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Bonjour,
voici mon problème:
je travaille sur 2 enquêtes de satisfaction:
une première enquête est administré en face à face et pour celle ci j'ai 500 répondants,
à la fin de cette enquête on leur propose de répondre à une autre enquête en ligne .
Pour cette dernière nous avons 100 répondants et je souhaiterais savoir si c'est 100 individus sont représentatifs des 500 afin de généraliser le
résultat de l'enquête aux 500.
Pour ce faire comment procéder???quels tests statistiques peut être envisageable???
Pour ma part j'ai penser à un test de comparaison de proportions.
merci pour vos lumières.
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Oui, si vos 500 ont été tirés aléatoirement selon un certain nombre de critères (variables qualitatives ou quantitatives : CSP, âge, région, taille, nb salariés, CA, nb de visites…) faites un test d’égalité des proportions ou un test de Kolmogorov, selon la nature du critère.
Dans le cas où vous ne disposez que d’un seul critère, bien sûr vous allez effectuer le test uniquement sur ce critère.
Sinon, dans le cas où vous disposez de plusieurs critères, croisez-les pour obtenir des sous classes de populations, vous aurez donc une nouvelle variable qualitative qui est le croisement de tous les critères et sur laquelle vous effectuerez le test d’égalité des proportions (on espérant que les effectifs dans vos sous-classes soient suffisant… sinon regroupez les pour avoir au moins 20 individus par sous-classe). Discrétisez les variables continues de façon à pouvoir les croiser avec les variables qualitatives -en quartiles par exemple-
Ensuite, si les résultats des tests vous montrent que vous avez un écart « important » entre les 500 et les 100 (ce qui risque d’être le cas), redressez votre échantillon de 100 individus en pondérant les sous-classes, pour atteindre la même distribution de ces sous-classes de l’échantillon des 500.
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merci pour votre réponse.
En revanche je n'ai pas très bien compris comment croiser plusieurs de mes critères(sachant qu'ils sont tous qualitatifs) pour créer des sous populations????
De même pour le redressement?????comment pondérez les sous populations obtenues????
dernier détail:au moment de ma comparaison dois-je comparer la proportion d'un critère sur mes 500 sans exclure les 100 individus qui ont répondus aux 2 enquêtes.
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J'ai tout compris moi (enfin j'espère)...bravo M. Alaa-Eddine....
Donc par exemple, si on croise sexe et statut familial, vous allez avoir des efectifs d'hommes célibataires dans votre échantillon de 500 et de femmes célibataires dans ces 2 échantillons, puis d'hommes mariés et de femmes mariées. Ensuite vous testez si la répartition des 100 et des 500 est identique. Si ce n'est pas le cas, vous redressez : par exemple si dans les 500, 20% sont des hommes célibataires et seulement 10% dans l'échantillon de 100, et bien vous mettez un poids supérieur à 1 pour chaque homme célibataire dans l'échantillon de 100 de façon à retrouver les 20% initiaux.
Maintenant, attention il peut y avoir un biais de sélection : les personnes qui acceptent de répondre au 2ième questionnaire ont peut être des caractéristiques partculières et dans ce cas, vous introduisez des biais en voulant reproduire l'échantillon initial qui n'a aucune raison alors de servir de référence pour les répondants de la 2ième enquête.
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Bonjour,
merci pour tous ces éclaircissement.
En revanche j'ai encore quelques interrogations.
Je me lance pour l'instant je n'ai pas croisés mes critères mais seulement fait des tests de comparaisons sur toutes les modalités de réponses.
Premièrement j'ai choisi un risque de première espèce de 5% mais vu le nombre de comparaisons multiples dois-je effectuer une correction de
bonferroni ?(à mon avis oui)
Deuxièmement quel est intérêt de croiser mes critères est ce pour diminuer le nombre de critère ou bien de garder la structure des interactions de mes critères?
merci encore pour tout.
Je pense que j'aurais dû candidater pour ce master .
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- pour les croisements il s'agissait de s'assurer de la représentativité de votre second échantillon en le comparant au premier
- pour Bonferroni : on divise le seuil de risque choisi (souvent alpha=5%) par le nombre de tests, disons n, ce qui conduit à rejeter l'hypothèse nulle si un des tests est significatif au seuil alpha/n. Le problème ici est que c'est vous qui choisissez n. Ainsi vous pouvez aisément faire en sorte d'accepter l'hypothèse nulle en accroissant n (simplement en envisageant de nouveaux découpages ou croisements de critères). Il faut donc garder un nombre 'raisonnable' de tests si vous appliquez la correction de Bonferroni.
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