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Anonymat (EX)


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À propos de l’anonymat

Il existe 2 niveaux d’anonymat : basique et amélioré. L’anonymat de base est activé par défaut dans chaque tableau de bord, tandis que l’anonymat amélioré peut être activé pour des couches de protection supplémentaires. Pour plus d’informations, voir Basic vs. Anonymat amélioré .

Toutes les modifications que vous apportez dans les paramètres d’anonymat seront immédiatement appliquées à votre tableau de bord.

Astuce Qualtrics : l’anonymat est disponible dans les projets Engagement, Cycle de vie, Pulse et Recherche sur les employés ad hoc. Il est inclus dans toutes les licences EX.
Attention : l’onglet Anonymat dans les paramètres du tableau de bord est uniquement disponible pour les types d’utilisateur Administrateur de l’organisation, Administrateur EX et Administrateur Analyses des employés.

De base vs. Anonymat amélioré

Anonymat de base

Les seuils d’anonymat de base déterminent le nombre de réponses à inclure pour un point de données donné avant qu’elles puissent apparaître dans votre tableau de bord. C’est un excellent moyen de protéger la confidentialité des réponses des employés. Le seuil d’anonymat s’applique à chaque point de données pour les mesures (score de préférence, moyenne, etc.) mais pas au nombre de données (nombre de réponses).

L’anonymat de base est un moyen simple de protéger les réponses des collaborateurs tout en conservant une certaine flexibilité dans l’analyse des données.

Exemple : si votre seuil est de 5 et que vous avez 5 réponses, vous pourriez voir que 3 réponses proviennent d’hommes et 2 de femmes, mais que vous ne pouviez voir qu’un score de favorabilité pour les 5 réponses ensemble.

Lorsque vous ajoutez des filtres à une page, vous pouvez sélectionner des valeurs en dessous du seuil, mais vous ne verrez aucune donnée tant que la valeur totale de toutes les données sélectionnées dans les filtres n’atteint pas votre seuil d’anonymat. Pour plus d’informations, voir Filtrage des tableaux de bord.

Lors du découpage des données sur un seul champ, toutes les mesures inférieures au seuil d’anonymat seront masquées et les comptes seront affichés. Lors du découpage des données sur plusieurs champs, les mesures et les comptes en dessous du seuil d’anonymat seront masqués.

Les widgets Taux de réponse afficheront des nombres inférieurs au seuil d’anonymat.

Attention : lorsque l’option Anonymat amélioré est activée, les filtres de hiérarchie d’organisation ne vous permettront pas de sélectionner des niveaux inférieurs au seuil.

Anonymat amélioré

Outre les fonctionnalités couvertes par l’anonymat de base, l’anonymat amélioré ajoute des couches supplémentaires aux filtres et aux répartitions des widgets qui peuvent améliorer l’anonymat dans certains cas d’utilisation. Avec l’anonymat amélioré, le seuil d’anonymat s’applique à tous les points de données (métriques et nombres) pour les zones sensibles, mais pas pour les points de données pour les zones non sensibles.

L’anonymat amélioré offre une protection avancée pour les réponses des collaborateurs et, par conséquent, l’analyse des données est moins flexible.

Exemple : si votre seuil est de 5 et que vous avez 5 réponses, et si le sexe est un champ identifiable, vous n’avez pas pu voir que 3 réponses proviennent d’hommes et 2 de femmes, et vous ne pouviez voir qu’un score pour les 5 réponses ensemble.
Attention : lorsque l’option Anonymat amélioré est activée, les filtres de hiérarchie d’organisation ne vous permettront pas de sélectionner des niveaux inférieurs au seuil.

Seuils d’anonymat

Le seuil d’anonymat détermine le nombre de réponses à inclure pour un point de données ou un commentaire donné avant qu’il puisse apparaître dans votre tableau de bord. Les points de données peuvent être aussi larges qu’un widget ou aussi spécifiques qu’une barre dans un graphique.

Le seuil d’anonymat par défaut est défini sur 5 pour les points de données et les commentaires.

