Le mot clé : Mesurer
Les études quantitatives ont pour vocation de valider des hypothèses, de quantifier des comportements ou des opinions, de produire des données chiffrées et fiables.
Le principe est d’interroger un échantillon de la population concernée avec, le plus souvent, la volonté d’être représentatif de cette même population mère.
Les différents modes de recueil
Online (CAWI)
Les études auto-administrées en ligne sont programmées et mises en place par Startedeg insights.
Un soin tout particulier est apporté à l’ergonomie et à la mise en page des questionnaires en ligne afin d’assurer les meilleurs taux de retour possibles.
Téléphone (CATI)
Grâce à une collaboration étroite avec un partenaire terrain parisien, Startedeg insightsassure des enquêtes téléphoniques de toute taille avec un niveau de professionnalisme digne des plus grands instituts.
Des traitements statistiques complets
Un rendu clair, visuel et opérationnel
Startedeg insights attache une très grande importance à la qualité visuelle de ses rendus, gage de clarté et de bonne compréhension des données pour le lecteur.
Les résultats sont mis en forme graphiquement et assortis de commentaires.
Une synthèse générale rédigée met en avant les points clés à retenir de l’étude en réponse à la problématique de départ.
Le traitement statistique d’une étude quantitative comprend plusieurs étapes visant à organiser, analyser et interpréter les données recueillies. Voici une séquence générale de traitements statistiques complets pour chaque étude quantitative :
- Collecte des données
Concevez un protocole de collecte de données détaillé en définissant les variables et les méthodes de mesure.
Utilisez des questionnaires, des enquêtes, des expériences ou d’autres méthodes appropriées pour recueillir les données. - Saisie des données
Transférez les données collectées dans un logiciel de traitement statistique comme SPSS, R, Python, Excel, etc.
Vérifiez la qualité des données en identifiant et en corrigeant les erreurs potentielles. - Exploration des données
Effectuez une analyse descriptive pour obtenir des statistiques sommaires (moyennes, médianes, écart-type, etc.) et des visualisations (histogrammes, diagrammes en boîte, etc.).
Identifiez les tendances, les outliers (valeurs aberrantes), et les caractéristiques générales de vos données. - Interprétation et rapport
Interprétez les résultats de manière significative, en fournissant des explications claires pour les constatations statistiques.
Rédigez un rapport détaillé en présentant les méthodes, les résultats, les conclusions, et les implications pratiques. - Visualisation des données
Utilisez des graphiques et des visualisations appropriés pour illustrer vos résultats de manière accessible.
Créez des tableaux, des graphiques linéaires, des camemberts, etc. - Validation des résultats
Si possible, effectuez une validation croisée ou une validation externe pour confirmer la robustesse de vos résultats. - Communication des résultats
Préparez une présentation claire et concise des résultats pour les parties prenantes, en mettant en avant les principales découvertes et implications.