Analyser les résultats d'une enquête par questionnaire

Thèmes abordés

Analyser des résultats, enquête par questionnaire, objectifs, objectivité, rigueur intellectuelle, Google Analytics, rédaction d'une synthèse, traitement de données, interprétations

Résumé du document

Après une enquête par questionnaire, quels que soient les résultats bruts obtenus, il est nécessaire de procéder à l'analyse des résultats. Le principal danger : la précipitation. Une analyse trop rapide peut s'avérer rapidement contre-productive et nous entraîner sur des fausses pistes. Les chiffres sont des signes et la lecture des chiffres est en effet une interprétation. Face à une prise de décision, on peut donner un sens contraire à des chiffres (par exemple, entre marché mature et marché potentiel). Il n'existe pas de vérité, seulement des interprétations. C'est le propre d'une démarche scientifique, hésitante, notamment dans un mode de réflexion hypothético-déductif. Les démarches qui proposent des certitudes sans preuve ne relèvent pas du même processus.

Extraits

[...] Troisième point : axer toute analyse sur l'objectif final de prise de décision Un questionnaire a toujours pour objectif de fournir des informations pour l'analyse humaine en vue de prendre des décisions. L'analyse ne doit pas rester théorique mais doit être orientée prise de décision. Les résultats doivent donc être exploités dans ce sens. Eviter les commentaires purement théoriques. Le travail d'analyse n'est pas l'ultime étape du processus global. Une fois la synthèse produite, le rapport rédigé doit garder l'optique de la décision à venir. [...]

[...] Premier point : avoir fait un « bon » questionnaire Pour une bonne analyse, il faut remonter en amont. Un bon questionnaire la permettra, un mauvais l'interdira. Caractéristiques d'un bon questionnaire : un objectif clair ; des données (questions) clairement hiérarchisées ; des questions les plus neutres possibles ; un test préalable du questionnaire ; des résultats clairs et lisibles ; des schémas sensés (logiciel de traitement Sphynx, Ethnos, Google Forms) ; des questions précises (aimez-vous la matière de ce produit ET NON aimez-vous ce produit). [...]

[...] Si les résultats manquent de précision, si des données sont absentes, mieux vaut affiner les résultats (mieux vaut un retard ou une frustration qu'une erreur conduisant à une mauvaise décision). Cinquième point : croiser les résultats avec des critères robustes Rapprocher les données du questionnaire de données connues (recherche d'information sourcée). Le diagnostic le plus juste se révèle à partir du croisement de plusieurs sources d'information dont le questionnaire. Croiser les résultats avec des données « objectives » internes ou externes à l'entreprise. Bien cerner les différents niveaux d'interprétation. [...]