01
L’analyse factorielle est un outil utilisé pour condenser une grande quantité de données comprenant de nombreuses variables en un nombre beaucoup plus petit de variables, ou de facteurs, afin de faciliter leur étude. Elle est appliquée pour étudier les relations variables pour des concepts complexes, car cela permet aux chercheurs de regrouper de nombreuses variables en quelques facteurs interprétables. L’analyse en composantes principales, ou PCA, est la méthode d’analyse factorielle la plus courante.
Découvrez ce que nos clients disent de Voxco
Découvrez quels types de questions sont possibles avec un exemple d’enquête !
02
Lorsque vous posez des questions qui sont toutes différentes, mais concernant le même sujet, vous souhaiterez peut-être représenter toutes ces questions sous une seule et même variable. Cela peut se faire en trouvant une moyenne entre les réponses de toutes les questions connexes, ou en créant une variable dépendante d’un facteur.
Pour créer une variable dépendante d’un facteur, l’analyse en composantes principales peut être utilisée en conservant la première composante principale. Comme l’ACP pondère automatiquement chaque variable dans le calcul, cette méthode peut donner des résultats plus fiables que les moyennes. Ces pondérations sont appelées « chargements factoriels » et elles correspondent à la relation de chaque variable avec le facteur sous-jacent.
L’analyse factorielle peut aider les chercheurs de nombreuses manières utiles :
Les organismes de sondage du monde entier ont maximisé le retour sur investissement de leurs sondages téléphoniques grâce aux fonctionnalités avancées, aux options d’hébergement, à l’intégration téléphonique transparente et à la tarification flexible de notre logiciel CATI.
03
Certaines variables sont plus fortement associées à la variable latente sous-jacente que d’autres, et cela se traduit par des « pondérations » appelées surcharges factorielles.
Par exemple, en effectuant une analyse factorielle simple pour comprendre les indicateurs de richesse, il est possible d’utiliser les trois variables suivantes avec deux facteurs résultants :
Apprenez à rencontrer les répondants là où ils se trouvent, pilotez la réalisation de l'enquête tout en offrant une expérience transparente, à chaque fois!
04
L’analyse factorielle fonctionne bien dans les enquêtes qui se basent sur des échelles de Likert pour obtenir des réponses et additionner 100 types de questions. Décider quelles variables réduire demande de l’expérimentation et de la créativité.
Voici quelques genres de questions qui peuvent bénéficier de l’utilisation de l’analyse factorielle :
Les questions portant sur le comportement humain et la façon dont les humains prennent des décisions dans le monde réel. Par exemple, « Je privilégie souvent le prix à la qualité lors de l’achat d’un produit ».
Des questions portant sur les attitudes des consommateurs à l’égard d’un produit/d’une marque en fonction de leurs connaissances et de leurs impressions. Par exemple, « Je suis satisfait de la performance du produit ».
Les questions portant sur les valeurs, les désirs, les objectifs et les intérêts des individus. Par exemple : « Je pense que soutenir une marque, c’est forcément soutenir certaines valeurs ».
Les questions qui se concentrent sur les activités auxquelles les consommateurs participent. Par exemple, « J’adore faire du shopping le week-end ».
Passez au système de téléphonie Voxco pour améliorer la productivité de votre centre d’appels de 400 % ou plus
Les organismes de sondage du monde entier ont maximisé le retour sur investissement de leurs sondages téléphoniques grâce aux fonctionnalités avancées, aux options d'hébergement, à l'intégration téléphonique transparente et à la tarification flexible de notre logiciel CATI.
05
Réponse: Il existe trois principaux types d’analyses factorielles appliquées dans différents types d’études de marché :
Réponse: L’analyse factorielle consiste à réduire le nombre de variables en un plus petit ensemble de facteurs. L’analyse typologique, quant à elle, consiste à réduire le nombre d’observations en les regroupant en ensembles plus petits, ou clusters. Ni l’analyse factorielle ni l’analyse par grappes ne font de distinction entre les variables indépendantes et dépendantes.
Réponse: L’analyse factorielle est le plus souvent utilisée en psychométrie, marketing, biologie, recherche opérationnelle et gestion de produits. C’est une méthode d’analyse utile lorsqu’une recherche implique des ensembles de données avec un grand nombre de variables observées qui reflètent un plus petit nombre de variables sous-jacentes/latentes.
En savoir plus
English
French
