Créez un plan d’analyse des données en 7 étapes
Planifiez d’analyser vos données en adéquation avec les objectifs de vos différents sondages.
Vous avez reçu les résultats de votre sondage ? Il est donc temps de mettre sur pied un plan d’analyse des données. Vous ne savez pas comment vous y prendre ? Pas de panique ! Vous trouverez dans cet article un guide détaillé, un exemple de plan d’analyse des données, et de bonnes pratiques à adopter.
Qu’est-ce qu’un plan d’analyse des données ?
Un plan d’analyse des données rassemble un aperçu des stratégies, des méthodes et des étapes à suivre pour organiser vos données issues d’un sondage ou d’une étude de marché.
Ce plan est essentiel à la réussite de votre projet, car il guide le traitement et l’interprétation de vos données pour en accroître la fiabilité et réduire le risque d’erreurs. Ainsi, vos résultats seront mieux organisés, vous prendrez plus facilement des décisions et vous resterez aligné avec les objectifs de vos sondages.
Comment créer un plan d’analyse des données en 7 étapes ?
La conception d’un plan d’analyse des données peut être décomposée en 7 étapes clés. Suivez notre guide pour optimiser vos résultats.
1. Définissez vos objectifs
Un plan d’analyse des données doit être en adéquation avec les objectifs initiaux de votre sondage. Pensez à les consulter à nouveau avant de vous lancer.
Prenons un exemple :
Vous voulez connaître l’opinion des étudiants sur les options de restauration de leur campus universitaire. Votre objectif est d’obtenir du feedback sur les choix actuels, et de découvrir d’autres possibilités qui intéresseraient éventuellement les participants.
Votre sondage pourrait inclure des questions telles que :
- Sur une échelle de 1 à 5, êtes-vous satisfait(e) des diverses options de restauration proposées sur votre campus ?
- Parmi les restaurants suivants, lequel fréquentez-vous le plus ?
- Qu’est-ce qui vous plaît dans ce restaurant ? Plusieurs réponses possibles.
- Si vous pouviez ajouter une autre option de restauration, quel restaurant ou quelle chaîne/franchise choisiriez-vous ?
Pensez à adapter votre méthode d’analyse selon les questions du sondage et les données recueillies. Dans cet exemple, l’idéal serait de créer un plan d’analyse des données quantitatives.
2. Inspectez vos données
Avant de tirer des conclusions, épurez vos données pour vous assurer que vous disposez de résultats précis et représentatifs de votre population cible. En épurant vos données, vous éliminez les biais et les informations peu pertinentes, et améliorez ainsi la qualité de vos résultats.
Pour épurer vos données avec SurveyMonkey, servez-vous des filtres pour exclure :
- Les participants qui ne répondent qu’à une partie de vos questions
- Les participants qui ne répondent pas à vos critères de sélection
- Les participants qui répondent de façon linéaire et choisissent toujours la même réponse
- Les participants qui donnent des réponses irréalistes
- Les participants qui répondent de manière incohérente
- Les participants qui donnent des réponses absurdes à vos questions ouvertes
SurveyMonkey vous permet d’encourager des réponses franches en utilisant notre banque de questions, de personnaliser votre sondage en fonction des réponses des participants grâce aux branchements conditionnels et de filtrer facilement les réponses incomplètes.
3. Préparez vos données pour l’analyse
Une fois vos données épurées, vous devez les préparer pour l’analyse statistique. Structurez-les afin de garantir l’application des méthodes d’analyse appropriées, pour trouver les réponses aux questions de votre étude.
Pour préparer vos données pour l’analyse, organisez vos questions de sondage de manière méthodique, en les comparant à chacune des questions clés de votre étude. Pensez à utiliser des tableaux, qui permettent de les visualiser facilement.
Dans le cas de notre exemple sur les options de restauration universitaire, le tableau pourrait ressembler à ceci :
| Question de l’étude | Question(s) du sondage |
| Les étudiants souhaitent-ils que leur campus universitaire propose plus d’options de restauration ? | Sur une échelle de 1 à 5, êtes-vous satisfait(e) des diverses options de restauration proposées sur votre campus ? - Si vous pouviez ajouter une autre option de restauration, quel restaurant ou quelle chaîne/franchise choisiriez-vous ? |
| Quelles sont les options de restauration les plus populaires et pourquoi ? | - Parmi les restaurants suivants, lequel fréquentez-vous le plus ? - Qu’est-ce qui vous plaît dans ce restaurant ? Plusieurs réponses possibles. |
| Quel type d’étudiant préfère chacune des options de restauration ? | - Quel âge avez-vous ? - À quel genre vous identifiez-vous ? - Êtes-vous en premier, en deuxième ou en troisième cycle ? |
4. Choisissez la bonne méthode d’analyse
Vous devez ensuite choisir la méthode d’analyse la mieux adaptée à votre étude, en vous assurant qu’elle est en adéquation avec les relations que vous souhaitez explorer dans vos données.
Voici quelques-unes des méthodes d’analyse des données les plus courantes :
- Analyse descriptive
- Ce type d’analyse résume les caractéristiques du jeu de données.
