Tableaux croisés

À propos des tableaux croisés

Qualtrics vous a fourni un outil de tabulation croisée pour effectuer une analyse multivariée sur deux ou plusieurs variables à la fois. Cet outil comprend de nombreuses options pour personnaliser vos tableaux croisés, y compris la possibilité de calculer les statistiques Chi carré et les ANOVA.

Cette page couvre les bases de la configuration d’un tableau croisé, en plus de toutes les différentes façons dont vous pouvez configurer vos variables ou effectuer des calculs. Pour plus d’informations, voir Options du tableau croisé.

Créer de nouveaux tableaux croisés

1. Accédez à l’onglet Données et analyse.
   
2. Cliquez sur Tableaux croisés iQ.
3. Cliquez sur Créer un nouveau tableau croisé s’il s’agit de votre premier tableau croisé ou sélectionnez Créer un nouveau tableau croisé dans le menu déroulant si vous souhaitez en créer un autre.
   
4. Vos variables se trouvent à gauche. Cela inclut les données d’enquête telles que les questions, les données intégrées, les métadonnées et les résultats d’analyse sémantique.
   
5. Sélectionnez une variable dans la liste et faites-la glisser dans la zone Colonnes (bannière) pour créer des colonnes. Il s’agit généralement de variables démographiques ou de saisie, telles que l’âge, le revenu ou le sexe.
   
   Astuce : les questions à saisie de texte numérique ne peuvent pas agir en tant que colonne ou ligne.
   Astuce Qualtrics : vous pouvez sélectionner plusieurs variables en maintenant le bouton commande sur Mac ou la contrôle sur PC et cliquez sur les variables que vous souhaitez sélectionner. Vous pouvez également sélectionner plusieurs variables dans une ligne en maintenant la touche équipe appuyez sur votre clavier, puis cliquez sur la première et la dernière variable de votre sélection.
6. Sélectionnez une variable dans la liste et faites-la glisser dans la zone Lignes (souche) pour créer des lignes. Il s’agit généralement de notations ou de variables de « sortie », telles que la satisfaction.
   
7. Vous pouvez maintenant ajouter des cellules d’informations à ajouter à votre tableau croisé. Pour en savoir plus sur ces options, voir la section Calculs disponibles.
   
   Astuce Qualtrics : certaines de vos cellules sont-elles grisées ? Il est probable que vous ayez besoin de recoder certaines de vos données ou de sélectionner d’autres options d’abord. Consultez la section Calculs disponibles pour savoir ce que vous devez faire.
8. Vous avez maintenant un tableau croisé ! Vous pouvez apporter des modifications aux cellules, colonnes ou lignes de ce tableau croisé à tout moment.
   

Ajout de nouvelles réponses aux tableaux croisés

Lorsque vous recueillerez plus de réponses, vos tableaux croisés devront être recalculés. Cliquez sur l’onglet Paramètres dans le coin supérieur droit et sélectionnez Importer les données les plus récentes pour ajouter les nouvelles réponses à votre jeu de données. Votre tableau croisé sera indisponible pendant qu’il est en cours de recalcul.

Pondération dans les tableaux croisés

Vous pouvez également souhaiter appliquer la pondération à vos données de tableaux croisés. Cette opération peut être effectuée en fonction de la pondération des réponses ou de 1 des variables numériques existantes dans vos données.

1. Après avoir appliqué la pondération souhaitée à vos données, accédez à la section Tableaux croisés iQ.
   
2. Sous la section Pondération, cliquez sur le menu déroulant. Cela vous permettra d’afficher les variables numériques et les pondérations disponibles.
   Astuce Qualtrics : « Pondération Qualtrics » est la pondération créée dans l’onglet Pondération. Si vous n’avez pas appliqué de pondération à vos données, cette variable n’apparaît pas dans le menu des tableaux croisés.
3. Sélectionnez la variable numérique que vous souhaitez appliquer à vos données.
   

