L’analyse statistique principale commence généralement par une analyse descriptive. Elle est également connue sous le nom d’analyse descriptive ou de statistiques descriptives. Il vous aide à réfléchir à la manière d’utiliser vos données, à identifier les exceptions et les erreurs, et à voir comment les variables sont liées, ce qui vous met en position de mener de futures recherches statistiques.
Conserver les données brutes dans un format qui les rend faciles à comprendre et à analyser, c’est-à-dire réorganiser, trier et modifier les données de manière à ce qu’elles puissent vous fournir des informations utiles sur les données qu’elles contiennent.
L’analyse descriptive est l’une des phases les plus cruciales de l’analyse statistique des données. Il vous permet de conclure sur la distribution de vos données et vous aide à détecter les erreurs et les valeurs aberrantes. Il vous permet de repérer des schémas entre les variables, vous préparant ainsi à de futures analyses statistiques.
Dans ce blog, nous parlerons de l’analyse descriptive et des meilleurs conseils pour les chercheurs.
Qu’est-ce que l’analyse descriptive ?
L’analyse descriptive est une sorte de recherche de données qui permet de décrire, de démontrer ou de résumer utilement des points de données afin de développer des modèles qui satisfont à toutes les conditions des données.
Il s’agit d’une technique permettant d’identifier des modèles et des liens en utilisant des données récentes et historiques. Parce qu’elle identifie des modèles et des associations sans aller plus loin, elle est souvent considérée comme l’analyse de données la plus élémentaire.
Cette analyse est utile lorsqu’il s’agit de décrire un changement dans le temps. Il utilise les modèles comme point de départ pour des recherches plus approfondies afin d’éclairer la prise de décision. Lorsqu’elles sont effectuées de manière systématique, elles ne sont ni délicates ni fastidieuses.
L’agrégation et l’extraction de données sont deux méthodes utilisées dans l’analyse descriptive pour générer des données historiques. Les informations sont rassemblées et triées dans le cadre de l’agrégation des données afin de simplifier les grands ensembles de données. L’exploration des données est l’étape analytique suivante, qui consiste à rechercher des modèles et des significations dans les données. L’analyse des données et l’analyse des données sont des processus étroitement liés qui impliquent d’extraire des informations des données pour prendre des décisions éclairées.
Types d’analyse descriptive
Diverses méthodologies empiriques soutiennent les analyses descriptives pratiques. Les outils de travail descriptifs les plus populaires sont des statistiques simples représentant les tendances et les variations fondamentales (telles que les moyennes, les médianes et les modes), qui peuvent s’avérer très utiles pour expliquer les données.
Il incombe au chercheur descriptif de condenser l’ensemble des données sous une forme que le public jugera utile. Cette réduction des données ne signifie pas qu’une situation ou un phénomène doit être pondéré de manière égale dans toutes ses composantes.
Il se concentre plutôt sur les aspects les plus critiques du phénomène tel qu’il est et, plus généralement, sur le contexte de la pratique réelle dans lequel une étude de recherche doit être lue. Les quatre types de méthodes d’analyse descriptive sont les suivants :
01. Mesures de la fréquence
La compréhension de la fréquence à laquelle un événement ou une réaction particulière est susceptible de se produire est cruciale pour l’analyse descriptive. L’objectif principal des mesures de fréquence est de fournir quelque chose comme un nombre ou un pourcentage.
02. Mesures de la tendance centrale
La recherche de la tendance centrale (ou moyenne) ou de la réponse est cruciale dans l’analyse descriptive. Trois normes – moyenne, médiane et mode – sont utilisées pour calculer la tendance centrale.
03. Mesures de dispersion
Il est parfois essentiel de comprendre comment les données sont réparties dans une gamme. Ce type de distribution peut être mesuré à l’aide de mesures de dispersion telles que l’étendue ou l’écart-type.
04. Mesures de position
La localisation d’une valeur ou d’une réponse par rapport à d’autres éléments est un autre aspect de l’analyse descriptive. Dans ce domaine de connaissances, des mesures telles que les quartiles et les percentiles sont utiles.
Comment mener une analyse descriptive ?
L’analyse descriptive est une phase importante de l’exploration des données qui consiste à résumer et à décrire les propriétés principales d’un ensemble de données. Il fournit des informations essentielles sur la distribution des fréquences, la tendance centrale, la dispersion et la position d’identification des données. Il aide les chercheurs et les analystes à mieux comprendre leurs données.
La réalisation d’une analyse descriptive comporte plusieurs phases critiques, que nous aborderons ci-dessous.
Étape 1 : Collecte des données
Avant de procéder à une analyse, vous devez d’abord collecter les données pertinentes. Ce processus implique l’identification des sources de données, la sélection de méthodes appropriées de collecte de données et la vérification que les données acquises représentent fidèlement la population ou le sujet d’intérêt.
Vous pouvez collecter des données par le biais d’enquêtes, d’expériences, d’observations, de bases de données existantes ou d’autres méthodes.
