Séance 4 - Les mesures et échelles
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© Benoit Duguay, 2016 Plan la séance 4 Mesures et échelles Mesure Échelles primaires de mesure Types d’échelles de mesure Caractéristiques des échelles Évaluation de échelles Atelier : Préparation de la proposition de recherche © Benoit Duguay, 2016 Mesure Vise à quantifier un élément Attribution d’un symbole ou d’un chiffre à une caractéristique d’un objet ou d’une personne P. ex.: l’âge d’une personne, la durée d’un séjour © Benoit Duguay, 2016 Échelle de mesures Structure d’une série de mesures Valeurs organisées à l’intérieur d’un continuum P. ex.: l’âge ou le niveau de satisfaction selon « n » catégories © Benoit Duguay, 2016 Échelles primaires de mesures Échelle nominale Échelle ordinale Échelle d’intervalles Échelle de proportions Mesures composées © Benoit Duguay, 2016 Échelle nominale Niveau de mesure élémentaire Permet seulement l’identification P. ex. : oui/non, l’occupation, le sexe, l’origine ethnique, les différents types de tourisme Traitement statistique descriptif : Fréquence Mode Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle ordinale Mesure qui permet à la fois l’identification et l’ordonnancement Ne fourni pas d’ordre de grandeur relative entre les différentes positions sur l’échelle P. ex. : le classement de plusieurs villes en fonction de leur popularité selon leur rang (1er, 2e, 3e...) Traitement statistique descriptif : Fréquence Médiane Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle d’intervalles Mesure qui ajoute l’égalité des intervalles à l’identification et l’ordonnancement P. ex. : le classement de plusieurs villes en fonction de leur popularité selon un pointage classé en plusieurs catégories (ainsi, 87 classé dans la catégorie 80 à 100) Point zéro arbitraire Traitement statistique descriptif : Fréquence Moyenne Écart-type Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle de proportions (ou de ratio) Mesure qui ajoute un point zéro absolu à l’égalité des intervalles, l’identification et l’ordonnancement P. ex.: fréquence de l’utilisation de l’avion (0, 1, 2, 3,... fois par année), l’âge ou le revenu exprimés en nombre exact Traitement statistique descriptif : Fréquence Moyenne Écart-type Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Mesures composées L’étude de certains phénomènes peut nécessiter la mesure de plusieurs éléments ou variables Par exemple : l’indice des prix à la consommation est composé des mesures du prix de plusieurs produits, l’indice SEI des différentes facettes de l’estime de soi repose sur les réponses à plusieurs questions L’indice des prix à la consommation : http://www.statcan.gc.ca/pub/62-001x/2012010/ct017-fra.htm Tiré et adapté de : Zikmund, W.G. 2003. Essentials of Marketing Research, 2nd ed. Mason (OH) : South-Western, 452 p. © Benoit Duguay, 2016 Types d’échelles de mesure Types d’échelles Simples Par paires Non comparatives Comparatives Ordre de classement Likert Somme constante Sémantique différentielle Q-Sort Numérique Classement continu Additive Stapel Classement détaillé Icônes Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle simple dichotomique Les répondants doivent répondre à une question qui permet de les classifier entre deux catégories Montréal est une ville prestigieuse : _______ En accord ______ En désaccord Tiré et adapté de : Zikmund, W.G. 2003. Essentials of Marketing Research, 2nd ed. Mason (OH) : South-Western, 452 p. © Benoit Duguay, 2016 Échelle simple de catégories Les répondants doivent indiquer leur préférence en classant plusieurs éléments selon des catégories (3 ou plus) prédéfinies Quelle a été l’importance des critères suivants dans votre choix de destination voyage : Très Moyennement Peu important important important Climat Image Prix Boutique ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ Tiré et adapté de : Zikmund, W.G. 2003. Essentials of Marketing Research, 2nd ed. Mason (OH) : South-Western, 452 p. ______ ______ ______ ______ © Benoit Duguay, 2016 Échelles comparatives Comparaison entre des objets d’étude Peut détecter de petites différences entre les objets d’étude Faciles à comprendre et à utiliser Nature ordinale (non métrique) des données Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Comparaisons par paires Permet de comparer des objets par rapport à u attribut donné Le nombre de comparaisons requises est égal à n*(n-1)/2, où “n” représente le nombre d’objets Par exemple, pour comparer 5 marques, on devra effectuer 10 comparaisons Si le nombre de marques est trop élevé, les répondants pourront avoir de la difficulté à discriminer Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Exemple de comparaison par paires Comparaison A B A/B ,8 ,2 A/C ,7 B/C Moyenne ,75 C ,3 ,4 ,6 ,3 ,45 Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Ordre de classement Les répondants doivent classifier les objets d’étude dans un certain ordre selon un critère d’évaluation précis Un répondant peut n’aimer aucun objet, même celui classifié en première position Le nombre de décisions requises est égal à (n-1), où “n” représente le nombre d’objets Ville Ordre Québec _________ Ottawa _________ Montréal _________ Toronto _________ Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle de somme constante Veuillez répartir un total de 100 points entre les trois villes suivantes, selon votre appréciation de chacune de ces villes sur le plan écologique : Ville A 55 Ville B 30 Ville C 15 Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle de type Q-sort Tri d’énoncés qualitatifs inscrits sur des cartes (minimum 60, maximum 140, idéalement 70 à 80) en piles ou catégories selon un critère d’évaluation précis (p. ex. niveau d’accord) Réservé à des usages spécialisés (p. ex. en psychologie) Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelles non comparatives Chaque objet d’étude est classifié indépendamment des