Extrait du chapitre 1
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1. Les variables suivantes sont elles quantitatives discr tes ou continues Qualitatives nominales ou ordinales e les calories dans un sandwich de fast food e le montant des droits d inscription d un dipl me sup rieur e le candidat pour lequel un lecteur a vot aux derni res lections pr sidentielles e la date de cr ation d un fonds de placement e l ge d un fonds de placement e le taux d un cr dit immobilier Exercice 2 Identifier l univers d analyse population un individu statistique et le type de variable 1 Un auditeur s int resse au taux de factures erron es D finir lunivers d analyse un individu statistique et la variable tudier Quelle est sa nature 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 32 Activit s 2 Pour calculer la rentabilit d une campagne d e mailing on calcule plusieurs indicateurs taux d ouverture de l e mailing taux de commandes et montant moyen des commandes D finir lunivers d analyse un individu statistique les variables analys es et leur nature Exercice 3 Identifier la m thode explicative pratiquer Pour les probl matiques manag riales ci dessous indiquer la m thode explicative que vous proposeriez la variable expliquer et les variables explicatives Vous pouvez vous aider du tableau 1 7 e Comment expliquer le turn over et le pourcentage de salari2. chantillon lorsqu il n est pas possible d interroger l ensemble de la population sous section 1 2 Enfin nous d crivons les quatre principales m thodes de recueil de l information et les crit res de choix sous section 1 3 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management 1 1 D finir pr cis ment la population objet de l tude Lors de la construction du probl me le manager doit avant toute chose pr ciser clairement sur quelle population porte son questionnement et quels individus composent cette population L tude porte par exemple sur l ensemble des entreprises du BTP de moins de 50 salari s et un individu est l une de ces entreprises La population est constitu e de l ensemble des individus objets de l tude Un individu est une unit de la population Un m me sujet d tude peut amener d finir plusieurs populations Par exemple Experis France sp cialis e en conseil en recrutement a lanc en 2011 un barom tre de satisfaction des cabinets de recrutement http www experis france fr Cette tude men e par TNS Sofres est originale car deux tudes en parall le ont t r alis es Pune concerne les directeurs et responsables des ressources humaines l autre les cadres g s de 35 50 ans ayant d j eu affaire un cabinet de recrutement L id e est de comparer les a
3. la population lorsqu ils ont t obtenus partir d un chan tillon Mod lisation et quantification de la relation entre les variables m thodes explicatives m thodes d extrapolation Les erreurs dans une tude statistique Il est n cessaire de les identifier pour les contr ler et les r duire Elles sont pr sentes chacune des tapes de r alisation de l tude conception outil de mesure terrain analyse Elles proviennent de l outil de mesure d velopp des individus interrog s de l analyste L erreur totale combine les diff rentes erreurs erreurs de non observation erreurs de couverture erreurs de mesure erreurs d chantillonnage erreurs de mod lisation 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Activit s Miniquiz 1 L erreur d chantillonnage refl te le fait que l chantillon a t mal fait VRAI FAUX 2 L erreur de non r ponse a peu d impact sur la qualit des r sultats VRAI FAUX 3 Il est possible de calculer la pr cision d un sondage par la m thode des quotas VRAI FAUX 4 On rel ve la date d mission de pi ces de monnaie Il s agit d une variable quantitative VRAI FAUX 5 Pour r aliser un sondage al atoire stratifi il est n cessaire de disposer de la liste des individus qui composent la base de sondage VRAI FAUX Exercices Exercice 1 Identifier le type de variable
4. TV Internet presse etc niveau de prix budget accord aux actions promotionnelles prix pratiqu par les principaux concurrents sur le niveau des ventes toutes les variables sont quantitatives et il faut r aliser une r gression multiple 5 2 Les m thodes d extrapolation Pr visions des ventes pr visions de la tr sorerie trois mois ou six mois pr visions des volumes d achat de mati res premi res pour la production pr visions des cours des mati res premi res etc les besoins en pr visions dans une entreprise sont fr quents Celles ci n ces sitent la mise en uvre de m thodes d autant plus robustes qu elles sont l origine de d cisions manag riales essentielles recrutement de nouveaux salari s investissements pour de nouvelles cha nes de production d finition des besoins en financement etc Les m thodes d extrapo lation r pondent ce besoin de pr vision Elles partent du principe qu un ph nom ne observ dans le pass va se reproduire dans un futur proche On effectue donc la mod lisation par rapport au temps On obtient ensuite la pr vision en extrapolant le pass vers le futur d o la d nomination de ces m thodes Les m thodes dextrapolation consistent regarder la forme du ph nom ne observ dans le pass puis la projeter dans le futur Les m thodes statistiques d extrapolation le plus souvent utilis es sont la m thode des moyennes mobiles le lissage