Pour afficher et modifier les seuils d’anonymat, procédez comme suit :

  1. Lors de l’affichage de votre tableau de bord, cliquez sur Paramètres.
    le bouton de réglage en haut dun tableau de bord
  2. Accédez à l’onglet Anonymat.
    activation de lanonymat
  3. Sous Nombre minimum de réponses pour afficher les points de données, décidez combien de réponses doivent être collectées avant que les données n’apparaissent dans les widgets. Cette limite s’applique à toutes les répartitions de données dans tous les widgets.
    Exemple : l’image ci-dessous montre un widget de comparaison divisé par la hiérarchie d’organisation active. Si les unités ont un nombre de réponses inférieur au seuil d’anonymat, ces unités n’afficheront aucune donnée dans le widget. Les unités dont le nombre de réponses est supérieur au seuil d’anonymat affichent les données normalement. Comme le nombre de réponses pour les unités Mary Shelley et Mark Twain est inférieur au seuil d’anonymat, le widget affiche le message « Trop peu de réponses » pour ces unités.
    image dun widget de comparaison ventilé par unités de hiérarchie dorganisation. Trop peu de réponses saffichent pour certaines unités car le nombre de réponses de lunité est inférieur au seuil danonymat.
  4. Sous Nombre minimum de réponses pour afficher les commentaires, décidez combien de réponses doivent être collectées avant que les réponses à texte libre ne s’affichent dans les widgets.

Activer l’anonymat amélioré

L’anonymat amélioré peut être activé et désactivé au niveau du tableau de bord pour améliorer l’anonymat.

Par exemple, supposons que l’équipe de Barnaby compte 15 personnes. Lorsque nous examinons les scores d’engagement de son équipe, nous ne savons pas vraiment comment chaque membre de l’équipe a répondu aux questions sur l’efficacité de son manager. Cependant, supposons qu’il n’y ait que 2 femmes dans son équipe. Les seuils d’anonymat réguliers garantiront que nous ne pourrons pas voir les réponses des femmes directement. Cependant, si nous ajoutons un filtre de genre, nous pouvons faire une assez bonne supposition de ce que chacune des femmes de son équipe avait à dire. L’anonymat renforcé détecte des disparités de ce type. Cela garantit que les données des groupes qui ne respectent pas le seuil d’anonymat sont combinées avec le plus petit groupe suivant pour masquer leurs réponses lors du découpage des données ou de l’utilisation de filtres.

  1. Lors de l’affichage de votre tableau de bord, cliquez sur Paramètres.
    le bouton de réglage en haut dun tableau de bord
  2. Accédez à l’onglet Anonymat.
    activation de lanonymat amélioré
  3. Activez Activer l’anonymat amélioré.
Attention : lors de l’utilisation de plusieurs filtres ou découpages avec des filtres, l’anonymat amélioré ne pourra pas être protégé contre tous les scénarios de calcul indirect. En effet, l’anonymat amélioré ne peut pas prévoir toutes les combinaisons possibles de filtres et de découpages.

Options au niveau de la zone

Lorsque l’anonymat amélioré est activé, vous pouvez personnaliser le niveau d’anonymat de chaque champ de votre tableau de bord en marquant les champs comme Extrêmement sensibles, Plutôt sensibles ou Non sensibles. Cela modifie la manière dont les répartitions sont traitées et affichées dans les widgets et vous permet de regrouper les points de données en dessous du seuil de réponses sur certains champs tout en masquant les points de données en dessous du seuil de réponses sur d’autres.

Certains participants aux champs de tableau de bord peuvent être identifiés par, ce qui doit être considéré comme sensible et doit être marqué comme extrêmement sensible ou un peu sensible, tandis que les champs non sensibles doivent être marqués comme non sensibles. Par exemple, l’ancienneté, le sexe et l’équipe à laquelle appartient une personne peuvent tous être utilisés pour déterminer qui ils sont. Cependant, les questions posées dans une enquête Employee Experience ne sont presque toujours pas sensibles, à l’exception des questions démographiques telles que la langue, l’emplacement du bureau et l’âge.

Lorsque les champs sont marqués comme extrêmement sensibles, les données des groupes qui ne respectent pas le seuil d’anonymat seront combinées avec le prochain plus petit groupe afin de protéger l’identité des répondants. Lorsque des champs sont marqués comme quelque peu sensibles, leurs données provenant de groupes qui n’atteignent pas le seuil d’anonymat ne sont pas affichées. Lorsque des champs sont marqués comme non sensibles, le regroupement n’aura lieu que si vous filtrez ou répartissez en fonction d’un champ sensible.

Attention : Le seuil d’anonymat ne s appliquer pas lors de la répartition sur les champs marqués comme Non sensible.

