Analyse d’un questionnaire de satisfaction avec CORICO

Une méthode facile, efficace et complète

Comment présenter visuellement et analyser les résultats d’un questionnaire d’enquête ? Comment capter l’attention ?

Exemple : enquête après réparation mécanique

Suite à une réparation mécanique, les clients ont répondu à un questionnaire de satisfaction (origine des données) :

questionnaire de satisfaction

Pour l’analyse des corrélations, le logiciel CORICO transforme les variables qualitatives en « codage disjonctif ». Par exemple :

- La variable à 2 modalités « Satisfait » vaudra 1 si c’est « oui » et 0 sinon.

- La variable à 3 modalités « RéparéeOK » sera remplacée par 3 variables à 2 modalités :

  • « RéparéOui » qui vaut 1 si c’est « oui » et 0 sinon
  • « RéparéeNon » qui vaut 1 si c’est « non » et 0 sinon
  • « RéparéeNSP » qui vaut 1 si c’est « NSP » (ne sais pas) et 0 sinon
  • - La variable quantitative « AccueilOK » est laissée en quantitatif.

    Le but n’est pas de remplacer un tableau de chiffres qui ne nous dit rien par un autre tableau de chiffres (moyennes ou corrélations). Ce serait reculer pour mieux sauter.

    Le but est de remplacer le tableau par un graphe intuitif, où les relations s’éclairent et se complètent.

    Analyse par Iconographie des Corrélations

    Plus sûre que le tri à plat, plus complète que le tri croisé, plus générale que l’analyse factorielle, l’Iconographie des Corrélations rassemble l’information et son contexte, de façon claire et lisible sur une figure unique (figure 1).

    Liens entre les réponses Légende iconographie

    Il découle des liens « remarquables » de la figure 1, que :

  • Un client reviendra s’il est satisfait.
  • Il est satisfait si la voiture n’est pas « non réparée » (trait pointillé)
  • La satisfaction est liée aussi à un bon rapport qualité prix.
  • Le bon rapport qualité prix et l’accueil OK sont liés.
  • Si Réparée Non, le client ne sait pas s’il reviendra.
  • Il ne reviendra pas si l’accueil n’est pas OK (trait pointillé).
  • La figure indique aussi les clients remarquables. Par exemple, ceux qui reviendront sont C1, C5, C6 et C12.

    Il n'est pas nécessaire d'être analyste expert pour décrypter la figure.

    La simplicité de compréhension de l'Iconographie des Corrélations vient de ce qu’il n’y a pas d’axes à interpréter comme dans l’Analyse Factorielle. De plus les liens tracés lèvent toute ambiguïté sur les proximités.

    Voici la liste de ces liens « remarquables » par ordre alphabétique, avec les valeurs des corrélations :

    Liste des liens

    Conclusion

    En une seule figure, l’Iconographie des Corrélations fournit une information exhaustive et rigoureusement contrôlée des données disponibles, en fonction du contexte :

  • les « fausses bonnes corrélations », celles qui dépendent d’une tierce variable sont éliminées.
  • Inversement, de faibles corrélations peuvent être trouvées « remarquables ». C’est le cas lorsqu’une variable dépend de plusieurs variables indépendantes.
  • Le schéma présente à la fois les facteurs décisifs principaux et les points atypiques.

    Le tracé du schéma constitue une aide à la prise de décision plus fiable que les valeurs numériques des coefficients de corrélations. Ces valeurs en effet, même très fortes, ne peuvent pas être interprétées hors de leur contexte (explication ici).

    Bien sûr, il est primordial de consacrer du temps à la conception du questionnaire en amont, et de bien définir l’objectif. Ensuite, avec CORICO, il est toujours possible d’obtenir une figure claire, même si le nombre d’indicateurs est grand : dans ce cas il suffit de tracer seulement les liens à la variable d’intérêt.

    Sans une vision globale, une décision objective est difficile. C’est du recoupement de toutes les informations disponibles que découle le diagnostic le plus juste.

    Voir aussi :



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