L’analyse des résultats est une étape où votre savoir-faire et votre sens de l’interprétation vont faire la différence. En Sciences humaines, on conseille de se pencher d’abord sur ses croyances et ce que l’on espère tirer de l’enquête avant de commencer à traiter les données. Cela permet de prendre du recul et surtout d’être conscient que nos espérances peuvent influencer nos interprétations.
Mais avant de passer à l’interprétation, il faut d’abord traiter les données.
Le traitement des données
Avant de commencer le traitement, assurez-vous que les quotas, la marge d’erreur, etc. ont bien été paramétrés dans le logiciel si celui-ci le permet.
Généralement, le traitement débute ensuite par les tris à plats, puis les tris croisés, l’analyse factorielle de correspondance (AFC), l’analyse des « sans réponse », etc. Pour ma part, je ne traiterai que les points d’analyse que je viens de citer. Pour les autres types d’analyse, il vaut mieux avoir recours à un professionnel et ne pas s’improviser analyste. Vous perdriez beaucoup de temps à acquérir des compétences pour un résultat peu encourageant.
Les tris à plat
Pour chaque question, vous obtiendrez des effectifs et des pourcentages par réponse. Vous pouvez aussi faire ce tri par type de répondants si vous pouvez créer des classes dans votre application.
Les tris à plat permettent d’établir la fréquence de chaque modalité (réponse) pour toutes les questions. Généralement, le résultat des tris à plat est restitué par l’application sous forme de tableau avec les effectifs réels (nombre) et le pourcentage par rapport à la population (globale ou typée) pour chaque question. Chaque tableau est accompagné d’un graphique reprenant ces données.
Les tris croisés
Pour une question, on confrontera les réponses d’une autre question pour chercher une éventuelle « cause à effet » ou un autre type de corrélation.
Par exemple, pour la question « Appréciez-vous les dernières évolutions de notre magazine ? », on croisera les réponses avec celle de la question « Depuis combien de temps êtes-vous abonné à notre magazine ? » pour savoir si l’ancienneté de l’abonnement a une influence sur l’appréciation de l’évolution du magazine.
Il s’agit donc d’établir une corrélation (mise en évidence par le calcul du Khi²) entre deux éléments par la fréquence de chaque modalité pour certaines questions. On ne peut pas réaliser des tris croisés pour chaque question. A défaut d’avoir la fonctionnalité qui détecte les corrélations éventuelles entre des questions (en faisant le calcul du Khi²), vous devez le faire vous-même en utilisant votre expérience et votre logique, avec le risque de passer à côté d’une corrélation pas évidente à imaginer.
Par méthode, on commence les tris croisés en utilisant d’abord les éléments d’identification (âge, sexe, lieu géographique, profession, etc.) pour ensuite croiser des questions du questionnaire.
L’analyse factorielle de correspondance
Cette analyse assez récente est (vous m’excuserez le raccourci) un tableau croisé dynamique qui permet d’obtenir un graphique de répartition des valeurs et des variables. Cela permet de constater l’intensité des tendances sur des questions par le nombre de points répartis sur 2 axes.
Cette analyse est généralement disponible sur tous les logiciels de traitement de données qui se respectent, mais son interprétation nécessite parfois des compétences professionnelles avancées.
L’analyse des « Sans réponse »
Souvent omis par les débutants, les « sans réponse » fournissent pourtant des informations importantes. C’est un peu comme les non-votants ou les non-inscrits volontaires sur les listes électorales. C’est un choix !
Or, ce choix démontre deux faits possibles : soit le questionné n’a pas trouvé la réponse qui lui convenait, soit il a souhaité ne pas répondre. Si la quantité de réponse est importante dans le premier cas, vous devez vous remettre en question et noter d’apporter des corrections au futur questionnaire (si vous envisagez un Benchmark). Dans le deuxième cas, surtout s’il s’agit d’une enquête de satisfaction, il est important de découvrir pourquoi les questionnés n’ont pas souhaité répondre à cette question.
L’interprétation des résultats
L’analyste se doit de limiter au maximum son interprétation. Même s’il dégage des évidences et des éléments plus subtils, il se doit de rester prudent dans ses affirmations. Parfois, il devra cependant déroger à cette règle sous pression du commanditaire qui souhaite obtenir des tendances qu’il pourra transmettre à ses équipes pour les motiver à réaliser une action précise ou justifier une décision. Cette situation n’est pas exceptionnelle, même (surtout) lorsque l’enquête est menée en interne.
On retrouve aussi cette situation lorsque l’enquête de satisfaction est communiquée aux clients ou aux actionnaires. Les chiffres, tout en les respectant, on peut leur faire dire ce que l’on veut…
Il ne vous reste qu’à finir votre mission par la présentation des résultats de votre recherche au commanditaire.
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