5. chantillon pour r duire l erreur d chantillonnage a un impact faible sur la qualit des r sultats si l erreur de mesure est lev e par exemple un outil de mesure d faillant Malgr une baisse de l erreur d chantillonnage l erreur totale reste forte du fait d aucune action sur les autres erreurs S A i S Q Lo g2 50 O S oo v S Lo 8 E s lt Fl Fe 58 29 oo TO o 2 D LE DT W g O Erreur Erreur d chantillonnage d chantillonnage Figure 1 4 L erreur totale dans les tudes statistiques 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management 29 Il faut galement viter qu une action visant diminuer un certain type d erreur ne se reporte sur un autre Par exemple s il est n cessaire de former et d encadrer des enqu teurs augmenter la taille d chantillon a un impact direct sur l erreur de mesure rendant plus difficile une homog n it du travail des enqu teurs Proc dure g n rale 1 Recueillir l information 2 Construire les variables statistiques 3 D crire les donn es 4 G n raliser les r sultats obtenus sur un chantillon une population 5 Mod liser des ph nom nes 6 R aliser une d marche de qualit 1 1 D finir la population tudi e et les individus 1 2 Construire un chantill
6. un chantillon de taille 500 construit par quota simple le respect des quotas implique donc d interroger 100 femmes et 400 hommes ainsi que 150 locataires 100 salari s et 250 artisans Mais est on s r que la r partition femmes hommes soit la m me au sein des trois sous groupes Probablement pas Un chantillon par quota crois respecterait cette r partition condition pour construire cet chantillon de disposer du tri crois des variables statut et sexe sur la population voir chapitre 3 1 3 Les diff rents modes de collecte de l information Il existe quatre grands modes de recueil des donn es les m thodes d entretien les enqu tes par questionnaire les observations et les exp rimentations e Les m thodes d entretien sont fr quentes en management quels sont les freins et motiva tions faire des achats partir de son mobile le m commerce Sur quels l ments les directions des achats s appuient elles pour faire leur choix Comment communiquent les dirigeants d entreprise en cas de crise Comment am liorer les conditions de travail etc Ces m thodes sont men es sur une dizaine d individus consommateurs salari s respon sables d entreprise experts etc s lectionn s pour leur diversit d opinion de fa on faire merger les grandes dimensions de la question tudi e Leur but n est pas d interroger mais d couter Elles sont particuli rement bien adapt es lorsque l tude de
7. une entreprise etc Rien ne prouve que cette hypoth se soit vraie A Du fait d un abus de langage certains pensent qu un chantillon repr sentatif signifie qu il est de bonne qualit Pas n cessairement Repr sentatif signifie que l chantillon repr sente la population dans certaines de ses caract ristiques ainsi un chantillon est dit repr sentatif s il a t construit par une m thode des quotas Exemple Crit res d achat d une voiture taxi population et m thode de sondage Il para t difficile compte tenu du co t et de la faisabilit d interroger l ensemble des taxis fran ais m me seulement parisiens et il faudra se contenter de r sultats obtenus partir d un chantillon Le charg d tudes propose de se limiter aux taxis parisiens en consid rant toutes les cat gories de taxis Il ne serait pas simple d obtenir la liste des taxis parisiens aussi d cide t il de r aliser un chantillon par la m thode des quotas selon les crit res de sexe et du statut locataire artisan ou salari D apr s des informations g n rales issues d une tude ant rieure la r partition est de 20 de femmes et 80 d hommes de 30 de locataires de 20 de salari s et de 50 d artisans 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management Dans le cas d
8. 1 Les minimiseurs 17 9 e Viabilit conomique e Pr occupations personnelles Probl me de pouvoir d achat amp de consommation b tisseurs CHANGEMENT POUR DE L AUTREMENT 14 39 9 e Faire autrement e Bien tre quilibre 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 20 M thodes statistiques appliqu es au management 4 G n raliser les r sultats obtenus partir d un chantillon l ensemble de la population la statistique inf rentielle 4 1 Le principe de la statistique inf rentielle Souvent le groupe d individus d crit au cours de l tape exploratoire ne constitue pas la population compl te sur laquelle porte l tude mais un chantillon issu de cette population voir sous section 1 2 de ce chapitre La question se pose alors de la g n ralisation des r sultats trouv s sur l chantillon la population compl te C est l objet de la statistique inf rentielle La statistique inf rentielle consiste d crire la population partir d observations faites sur l chantillon Les caract ristiques inconnues d une population sont d duites partir d un chantillon issu de cette population Afin de distinguer indicateurs sur la population et indicateurs sur l chantillon nous identi fions syst matiquement dans cet ouvrage les premiers par des lettres grecques et les seconds par des lettres roma
9. analyse discriminante vise trouver les variables anciennet de l quipement ge revenus montant des derni res factures nombre de produits poss d s etc et leur pond ration de fa on calculer pour chaque client un score d app tence Comment un constructeur automobile peut il d finir la voiture lectrique de demain c t du travail de R amp D des ing nieurs le d partement marketing doit s assurer des pr f rences du consom mateur et d finir les caract ristiques de l offre en termes de taille de consommation d autonomie de couleur de prix etc Une analyse conjointe permet de relier des pr f rences produit pr f r au produit le moins appr ci avec les caract ristiques du produit Le taux de service pourcentage de commandes livr es temps par une entreprise varie t il entre plusieurs sites de production Une analyse de variance est adapt e 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 24 M thodes statistiques appliqu es au management Une soci t d assurances souhaite conna tre le profil de ses assur s en fonction du nombre de leurs accidents pass s de leur ge du sexe du type de voiture de la r gion d habitation etc La variable expliquer est quantitative discr te nombre d accidents et une r gression de Poisson s applique e Impact du marketing montant du budget publicitaire par type de support