Navigation dans les colonnes et les lignes

Les colonnes (bannières) sont des variables « entrée ». Cela inclut les données démographiques, telles que le sexe, le revenu ou l’âge. Les colonnes doivent être des variables que vous traitez comme immuables ou indépendantes.

Les lignes (souches) sont des variables « sortie ». Cela inclut les variables qui sont des évaluations, comme la satisfaction, CSAT, CES, NPS, etc. Les lignes doivent être des variables qui, selon vous, peuvent changer en fonction des conditions de votre recherche.

Ci-dessus, vous voyez une tableau croisé composé des éléments suivants :

1. La colonne “Quel est votre sexe?” qui se divise en hommes et en femmes.
2. La colonne « Quel est le plus haut niveau de formation que vous avez accompli ? » qui se divise en fonction de chaque niveau d’éducation.
3. La ligne “À quelle fréquence contactez-vous notre équipe de support ?” qui se divise en chaque niveau de fréquence.

Vous pouvez ajouter plusieurs champs à votre ligne, mais vous ne pouvez pas les afficher tous à la fois ; ces calculs sont séparés les uns des autres parce que chaque champ d’une ligne est exécuté dans un calcul distinct par rapport aux colonnes choisies. Cliquez sur une ligne pour afficher les calculs de cette ligne.

Colonnes d’imbrication

L’imbrication de colonnes vous permet d’avoir 1 ensemble de variables qui en divisent un autre. Ainsi, au lieu d’avoir des revenus élevés et des revenus faibles, et séparément aux États-Unis et au Canada, vous obtenez des revenus élevés aux États-Unis, des revenus élevés au Canada, des revenus faibles aux États-Unis et des revenus faibles au Canada.

1. Ajoutez votre première variable sous Colonnes (bannière).
   
2. Faites glisser votre deuxième variable de colonne sur la première 1.
   
3. Si vous l’avez fait avec succès, la deuxième variable sera imbriquée sous la première.
   
4. Ajoutez vos lignes (Souches).
   
5. Sélectionnez vos cellules.
6. Les colonnes du tableau croisé seront divisées en chaque combinaison de réponses possible.
   

Création de colonnes personnalisées

Les tableaux croisés vous permettent de créer de nouvelles variables de colonne qui combinent des points de données afin d’analyser des modèles dans des groupes de réponses.

1. Cliquez sur Créer ou nettoyer une variable.
   
2. Créez un nom pour votre colonne personnalisée.
   
3. Créez votre variable combinée en utilisant des instructions logiques. Pour en savoir plus sur la création d’une variable à l’aide de la logique, consultez notre page Création de variables.
   Exemple : supposons que vous souhaitiez consulter les données NPS des clients qui consultent fréquemment votre site Web. Vous pouvez créer 2 groupes, chaque groupe nécessitant que le répondant visite votre site Web très souvent ou extrêmement souvent. Cependant, le premier groupe requiert que le répondant ait répondu avec un NPS élevé, tandis que le deuxième groupe exige que le répondant ait répondu avec un NPS faible. Avec cette logique, vous disposez désormais d’une variable qui inclut uniquement les visiteurs à haute fréquence répartis en 2 groupes NPS : les promoteurs et les détracteurs.
   
4. Cliquez sur Créer une variable.
5. La nouvelle variable est maintenant en bas de votre liste de variables. Pour afficher la variable, faites-la glisser dans la section Colonnes (bannière).
   

Recoder les valeurs

Avant de pouvoir générer certaines statistiques, telles que la recherche de moyennes ou la réalisation d’une ANOVA, vous devez recoder vos variables afin que les tableaux croisés déterminent qu’elles sont numériques.

1. Cliquez sur l’engrenage à côté d’une variable de colonne ou de bannière que vous souhaitez recoder.
   
2. Cliquez et faites glisser les points vers la gauche pour réorganiser les choix, si nécessaire. Cela permet de vous assurer que vos choix sont dans l’ordre croissant, du plus petit au plus grand.
   