- Méthodes : moyenne, médiane, mode, distribution de fréquence, pourcentage et écart-type.
- Exemple : quelle est la note de satisfaction moyenne choisie par les étudiants ayant participé au sondage ?
- Analyse comparative
- Ce type d’analyse compare les groupes et les données associées pour identifier les différences.
- Méthodes : T-Test ou test de Student, analyse des écarts (ANOVA) ou khi carré.
- Exemple : y a-t-il une différence significative en termes de niveau de satisfaction entre les étudiants du premier cycle et ceux des deuxième et troisième cycles ?
- Analyse de corrélation
- Ce type d’analyse évalue la relation entre au moins deux variables.
- Méthodes : corrélation de Pearson, corrélation de rang de Spearman.
- Exemple : existe-t-il un lien entre l’âge d’un étudiant et son niveau de satisfaction vis-à-vis certaines options de restauration ?
- Analyse des données qualitatives
- Il s’agit ici d’analyser les réponses aux questions ouvertes pour détecter des tendances dans le texte saisi par les participants. Ce type d’analyse de données se prête mieux aux études qualitatives.
- Méthodes : analyse thématique, analyse du contenu, codage.
- Exemple : est-ce qu’un thème se dégage parmi les options de restauration supplémentaires souhaitées par les étudiants ?
5. Définissez le calendrier et les ressources nécessaires
Enfin, établissez un calendrier pour analyser vos données et allouez-y les ressources nécessaires.
Décomposez les tâches en étapes plus petites et faciles à gérer, et fixez des échéances réalistes afin de garder le cap sur votre objectif. Identifiez des étapes clés, petites et grandes, pour maintenir la motivation tout au long du processus.
Pour ce qui est des ressources, affectez les tâches aux membres de votre équipe en fonction de leurs compétences et de leur expérience. Vous devez aussi identifier les technologies ou les logiciels appropriés, comme SPSS, SAS ou Tableau.
N’oubliez pas de vérifier régulièrement l’avancement de votre projet par rapport aux délais prévus.
Cette approche vous aidera à responsabiliser toutes les parties prenantes, à optimiser l’utilisation des ressources et à maintenir la dynamique nécessaire pour accomplir vos objectifs.
6. Interprétez et partagez vos résultats
Après avoir analysé les données, pensez à interpréter et partager vos résultats. Pour ce faire, liez vos résultats à vos objectifs initiaux et préparez un rapport d’analyse. Identifiez les tendances et les insights clés dans un format clair et simple à comprendre pour toutes les parties prenantes.
Utilisez des supports visuels (infographies, tableaux, graphiques) pour présenter vos données. Lors de la rédaction du rapport, expliquez en détail les résultats ainsi que les limites, et fournissez des recommandations si besoin.
À lire aussi : Comment analyser vos données de sondage ?
7. Évaluez et affinez votre plan d’analyse des données
Après avoir interprété vos données et créé un rapport sur votre sondage, vous voudrez évaluer l’efficacité de votre plan d’analyse des données.
Cela vous aidera à améliorer vos processus et à garantir l’efficacité de vos analyses futures. Prenez en compte le feedback des parties prenantes et de vos équipes pour affiner votre prochain plan d’analyse des données. Si vous effectuez régulièrement des études de marché, vous pouvez éventuellement créer un modèle à réutiliser.
Plan d’analyse des données : les bonnes pratiques
Pour finir, voici quelques bonnes pratiques que vous pouvez suivre. Elles vous aideront à créer votre plan d’analyse de données.
- Alignez votre plan et les objectifs de votre étude. Veillez à ce que votre plan d’analyse des données corresponde aux objectifs initiaux de votre étude. Vos résultats seront alors alignés avec l’objectif de votre sondage.
- Anticipez l’épurage des données. Réfléchissez en amont à l’épurage des données pour ne garder que celles qui vous intéressent dans le cadre de votre projet. Mettez en place des protocoles pour gérer les données manquantes ou les incohérences avant le processus d’analyse.
- Choisissez la technique d’analyse la mieux adaptée. La technique d’analyse la plus appropriée dépend du type de données (quantitatives, qualitatives, catégorielles, etc.) et des relations qui vous intéressent. Le choix de la bonne méthode est crucial pour améliorer la validité et la pertinence des résultats.
- Utilisez un modèle de plan d’analyse des données. Si vous réalisez régulièrement des études de marché, n’hésitez pas à créer un modèle de plan d’analyse des données ou à suivre un modèle déjà existant.
SurveyMonkey vous aide à analyser les données de vos études de marché
Un plan d’analyse des données permet de définir la manière dont vous allez analyser les réponses à votre sondage. Cette étape cruciale du processus d’étude de marché vous permet de gagner du temps et vous fournit des résultats plus détaillés.
Les solutions d’étude de marché SurveyMonkey vous proposent des insights optimisés par l’IA et accélèrent chaque étape de vos études de marché. Notre plateforme intuitive est conçue pour vous aider à obtenir rapidement les informations dont vous avez besoin et ainsi à prendre de meilleures décisions. Vous pouvez aussi créer des exports et des rapports personnalisés pour présenter facilement vos résultats.