Etude de cas SPHINX
Par Christopher • 16 Octobre 2018 • 972 Mots (4 Pages) • 440 Vues
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- Questions :15
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- Analyse descriptive
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CONSTAT : (18 :30) est la plus cité :8 observations suivies par (19 :00) avec 7 observations.
- Analyse croisée : heure et catégorie professionnel[pic 30]
CONSTAT :
- 18 :30 et 19 :30 sont les plus choisis par les personnes en activité et les étudiants.
- PARTIE 4 : Vos informations personnelles
- Question :17
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- Analyse descriptives
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- QUESTION 18
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- Analyse descriptive
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CONSTAT :
- Les résultats de ce questionnaire provient en grande partie des étudiants (53,3%).
- Analyse croisée : Nature de l’activité /catégorie professionnelle
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RESULTAT : % de variance expliquée (V de Cramer) : 17,05%
- Question :19
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- Analyse descriptive :[pic 38]
CONSTAT :
- 66,7% des femmes ont répondu a ce questionnaire
- Analyse croisée : Genre/nature de l’activité
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CONSTAT :
- La dépendance est très significative.
- chi2 = 29,27, ddl = 6, 1-p = 99,99%.
- Les cases encadrées en bleu (rose) sont celles pour lesquelles l'effectif réel est nettement supérieur (inférieur) à l'effectif théorique.
- % de variance expliquée (V de Cramer) : 97,57%
- Question :20
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- Analyse descriptive
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CONSTAT :
- La question est à réponse unique sur échelle.
- La différence avec la répartition des références est très significative : khi2=20,67 ; ddl= 3 ; 1-p=99,99%.
- Corrélation : fréquence / âge
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CONSTAT :
- Le graphique montre les 30 points de coordonnées âge ; fréquence
- La dépendance est peu significative.
- Equation de la droite de régression : fréquence = -0,94 * âge + 5,2
- Coefficient de corrélation : -0,55 (âge explique 30% de la variance de fréquence)
- Ecart-type du coefficient de régression : 0,27
- Analyse en composantes principales :fréquence, budget, âge.
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CONSTAT :
- La carte montre les positions des 3 critères et les coordonnées des 30 observations.
- 88.18% de la variance est expliquée par les deux axes représentés.
- Chaque observation est représentée par un point.
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- Régression multiple :
Régression multiple de fréquence pour les variables horaires, âge.
- La corrélation :
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- Le profil :
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- La régression :
- Equation de la régression :
fréquence = -1.067 * âge -0.485 * horaires +6.807
Le calcul est fait selon la méthode 'pas à pas ascendante'.
Les termes sont classés dans l'ordre de leur importance pour l'explication de fréquence.
Les 2 variables expliquent 38.9% de la variance de fréquence
Coefficient de corrélation multiple :R = 0,62
- Significativité des paramètres :
- 'âge' : coefficient = -1,07, écart-type = 0,27,
variation SCR = 0,30, F partiel = 16,12
- 'horaires' : coefficient = -0,48, écart-type = 0,24, variation SCR = 0,09, F partiel = 3,93
- L’analyse factorielle :La satisfaction
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CONSTAT :
- La satisfaction vis-à-vis du matériel et des horaires varie dans le même sens , en effet la majorité des gens ne sont pas satisfaits de ses deux paramètres.
- La satisfaction vis-à-vis de l’ambiance, l’hygiène et la compétence des entraineurs varie dans le même sens et la majorité des personnes sont très satisfaits de ces paramètres .
- Analyse en composantes principales : Banalité, richesse, longueur
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- La carte montre les positions des 3 critères et les coordonnées des 28 observations.
- 2 observations ne sont pas prises
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