Analyse statistique avancée

Une fois les statistiques descriptives et graphiques réalisés, il est possible d’aller plus loin dans l’analyse en essayant d’expliquer les liens et corrélations* entre les variables et les individus, de savoir quelles sont les variables qui influencent la satisfaction globale par exemple ou de chercher quelles variables représentent le mieux telle ou telle population suivant les segmentations du questionnaire.

Analyse-données.fr maîtrise l’ensemble des techniques statistiques qui permettent de réaliser ce que nous appelons l’analyse factorielle. Elle appartient aux méthodes d’analyse des données dites multidimensionnelles en opposition aux méthodes de la statistique descriptive qui ne traitent qu’une ou deux variables à la fois.

Avantages de l’analyse factorielle :

  • C’est un outil de synthèse qui permet l’étude des grandes masses d’informations.
  • C’est un outil visuel qui permet de voir les regroupements, les oppositions ou les tendances impossibles à discerner directement à l’aide d’un tableau ou de statistiques descriptives.
  • C’est un très bon outil de communication.

Selon le type de données, il existe des méthodes différentes :

  • Analyse en composantes principales (ACP) : Tableau de données quantitatives (la taille, le poids par exemples) de n individu avec p variables, l’ACP permet de représenter les similitudes entre les lignes et les liaisons entre colonnes.
  • Analyse factorielle des correspondances (AFC) : Tableau de contingence représentant le croisement de deux variables qualitatives (le niveau de diplôme et la catégorie d’emploi occupée par exemples) sur un échantillon de taille n.
  • Analyse des correspondances multiples (ACM) : Permet de réaliser une AFC avec p variables qualitatives à l’aide d’un tableau disjonctif complet ou d’un tableau de Burt.
  • Analyse factorielle discriminante (AFD) : Permet de décrire les liaisons entre la variable à expliquer et les variables explicatives et de partitionner l’ensemble des individus en classes disjointes.

Il est également possible de réaliser de l’analyse de variance* (ANOVA), de l’analyse de régression, des typologies, des segmentations, des arbres de décision…

* Toutes les explications et formules associées aux termes statistiques sont décrites dans notre blog.

 

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