10. d euros pour le 3 trimestre 2011 et de 671 7 millions d euros pour le 4 trimestre 2011 En avril 2012 l ARCEP a publi les vraies valeurs pour les 3 et 4 trimestres elles sont de 671 et 682 millions d euros ce 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management qui signifie que le mod le d extrapolation utilis est de tr s bonne qualit l erreur de pr vision est inf rieure 2 6 R aliser une d marche statistique de qualit Dans cette derni re tape il s agit de r fl chir humblement la qualit de l tude statistique r alis e Il faut admettre que dans de nombreux cas il est difficile d appliquer une d marche scientifique rigoureuse en management les diff rentes disciplines du management sont complexes de nombreuses variables interagissent les actions des concurrents et du march provoquent des chocs externes inattendus et difficilement ma trisables les concepts sont parfois impr cis et pourtant on souhaite les mesurer par exemple qu est ce qu un salari fid le Un salari satisfait Un salari dans l entreprise depuis longtemps etc Ainsi des erreurs susceptibles de rendre les r sultats caducs et inexploitables peuvent survenir toutes les tapes de l tude D crivons les maintenant 6 1 La qualit dans la collecte de l information
11. exponentiel et la m thode de Box et Jenkins Nous consacrons le chapitre 11 la m thode des moyennes mobiles Exemple Pr vision des revenus SMS MMS illustration du principe des m thodes d extrapolation L ARCEP Autorit de R gulation des Communications lectroniques et des Postes est l autorit administrative ind pendante en charge de la r gulation des t l communications et du secteur postal L une de ses principales missions consiste analyser l volution des march s et veiller ce que la concurrence s exerce effectivement source www arcep fr Pour mener bien sa mission l ARCEP a mis en place plusieurs observatoires et produit les donn es officielles sur le march des t l commu nications nombre de lignes fixes nombre d abonnements aux services mobiles volume de t l phonie revenus issus des services mobiles etc La figure 1 3 pr sente les recettes trimestrielles provenant des services SMS MMS tous op ra teurs confondus en million d euros observ es entre le 1 trimestre 2001 not T1 2001 et le 2 trimestre 2011 not T2 2011 Quelles seront les pr visions de recettes pour les trimestres 3 et 4 de 2011 La forme de ph nom ne observ e est tr s proche d une droite La m thode d extrapo lation consiste poursuivre cette droite dans le futur pour obtenir des pr visions Nous pr voyons ainsi le mod le est d velopp sur le site compagnon une recette de 658 1 millions
12. exposons l tape pr liminaire de recueil des informations Dans la deuxi me nous expliquons comment construire les variables objets sur lesquels porte une tude statistique Ensuite nous pr sentons les diff rentes tapes de l analyse statistique la troisi me section est consacr e la statistique descriptive dont les m thodes seront d velopp es dans la premi re partie de cet ouvrage d crire la quatri me section expose les enjeux de la statistique inf rentielle qui vise g n raliser la totalit de la population les r sultats obtenus sur un chantillon m thodes d velopp es dans la deuxi me partie de cet ouvrage g n raliser La cinqui me section pr sente la troisi me partie de l ouvrage mod liser qui porte sur les m thodes explicatives et les m thodes d extrapolation Enfin dans la sixi me section nous insistons sur la n cessit de la mise en place d une d marche assurant la qualit tous les stades de l tude 1 Recueillir l information L information est la mati re premi re de la statistique Il est donc n cessaire de la collecter soigneusement Cette tape est souvent longue et fastidieuse Elle constitue pourtant le point de d part de l tude des bases fragiles aboutissent un difice sans robustesse Dans cette section nous rappelons l importance de bien d finir la population objet de P tude sous section 1 1 puis indiquons comment construire un
13. pondre Dans certains cas la r ponse est plus complexe Ainsi on peut l gitiment penser que le prix explique le niveau des ventes Maintenant les entreprises fixent aussi leurs prix en fonction du niveau des ventes et par exemple les baissent si les ventes n ont pas atteint leurs objectifs les deux variables sont donc li es par une relation de cause effet Ce probl me dit d endog n it est fr quent en management Il n est pas simple r soudre nous n abordons pas dans cet ouvrage les m thodes int grant l endog n it Il existe de nombreuses m thodes explicatives r gression simple r gression multiple r gression logistique Logit Probit analyse de variance analyse discriminante etc Les m thodes se distinguent en fonction de la nature qualitative ou quantitative des variables explicatives et expliquer Nous invitons le lecteur se reporter au tableau 1 7 celui ci croise 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management 23 variables expliquer et explicatives selon leur nature puis r capitule les principales m thodes explicatives associ es Dans le cadre de cet ouvrage nous approfondissons deux m thodes explicatives tr s utilis es en management la r gression simple chapitre 9 et la r gression multiple chapitre 10 Tableau 1 7 Quelle m thode explicat
14. populations et un test d association Exemple Qualit d un fichier Poss der une base de donn es comportant de nombreux clients et contacts c est bien Mais disposer de donn es de qualit c est encore mieux Or les donn es collect es sont rapidement obsol tes et leur mise jour est co teuse en temps et en argent Plus particuli rement l adresse postale exige une actualisation r guli re Le SNA Service National de l Adresse estime 1 euro le PND Pli Non Distribu du fait d une erreur dans l adresse Au total les PND repr sentent une perte annuelle de 183 millions d euros pour les entreprises 7 000 tonnes de papier gaspill soit 300 fois la hauteur de la tour Eiffel ou encore une fois le tour de la Terre source www laposte fr sna Alors comment juger de la qualit d un fichier et de la r cence de ses adresses avant d ex cuter une campagne en grand nombre Un test sur un chantillon al atoire extrait de la base de donn es permet de s assurer que le taux de retour PND est inf rieur une norme admise dans le m tier du marketing direct savoir 5 Au del de ce chiffre il faut lancer d urgence une proc dure de mise jour des donn es par exemple en achetant Charade le fichier des d m nag s commercialis par la Poste avant que la base de donn es ne devienne inexploitable 5 Quantifier les relations entre des variables la mod lisation La derni re tape de la d mar
