Comment analyser les données d'un sondage : 5 étapes avec exemples

Obtenir des réponses, c’est la partie facile. Le plus difficile est de comprendre ce qu’elles vous disent vraiment. Une pile de 400 réponses ne sert à rien tant que vous ne pouvez pas dire quelque chose comme « la plupart des clients sont satisfaits, sauf ceux de notre offre la moins chère, à cause du prix ».

Voici les 5 étapes pour analyser les données d’un sondage :

1. Nettoyer les données : repérez les doublons et les réponses fantaisistes, examinez-les et harmonisez les libellés qui veulent dire la même chose.
2. Résumer les résultats : comptez et représentez en graphique les réponses à chaque question à choix et à chaque question de notation.
3. Comparer les groupes : regardez comment les réponses diffèrent d’un groupe à l’autre et vérifiez que l’écart n’est pas dû au hasard.
4. Lire les réponses écrites : classez les réponses ouvertes en quelques thèmes.
5. Présenter vos conclusions : pour chaque conclusion, montrez un graphique, le chiffre qui la justifie et le nombre de personnes qui ont répondu.

Pour rester concret, nous suivrons un même exemple fictif du début à la fin : un sondage de satisfaction client qui demande aux gens de nous noter de 1 à 5, quelle offre ils utilisent, et « Que pourrions-nous améliorer ? ». Les captures d’écran proviennent d’un autre rapport d’exemple PlatoForms Insights rempli de données générées, leurs chiffres ne correspondent donc pas à l’exemple.

Un petit mot sur le vocabulaire. Le sondage (ou l’enquête) désigne le projet dans son ensemble : choisir qui interroger, recueillir les réponses et leur donner un sens. Le questionnaire n’est que la liste des questions que les gens remplissent. (Pour en savoir plus, lisez enquête vs questionnaire.) Si vos réponses se trouvent dans Google Forms, notre guide pour analyser les réponses de Google Forms détaille les manipulations propres à Google.

1. Nettoyer et préparer les données

Des réponses de mauvaise qualité mènent à de mauvaises conclusions : parcourez donc les réponses avant de compter quoi que ce soit. Surveillez :

• Les doublons : la même personne qui répond deux fois. Une adresse email répétée la trahit généralement.
• Les répondants trop rapides : des personnes qui ont terminé si vite qu’elles n’ont pas pu lire les questions.
• Les réponses en ligne droite : des personnes qui ont choisi la même position question après question, par exemple toujours la première option.
• Les réponses qui veulent dire la même chose : « FR », « Fr. » et « France » doivent compter comme une seule réponse, pas trois.
• Les questions sautées : décidez une fois pour toutes si une case vide compte comme « pas de réponse » ou est exclue, et tenez-vous-y.
• Les questions où l’on peut choisir plusieurs options : les pourcentages peuvent dépasser 100 % au total. Ce n’est pas un problème, tant que vous présentez chacun comme « la part des personnes qui l’ont choisi ».

Ne supprimez pas tout de suite les réponses douteuses. Signalez-les d’abord, pour pouvoir vérifier si elles changent les résultats.

Dans PlatoForms : la section Qualité des données du rapport Insights fait le premier tri pour vous. Elle signale les répondants trop rapides (ceux qui ont terminé en moins de 20 secondes), les réponses en ligne droite (la même position d’option sur trois questions à choix ou plus) et les emails en double (si le formulaire contient un champ email). Les réponses signalées ne sont pas supprimées : elles comptent toujours dans chaque graphique, et c’est vous qui décidez quoi en faire. Pour fusionner des réponses qui veulent dire la même chose, ouvrez Nettoyer les catégories sur un graphique. Cela ne change que la façon dont les réponses sont regroupées dans le rapport, pas les soumissions elles-mêmes (comment ça marche).

2. Résumer les résultats

Passez maintenant en revue les questions fermées une par une, celles où les gens ont choisi dans une liste ou sur une échelle.

