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Mais de Adad Med Chérif(17)

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Questionnaire sous spss

  1. Prof. Adad Mohamed Chérif Université d’Oum El Bouaghi (Algérie) Faculté des sciences de la terre et de l’architecture
  2. Avant de saisir le questionnaire sous SPSS, Il est nécessaire d’avoir une certaine maîtrise, d’une part des différents modèles d’analyse statistique et d’autre part du logiciel SPSS lui-même. SPSS est un logiciel bien adapté pour l’analyse des questionnaires. A l’inverse de l’Excel, SPSS être capable de réduire considérablement le temps de la saisie des données . Comment va-t-on procéder à la mise en place de chacune des questions dans SPSS? D’abord, il convient de voir quels sont les types de variables contenues dans le questionnaire en vue de réaliser leur codification. Puis saisir ces mêmes variables dans la fenêtre des données . Conditions à priori
  3. Objectifs du questionnaire Le questionnaire est un document écrit sous forme de questions ouvertes ou fermées, distribué à un groupe d’individus d’une population. Il vise à récolter des informations et de les analyser en vue de comprendre et d’expliquer un phénomène donné. Cependant avant de procéder à cette analyse, il est nécessaire de passer au codification es variables. Sans la définition claire des objectifs, (qu’est ce qu’on veut chercher et vérifier), le questionnaire, n’a aucune valeur scientifique.
  4. L’échantillon est obtenu selon la formule suivante Le questionnaire s’applique, donc, à un échantillon n généralement pris au hasard. L’échantillon est le nombre d’individus choisi par rapport à une population , appelée aussi l’univers de l’enquête. n = t² x p ( 1 – p ) / m²  n: le nombre individus à enquêter  t : valeur donnée en fonction de l’intervalle de confiance (95%, 99%)  p : c’est une proportion estimée de la population qui présente la caractéristique (lorsque p inconnue, p = 0.5 correspond au cas le plus défavorable)  m : la marge d'erreur tolérée (5%, 7%) une marge d'erreur de 5% est généralement acceptable
  5. les objectifs d’un questionnaire L’estimation: mettre les données à plat sans chercher à les comprendre (bilan, un état de fait) La description: explication d’un phénomène donné La vérification d’une hypothèse: ici, le questionnaire est destiné pour confirmer ou infirmer une hypothèse, il est déduit de ces mêmes hypothèses. C’est la méthode hypothético- déductive.
  6. Démarche succincte dans la mise en œuvre des données en référence au questionnaire  Elaboration du questionnaire en relation avec les objectifs de l’enquête.  Teste du questionnaire accompagné souvent d’entrevues .  Le choix du mode d’administration du questionnaire.  Le dépouillement et le codage des résultats  L’analyse des résultats Les résultats de cette analyse vont permettre de confirmer ou d’infirmer les hypothèses de départ.
  7.  Autre Un court Questionnaire
  8. La codification du questionnaire La codification est un chiffrement et qui consiste à attribuer un chiffre à chaque modalité d’une variable. De cette façon, il sera possible de procéder au traitement des données à l’aide de l’outil informatique . Cependant, la codification sera plus appropriée si les questions seront sans ambiguïté et les réponses seront claires et homogènes et assez courtes. Rappelons qu’il y a le pré-codage réservé pour les questions fermées et semi-fermées et le codage à postériori qui consiste à la codification des réponses aux questions ouvertes après avoir effectué l’enquête.