15. quoi bon mettre en uvre des m thodes statistiques avanc es si les donn es collect es initialement sont de mauvaise qualit et ne permettent pas d appr hender le ph nom ne observ Les principales sources d erreur d une tude statistique au stade de la collecte d infor mations sont l erreur de couverture et l erreur de non r ponse 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 25 26 M thodes statistiques appliqu es au management L erreur de couverture provient d une diff rence entre la population cible tudier et la population r ellement tudi e Autrement dit la population tudi e ne couvre pas la totalit de la population que l on souhaiterait tudier Par exemple dans les tudes sur la fr quentation des sites sur Internet un logiciel doit tre t l charg sur l ensemble des ordinateurs habituellement utilis s par le r pondant qu ils soient personnels ou professionnels Si l tude arrive bien couvrir les ordinateurs personnels elle couvre en revanche mal les ordinateurs professionnels car l instal lation de logiciels est souvent interdite par les services informatiques des entreprises L erreur de non r ponse provient de l absence partielle ou compl te d informations concernant les individus de l chantillon L erreur de non r ponse est grave et biaise les r sultats de l tude si les non r pondants sont atypiques et o
16. sidence dont les modalit s sont les d partements d habitation Une variable statistique qualitative nominale est une variable dont les modalit s ne peuvent pas tre class es selon un ordre pr tabli 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management 15 Une variable statistique qualitative ordinale est une variable dont les modalit s peuvent tre class es Tableau 1 4 Exemples de variables qualitatives et de modalit s Variable qualitative Variable Modalit s possibles 7 nominale ordinale Ouvrier qualifi agent de ma trise Cat gorie socioprofessionnelle Re Nominale ing nieur etc Sexe Femme homme Nominale Tr s insatisfait insatisfait satisfait tr s Jugement Ordinale satisfait 2 4 Variables quantitatives discr tes ou continues Les r alisations possibles d une variable quantitative correspondent un ensemble de valeurs Une variable quantitative est dite discr te lorsqu elle prend un nombre limit de valeurs enti res C est le cas par exemple du nombre d enfants voir tableau 1 5 Lorsqu une variable quantitative prend un nombre de valeurs qu il n est pas possible de d nombrer alors la variable est dite quantitative continue par exemple le cours d une action qui varie tout moment Une variable quantitative discr te prend un nombre limit de
17. sondage Observation Exp rimentation 2 Construire les variables statistiques Une fois le mode de collecte fix la deuxi me tape consiste construire et caract riser les objets statistiques tudi s Dans la sous section 2 1 nous d finissons la notion de variable statistique Nous diff rencions ensuite les deux grands types de variables quantitative et qualitative sous section 2 2 avant de d crire soigneusement ces deux cat gories sous sections 2 3 et 2 4 et de pr senter le tableau individus variables point de d part de l analyse statistique sous section 2 5 Nous expliquons enfin pourquoi l identification du type de variable est essentielle sous section 2 6 2 1 Notion de variable statistique Un ensemble de crit res pertinents au regard de l tude d crivent chaque individu nous d finissons ainsi les variables statistiques Le tableau 1 2 illustre quelques exemples de populations individus et variables Tableau 1 2 Exemples de populations individus et variables statistiques Population Individu Variables statistiques Ensemble des abonn s d un op rateur ge sexe services poss d s montant de la ee j Un abonn de t l phonie facture mensuelle etc Nombre de salari s chiffre d affaires d lais Entreprises de BTP Une entreprise de paiement etc Emploi ge sexe fr quentation d pense Usagers d un restaurant d entreprise Un usager ee appr ciation et
18. valeurs enti res Une variable quantitative continue est une variable qui peut prendre toutes les valeurs dans un intervalle donn Tableau 1 5 Exemples de variables quantitatives et de valeurs possibles Variable Valeurs possibles Variable quantitative discr te continue Nombre d enfants 0 1 2 etc Discr te Note de satisfaction sur 10 0 1 2 9 10 Discr te Prix pay pour un repas 5 5 6 8 etc Continue 2 5 Le tableau individus variables Une fois les variables construites et les informations collect es les donn es sont rassem bl es dans un tableau o chaque ligne r capitule l ensemble des informations concernant un individu M et chaque colonne pr sente l ensemble des informations concernant une variable Xj voir tableau 1 6 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 16 M thodes statistiques appliqu es au management Le tableau individus variables reporte les valeurs ou les modalit s prises par les N individus pour les p variables Tableau 1 6 Tableau des individus variables Variables x x x Individus 1 ag j l p M X41 sa Xi Xip M Xi si Xij sss Xip My XN1 r XNj XNp Lecture x est la valeur prise par r me individu M pour la variable X 2 6 Pourquoi la nature de la variable est elle aussi importante La nature de la variable est fondamentale Tout d abord elle permet de
