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Les principales techniques d’analyse des enquêtes et les principaux avantages et inconvénients

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Quatre des principales techniques utilisées pour analyser les enquêtes sont les fréquences, les tableaux croisés, les moyennes et les graphiques. Les techniques et leurs avantages et inconvénients peuvent être décrits comme suit.

Les fréquences incluent le comptage du nombre d’instances des catégories pour chaque variable et la recherche des pourcentages pour chaque catégorie sélectionnée en fonction du nombre total de personnes dans l’enquête ou de celles qui répondent à cette question, si les réponses manquantes sont éliminées. Les fréquences peuvent être utilisées pour des variables individuelles ou multiples et pour la recherche descriptive et évaluative. Par exemple, si vous regardez le sexe, vous pouvez regarder le pourcentage de l’échantillon qui sont des hommes et le pourcentage de femmes; quand on regarde l’âge, on peut regarder le pourcentage de personnes dans chacun des groupes d’âge. Un autre exemple d’utilisation des fréquences consiste à déterminer le pourcentage de personnes qui choisissent une action dans une question à choix forcé.

L’avantage d’utiliser les fréquences est qu’il s’agit d’un moyen simple de donner un aperçu des réponses à un questionnaire. En outre, les fréquences des catégories d’une variable peuvent être combinées pour créer un pourcentage cumulatif pour certains types de variables, où les catégories peuvent être regroupées, comme l’âge ou le montant qu’une personne a dépensé pour quelque chose.

Un inconvénient de cette approche est que s’il y a plusieurs choix pour différentes catégories pour une variable, les pourcentages totalisent plus de 100%, ce qui peut rendre difficile la comparaison des réponses à cette variable dans les échantillons. Un autre inconvénient est lorsqu’il y a plusieurs questions car il y aura plusieurs graphiques avec la fréquence et le pourcentage et les pourcentages cumulés, ce qui peut être difficile à présenter les données. De plus, la procédure de fréquence ne fonctionnera pas bien s’il existe de nombreuses catégories pour les variables de type ordinales ou de Likert.

Le tableau croisé consiste à produire un tableau croisé d’au moins deux variables pour voir la relation entre ces variables. Ceux-ci sont utilisés dans la recherche explicative et évaluative. Par exemple, vous pouvez croiser une variable démographique, telle que l’âge ou le sexe, et la réponse à une question pour voir s’il y a une différence entre les groupes dans leur réponse à cette question, par exemple si différents films sont plus attrayants. aux groupes d’âge plus jeunes ou plus âgés ou aux hommes ou aux femmes.

Le choix du total à utiliser comme pourcentage de ligne ou de colonne dépend des données, en fonction de la comparaison que l’on veut faire (c’est-à-dire si l’on veut comparer les données démographiques d’un film particulier, ou si l’on veut comparer les préférences de films pour les membres d’un groupe démographique). En plus des tableaux croisés bilatéraux, on peut utiliser un tableau croisé triple ou plus, si la taille de l’échantillon est suffisamment grande. Par exemple, on peut regarder la répartition par sexe et par âge pour différents films.

L’avantage d’utiliser des tableaux croisés est que l’on peut comparer les différences entre différents groupes, et les résultats peuvent être utilisés pour aider à expliquer ces différences. Les tableaux croisés peuvent également être utilisés pour comparer différents groupes d’utilisateurs et de clients dans le cadre d’une recherche évaluative.

L’inconvénient des tableaux croisés est qu’il peut conduire à un très grand nombre de tableaux s’il y a plusieurs réponses, en raison des nombreuses façons différentes de croiser les variables. De plus, tous les tableaux croisés peuvent ne pas être significatifs, même s’il est possible que l’on ne sache pas lesquels le sont ou ne le sont pas tant que les tableaux croisés n’ont pas été mis en œuvre. Un autre inconvénient est que le nombre d’éléments qui peuvent être croisés ensemble peut être limité s’il y a une petite taille d’échantillon.

Les moyens consistent à trouver les moyens ou les moyens pour des types particuliers de variables, et cette méthode d’analyse est utilisée pour tous les types de recherche – descriptive, explicative et évaluative. Cependant, les ressources ne peuvent être utilisées que s’il existe des échelles ou des données ordinales. Il n’est pas utile d’utiliser des moyens si l’on a utilisé des codes numériques pour les variables nominales.

L’avantage d’utiliser une moyenne est qu’elle peut fournir une statistique unique qui peut être utilisée pour comparer différentes réponses, plutôt que d’essayer de regarder un tableau de fréquence montrant le pourcentage de réponses pour différentes catégories lors du classement ou de l’évaluation de quelque chose.

Cependant, un désavantage de l’utilisation de substances peut survenir si la moyenne est le résultat de réponses très différentes, par exemple lorsqu’un grand pourcentage de répondants est fortement d’accord avec quelque chose et qu’un grand pourcentage de répondants n’est pas du tout d’accord. Ce serait une distribution bimodale, et la moyenne des deux résultats donnerait l’impression qu’il y a peu d’opinion parce qu’elle fait la moyenne des résultats très différents. Une moyenne est également un désavantage s’il y a des cas extrêmes, comme avec quelques personnes à très haut revenu qui faussent l’ensemble de la distribution, ce qui rend le revenu moyen beaucoup plus élevé pour tout le monde. Dans de tels cas, une médiane peut être une mesure plus précise à utiliser car elle reflète plus précisément le centre des données.

Les graphiques permettent de représenter graphiquement les résultats d’une analyse, tels qu’un graphique à barres, un graphique à barres empilées, un graphique à secteurs, un graphique en courbes ou un graphique en nuage de points. Le graphique à barres, également appelé histogramme, est le format le plus couramment utilisé dans la recherche sur les loisirs et le tourisme, et il montre le nombre ou le pourcentage de cas sur un axe du graphique et la catégorie mesurée sur l’autre.

Lorsque deux variables sont croisées, ces résultats peuvent être affichés dans un graphique à barres empilées, montrant une variable dans une couleur ou un motif et l’autre variable dans l’autre, de sorte qu’ils s’additionnent au total. pile pour chacune des catégories dans lesquelles une variable est divisée. Une variable supplémentaire peut être représentée par une pile côte à côte, comme pour une enquête menée dans deux villes ou au cours de deux années différentes.

L’avantage d’utiliser un graphique est qu’il montre visuellement les différences en nombre ou en pourcentage dans les résultats pour différentes variables, plutôt que de simplement regarder le nombre ou les pourcentages dans un tableau. Un inconvénient de l’utilisation d’un graphique est que le graphique peut être trompeur en fonction de la façon dont il est dessiné pour montrer les différences entre les groupes. Par exemple, s’il y a une grande différence entre les groupes, mais que les catégories de pourcentage sur le côté sont proches les unes des autres, cela peut miner les différences; ou inversement, s’il n’y a que des différences mineures, il peut apparaître que les différences sont plus importantes qu’elles ne le sont en espaçant les catégories de pourcentage très loin. Ensuite, il peut également être difficile de savoir quels sont les pourcentages réels à moins qu’ils ne soient écrits dans ou au-dessus des barres.

Les graphiques à secteurs sont un type de graphique qui décompose le nombre ou les pourcentages de catégories ou de réponses pour une variable dans les sections d’un secteur. L’avantage d’un graphique à secteurs est qu’il est utile d’afficher les tailles relatives des différentes réponses lorsqu’il existe un total significatif, tel que 100%. Cependant, un graphique à secteurs ne fonctionnera pas correctement s’il y a plusieurs réponses, donc le total est supérieur à 100%.

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