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Principaux types d'enquêtes de satisfaction réalisées par Infostats : satisfaction client, site web, employés

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Pondération et analyse statistique pour des résultats représentatifs

Infostats vous offre avec des traitements statistiques de qualité à moindre coût et des résultats fiables et opérationnels.

 

 

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Sans pondération, les résultats sont rarement représentatifs de la population à l'étude (les visiteurs de votre site Internet ou l'ensemble de vos clients, par exemple). Au préalable, il faut en connaître la composition ou le profil pour redresser les résultats.

 

Un exemple : Question sur la satisfaction d'un de vos produits ou services. Sans pondération, 40 % des 400 femmes interrogées contre 60 % des 300 hommes interrogés se disent "très satisfaits", soit une satisfaction moyenne de 48,5 %. Hors, si vos clients sont composés de 60 % hommes et de 40 % de femmes, la moyenne pondérée est différente. En pondérant l'échantillon pour être représentatif de la répartition de vos clients, le taux de "très satisfaits" est en fait de plus de 50% car les répondants hommes étaient sous-représentés dans l'échantillon (300 hommes et 400 femmes ont répondu).

 

Ainsi, vous pouvez avancer que plus de la moitié de vos clients sont "très satisfaits", ce qui à plus de poids que de dire que un peu moins d'un client sur deux se dit "très satisfait". De plus, sans différences statistiquement significatives, on peut faire dire n'importe quoi aux chiffres et interpréter les résultats de façon erronée et trompeuse ! 

 

Un exemple : Réponses de 1000 répondants sur la satisfaction de votre produit ou de votre service et de celui de votre principal concurrent. 48 % sont davantage satisfaits de votre produit ou service et 52 % sont davantage satisfaits de celui de votre concurrent. 

 

On pourrait donc dire que d’avantages de clients sont satisfaits par le produit ou le service de votre concurrent. Il n'en ait rien. Avec un échantillon de moins 1000 répondants, la marge d'erreur ne permet pas de mettre votre entreprise ou votre concurrent en premier choix et ce quel que soit le niveau de confiance statistique (90 %, 95 % ou 99 %).

 

Un niveau de confiance de 95 % signifie que si l'on interrogeait l'ensemble de la population à l'étude (tous vos clients, par exemple), 19 fois sur 20 le résultat serait dans l'intervalle de confiance, c'est à dire la proportion moyenne plus ou moins la marge d'erreur. Exemple : 80 % des répondants si disent satisfaits. Si la marge d'erreur est de 3 %, l'intervalle de confiance va de 77 à 83 %. 

 

 

Vous trouverez ci-dessous des exemples de tableaux avec pondération et différences significatives. Pour recevoir ces exemples par e-mail, utilisez le formulaire de contact.   

 

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Ces données sont fictives mais les pourcentages sont exacts et pondérés.

 

 

 

 

Le traitement proposé par Infostats est une étape centrale et très importante dans le processus du sondage

Conseils pour visualiser le tableau dans le document suivant :

 

Pour le zoom en haut à gauche entrez une valeur d'au moins 200 %. Utilisez la barre de défilement verticale et horizontale.

 

OU plus directement, cliquez sur l'icône en haut à droite du cadre pour visualiser le tableau sous forme d'image.

 

 

Traitements statistiques : pondération, différences significatives, études de corrélations. 

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Tableau 4 : MARGE D’ERREUR « e » pour un Niveau de confiance s = 95%, donc t = 1.96
Taille échantillon « n » Proportion « p » de la population mère
  p = 0.1 p = 0.2 p = 0.3 p = 0.4 p = 0.5
100 0.059 0.078 0.090 0.096 0.098
200 0.042 0.055 0.064 0.068 0.069
300 0.034 0.045 0.052 0.055 0.057
400 0.029 0.039 0.045 0.048 0.049
500 0.026 0.035 0.040 0.043 0.044
600 0.024 0.032 0.037 0.039 0.040
700 0.022 0.030 0.034 0.036 0.037
800 0.021 0.028 0.032 0.034 0.035
900 0.020 0.026 0.030 0.032 0.033
1’000 0.019 0.025 0.028 0.030 0.031
1’200 0.017 0.023 0.026 0.028 0.028
1’600 0.015 0.020 0.022 0.024 0.025
2’000 0.013 0.018 0.020 0.021 0.022
3’000 0.011 0.014 0.016 0.018 0.018
4’000 0.009 0.012 0.014 0.015 0.015
5’000 0.008 0.011 0.013 0.014 0.014
7’500 0.007 0.009 0.010 0.011 0.011
10’000 0.006 0.008 0.009 0.010 0.010
12’000 0.005 0.007 0.008 0.009 0.009
14’000 0.005 0.007 0.008 0.008 0.008
16’000 0.005 0.006 0.007 0.008 0.008

Comment lire ce tableau :

 

Avec un échantillon de 300 répondants (n=300), si 90 % des répondants disent oui et 10 % disent non  (p=0,1), ou inversement, la marge d'erreur sera de 3,4 % à un niveau de confiance statistique moyen de 95 %. Autrement dit, ils peuvent être en réalité 13,4 % à dire oui et 86,6 % à dire non, (ou inversement) ou bien 6,6 % contre 93,4 %, toujours pour un total de 100 %.

 

Avec 800 répondants, la marge d'erreur sera aussi de 3,4 % si la proportion (p) est 60/40.

 

Lorsque l'on réussi à avoir 1000 répondants, la marge d'erreur n'est que de 3 % avec cette proportion (60/40) et de moins de 2 % (0,019 exactement) pour une proportion de 90/10.

 

Attention, la marge d'erreur dépend aussi de la taille de la population mère

(N = population mère = population à l'étude).

 

Ainsi, à un niveau de confiance de 95 % et une proportion de 50/50, un échantillon de 500 répondants donne une marge d'erreur de 3,4 % sur une population de 50 millions d'individus alors que la marge d'erreur ne serait que de 4 % avec une population de 3000 personnes.

 

De plus, une notion souvent méconnue des firmes de recherches marketing est l'effet de plan qui se produit lorsqu'une fraction non négligeable de l'échantillon est interrogé : 30 employés sur un total de 100 employés, par exemple. Il faut alors redresser les résultats adéquatement.

 

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