3. Saisissez la valeur que vous souhaitez que chaque choix ait.
   Astuce Qualtrics : en règle générale, vous souhaitez que ces valeurs soient transmises par escalade du moins à la plupart. Ainsi, dans cette capture d’écran, « Extrêmement souvent » est de 5, et « Jamais » est de 1.
4. Cliquez sur l’icône de l’œil pour afficher ou masquer les options de votre tableau croisé. Cette option sera supprimée de la ligne ou de la colonne correspondante.
5. Sélectionnez Exclure pour exclure ce choix de l’analyse. C’est le plus courant pour les options « Non applicable » et « Je ne sais pas ».
6. Cliquez sur Sauvegarder pour terminer.

Calculs disponibles

Il existe de nombreux types de données différents que vous pouvez afficher dans les tableaux croisés. Chaque calcul peut être sélectionné dans le champ Cellule après avoir configuré vos colonnes et lignes. Dans cette section, nous discutons de ce que chaque option implique et des exigences que vous devez respecter pour l’utiliser.

Statistiques standard

Votre colonne sera traitée comme catégorique, mais votre ligne doit être numérique ou comporter des valeurs recodées avant de sélectionner 1 de ces options. Par exemple, avec la moyenne sélectionnée, l’état matrimonial ajouté à votre colonne et l’indice CSAT ajouté à votre ligne, vous verrez l’indice CSAT moyen décomposé par état matrimonial.

Vous trouverez ci-dessous les statistiques disponibles que vous pouvez afficher.

• Moyenne
• Médiane
• Écart-type
• Erreur type

Nombres de colonnes

Lorsqu’elles sont sélectionnées, les colonnes suivantes affichent le nombre, qui est le nombre de répondants.

• Nombre total : ajoute une colonne qui répertorie le nombre total de personnes qui ont répondu aux questions des colonnes et des lignes.
• Nombre manquant : affiche le nombre de personnes qui ont répondu à d’autres parties de l’enquête mais n’ont pas répondu à cette question, soit parce qu’elle ne leur était pas présentée, soit parce qu’elles l’ont ignorée. S’il n’existe aucune variable de colonne dans le tableau croisé, le nombre manquant représentera les répondants qui n’ont pas répondu à la question de la ligne. S’il existe des variables de colonne dans le tableau croisé, le nombre manquant représente les répondants qui n’ont pas répondu à la question de la ligne, mais qui ont répondu à la question de la colonne.
• Nombre : affiche le nombre de personnes de chaque catégorie de la colonne ayant donné chaque réponse disponible pour la question sélectionnée dans la ligne.
• Comptes par catégorie : si vous avez catégorisé la ligne que vous avez sélectionnée, cela affichera le nombre de personnes de chaque catégorie de la colonne qui s’inscrivent dans chaque catégorie.

Pourcentages de colonne

Les valeurs sont arrondies à la virgule la plus proche. Les colonnes s’additionnent jusqu’à environ 100 %.