19. Chapitre 1 Comment estimer les d g ts d une catastrophe naturelle temp tes ouragans etc Aux tats Unis la FEMA Federal Emergency Management Agency a pour mission de pr venir en amont les populations concern es des risques d une catastrophe naturelle imminente et de les conseiller sur les actions mener brochures avec la liste des principaux conseils pr cautions prendre etc Sa mission est aussi d aider la reprise de la vie quotidienne et conomique imm diatement apr s la catastrophe Dans ce cadre il est n cessaire que la FEMA puisse valuer le plus rapidement possible les cons quences de la catastrophe Elle utilise diff rents indicateurs et plus particuli rement des indices mesurant la force des vents par exemple l chelle de Saffir Simpson l hypoth se tant que plus les vents sont violents plus la zone est d vast e Un autre indice plus inattendu est utilis pour estimer le degr de destruction d une zone l indice Waffle House Waffle House est une enseigne de 1 600 restaurants sp cialis s dans la gaufre En 2005 apr s l ouragan Katrina sept des restaurants sur la zone sinistr e avaient t d truits des centaines ferm s En revanche les restaurants qui avaient pu rouvrir rapidement avaient re u de tr s nombreux clients L enseigne tant situ e dans le sud est des tats Unis zone o les cyclones sont fr quents et violents ses dirigeants ont donc d cid d inscrire dans leur st
20. aible inf rieur 10 on peut montrer que les propri t s du tirage sans remise sont proches du tirage avec remise 1 2 1 2 Sondage al atoire stratifi Dans un sondage al atoire stratifi la population est d coup e en plusieurs groupes appel s strates puis un tirage al atoire simple est r alis dans chacune de ces strates Pour construire un chantillon al atoire stratifi il convient donc d identifier au pr alable une variable qui permet d obtenir des strates plus homog nes que la population totale Il est fortement conseill de s appuyer sur des sources documentaires fiables qui mettent en vidence l influence de cette variable sur la population Par exemple les pratiques des direc teurs financiers varient beaucoup selon que l entreprise est petite moyenne ou grande la taille de l entreprise est une variable de stratification Lorsqu une entreprise r alise une tude de satisfaction de client le elle a int r t cr er des strates selon que les clients sont petits moyens OU gros Les estimations obtenues partir d un chantillon stratifi sont plus pr cises que celles obtenues partir d un chantillon al atoire simple puisque les individus sont plus homog nes l int rieur de chaque strate condition de bien choisir la variable de stratification Une fois les strates construites on s lectionne les individus al atoirement au sein de chacune d entre elles en respectant
21. atistique bivari e Les premi res conclusions apport es par la statistique univari e m nent envisager d autres questions portant sur l analyse crois e des informations recueillies Exemple Crit res d achat d une voiture taxi utilisation de la statistique bivari e Le mod le de la voiture taxi est il li au statut du taxi ind pendant salari etc Le prix pay achat varie t il en fonction de l ge La statistique descriptive bivari e a pour objet d tudier conjointement deux variables X et Y sur une m me population 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 17 18 M thodes statistiques appliqu es au management Elle vise appr hender les relations qui peuvent exister entre les variables Nous exposons au chapitre 3 les principales m thodes de la statistique bivari e Elles varient selon la nature des deux variables qualitatives et ou quantitatives L analyse bivari e permet de mettre au jour des ph nom nes qui peuvent ensuite faire l objet d explorations plus avanc es ou conduire envisager un mod le explicatif 3 3 Analyse simultan e des variables l analyse multivari e Les m thodes d analyse utilis es au cours des deux premi res tapes sont des techniques incontournables de d pouillement des donn es Elles ne permettent toutefois pas de traiter des tableaux dans leur globalit La statistique mu
22. breux crit res dont les plus importants sont les suivants e la nature du probl me manag rial explorer d crire ou expliquer le tableau 1 1 r capitule quel mode est le plus adapt quelle probl matique e les contraintes budg taires par exemple le face face domicile est tr s on reux mais parfois obligatoire lorsque le questionnaire est long ou complexe montrer des prototypes par exemple e les contraintes de temps certaines m thodes demandent des d lais de r alisation plus longs que d autres par exemple une exp rimentation o l on mesure l impact d une publicit t l vis e et de ses caract ristiques sur une zone test demande au moins six semaines e le nombre d informations collecter et leur complexit l appr ciation de la nouvelle texture d une cr me impose un questionnaire en face face s il faut tester le produit des images peuvent s afficher facilement sur des enqu tes en ligne e _ la dispersion g ographique souhait e un recueil exigeant un face face n est pas r alisable 2 si l tude n cessite une forte vari t g ographique 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management 13 Tableau 1 1 M thode de collecte de l information et nature du probl me manag rial Explorer D crire Expliquer Entretien y Enqu te par