• Questions à choix multiples : donnez l’effectif et le pourcentage de chaque option. Un simple graphique en barres suffit généralement.
• Questions de notation : regardez la médiane (la réponse du milieu) et la dispersion des réponses, pas seulement la moyenne. Une moyenne de 3,5 peut signifier que tout le monde est mitigé, ou que la moitié de vos clients vous adorent et l’autre moitié non.
• Échelles d’accord (échelles de Likert) : un indicateur unique pratique est la part des personnes qui ont choisi l’option la plus haute (« top-box ») ou les deux plus hautes (« top-two-box »), par exemple « D’accord » plus « Tout à fait d’accord ». Notre guide des échelles de Likert explique comment configurer ces questions.

Dans notre exemple : 412 clients ont répondu. La note médiane est de 4 sur 5, et 68 % ont donné un 4 ou un 5. Ces 68 % sont le score top-two-box.

Dans PlatoForms : vous n’avez pas à construire ces graphiques. Chaque formulaire reçoit un rapport Insights par défaut avec un graphique des soumissions au fil du temps et un graphique pour chaque champ exploitable. Les questions à choix obtiennent des graphiques de réponses, et les champs d’évaluation, de curseur et de nombre peuvent afficher une carte de statistiques avec la médiane, la moyenne et une étiquette en langage clair indiquant la dispersion des réponses. Avec le plan gratuit, un rapport peut contenir jusqu’à 5 graphiques (en savoir plus sur les graphiques).

3. Comparer les groupes

Le chiffre global cache souvent l’essentiel. Ventilez chaque question importante par groupe, par exemple par offre, équipe, région, ou nouveaux clients et clients fidèles. Un tableau qui croise ainsi une question avec une autre s’appelle un tableau croisé.

Avant de parler d’une vraie différence, vérifiez deux choses :

• Le groupe est-il assez grand ? Si seulement 8 personnes utilisent une offre, un écart entre elles et tous les autres peut très bien être dû au hasard. Indiquez toujours combien de personnes compte chaque groupe.
• Un test le confirme-t-il ? Le contrôle habituel pour ce type de données est le test du khi-deux, qui indique si deux réponses sont liées ou si l’écart peut être dû au hasard.

Dans notre exemple : les clients de l’offre Starter semblent moins satisfaits que ceux des offres Pro ou Business. Nous ne présenterions cela comme une vraie différence que si chaque groupe est assez grand et que le test le confirme.

Dans PlatoForms : avec un plan payant, vous pouvez décomposer un graphique selon une autre question et l’afficher sous forme de tableau croisé, en pourcentages par ligne ou en effectifs. Dès qu’il y a assez de données (au moins 30 réponses), une étiquette basée sur un test du khi-deux indique Différence significative ou Pas de différence claire. Pour examiner un groupe seul, cliquez sur une valeur de n’importe quel graphique qui affiche le nombre de réponses et choisissez Filtrer le rapport sur cette valeur (graphiques et comparaisons).

4. Analyser les réponses ouvertes

Les réponses écrites peuvent aider à expliquer pourquoi les gens ont donné ces notes. Ce sont aussi elles qui prennent le plus de temps à dépouiller. La méthode habituelle :

1. Lisez d’abord un échantillon, pour que vos thèmes viennent de ce que les gens ont réellement écrit, et non de ce que vous attendiez.
2. Dressez une courte liste de thèmes, de 5 à 10 environ, plus « Autre ».
3. Classez chaque réponse sous un thème (les chercheurs appellent cela le « codage ») et notez si elle est positive ou négative.
4. Comptez la fréquence de chaque thème et gardez une ou deux citations par thème pour votre rapport.

Dans notre exemple : les thèmes qui reviennent le plus dans « Que pourrions-nous améliorer ? » sont le prix, la prise en main et le support.

Dans PlatoForms : un nuage de mots montre les mots qui reviennent sans cesse. Pour aller plus loin, Analyser avec l’IA propose des thèmes à partir des réponses. Vous les examinez, les modifiez et les approuvez, et seulement ensuite l’IA classe chaque réponse sous un thème et lui attribue un sentiment. L’IA peut aussi rédiger un court résumé avec quelques citations d’exemple. Ces fonctionnalités d’IA utilisent l’allocation mensuelle d’IA de votre équipe (l’IA dans Insights).

