Analyse

dimanche 01 novembre 2015

Représentativité et significativité des analyses

Vous entendez régulièrement les termes d’échantillons représentatifs, de résultats significatifs. Toutefois, lors de l’analyse de vos résultats, ces concepts vous semblent abstraits. Nous proposons, dans ce billet, un rappel de ces deux notions statistiques pour vous permettre d’interpréter et utiliser vos résultats au mieux.

Représentativité de vos résultats

Il est rare qu’une enquête puisse être administrée sur l’ensemble des individus d’une population. Il faut donc au préalable constituer un échantillon à interroger [1].

Un échantillon est dit représentatif lorsqu’il possède les mêmes caractéristiques que la population mère, caractéristiques jugées discriminantes de la population. Ces caractéristiques dépendent du secteur sur lequel l’enquête est effectuée.

Une entreprise, proposant des prestations en BtoB, se focalisera sur le chiffre d’affaires et le secteur de ses clients, alors qu’une entreprise opérant sur un marché BtoC préférera travailler sur les caractéristiques de ses consommateurs (sexe, csp, tranche d’âge …).

Exemple

tableau.png

 

L’échantillon de répondants n’est pas représentatif de la population mère, qui compte 20% de « contact SAV ». Si l’on conserve la base de répondants sans opération statistique, les résultats des « Contact SAV » auront un poids plus important que dans la réalité. Les résultats seront directement impactés par les mauvais résultats SAV.
Niveau de satisfaction global sans redressement =39,4 %
Niveau de satisfaction global avec redressement = 52,6 %

Dans le cas des études auto-administrées, dont les retours dépendent de la « bonne volonté » des individus, tout travail d’analyse doit débuter par la vérification de la représentativité de l’échantillon obtenu. Si tel n’est pas le cas, il apparait alors nécessaire de redresser les résultats avant toute interprétation.

Significativité et Intervalle de Confiance (IC)

Lorsque vous travaillez sur un échantillon, vous obtenez une « estimation » des phénomènes existants au sein de la population mère. Ainsi, involontairement, vous acceptez de travailler avec une marge d’erreur, écart entre les niveaux de satisfaction de l’échantillon et les niveaux observés dans la réalité.

La marge d’erreur (ou encore Intervalle de confiance) se mesure à partir de :

Le seuil de significativité vous permet de définir le degré de certitude avec lequel vous obtenez vos résultats. Si vos chiffres sont déclarés significatifs à 95%, cela signifie que vos résultats sont à l’intérieur de l’intervalle de confiance avec 95% de certitude. Autrement dit il existe 5% de risque que vos résultats soient en dehors de l’intervalle de confiance calculé.

De manière générale, on utilise le seuil de significativité de 5% pour déclarer des résultats comme significatifs. Toutefois, dans le cadre d’estimation des comportements/perceptions humain(e)s, il ne faut pas complément ignorer les résultats pour lesquels le seuil de significativité est compris entre 5% et 10%.

Les règles de statistique communes, utilisées pour calculer le seuil de significativité, s’appliquent sur des grands échantillons. En dessous de 30 répondants, les paramètres ne sont plus exploitables selon les lois statistiques. C’est pourquoi Sharing-Data vous propose une annotation pour faciliter votre lecture des résultats et les interprétations.

Taille d’un échantillon, une illustration opérationnelle

Vous souhaitez mener une enquête téléphonique. Pour des raisons de coûts, vous ne souhaitez pas solliciter vos 1000 clients. Le graphique ci-dessous vous permet de définir la taille de votre échantillon optimale en fonction de la marge d’erreur et du niveau de confiance que vous estimez acceptable. Plus vos exigences de précision sont élevées, plus l’échantillon devra être grand.

Ainsi pour obtenir un résultat à un niveau de confiance de 95% et une marge d’erreur de 2%, il sera nécessaire de valider 706 enquêtes.

echantillon.png

Plus la taille de l’échantillon est grande, plus la mesure est précise.


[1] Il existe différentes méthodes d’échantillonnage, chacune avec leurs avantages et leurs inconvénients.
[2] Pour redresser un échantillon, on attribue un poids à chaque répondant selon la strate à laquelle il appartient. Si l’on compte 50% des répondants appartenant à la strate A alors qu’elle représente 70% dans la population mère, on attribuera le poids de 70%/50% à chaque répondant de la strate A.
[3] La formule [3] s’écrit :
formule.png
avec f = mesure du phénomène
n = taille de l’échantillon

Cet article vous a plu ?

Partagez le sur les réseaux sociaux :

Actualités suggérées

Eclairage
Analyse

Le Net Promoter Score (NPS), le point après + 10 ans d’exploitation

Après la parution du livre “The Ultimate question” en 2003, officialisant la naissance du NPS, et après 10 ans d’exploitation par SatisFactory de l’indicateur dans une centaine d’organisation dans divers secteurs, il est temps de faire le point : Quel retour d’expérience ?L’indicateur tient-il ses promesses ? Qu’est-ce que le NPS ? Le NPS consiste […]

mardi 15 décembre 2020

Quelques metrics & indicateurs de satisfaction client à retenir
Analyse

Quelques metrics & indicateurs de satisfaction client à retenir

Mesurer la satisfaction de vos clients est essentiel afin de bien comprendre les attentes de votre cible et y répondre au mieux. Mais quelles sont les indicateurs satisfaction client à observer afin d’y parvenir ?

dimanche 06 septembre 2020

2 personnes qui travaillent
Analyse

Une solution de Feedback Management peut-elle vraiment vous en apprendre sur vos opérations ?

Qu’il s’agisse d’un directeur d’agence, d’un responsable de magasin ou d’un directeur de région, l’idée qu’une solution de Feedback Management puisse aider une personne de terrain à mieux comprendre les attentes de ses propres clients peut paraître saugrenue. Mais avec l’avènement du Big Data, mis en avant notamment par l’analyse sémantique, les nouvelles solutions de […]

mardi 16 juin 2020

Découvrez toutes les actualités

Rapports et Exports dans Feedback

Jeudi 06 Mai 2021
De 12h00 à 12h30 / Durée 30 minutes