Étape 2 : Préparation des données
La préparation des données est essentielle pour s’assurer que l’ensemble des données est propre, cohérent et prêt pour l’analyse. Cette étape couvre les tâches suivantes :
- Nettoyage des données : Traiter les valeurs manquantes, les exceptions et les erreurs dans l’ensemble de données. Saisir les valeurs manquantes ou développer des techniques statistiques appropriées pour les traiter.
- Transformation des données : Convertir les données dans un format approprié. Il s’agit par exemple de modifier les types de données, d’encoder des variables catégorielles ou de mettre à l’échelle des variables numériques.
- Réduction des données : Pour les grands ensembles de données, essayez de réduire leur taille par échantillonnage ou agrégation afin de rendre l’analyse plus gérable.
Étape 3 : Appliquer les méthodes
Au cours de cette étape, vous analyserez et décrirez les données à l’aide de diverses méthodologies et procédures. Voici quelques méthodes d’analyse descriptive courantes :
- Analyse de la distribution des fréquences : Créez des tableaux de fréquence ou des diagrammes en barres pour montrer le nombre ou la proportion d’occurrences pour chaque catégorie de variables catégorielles.
- Mesures de la tendance centrale : Calculer la moyenne, la médiane et le mode des variables numériques afin de déterminer le centre ou la valeur habituelle.
- Mesures de dispersion : Calculez l’étendue, la variance et l’écart-type pour examiner la dispersion ou la variabilité des données.
- Mesures de position : Identifier la position d’une valeur unique ou sa réponse à d’autres valeurs.
Identifiez les variables importantes pour votre analyse descriptive et vos questions de recherche. Différentes méthodes sont utilisées pour les variables numériques et catégorielles, il est donc essentiel de les distinguer.
Après avoir analysé l’ensemble des données, les chercheurs peuvent interpréter les résultats à la lumière des objectifs. L’analyse est réussie si les conclusions sont conformes aux attentes. Dans le cas contraire, ils doivent rechercher les faiblesses de leur stratégie et répéter ces processus pour obtenir de meilleurs résultats.
Étape 4 : Statistiques de synthèse et visualisation
Les statistiques descriptives désignent un ensemble de méthodes permettant de résumer et de décrire les principales caractéristiques d’un ensemble de données. Résumer les données à l’aide de statistiques et de visualisations. Cette étape implique les tâches suivantes :
- Statistiques de synthèse : Résumez vos résultats de manière claire et concise.
- Visualisation des données : Utiliser divers graphiques et diagrammes pour visualiser les données. Créer des histogrammes, des diagrammes en boîte, des diagrammes de dispersion ou des diagrammes linéaires pour des données numériques. Pour les données catégorielles, utilisez des diagrammes à barres, des diagrammes à secteurs ou des diagrammes à barres empilées.
Meilleures astuces de recherche pour réaliser une analyse descriptive
En outre, les chercheurs peuvent compléter l’analyse descriptive par les éléments suivants :
- Ils doivent préciser l’objet de l’analyse approfondie, les objectifs, la direction qu’ils prendront, les éléments qu’ils doivent négliger et le format dans lequel les données doivent être fournies.
- Ils doivent recueillir des données après avoir identifié les objectifs. Il s’agit d’une phase critique, car la collecte de données incorrectes peut les éloigner de leur objectif.
- L’étape suivante consiste à nettoyer les données. Lorsque l’on travaille avec des ensembles de données volumineux, le nettoyage des données peut s’avérer difficile. Le bruit ou les informations non pertinentes de l’ensemble de données de travail peuvent fausser les résultats. Pour obtenir des résultats fiables, les chercheurs doivent nettoyer les données conformément aux spécifications.
- Différentes techniques descriptives sont utilisées une fois que les données ont été nettoyées. Sous la forme de résumés descriptifs approfondis, l’analyse descriptive met en évidence les caractéristiques fondamentales des données.
- Après avoir analysé l’ensemble des données, les chercheurs peuvent interpréter les résultats à la lumière des objectifs. L’analyse est réussie si les conclusions sont conformes aux attentes. Dans le cas contraire, ils doivent rechercher les faiblesses de leur stratégie et répéter ces processus pour obtenir de meilleurs résultats.
- Lorsque vous présentez votre analyse à des parties prenantes et à des équipes non techniques, il peut être difficile de communiquer les résultats. La visualisation des données permet d’accomplir cette tâche efficacement. Pour présenter les résultats, les chercheurs peuvent utiliser diverses méthodes de visualisation des données, telles que des diagrammes, des camemberts, des graphiques, etc.
Conclusion
L’analyse descriptive est une approche de recherche cruciale, que le chercheur souhaite découvrir des relations de cause à effet entre des variables, expliquer des modèles de population ou développer de nouvelles mesures pour des phénomènes de base. Lorsqu’il est utilisé correctement, il peut contribuer de manière significative à diverses recherches descriptives et causales.
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