23. c Ensemble des pi ces produites par une j Une pi ce Diam tre poids robustesse etc cha ne de production P p 2 2 Variables qualitatives et quantitatives On distingue les variables statistiques qualitatives des variables statistiques quantitatives Le tableau 1 3 donne quelques exemples 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 14 M thodes statistiques appliqu es au management Une variable statistique quantitative est une variable associ e un caract re mesurable Une variable statistique qualitative est une variable associ e un caract re qui nest pas mesurable Tableau 1 3 Exemples de variables qualitatives ou quantitatives Variable Type Cat gorie socioprofessionnelle de l usager Qualitative Chiffre d affaires de l entreprise Quantitative Nombre d enfants Quantitative Ann e de naissance Qualitative Exemple Crit res d achat d une voiture taxi variable qualitative ou quantitative Le statut par exemple artisan salari locataire etc est une variable qualitative Le prix de la derni re voiture taxi achet e est une variable quantitative L ge mesur en nombre d ann es est une variable quantitative En revanche si l ge avait t mesur en tranche la variable aurait alors pu tre consi d r e comme qualitative Les variables mesurant importance des crit res d achat prix de la voiture ma
24. che statistique n est pas syst matique et ne concerne que les tudes les plus avanc es L objectif est de mod liser c est dire de quantifier les relations entre des variables 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 21 22 M thodes statistiques appliqu es au management Un mod le statistique est une simplification de la r alit qui vise formaliser des relations entre plusieurs variables Par exemple en marketing se pose souvent la question de l efficacit sur les ventes des d penses publicitaires et de impact du prix Existe t il un lien entre ces variables Si oui quelle est sa nature et son intensit Gr ce la formalisation des relations le mod le permet de r pondre des questions telles que si le budget publicitaire augmente de 10 quel sera l impact sur les ventes Combien vaut l lasticit au prix c est dire si le prix baisse de 10 dans quelle proportion la demande augmente t elle Un organisme financier banque affactureur etc peut vouloir expliquer le taux de d faillance des entreprises par des indicateurs financiers par exemple fonds de roulement b n fices ventes avoir des actionnaires etc et d terminer quels indicateurs de liquidit ou profitabilit expliquent fortement le taux de d faillance Existe t il des indicateurs qui pourraient tre observ s plusieurs mois avant la faillite et donc aid
25. d duire les m thodes statistiques appliquer En effet certaines m thodes sont adapt es pour le traitement de variables qualitatives d autres pas Dans la suite de cet ouvrage pour chaque m thode pr sent e nous sp cifierons syst matiquement le type de variables concern Ensuite d un point de vue statistique il est pr f rable de collecter des variables quantitatives continues sur lesquelles on peut appliquer des m thodes plus nombreuses et plus sophis tiqu es Toutefois dans la pratique il n est pas toujours possible de collecter des variables quantitatives continues on ne demande par exemple jamais le montant annuel des revenus d un m nage variable essentielle pour comprendre le comportement des consommateurs sous la forme d une variable quantitative continue Le risque de non r ponse ou de r ponse volontairement falsifi e est lev Il est ainsi pr f rable de proposer des tranches de revenus cela signifie que la variable est transform e en qualitative ordinale Outre le fait de contourner en partie le risque de non r ponse dans le cas de l exemple pr c dent l int r t d une variable qualitative ordinale est de pouvoir affecter une valeur chaque modalit en respectant l ordre dans les modalit s Par exemple pour l chelle de satis faction plut t que d inclure une variable qualitative nominale o les deux modalit s sont oui non il est pr f rable d inclure une variable qualitati
26. des faits Crois es avec d autres informations par exemple l ge ou le sexe de l internaute la g olocalisation du distributeur automatique la concurrence la proximit d une bouche de m tro etc elles permettent d expliquer le ph nom ne tudi par exemple nombre de sites visit s nombre de retraits d argent etc e Les exp rimentations permettent de manipuler certains facteurs et de tester leur impact Par exemple est il plus efficace d adresser un courriel de prospection dont l objet est person nalis et comporte le pr nom du destinataire ou pas L exp rimentation consiste cr er deux chantillons l un re oit le courriel avec l objet personnalis Pautre le courriel dont Pobjet est standard Un nouveau proc d de production permet il de raccourcir les d lais de fabrication On r alise un test comparant l ancien et le nouveau proc d Ces m thodes ont pour avantage de mesurer l efficacit directement Si on les ex cute dans des conditions proches de la r alisation finale elles permettent d obtenir des r sultats tr s pr cis Toutefois r aliser une exp rimentation demande souvent du temps et la m thode est co teuse La complexit du protocole d exp rimentation appel aussi plan d exp rimentation augmente avec le nombre de facteurs test s On n utilise ces m thodes que dans une perspective explicative d un ph nom ne Le choix de la m thode de collecte d pend de nom
27. er l anticiper Il s agit de trouver une formule math matique d crivant le plus pr cis ment possible la r alit Deux familles de mod les existent les mod les explicatifs sous section 5 1 et les mod les d extrapolation sous section 5 2 pr sent s maintenant 5 1 Les mod les explicatifs Les m thodes explicatives visent d terminer s il existe une relation entre une variable expliquer not e Y la d faillance d une entreprise par exemple et une ou plusieurs variables explicatives not es X taille de l entreprise secteur d activit indicateurs de solvabilit liquidit ou profitabilit etc et quantifier la relation le cas ch ant Les m thodes explicatives s attachent d terminer une fonction f qui mod lise la relation liant les p variables explicatives X Xz X et Y soit Y AX X Xp A La relation entre les deux variables est orient e dans le sens o les variables X X X expliquent la variable Y Il est important de ne pas confondre association et causalit les m thodes explicatives m tablissent pas une relation causale mais l existence d une association entre les variables Seule la th orie est susceptible de d finir une relation de causalit Le bon sens aussi est souvent tr s utile entre la temp rature ext rieure et les ventes de glaces d un fabricant laquelle est la variable explicative Nous laissons le soin au lecteur de r