Pour modifier les zones sensibles et celles qui ne le sont pas, procédez comme suit :

  1. Accédez à Options.
    le bouton de réglage en haut dun tableau de bord
  2. Sélectionnez Anonymat.
    Personnalisation des zones utilisées pour lanonymat
  3. Sélectionnez Personnaliser les paramètres au niveau du champ.
  4. Utilisez la liste déroulante en regard de chaque zone pour sélectionner sa sensibilité. Vous avez le choix entre les options suivantes :
    • Extrêmement sensibles : ces champs contiennent des informations qui identifieront les participants. Lorsqu’un point de données est inférieur au seuil de réponse, des options d’anonymat étendues s’appliquent et les données sont regroupées avec le(s) plus petit(s) point(s) de données suivant(s). Ces zones étaient auparavant appelées zones identifiables.
      Astuce Qualtrics : tous les champs de métadonnées sont marqués comme extrêmement sensibles par défaut.
    • Plutôt sensibles : ces champs contiennent des informations qui peuvent identifier les participants. Les points de données inférieurs au seuil de réponse ne seront pas affichés, comme pour l’anonymat de base. Cette option est utile pour les zones telles que les dates ou les périodes.
      Astuce Qualtrics : avec cette option, il est toujours possible de déterminer quel participant a fourni une certaine réponse. Pour plus de sensibilité, les champs doivent être marqués comme extrêmement sensibles.
    • Non sensible : ces champs ne contiennent pas d’informations permettant d’identifier les participants. Tous les points de données sont affichés même lorsque les réponses tombent en dessous du seuil de réponses. Ces zones étaient auparavant appelées zones non identifiables.
      Astuce Qualtrics : tous les champs de questions sont marqués comme non sensibles par défaut.

    listes déroulantes en regard de chaque champ pour personnaliser les paramètres au niveau du champ

  5. Cliquez sur Confirmer.
  6. Pour revenir à la configuration d’origine et supprimer toutes vos modifications, cliquez sur Réinitialiser.

Exemple : dans notre tableau de bord, nous n’avons pas marqué les questions d’engagement comme identifiables, car elles ne sont pas démographiques et ne peuvent en aucun cas être utilisées pour identifier leurs répondants.

Mettre en surbrillance les questions non sensibles de lenquête dans les paramètres danonymat

Supposons que le seuil du tableau de bord soit de 5. Si nous avons fait un tableau montrant comment les employés ont répondu à un champ non identifiable comme « Je suis fier de dire où je travaille », les réponses ne seront pas regroupées. Voyez ci-dessous comment apparaît « Pas du tout d’accord », bien qu’il n’y ait qu’une seule réponse.

Le graphique à barres bleues horizontales affiche les données décrites

Notez que le nombre total de réponses dans le widget doit toujours atteindre le seuil. Ce graphique contient un total de 90 réponses. S’il avait moins de 5, le graphique serait vide car le comportement par défaut du seuil d’anonymat consiste à masquer les données des widgets qui n’atteignent pas le seuil.

Interactions de zones

Si vous utilisez un tableau ou un graphique pour afficher un champ extrêmement sensible ou un peu sensible avec un champ non sensible, vos données doivent être regroupées de la même manière que vous transposez les données. La logique de regroupement est appliquée de manière cohérente en fonction des paramètres de champ, quelle que soit la zone configurée en tant que ligne ou colonne.

Avertissement : lorsque vous affichez 2 champs extrêmement sensibles dans le même widget, les données peuvent ne pas se transposer symétriquement.

Définition de la ou des sources de données du tableau de bord

Lorsque vous utilisez l’anonymat amélioré, si vous utilisez également des sources historiques dans votre tableau de bord, il est important d’accéder aux paramètres généraux du tableau de bord et de limiter les filtres de page en fonction des données de l’année en cours.

limitation des filtres de page par une source de données

Sinon, les filtres du tableau de bord, à l’exception du filtre Hiérarchie d’organisation, qui sera défini par défaut sur la source de données principale, incluront les données de toutes les sources de données dans les données du tableau de bord. Cela signifie que les données historiques peuvent être incluses dans le nombre de réponses et peuvent fausser les regroupements d’anonymat. Par exemple, si les résultats actuels et historiques sont comptés pour une petite équipe plutôt que pour les résultats de l’année en cours, la petite équipe semble plus grande qu’elle ne l’est réellement, et peut ne pas tomber sous le seuil d’anonymat. La limitation des filtres à la source de données primaire (c’est-à-dire le projet en cours ou les données de l’année en cours) résout ce problème.