5. Visualiser et présenter

La plupart des gens ne feront que survoler votre rapport : rendez donc chaque conclusion facile à saisir.

• Donnez la conclusion d’abord, puis le chiffre : « Les clients Starter sont moins satisfaits : 41 % ont donné un 4 ou un 5, contre 78 % chez Pro. »
• Indiquez toujours combien de personnes ont répondu, au total et dans chaque groupe.
• Utilisez le graphique le plus simple qui montre ce que vous voulez dire : des barres pour comparer des options, des courbes pour montrer une évolution dans le temps.
• Comparez à une référence : le trimestre précédent, un autre groupe ou un objectif. « 68 % » parle davantage à côté de « 61 % le trimestre dernier ».
• Ajoutez une vraie citation pour montrer ce qu’il y a derrière le chiffre.

Dans PlatoForms : activez Comparer à la période précédente et les graphiques temporels affichent la période précédente en pointillés, avec des étiquettes comme Nouvelle réponse principale lorsque quelque chose change. Avec un plan payant, vous pouvez partager un lien en lecture seule vers le rapport, le télécharger en PDF, ou télécharger les totaux des graphiques en CSV. Et si vous préférez simplement poser la question, Interrogez vos données répond en langage courant aux questions sur le rapport et indique le chiffre qui appuie chaque affirmation (partage et exports).

Pourquoi les gens s’arrêtent avant la fin

Vos résultats n’incluent que les personnes qui ont terminé. Si beaucoup de gens commencent le sondage et abandonnent en cours de route, ceux qui ont terminé ne sont peut-être pas représentatifs de tout le monde : il est donc utile de savoir où les gens décrochent. Pour les raisons courantes et leurs solutions, consultez pourquoi les gens abandonnent les formulaires, et pour garder courts les sondages à embranchements, consultez notre guide de conception de sondages à embranchements.

Dans PlatoForms : le parcours des visiteurs dans Insights montre combien de personnes ont ouvert, commencé et soumis votre formulaire. Dès que le formulaire a reçu au moins 100 visiteurs, il met en évidence la question qui perd la plus grande part des personnes l’ayant commencé. Une question longue ou confuse est une explication possible, mais examinez cette question et celles qui l’entourent avant de conclure. Les formulaires publiés avant le lancement d’Insights doivent être republiés pour collecter ces données question par question (parcours des visiteurs).

FAQ

Comment analyser les données d’un sondage ?
Nettoyez d’abord les réponses, puis résumez chaque question fermée avec des effectifs et des pourcentages, comparez les groupes avec des tableaux croisés, regroupez les réponses ouvertes par thèmes et présentez chaque conclusion avec le chiffre et la taille d’échantillon qui la justifient.

Comment résumer les résultats d’un sondage ?
Commencez par la conclusion principale, puis donnez les chiffres qui l’appuient : combien de personnes ont répondu, le pourcentage de chaque réponse clé et les écarts entre groupes. Ajoutez une ou deux citations représentatives tirées des réponses ouvertes pour expliquer les chiffres.

Comment interpréter les résultats d’un sondage ?
Comparez chaque résultat à une référence : un sondage précédent, un autre groupe ou un objectif. Vérifiez la taille de l’échantillon avant de tirer des conclusions, surtout pour les petits groupes, et servez-vous des réponses ouvertes pour comprendre pourquoi les gens ont répondu ainsi.

ChatGPT peut-il analyser les données d’un sondage ?
Les assistants IA peuvent aider à résumer des réponses exportées et à proposer des thèmes, mais vérifiez chaque chiffre par rapport aux données et pensez à la confidentialité avant de transmettre des réponses à un outil tiers. Dans PlatoForms Insights, Interrogez vos données lit les chiffres agrégés du rapport et cite le chiffre derrière chaque affirmation, et pour les thèmes, vous approuvez les propositions de l’IA avant que la moindre réponse soit classée.