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Formation Enquêtes, méthodologie et statistiques

Objectifs
Acquérir les concepts de base, essentiels pour la définition (que veut-on analyser...),
la conception (quelles questions poser, comment et à qui...), la mise en place
(définition du questionnaire, technique d'échantillonnage...), le suivi (collecte, saisie
et contrôle des données...) et le traitement statistique (descriptifs, graphiques, tests
d'hypothèse...) d'une enquête afin d'atteindre l'objectif initialement fixé.


Auditeurs
Toute personne devant "manager" une enquête, de sa mise en place à son
dépouillement, qu'il s'agisse d'une enquête à caractère commercial, d'une enquête
d'opinion ou de satisfaction, d'enquêtes sociologiques,...


Niveau requis
Ce séminaire ne requiert pas de compétences particulières en statistiques et la
connaissance d'un logiciel de traitement d'enquêtes n'est pas indispensable.

Méthode pédagogique
La formation se déroule par alternance d'exposés et d'exercices pratiques traités à
l'aide de logiciels de dépouillement d'enquêtes.

Programme de la méthodologie
1. La définition des besoins
• objectif de l'enquête et formalisation des hypothèses (que recherche-t-on, que veuton
mettre en évidence,...),
• définition du panel : quelle population prendre en considération et comment,
• contraintes de temps, de lieu et de budget.


2. La conception du questionnaire
• les différents types de questions : les Q.R.M., les questions ouvertes, le précodage...,
• cohérence dans la suite des questions et entre les questions,
• conception d'un questionnaire par les auditeurs.


3. La collecte et la saisie des informations
• méthode d'échantillonnage et taille de l'échantillon,
• pondération et redressement,
• préparation des données (post codage...) et les divers modes de saisie,
• contrôle de la qualité des données et détection des erreurs de saisie,
• traitement des questions ouvertes : analyse lexicale, dictionnaires, transformation en
questions fermées.


4. Le dépouillement et l'analyse de données
• filtres : concept et mise en place,
• tris à plat, tris croisés, tests de dépendance (test du Chi2...) et régression linéaire
simple,
• analyse graphique des données (diagramme, nuage,...),
• analyse et interprétation des résultats,
• introduction à l'analyse multivariée (ACP, AFC, ACM, régression multiple..).

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