Comportement du filtre

Astuce Qualtrics : cela s’applique uniquement à l’anonymat amélioré.

Une fois que vous avez activé l’anonymat amélioré et ajouté un filtre à votre tableau de bord, vos paramètres d’anonymat détermineront le comportement des filtres.

Le comportement du filtre de page dépend du paramétrage au niveau du champ pour chaque champ :

  • Champs non sensibles : ces champs vous permettent de sélectionner n’importe quelle valeur, même si elle est inférieure au seuil.
  • Champs assez sensibles : ces champs vous permettent uniquement de sélectionner des valeurs qui atteignent ou dépassent le seuil.
  • Champs extrêmement sensibles : ces champs regroupent toutes les valeurs inférieures au seuil. Les résultats inférieurs au seuil seront combinés avec la plus petite option suivante dans le filtre avant toute sélection. Si vous n’avez qu’un seul groupe qui tombe en dessous du seuil, il sera combiné avec le plus petit groupe suivant, que le groupe suivant atteigne ou non le seuil. Cela permet de garantir que même si un seul groupe n’atteint pas le seuil, ses données sont protégées.

Lorsque des filtres sont ajoutés ou supprimés, l’anonymat étendu les prendra en compte et modifiera les regroupements en conséquence.

Exemple : dans la capture d’écran ci-dessous, nous essayons de filtrer par service. Il s’agit d’une petite entreprise, donc Finance, Support et Ressources humaines ont de très petites équipes, en dessous du seuil d’anonymat que nous avons fixé.

filtrage dun tableau de bord par service

Vous verrez que Finance, Support et Ressources humaines se trouvent sous l’en-tête Groupé pour anonymat. Si j’essaie d’en sélectionner un seul, ils seront tous les deux automatiquement sélectionnés. Si j’essaie d’en désélectionner un, les deux sont désélectionnés. Cela empêche les utilisateurs d’identifier les valeurs des groupes inférieurs au seuil.

Filtres de hiérarchie d’organisation

Les unités de hiérarchie d’organisation qui ne respectent pas le seuil d’anonymat seront grisées et seront accompagnées d’une icône de verrou. Vous ne pourrez pas sélectionner d’unités qui n’atteignent pas le seuil d’anonymat. Cela permet de protéger l’anonymat des répondants.

une unité est grisée car elle natteint pas les seuils danonymat et il existe une icône de bouclier à côté de lunité pour en savoir plus.

Astuce Qualtrics : le filtre de hiérarchie d’organisation utilise le paramètre de source de données (si défini) pour déterminer les unités à griser. Si l’option de source de données n’est pas définie, l’option par défaut sera la source principale (au lieu de toutes les sources de données dans le tableau de bord), ce qui peut entraîner le grillage inattendu d’une unité.

Comportement de répartition

Astuce Qualtrics : cela s’applique uniquement à l’anonymat amélioré.

Lorsque l’anonymat amélioré est activé, les paramètres au niveau du champ pour chaque champ déterminent la manière dont les données seront affichées dans les widgets où les données ont été réparties en certains groupes. Cela inclut les widgets de ligne où une dimension de l’axe x a été définie, les widgets avec des comparaisons qui y sont ajoutées, les widgets de répartition démographique, les widgets de carte de chaleur et toute autre configuration de widget qui isole les groupes qui peuvent être plus petits que le seuil d’anonymat.

  • Champs non sensibles : ces champs afficheront tous les points de données (métriques et nombres), même s’ils sont en dessous du seuil.
  • Champs assez sensibles : ces champs afficheront uniquement les points de données (métriques et nombres) qui atteignent ou dépassent le seuil de réponse.
  • Champs extrêmement sensibles : ces champs regrouperont tous les points de données (métriques et nombres) en dessous du seuil.

Les exceptions à cette règle incluent les widgets répartis par hiérarchie d’organisation. Certains widgets (carte de chaleur, répartition démographique) prennent en charge une répartition Un niveau en dessous qui affiche les données pour chaque entité enfant de l’entité actuellement sélectionnée dans le filtre de hiérarchie d’organisation. D’autres widgets (taux de réponse, comparaison, graphique à bulles) prennent en charge l’analyse descendante de la hiérarchie, affichant les données pour chaque unité et permettant à l’utilisateur de les sélectionner. Pour tout widget ventilé par hiérarchie d’organisation, l’anonymat amélioré n’est pas appliqué. Cela signifie qu’aucune unité ne sera regroupée pour l’anonymat.