• Pourcentages par colonne (Tout) : donne le pourcentage de ceux de chaque catégorie de colonne ayant donné chaque réponse dans la ligne sélectionnée. Calculé en utilisant le nombre total de répondants à l’enquête.
• Pourcentages catégorisés (Tous) : si vous avez catégorisé la ligne sélectionnée, cela indique le pourcentage que chaque catégorie de colonne peut contenir dans chaque catégorie. Calculé en utilisant le nombre total de répondants à l’enquête.
• Pourcentages par colonne (Réponses) : cela concerne spécifiquement les questions avec une logique d’affichage appliquée, ce qui signifie qu’il existe des répondants qui pourraient ne pas répondre à la question parce qu’ils ne la voient pas, et pour les questions à réponses multiples, où plusieurs choix de réponses peuvent être sélectionnés pour chaque répondant. Indique le pourcentage de ceux de chaque catégorie de colonne ayant donné chaque réponse dans la ligne sélectionnée. Calculé en utilisant le nombre total de réponses fournies à la question, au lieu du nombre total de répondants.
  Astuce Qualtrics : il convient de garder à l’esprit les pourcentages de colonne (Réponses) si vous avez utilisé une question ou un groupe à réponses multiples comme souche. Si une logique d’affichage des choix s’appliquait à l’un des choix, vous ne verrez pas de colonne Total (Réponses) comme d’habitude ; à la place, vous verrez une valeur discrète pour chacun des choix, car le dénominateur utilisé pour les calculer variera en fonction du nombre de répondants qui pouvaient voir le choix.
  Astuce Qualtrics : il convient de garder à l’esprit les pourcentages de colonne (Réponses) si vous avez utilisé un tableau matriciel comme souche. Que des questions matricielles aient été masquées via la logique d’affichage ou ignorées par le répondant, le champ Total (Réponses) affichera le nombre de répondants qui ont répondu à chaque question. Cela dit, tous les calculs sont corrects. Si les répondants ont ignoré une question, cette souche n’utilisera pas la valeur Total (Réponses) comme dénominateur. À la place, elle utilisera le nombre réel de répondants qui ont répondu à la question.
• Pourcentages par catégorie (Réponses) : il s’agit spécifiquement des questions avec une logique d’affichage appliquée, ce qui signifie qu’il existe des répondants qui pourraient ne pas répondre à la question parce qu’ils ne la voient pas, et pour les questions à réponses multiples, où plusieurs choix de réponse peuvent être sélectionnés pour chaque répondant. Si vous avez regroupé la ligne que vous avez sélectionnée, cela donne le pourcentage correspondant à chaque catégorie de colonne dans chaque domaine. Calculé en utilisant le nombre total de réponses fournies à la question, au lieu du nombre total de répondants.

Astuce Qualtrics : si les pourcentages de colonnes (Réponses) n’apparaissent pas sous forme d’option (ce qui signifie qu’elle n’est pas grisée, mais exclue de la liste), vous pouvez contacter l’assistance pour voir si cette fonctionnalité peut être activée pour votre compte.

Test statistique global des pourcentages

Le test stats global des pourcentages agit comme un test du Chi-carré. Une statistique de type chi-carré teste la relation entre deux variables catégoriques. Ce test produit une valeur p pour déterminer si la relation est significative ou non. Survolez la valeur p dans votre tableau croisé pour savoir si le test était significatif ou non.

Le test statistique global des pourcentages est particulièrement utile lorsque votre bannière est une variable numérique et que votre souche est une variable catégorique. Vous pouvez configurer le moment où une valeur P est significative en ajustant le niveau de confiance.

Si vous avez catégorisé une variable et que vous souhaitez effectuer un Chi Square sur la version catégorisée, sélectionnez Test statistique global catégorisé des pourcentages.

Test statistique global des moyennes

Le test statistique global des moyennes sert d’analyse de variance (ANOVA). Une ANOVA teste la relation entre une variable catégorique et une variable numérique en testant les différences entre 2 moyens ou plus. Ce test produit une valeur p pour déterminer si la relation est significative ou non. Survolez la valeur p dans votre tableau croisé pour savoir si le test était significatif ou non.

Vous pouvez configurer le moment où une valeur P est significative en ajustant le niveau de confiance.

Tests statistiques par colonne

La colonne Tests statistiques (tous) est un test z par paire. Les tests Z utilisent l’écart type pour déterminer si deux échantillons de données sont différents les uns des autres. Les tests Z sont similaires aux tests T, mais les tests Z sont plus fréquents lorsque la taille de l’échantillon est plus grande (généralement plus de 30).

Les tests statistiques de colonne peuvent être effectués sur des variables catégorisées en sélectionnant Test des statistiques de colonnes catégorisées (Tout).

