Votre sondage est terminé. Vous avez récolté toutes les données nécessaires pour répondre à votre problématique et vous vous demandez à présent comment analyser les résultats. La phase de traitement et d’analyse des données est en effet une étape à la fois délicate et déterminante dans la qualité d’une étude. C’est pourquoi vous devez mettre toutes les chances de votre côté en réalisant un véritable travail de précision. Comment réussir à analyser les résultats d’un questionnaire ? Inkidata vous livre toutes les clés pour que votre approche statistique soit couronnée de succès.
Pour des exemples d’application d’études qui nécessitent d’analyser les résultats d’un questionnaire, vous rendre ici : Étude de notoriété et d’image ou Satisfaction, besoins et attentes des usagers ou Enquête de satisfaction clients.
Contrôler en amont les données collectées
Afin de vous assurer que les données recueillies sont fiables et de qualité, nous vous invitons avant même le stade de l’analyse à contrôler certains points.
Vérifier le nombre de réponses collectées
On le sait, la taille d’un échantillon de population dans une enquête représente un élément essentiel pour déterminer la véracité des informations recueillies. Il est donc nécessaire de s’assurer que le taux de réponse est suffisant afin que les données puissent véritablement refléter l’avis de l’ensemble de la population cible.
Prenons un exemple.
Si vous avez interrogé 150 personnes, vous devez vous assurer d’avoir véritablement obtenu les 150 réponses.
Contrôler la représentativité de votre échantillon
Dans le cadre d’une enquête de satisfaction, la méthode des quotas est le plus souvent utilisée pour obtenir un échantillon représentatif. Afin d’assurer la réalité de ces données, les proportions doivent alors être respectées au moment de l’enquête et contrôlées au moment de l’analyse du questionnaire. C’est une phase primordiale qui vous permettra d’obtenir une enquête fiable et représentative de votre cible.
Traiter les données brutes pour analyser les résultats
Pour commencer à analyser les résultats de l’enquête ou sondage, démarrez par un traitement brut des données. L’idée est de réussir à les synthétiser pour obtenir des indicateurs clés.
Cette étude de données est répartie en 2 temps, à savoir :
- la correction de possibles déséquilibres au sein de l’échantillon ;
- le tri des données.
Réaliser un redressement statistique par pondération
Si vous observez un déséquilibre au sein de votre échantillon, vous ne pouvez pas le laisser en l’état. Imaginons que vous êtes en train de tester un nouveau produit et que les retours de femmes soient de 15 % au lieu des 40 % ciblés initialement. La représentativité de votre cible deviendra alors obsolète. Cette dernière créera un déséquilibre dans vos proportions et viendra altérer la qualité de votre analyse.
Dans ce cas, vous avez alors la possibilité de réaliser un redressement statistique par pondération. Le principe est d’octroyer un « poids » spécifique à chaque répondant. Lorsque la catégorie de répondant n’est pas assez représentée, ce poids sera supérieur à 1, et à l’inverse, elle sera inférieure à 1 pour les sur-représentés. L’objectif est ici de rééquilibrer le poids des répondants afin d’obtenir une analyse des résultats fiable et donc interprétable.
Procéder au tri des données
Le tri à plat
Une fois ces différentes étapes passées, il ne vous restera plus qu’à vous lancer dans le tri des données.
À cet effet, le tri à plat représente la méthode la plus simple et basique pour trier des données. Il revient à transformer les réponses en mesure statistique question par question. Cette mesure s’obtiendra en divisant le nombre de réponses obtenues pour chaque critère par le nombre final de réponses. C’est la méthode qui vous permettra de restituer les informations le plus simplement possible.
Prenons un exemple.
Quels sont selon vous les critères les plus importants en utilisant une application mobile ?
1— ses différentes fonctionnalités : 30 %
2— son ergonomie : 25 %
3 — son prix : 15 %
4 — sa rapidité : 20 %
5— Autres : 10 %
Cette méthode est très pratique pour obtenir des informations facilement, mais elle ne vous permettra toutefois pas de recouper ces données statistiques avec d’autres variables.
Le tri croisé
À l’instar du tri à plat, le tri croisé permet lui d’intégrer une variable supplémentaire. C’est un moyen de réaliser une restitution statistique provenant d’une mise en relation entre deux questions. Cela permet d’obtenir des statistiques propres à chacun des segments de l’échantillon de population interrogé.
Ces facteurs supplémentaires peuvent par exemple être :
- le sexe ;
- le niveau de satisfaction ;
- l’âge, etc.
Prenons un exemple :
Selon vous, quelles sont les caractéristiques les plus importantes dans l’utilisation d’un logiciel d’organisation de travail :
1— Les différentes fonctionnalités proposées : 25 % (freelance 15 % — TPE 8 % – PME 2 %)
2- Le prix : 30 % (freelance 15 % – TPE 10 % – PME 8 %)
3 — la facilité de prise en main : 15 % (freelance 8 % — freelance 4 % – PME 2 %)
4— L’ergonomie : 10 % (freelance 5 % — PME — 4 % — TPE 1 %)
5— Autres : 20 % (freelance 11 % — PME 5 % — TPE 4 %)
Analyser des données de façon approfondie
Pour réaliser des analyses de résultats de questionnaire plus poussées dans le cadre du traitement de vos données, il est également possible d’effectuer :
- un tri combiné ou multiple ;
- un écart-type ou encore une variance permettant la mesure de la dispersion des données ;
- des tests statistiques pour estimer une dépendance ou encore une indépendance entre deux critères.
Mais parce que l’analyse des résultats d’une enquête par questionnaire requiert des connaissances et de la technicité, faire appel à un professionnel s’avère souvent être une étape incontournable. D’autant plus que la collecte et l’étude de données issues d’un sondage ou d’un questionnaire vous permettront d’obtenir un nombre important d’informations.
Et l’après-analyse ?
Une fois l’analyse réalisée, les données statistiques pures peuvent parfois sembler indigestes et difficiles à visualiser. Nous vous recommandons alors fortement de les représenter sous forme de graphiques et datavisualisations. Ces dernières reprendront les informations cruciales et vous permettront de visualiser et comprendre plus facilement les résultats clés. Et parce qu’il vous sera plus simple de lire le résultat de l’analyse, vous aurez également davantage de facilité à l’expliquer et des tierces personnes.
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