28. ines 4 2 Estimer un r sultat partir d un chantillon et valuer sa pr cision D un c t nous nous int ressons un ph nom ne sur une population mais les valeurs des param tres l objet m me de l tude par exemple le stock moyen mesur en nombre de pi ces disponibles par magasin le taux de satisfaction des clients d un op rateur de t l phonie mobile ou bien l appr ciation par les clients de la gestion des r clamations sont inconnues car impossibles calculer De l autre c t nous poss dons des valeurs connues de ces param tres sur un ensemble d observations issues de la population un chantillon La statistique inf ren tielle propose des outils qui permettent d extrapoler les r sultats obtenus sur un chantillon la population dont est issu cet chantillon voir figure 1 2 POPULATION CHANTILLON Caract ristiques CONNAN S Extrapoler Figure 1 2 Objet de la statistique inf rentielle comment g n raliser les r sultats issus de l chantillon vers la population 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management Cela soul ve de nombreuses questions auxquelles nous allons r pondre dans le chapitre 6 consacr aux m thodes d estimation premi rement comment estimer la vraie valeur sur la population Quels indicateurs donnent les meilleures es
29. is Il s interroge sur les crit res de choix de la voiture et les leviers qui pourraient faire voluer ce choix Il souhaite galement avoir des informations sur le conducteur du taxi sexe ge nombre d ann es de pratique etc ainsi que sur son comportement usage de la voiture etc Un charg d tudes consulte alors le directeur du marketing pour pr ciser la cible interroger Qu entend il par taxi Seulement les artisans taxi Ou bien consid re t il galement tous les conducteurs de taxi donc les salari s d une soci t de taxi les locataires etc Faut il interroger les taxis dans toute la France ou seulement les taxis parisiens Il faut en effet expliciter ces choix d s le d but de l tude 1 2 Construire un chantillon Faut il consid rer toute la population ou se limiter un chantillon extrait de la population Dans lid al il conviendrait d interroger la totalit des individus c est l unique fa on de 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 7 8 M thodes statistiques appliqu es au management conna tre la r alit des faits Il n est cependant pas toujours possible d obtenir ces informations notamment en raison de contraintes de temps et d argent C est la raison pour laquelle il est fr quent de r aliser un sondage et de construire un chantillon Un chantillon est un groupe d individus extrait de
30. it Comme nous l avons vu section 5 un mod le est une simplification de la r alit La qualit d une tude statistique d pend donc aussi de la capacit du mod le approcher la r alit L erreur de mod lisation aussi appel e erreur d ajustement provient de l cart entre le mod le et la r alit Cette erreur est mesurable il s agit de la diff rence entre les donn es observ es et les donn es ajust es par le mod le Dans les chapitres 9 10 et 11 nous calculons les erreurs d ajustement dans le cadre des mod les de r gression simple de r gression multiple et de d composition par moyennes mobiles 6 5 La qualit globale d une d marche statistique La qualit globale d une d marche statistique d pend de toutes ces erreurs qui s accumulent au fur et mesure de l tude L erreur d chantillonnage s ajoute aux erreurs de couverture de non r ponse de mesure et d analyse pour constituer l erreur totale l exception de l erreur d chantillonnage et de celle de mod lisation il n est pas possible de mesurer explicitement la valeur des erreurs Seule une valuation de la qualit travers un examen de la d marche statistique entreprise permet de conclure si les erreurs sont ma tris es dans leur ensemble Comme l illustre la figure 1 4 il ne sert rien d agir pour r duire un certain type d erreur si les autres restent tr s lev s par exemple augmenter la taille de l
31. ive choisir Tableau r capitulatif non exhaustif des m thodes selon la nature des variables expliquer et explicatives Variable expliquer Nominale s Variables explicatives Quantitative s Nominale s amp quantitative s e R gression x R gression logistique logistique R gression logistique Nominale Logit Probit e Analyse discriminante e Analyse conjointe Ordinale e Logit Probit Logit Probit ordonn Logit Probit ordonn ordonn Quantitative R gression de Poisson R gression de Poisson R gression de Poisson discr te Quantitative continue Analyse de variance ANOVA Exemple Quelle m thode explicative choisir R gression simple ou multiple e Analyse de covariance ANCOVA e R gression multiple e Comment expliquer le taux d attrition churn c est dire le pourcentage de clients qui se d sabonnent au bout d un an par des variables sociod mographiques sexe ge revenu etc ou bien comportementales gros client ou au contraire client occasionnel cat gories de produits achet s plaintes formul es etc Une r gression logistique mettra en relation l tat du client a r sili n a pas r sili avec l ensemble des variables explicatives nominales et m triques cit es ci dessus Comment d terminer si un client va renouveler son quipement par exemple son t l phone mobile son parc d ordinateurs ou d imprimantes son automobile etc Une