La colonne Tests statistiques (Réponses) est également un test z par paires. La principale différence entre (Tout) et (Réponses) est que, au lieu d’être basé sur le nombre de réponses, l’option (Réponses) est basée sur le nombre de réponses à une question. Cela est utile dans les situations impliquant une logique d’affichage, car certains répondants peuvent ne pas répondre à la question parce qu’ils ne la voient pas, et pour les questions à réponses multiples, où plusieurs choix de réponse peuvent être sélectionnés pour chaque répondant.

Test statistique des moyennes des colonnes

Le test statistique des moyennes des colonnes est un test z par paires. Les tests Z utilisent l’écart type pour déterminer si deux échantillons de données sont différents l’un de l’autre. Les tests Z sont similaires aux tests T, mais les tests Z sont plus fréquents lorsque la taille de l’échantillon est plus grande (généralement plus de 30).

Dans ce cas, les moyennes de colonnes sont comparées.

Interprétation de l’importance des tests Z par paires

Cette section explique comment interpréter les résultats des éléments suivants :

• Test statistique des moyennes des colonnes
• Tests statistiques par colonne (Tout)
• Test statistique par colonne groupé (Tout)

Lorsque des valeurs sont comparées, le niveau de confiance défini est utilisé pour déterminer si nous sommes sûrs que cette différence est statistiquement significative. Chaque colonne est comparée à 1 autre pour déterminer quelle colonne a la valeur supérieure statistiquement significative la plus élevée.

Dans l’exemple ci-dessus, nous examinons comment les personnes interrogées de différents statuts matrimoniaux ont noté la facilité avec laquelle elles ont postulé pour des jours de vacances sur leur lieu de travail partagé. Nous pouvons tirer plusieurs conclusions de ces résultats.

1. Dans la colonne A, Répondants divorcés, nous voyons les lettres B et D sur la ligne « Modérément difficile ». Cela signifie que les Répondants mariés (B) et les Répondants séparés (D) étaient significativement moins susceptibles de décrire le processus comme « Modérément difficile » que les Répondants divorcés.
2. Dans la colonne B, Répondants mariés, nous voyons un espace vide sur la ligne « Modérément difficile ». Cela ne signifie pas qu’il n’y a pas eu de résultats significatifs concernant B, mais cela signifie que la colonne B n’a pas une instance significativement plus élevée de la classification « Moyennement difficile ».
3. Dans la ligne « Extrêmement difficile », il n’y a pas de lettres. Cela signifie qu’aucun état matrimonial n’était plus susceptible qu’un autre d’évaluer le processus comme « Extrêmement difficile ».

Variables de groupage

Le groupage vous permet de combiner des choix de questions précédemment existantes à de nouveaux groupes. Par exemple, supposons que vous distribuiez à l’échelle internationale une enquête demandant dans quel pays chaque répondant vit. Après la collecte des données, vous réalisez que vous ne voulez pas faire d’analyses sur les pays, mais sur l’ensemble des continents. Le groupage vous permettrait de regrouper chaque pays par continent, afin que vous puissiez plutôt analyser vos données de cette manière.

Aucune des cellules avec « Groupé » dans le nom ne sera disponible jusqu’à ce que vous ayez configuré le groupage.

1. Cliquez sur l’engrenage à côté d’une variable de colonne ou de ligne que vous souhaitez recoder.
   
2. Sélectionnez Regroupement en haut à droite.
   
3. Nommez vos groupes souhaités.
4. Faites glisser les valeurs de la gauche vers les groupes appropriés à droite.
5. Pour supprimer un groupe, cliquez sur le X en regard du nom.
   
6. Pour ajouter un groupe, cliquez sur Nouveau groupe.
7. Cliquez sur Sauvegarder pour terminer.

Utilisation des données importées avec les tableaux croisés

Les données importées et les données intégrées sont compatibles avec les tableaux croisés, mais doivent être ajoutées aux données de l’enquête avant de créer votre premier tableau croisé. Les tableaux croisés sont compatibles avec les formats Texte, Ensemble de texte, Ensemble de chiffres, Nombre et Filtrer uniquement des données intégrées.

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