Si vous deviez remplacer la mesure par un score d’engagement moyen ou un NPS, l’anonymat amélioré vous empêcherait d’identifier les données du plus petit bureau en ne permettant pas aux utilisateurs du tableau de bord d’isoler les données de ce bureau. Cela est utile dans les cas où, par exemple, nous ne voulons pas que les évaluations de chaque membre du plus petit bureau soient facilement calculées.

Exemple :

dans l’exemple suivant, notre tableau de bord a un seuil d’anonymat défini pour le champ « pays » afin de protéger les réponses des employés dans les petits bureaux. Dans le widget ci-dessous, nous avons défini la dimension de l’axe y d’un graphique à barres pour qu’elle corresponde au pays où se trouve le bureau de l’employé. L’Australie et le Mexique ont de très petits bureaux, en dessous du seuil d’anonymat que nous avons fixé. En conséquence, leurs réponses ont été combinées.

un widget divisé par pays, regroupé pour anonymat

Si vous deviez remplacer la mesure par un score d’engagement moyen ou un NPS, l’anonymat amélioré vous empêcherait d’identifier les données du plus petit bureau en ne permettant pas aux utilisateurs du tableau de bord d’isoler les données de ce bureau. Cela est utile dans les cas où, par exemple, nous ne voulons pas que les évaluations de chaque membre du plus petit bureau soient facilement calculées.

Répartitions multiples

Certains widgets se répartissent sur plusieurs dimensions. Par exemple, les widgets de ligne et de barre vous permettent d’ajouter à la fois une valeur de l’axe x et une série de données, et les tables vous permettent d’ajouter à la fois des lignes et des colonnes.

Plus vous répartissez les données, plus chaque catégorie peut être petite et plus les catégories regroupées sous l’anonymat seront nombreuses. Et comme il y a maintenant 2 dimensions pour la répartition, il peut y avoir différentes combinaisons de catégories qui doivent être regroupées pour l’anonymat. Ainsi, les catégories regroupées pour l’anonymat seront étiquetées Groupé pour anonymat et vous pouvez les survoler pour déterminer les catégories spécifiques qui ont été regroupées.

Vous remarquerez également que dans la légende, les groupes d’anonymat sont étiquetés comme Groupé pour Anonymat, et non comme un nom composé. Cela permet de prendre en compte la manière dont les regroupements peuvent changer en fonction de la manière dont plusieurs répartitions interagissent et d’empêcher les étiquettes trop longues.

Exemple : ce tableau de bord a un seuil de 5. Dans le graphique ci-dessous, nous avons éclaté les pays dans lesquels nos employés travaillent par risque d’attrition. Nous pouvons voir un bloc vert clair pour le Mexique dans la barre Risque faible, mais pas dans la barre Risque élevé.

Lorsque nous mettons en évidence les blocs Groupé pour l’anonymat pour chaque bar, nous découvrons qu’il y a une différence : le Mexique était regroupé avec le Japon et la Pologne dans la barre des risques élevés, mais seuls le Japon et la Pologne étaient regroupés dans la barre Risque faible.

Regardez la capture d’écran ci-dessous. Dans Risque élevé, le Mexique n’a pas de données individuelles ( – ), mais Japon + Mexique + Pologne affiche des données, car elles sont regroupées pour l’anonymat (5). Sous Risque faible, le Mexique atteint le seuil, il n’a donc pas besoin d’être regroupé et affiche les données individuelles (17), tandis que le Japon + la Pologne sont regroupés (5).

Dans la première barre, le Japon, le Mexique et le poland sont regroupés pour lanonymat. Dans la deuxième, seuls le Japon et le poland sont regroupés.

Anonymat de base

Si vous répartissez les données en deux champs ou plus avec un anonymat de base, chacun des champs de répartition sera pris en compte séparément. Lors du découpage des données sur plusieurs champs, les métriques et les points de données de comptage en dessous du seuil seront masqués.

L’anonymat de base ne comptera pas les réponses sans valeur (vide/nul) lors de la comparaison du nombre de réponses par rapport au seuil d’anonymat. Cela permet de protéger les cas où les réponses d’un répondant qui pourrait ne pas être éligible pour répondre à une question (par ex., la logique d’enquête indique que seuls les managers peuvent répondre à une question) ont des réponses comptabilisées par rapport au seuil d’anonymat.