  9. Les codes  Autre 3 Codification du questionnaire
  10. Sélectionnez « Affichage des variables » pour la saisie des six variables et leurs caractéristiques : Genre, âge, situation familiale, niveau d’instruction, profession et la satisfaction de l’état de votre maison? Par exemple, prenons la variable « Niveau d’instruction »  Id: identifiant (qui n’est pas une variable)  Nom: NI  Type: chaine  Largeur: 12 caractères  Décimales: 0 étant donnée c’est une chaine  Etiquette: Niveau d’instruction: c’est une explication de la variable  Valeurs: 3 niveaux 1 -Universitaire 2- Lycéen 3- Sans niveau  Manquant : pas de réponse = 99 par exemple  Mesure: Ordinales, c’est une variable ordinale
  11. Boîtes de dialogue pour chaque variable « Etiquettes de valeurs » dans la fenêtre des données Variable Genre Niveau d’instruction Variable Profession Variable Satisfaction Variable Situ. familiale Saisir le code 4 de la modalité dans le champ valeur Saisir très satisfait dans le champ l’étiquette Et ainsi de suite pour les autres modalités
  12. Saisie des données Dans ce exercice, le nombre d’individus est fixé à 10 Cliquez sur l’onglet « Affichage des données » en bas de la fenêtre de l’éditeur de données. L’affichage des données est organisé par observations (lignes) et par variables (colonne). Saisissez toutes les données de chaque observation (individu) comme indiqué . Variables en colonne Observation en ligne
  13. Quand vous cliquez sur l’étiquette de valeur, les chiffes sont remplacés par les attributs qui leur correspondent On peut voir que 1 et 2 sont remplacés par Homme et Femme
  14. Vérification des données et analyse Dans la boite de dialogue « Effectifs » , transférez toutes les variables dans le champ « Variable (s)» à l’exception de Identification qui n’est une variable. Dans cet exercice, on va uniquement faire la procédure de « l’analyse des effectifs » qui fait parti de l’analyse générale . En fait , selon l’approche méthodologique adoptée , il existe 3 formes d’analyse et de traitement données :  le tri à plat (analyse générale ): analyse de fréquences et analyse descriptives ;  le Croisement de variables (2 à 3 variables ) ;  l’analyse multivariées qui est une analyse assez complexe (ACP par exemple)
  15. Comme vous pouvez le constater, il y a une erreur de saisie car nous avons uniquement un échantillon de 10 individus alors que le tableau indique 12 . On doit revoir « l’affichage de données » pour corriger l’erreur. Effectif n’est pas juste 12 au lieu de 10 Remarque importante Après la saisie des données, vérifier toujours les erreurs éventuelles et en particulier les erreurs de saisie. Parfois, il sera nécessaire de procéder à des itérations entre dépouillement et traitement des données.
  16. Voici l’erreur , c’est une erreur de frappe qui a été détectée . Il faut maintenant supprimer les valeur 11 et 12 dans les lignes 11 et 12
  17. Traitement de toutes les variables: L’effectifs, le pourcentage de chaque effectif , le pourcentage cumulé (la 1ère variable + la 2ème) Après correction, le nombre d’individus est bien maintenant 10 Pour la variable « Age du sujet », le tableau fait apparaitre l‘âge de chaque individu et l’effectif et son pourcentage , on constate qu’il est de 10% pour tous les individus car chacun a un âge différent des autres . La somme des 10% de chacun nous donne 100%.
  18. Pour la variable « Etes-vous satisfait de votre maison? Nous avons 4 modalités de la variable qui correspond chacune à un effectif: 3 Individus ont répondu « Très insatisfaits » 2 Individus ont r »pondu « Plutôt insatisfaits » 2 Individus ont répondu « Plutôt satisfaits » 3 Individus ont répondu « Très satisfaits » Les modalités (Réponses) de la variable de 1 à 4 Chaque réponse regroupe un nombre d’individus qui correspond un pourcentage . Exemple, la réponse 1 correspond à un effectif d’individus de 3 qui est l’équivalant de 30% sur le total de l’effectif total.
  19. Voyons maintenant la représentation graphique des résultats Rappel : chaque type de variable a sa propre représentation graphique:  données qualitatives : diagramme en secteur, le diagramme en barres;  données quantitatives : l’histogramme , diagramme en bâtons, dispersion . Cliquez sur Histogrammes 1 2 3
  20. En abscisse l’âge des individus et en ordonnée l’effectif qui lui correspond
  21. Cliquez Diagrammes Cochez Diagramme en secteurs 1 2 3 Suivez l’ordre: 1,2 puis OK
  22.  Ici, on a pris 3 variables qualitatives  Une variable quantitative (âge) Diagrammes en secteur
  23. Prof. Adad Mohamed Chérif Université d’Oum El Bouaghi, Algérie Faculté des sciences de la terre et de l’architecture
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