prévoient d’acheter un produit particulier ? « 

• Employeurs en charge de la satisfaction client

L’enquête de satisfaction client est un instrument essentiel pour recevoir des commentaires sur les biens et services fournis par une organisation. Les managers en charge de la satisfaction client peuvent évaluer des choses comme les différents niveaux de bonheur entre les nouveaux clients et les clients de longue date. Et aussi, la probabilité que ces clients recommandent le produit ou le service à leurs amis ou à leur famille en formant des tableaux croisés à partir des données de réponse qui en résultent.

• Administrateurs d’écoles / de collèges

En général, lorsqu’ils distribuent des enquêtes d’évaluation des cours et des instructeurs aux étudiants, les administrateurs croisent souvent les résultats avec – les sujets des cours, l’heure du cours et d’autres métadonnées. Cela permet de découvrir les limites du programme d’études afin d’améliorer l’expérience éducative des étudiants.

Quand utiliser le tableau croisé pour analyser les données ?

Le tableau croisé pour analyser les données est très significatif, mais seulement s’il est effectué de la bonne manière et au bon moment. Fondamentalement, elle mesure comment différentes variables sont liées les unes aux autres. Les données de chaque variable sont enregistrées dans un tableau ou une matrice spécifique, et sont ensuite comparées. Habituellement, le Tableau croisé pour analyser les données implique de compter combien de fois certaines variables se produisent, ce qui est connu comme la fréquence.
Un autre facteur à considérer ici est que le Tableau croisé pour évaluer les informations ne fonctionne qu’avec des données quantitatives. Elle facilite grandement la gestion des données puisqu’elles deviennent structurées. Les tableaux dans lesquels les données sont stockées sont connus sous le nom de tableaux de contingence. Ils permettent de mesurer la probabilité de l’existence d’une relation spécifique. En général, on commence par étudier une seule variable. Cela permet de vérifier l’existence d’une univariation, c’est-à-dire le regroupement de différents éléments de données en rangs de valeurs. Une fois cette étape franchie, il devient possible de réaliser des tableaux croisés pour analyser les données de plusieurs variables, connus sous le nom de bivariation ou de tableau de contingence conjoint. Dans ce cas, les données sont utilisées pour prouver qu’une relation particulière est à double sens –  » seulement si « ,  » seulement et « ,  » si et « ,  » quand et « , etc. Avant de commencer à utiliser le tableau croisé pour analyser des données, vous devez comprendre ce que sont réellement les variables quantitatives. Il existe des variables discrètes, dont la valeur correspond à un nombre déterminé. Il existe également des variables continues, qui ne peuvent choisir qu’un nombre déterminé de prestations. La plupart du temps, ces deux ne sont pas utilisés ensemble, et les variables continues sont les types les plus courants.
Nul doute, Cross Tabs est un domaine de travail énormément complexe. Bien qu’il soit possible de faire ces statistiques manuellement à l’aide d’outils dans Excel, la majorité utiliserait un logiciel spécialement conçu. Le plus souvent, ce logiciel est fourni par un concepteur d’enquêtes. En outre, cela permet aux clients de mieux comprendre les données qu’ils ont recueillies par le biais de leurs questionnaires.

Les statistiques associées

• Khi-deux – Analyser la signification statistique des tableaux croisés. Le khi-deux ne doit pas être calculé pour les pourcentages. Les Tableaux croisés doivent être retransformés en comptes absolus (nombres) avant de calculer le chi carré. De plus, cela pose problème lorsque toute cellule a une fréquence conjointe inférieure à cinq.
• Coefficient de contingence – Une variante du coefficient Phi qui ajuste la signification statistique. Les valeurs vont de 0 (aucune association) à 1 (l’association théorique maximale possible).
• V de Cramer – Une autre variante du coefficient Phi qui règle le nombre de lignes et de colonnes. Ici aussi, les estimations vont de 0 (aucune association) à 1 (l’association théorique maximale possible).
• Coefficient Lambda – Évalue la force d’association des tableaux croisés lorsque les variables sont mesurées au niveau nominal. Ici, les valeurs vont de 0 (aucune association) à 1 (l’association théorique maximale possible).

Le Lambda asymétrique mesure le pourcentage d’amélioration de la prédiction de la variable dépendante.