Anonymat amélioré

L’anonymat amélioré compte les réponses sans valeur (vide/nul) lors de la comparaison du nombre de réponses par rapport au seuil d’anonymat.

Le comportement de la répartition sur plusieurs champs dépend des paramètres au niveau du champ pour les 2 champs concernés. Ce tableau montre comment les données seront masquées pour les découpages en double entre les différents types de champs.

Non sensible Plutôt sensible Extrêmement sensible
Non sensible Tous les points de données (métriques et nombres) seront affichés. Les valeurs de la zone un peu sensible seront masquées si elles sont inférieures au seuil. Les valeurs du champ extrêmement sensible seront regroupées si elles sont inférieures au seuil.
Plutôt sensible Les valeurs de la zone un peu sensible seront masquées si elles sont inférieures au seuil. Tous les points de données (métriques et nombres) en dessous du seuil de réponse seront masqués. Les valeurs de la zone un peu sensible seront masquées si elles sont inférieures au seuil et les valeurs de la zone extrêmement sensible seront regroupées si elles sont en dessous du seuil.
Extrêmement sensible Les valeurs du champ extrêmement sensible seront regroupées si elles sont inférieures au seuil. Les valeurs de la zone un peu sensible seront masquées si elles sont inférieures au seuil et les valeurs de la zone extrêmement sensible seront regroupées si elles sont en dessous du seuil. Les points de données en dessous du seuil de réponse seront regroupés.

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Comportement des taux de réponse

Les taux de réponse affichent le nombre de réponses que vous avez reçues et le pourcentage de votre liste de participants ayant répondu à l’enquête. Ce type de données est signalé par les widgets de synthèse de participation et de taux de réponse.

Par défaut, le tableau de bord considère les taux de réponse comme des informations sensibles. Cela signifie que les données de taux de réponse peuvent être utilisées pour identifier les participants. Par conséquent, pour protéger vos participants, les taux de réponse peuvent être regroupés par anonymat.

Exemple : lorsque vous créez un widget Taux de réponse, vous pouvez ajouter un champ pour éclater le widget. Ci-dessous, nous avons ventilé nos taux de réponse par pays, ce qui a entraîné le regroupement de l’Australie, de l’Allemagne et du Mexique pour l’anonymat.

Widget Taux de réponse réparti comme décrit

Ainsi, les widgets de taux de réponse affichent le même comportement de découpage que les autres widgets. Si le nombre de réponses est inférieur au seuil, vous ne verrez pas de données dans le widget de synthèse de la participation.

Astuce Qualtrics : « Taux de réponse » n’est pas un champ disponible sur la page Anonymat des paramètres du tableau de bord ; vous ne pouvez donc pas désactiver ce comportement.
Astuce Qualtrics : l’anonymat est basé sur le nombre de réponses, et non sur le nombre d’invités. Les comptes invités sont connus indépendamment, c’est-à-dire qu’un responsable sait combien de subordonnés directs font partie de son équipe. Par conséquent, les comptes invités eux-mêmes n’ont pas besoin de protection de l’anonymat comme le font les comptes de réponses. Cependant, l’anonymat amélioré ne reconnaît pas le nombre attendu. Par conséquent, s’il existe des réponses de lien anonyme, le nombre ne s’ajustera pas.

Lorsque l’anonymat amélioré est activé, le comportement des taux de réponse dépend du paramétrage au niveau du champ pour chaque champ :

  • Champs non sensibles : ces champs affichent tous les points de données, même s’ils sont en dessous du seuil.
  • Champs assez sensibles : ces champs affichent uniquement les points de données qui atteignent ou dépassent le seuil de réponse.
  • Zones extrêmement sensibles : ces zones regroupent tous les points de données inférieurs au seuil.
Attention : la confidentialité n’est pas appliquée aux taux de réponse lorsque l’anonymat amélioré est désactivé. Cela signifie que tout point de données, quel que soit le nombre de réponses, sera affiché.

Paramètres d’anonymat pour l’ensemble de l’organisation

Vous pouvez définir le seuil d’anonymat pour l’ensemble de votre organisation, en vous assurant que tous les projets EX respectent la même norme de confidentialité. Voir Réponses anonymes (administrateur).

FAQ

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