autres L’échelle peut être continue ou détaillée, elle peut même faire appel à des icônes Données d’intervalles ou de proportions (métriques) Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Classement continu L’échelle continue propose un continuum de choix entre deux positions opposées Pour moi, la Ville de Montréal est : Très excitante Très peu excitante Très reposante Très peu reposante Très agréable Très peu agréable Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Classement détaillé ou échelles multiples Les échelles multiples proposent des catégories associées à un chiffre, à une courte description ou à une icône Les répondants choisissent la catégorie qui répond le mieux à leur opinion personnelle Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle de Likert Les répondants doivent indiquer leur niveau d ’accord, ou de désaccord, sur une échelle en plusieurs points (habituellement 5), par rapport à une série d ’affirmations Très populaire PCQ facile à administrer Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Exemple d’échelle de Likert Je préfère utiliser le transport en commun plutôt que l’automobile pour me rendre à mon travail (habituellement présenté à l’horizontal) : 1.Fortement en désaccord ___ 2.En désaccord ___ 3.Ni en désaccord, ni en accord ___ 4.En accord ___ 5.Fortement en accord ___ Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle sémantique différentielle Permet au répondant d’exprimer un choix entre une série d’adjectifs bipolaires sur une échelle en 7 points Traditionnellement, l’échelle est pondérée de +3 à -3 ou de 7 à 1 Attention aux choix d’adjectifs et de leurs antonymes Redondance des adjectifs avec ou sans inversion Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Exemple d’échelle sémantique différentielle Pour moi, utiliser le train est : Désagréable ___ : ___ : ___ : ___ : ___ Agréable Reposant ___ : ___ : ___ : ___ : ___ Fatigant Simple ___ : ___ : ___ : ___ : ___ Compliqué Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Présentation des réponses Échelle sémantique différentielle Moyennes et écarts types lit é ina or ig cla rt é eu r co ul ilit é lis ib pa rc o ais a nc e àl e gr ap h ur ir e gé né ra l n es sio im pr ism e Menu de la salle à manger 12 10 8 6 4 2 0 écart-type - moyenne écart-type + Gracieuseté des étudiants suivants du EUT4108 H2009: Marie-Ève Aubry, Alexandre Champagne, Alexandra Fauteux, Mathieu Lavoie, Micheline Petit © Benoit Duguay, 2016 Échelle numérique Similaire à l’échelle sémantique différentielle, sauf qu’elle remplace le choix d’adjectifs bipolaires par un choix numérique entre deux positions opposées Pour moi, le fait de voyager est : Très peu excitant 1 2 3 4 5 Très excitant Très peu reposant 1 2 3 4 5 Très reposant Très peu agréable 1 2 3 4 5 Très agréable Tiré et adapté de : Zikmund, W.G. 2003. Essentials of Marketing Research, 2nd ed. Mason (OH) : South-Western, 452 p. © Benoit Duguay, 2016 Échelle additive L’échelle additive est en fait une utilisation de l’échelle numérique Un score total est calculé pour une série de questions Exemple du CFSEI-2 © Benoit Duguay, 2016 Échelle de Stapel Similaire à l’échelle sémantique différentielle, sauf qu’elle remplace le choix d’adjectifs bipolaires par un seul objectif placé au centre d’une échelle dont les valeurs peuvent s’échelonner de +3 à -3 par exemple Plus facile à construire et à administrer que l’échelle sémantique différentielle Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Exemple d’échelle de Stapel Ville A +3 +2 +1 Large choix d’hôtels -1 -2 -3 Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2004), Études Marketing avec SPSS, 4e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelle avec icônes Efficace avec personnes moins lettrées, tels les enfants, ou dans un environnement multilingue Tiré et adapté de : Zikmund, W.G. 2003. Essentials of Marketing Research, 2nd ed. Mason (OH) : South-Western, 452 p. © Benoit Duguay, 2016 Caractéristiques des échelles Nombre de catégories Équilibrées ou non Nombre pair ou impair de catégories Description des catégories Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Nombre de catégories Catégories nombreuses ajoutent précision Difficulté pour les répondants augmente avec le nombre de catégories Nombre de catégories en rapport avec le niveau de connaissance des répondants Optimal = 5 Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Échelles équilibrées ou non Nombre de catégories favorables VS défavorables égal ou inégal? Catégories sont normalement équilibrées Exception si biais de l’échantillon (complexe) Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Nombre pair ou impair de catégories Si impair, la catégorie centrale est neutre Si pair, le répondant doit prendre position Échelle de Likert comporte un nombre impair de catégories Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Description des catégories Descripteur pour chaque catégorie ou seulement pour les extrêmes? Peut parfois réduire l’ambiguïté pour le répondant mais n’améliore pas nécessairement la fiabilité des données Si un descripteur n’est pas utilisé sur le questionnaire, on devra en créer un au moment de l’interprétation des données Tiré et adapté de : Malhotra, N., traduit par Décaudin, J.M. et A. Bouguerra (2011), Études Marketing avec SPSS, 6e éd., Paris: Pearson Education France. © Benoit Duguay, 2016 Atelier : La proposition de recherche Document contractuel qui décrit la recherche de façon détaillée Doit être approuvé et signé par le client Doit entre autres comporter les éléments suivants : Formulation des questionnement, objectifs, hypothèses et informations requises Type de recherche Méthodologie Unité d’étude Instrument et méthode de collecte de données Méthode d’échantillonnage Taille de l’échantillon Livrables Échéancier Coûts (forfaitaire, journalier, horaire, dépenses,…) Conditions particulières (P. ex. entente de collaboration)
