2 e r t i p a
Ch

Décrire les données
La description des données est une étape importante de la démarche d’analyse. Beaucoup d’enquêtes se limitent à cette étape, qui donne un premier niveau de lecture des résultats ou l’identification de certaines relations entre des variables de l’étude. Cette étape peut servir de fondement, d’une part, à des analyses plus poussées, dont l’objectif est de simplifier les données (analyses factorielles par exemple), de les classer (typologies), d’autre part, à des méthodes plus sophistiquées, de nature explicative (régressions, analyses de variance, analyse conjointe, etc.). Ce chapitre a pour objectif de présenter les principales méthodes de description des données afin de produire une première analyse de ces données collectées lors d’une enquête. Après avoir abordé la nature des variables, nous étudierons les tris croisés et les principaux tests statistiques associés, ainsi que les tests d’hypothèses paramétriques et non paramétriques.

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© 2010 Pearson France – Analyse de données avec SPSS®, 2e éd. – Manu Carricano, Fanny Poujol, Laurent Bertrandias

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Analyse de données avec SPSS®

1. Description
D
d’une variable
On appelle « variable » l’ensemble des valeurs observées sur les différents individus pour une caractéristique donnée (Tenenhaus, 1996). Dans le chapitre 1, nous avons vu qu’une variable est qualitative dès lors qu’elle a pour valeur des modalités ; elle peut être nominale (lorsque l’ensemble des modalités ne possède pas de structure particulière) ou ordinale (lorsque l’ensemble des modalités est ordonné). Une variable est considérée comme quantitative ou métrique lorsque ses modalités peuvent être mesurées (par exemple, l’âge, la valeur d’une action, etc.).

1.1. Décrire une variable qualitative
La description d’une variable qualitative consiste à présenter les effectifs, c’est-à-dire le nombre d’individus de l’échantillon pour chaque modalité de la variable, et les fréquences,