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ANOVA ou Analyse de la Variance

Market research 04 12

Découvrez quels types de questions sont possibles avec un exemple d’enquête !

Table of Contents

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Qu'est-ce qu'Anova ?

ANOVA, (Analysis of Variance), est un outil statistique créé par Ronald Fisher. Il est connu sous le nom d’analyse de la variance de Fisher et est une extension du test z et du test t, qui sont aussi un outil statistique. L’ANOVA est utilisée pour comprendre s’il existe une différence statistique entre les moyennes de trois variables/groupes indépendants, ou plus.

Les analystes utilisent l’ANOVA pour établir si les variables indépendantes ont une influence sur la variable dépendante. Il décompose une variable agrégée trouvée dans les données en deux parties : les facteurs systématiques et les facteurs aléatoires. Le facteur systématique a une influence statistique sur les données, contrairement au facteur aléatoire.

ANOVA ou Analyse de la Variance ANOVA

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Formule utilisée pour calculer ANOVA

F = MST/MSE

F est le coefficient ANOVA

MST est la somme moyenne des carrés liée au traitement

MSE est la somme moyenne des carrés liée à l’erreur Les organismes d’enquête du monde entier ont optimisé le retour sur investissement de leurs enquêtes téléphoniques grâce aux fonctions avancées, aux options d’hébergement, à l’intégration transparente de la téléphonie et à la tarification flexible de notre logiciel CATI.

 
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Quand utiliser l’ANOVA ?

Vous pouvez utiliser l’ANOVA lorsque vous souhaitez tester une hypothèse. En tant qu’analyste de marché, l’utilisation de l’ANOVA peut vous aider à comprendre comment les différents groupes réagissent. Pour le test, vous pouvez commencer par une hypothèse nulle, c’est-à-dire en supposant que les moyennes de tous les groupes observés sont égales. En cas de résultat statistiquement significatif, cela indiquera que les populations sont inégales.

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The Voxco Guide to Market Research 08 12

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Comment l'ANOVA peut-elle vous aider ?

Un test ANOVA permet à un analyste de comparer deux ou plusieurs groupes en même temps pour établir s’il existe une relation entre les groupes. Le résultat du test, F-ratio/statistiques, permet une analyse de plusieurs groupes de données pour déterminer la variabilité au sein des échantillons ainsi qu’entre les échantillons. 

L’ANOVA à un facteur peut vous aider à examiner s’il existe une différence entre les moyennes de vos variables indépendantes. Vous pouvez comprendre comment la moyenne diffère d’une variable indépendante à l’autre. En conséquence, vous pouvez comprendre quelle variable indépendante a une relation avec votre variable dépendante et ce qui motive ce comportement.

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Exemple de test ANOVA

Le test ANOVA est utilisé lorsque vos données ont une variable indépendante catégorielle avec au moins trois groupes et une variable dépendante quantitative.

Les données que vous avez collectées peuvent utiliser les médias sociaux comme variable indépendante. Les groupes peuvent être divisés en 3 niveaux d’utilisation des médias sociaux : faible, moyen et élevé. Vous pouvez le comparer avec la variable dépendante « heures de sommeil » pour déterminer s’il y a une différence.

Dans le cas de la localisation en tant que variable indépendante, vous pouvez avoir les États-Unis, la Chine et l’Australie comme niveaux/groupes des variables indépendantes. Vous pouvez le comparer avec la variable dépendante, NPS®, et découvrir s’il a une relation avec la variable indépendante.

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Comment fonctionne un test d'Analyse de Variance ?

Lors de l’analyse des facteurs de données, l’ANOVA est la première étape. Elle détermine si le groupe des variables indépendantes diffère statistiquement. Pour ce faire, elle calcule s’il existe une différence entre les moyennes du groupe et la moyenne globale de la variable dépendante. 

  • L’hypothèse nulle est rejetée s’il existe une différence entre les moyennes du groupe et la moyenne globale. 
  • S’il n’y a pas de différence entre les groupes testés, le résultat de la statistique du rapport F de l’ANOVA sera proche de 1. 

L’ANOVA est une statistique de test omnibus. Cela implique que le test ne peut pas vous dire exactement quels groupes sont statistiquement différents des autres.

ANOVA ou Analyse de la Variance ANOVA

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Que sont l'ANOVA à un facteur et l'ANOVA à deux facteurs ?

Il existe principalement deux types d’ANOVA : à un facteur et à deux facteurs. Les deux tests ANOVA diffèrent l’un de l’autre par le nombre de variables indépendantes. 

  • L’ANOVA à un facteur implique qu’il n’y a qu’une variable indépendante. Elle peut vous indiquer qu’au moins deux groupes étaient différents l’un de l’autre mais ne peut pas révéler quel groupe est différent. Pour savoir exactement quel groupe a des moyennes différentes, vous pouvez exécuter un test ad hoc.
  • Two-Way ANOVA includes two independent variables. A two-way ANOVA is appropriate for use when you have one measurement variable with two nominal variables. 
  • There is also another variation of ANOVA, which is called MANOVA. MANOVA means Multivariate ANOVA. MANOVA tests for multiple dependent variables all at the same time.
ANOVA ou Analyse de la Variance ANOVA

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FAQs

Un test t est utilisé pour déterminer si les deux populations sont statistiquement différentes l’une de l’autre. 

L’ANOVA est utilisée pour déterminer la différence statistique dans la moyenne de trois populations ou plus.

Le test F est utilisé dans le processus d’ANOVA pour tester la différence entre les moyennes ou l’égalité de la variance. L’ANOVA sépare la variabilité intra-échantillon de la variabilité inter-échantillons. Le test F est le rapport de l’erreur quadratique moyenne de ces deux échantillons.

Si l’hypothèse nulle est fausse, il est possible d’obtenir une valeur F inférieure à 1. La distribution F se déplace vers la droite à mesure que la taille de la population augmente. En conséquence, la possibilité d’obtenir une valeur inférieure à 1 diminue.

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