32. la population Construire un chantillon de qualit n cessite des r gles pr cises Les apprentis sondeurs gris s par l usage de nouvelles technologies qui facilitent la remont e des informations les oublient trop souvent Par exemple les m dias pr sentent quotidiennement des r sultats de sondages r alis s sur leurs sites o les internautes peuvent donner leur avis il faut tre bien conscients que ces sondages ne poss dent aucune validit statistique appel e aussi validit externe et qu il ne faut en aucune fa on g n raliser leurs r sultats l ensemble de la population Il en est de m me des sites participatifs o sont post es des tudes faisant appel des chantillons de convenance r pond qui veut Nous pr sentons ici les deux grands types de m thodes de sondage les m thodes probabilistes ou al atoires puis les m thodes empiriques 1 2 1 Les m thodes al atoires de sondage Dans un sondage al atoire chaque individu a une probabilit connue et non nulle d appar tenir l chantillon Un chantillon al atoire est constitu par un m canisme al atoire qui respecte ces diff rentes probabilit s Il existe plusieurs m thodes al atoires Nous tudions ici les deux principales m thodes le sondage al atoire simple et le sondage al atoire stratifi 1 2 1 1 Sondage al atoire simple Dans le cas d un sondage al atoire simple les individus ont tous la m me probabili
33. le plus souvent les proportions au sein de la population Par exemple si la population est compos e de 40 de femmes et de 60 d hommes et que la variable sexe a t utilis e pour la stratification chantillon est compos de 40 de femmes et de 60 d hommes Il s agit alors d un chantillon stratifi proportionnel Dans certains cas on peut d cider de donner plus de poids certaines strates et construire un chantillon probabilit s in gales le poids de la strate dans l chantillon d pend alors de la taille de celle ci dans la population et de la dispersion au regard de la variable de stratification 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 9 10 M thodes statistiques appliqu es au management 1 2 2 Les m thodes empiriques d chantillonnage Le recours aux m thodes d chantillonnage non probabilistes ou empiriques est fr quent ces m thodes ne n cessitent pas de base de sondage et elles sont moins co teuses Il n est pas possible de calculer la pr cision de ces tudes comme c est le cas pour les m thodes proba bilistes Des simulations montrent toutefois qu elles sont de qualit quivalente lorsque leur protocole est d fini de fa on pr cise Ce sont principalement les soci t s sp cialis es dans les tudes qui les utilisent car elles exigent de l expertise aussi bien dans la construction de l chantillon que dans ad
34. ltivari e vise tudier plusieurs variables simultan ment Parmi les m thodes multivari es descriptives l analyse des donn es multidimensionnelles met la disposition du manager des m thodes d analyse descriptive globale permettant de faire ressortir l information principale contenue dans une grande quantit de donn es Le choix de la m thode utilis e varie en fonction du type de variables consid r es analyse en composantes principales ACP dans le cas o toutes les variables sont quantitatives analyse factorielle des correspondances AFC dans le cas d un tableau de contingence croisant deux variables qualitatives analyse des correspondances multiples ACM dans le cas de variables qualitatives Les r sultats obtenus l aide de ces m thodes apparaissent sous forme de graphiques qui peuvent donner une impression trompeuse de simplicit Il est indispensable que le manager soit en mesure de comprendre et d interpr ter les r sultats dans toute leur complexit Nous consacrons le chapitre 4 l analyse en composantes principales Sans d velopper les bases math matiques complexes de ces m thodes nous donnons les cl s pour interpr ter les sorties d un logiciel d analyse des donn es et viter les erreurs d interpr tation Les m thodes de classification font aussi partie des m thodes multivari es descriptives Leur objectif est de regrouper les individus en un nombre limit de classes homog nes O
35. mande explorer mieux appr hender les ph nom nes Ces m thodes sont dites qualitatives leur vocation n tant pas de quantifier Elles ne n cessitent pas ou peu de statistiques on utilise parfois des m thodes statistiques textuelles dans l analyse des discours recueillis Nous ne traitons pas ces m thodes dans le cadre de cet ouvrage e Les m thodes d enqu te par questionnaire recueillent des opinions sur un th me donn Elles permettent de quantifier et de savoir combien de personnes d clarent tel le opinion intention comportement On les pratique dans une perspective descriptive ou explicative du ph nom ne tudi On peut administrer le questionnaire par t l phone voie postale Internet ou le r aliser en face face Les inconv nients de la m thode proviennent essen tiellement de la nature d clarative des r ponses fournies de biais propres la personne interrog e information fournie incorrecte volontairement ou involontairement etc ou de biais li s instrument de mesure question mal pos e mode de collecte inappropri ou l enqu teur voir section 6 de ce chapitre Cette m thode est tr s utilis e car elle est rapide mettre en place et son co t est moyen e Par opposition aux m thodes d enqu te par questionnaire o les individus r pondent de fa on d clarative les m thodes d observation recueillent directement les informations sur le terrain ce sont des faits Nous ne trait
36. ministration du questionnaire L enqu teur a des consignes pr cises respecter Dans le cas des m thodes empiriques la s lection des donn es nest pas effectu e par s lection al atoire mais par un choix raisonn Par exemple dans la m thode des quotas on construit l chantillon de fa on repr senter un mod le r duit de la population sur deux ou trois de ses caract ristiques essentielles choisies au regard du th me de l tude Un chantillon construit par la m thode des quotas est un chantillon qui respecte la r partition de certaines caract ristiques au sein de la population Tr s classiquement le sexe l ge la taille du foyer et la profession du chef de m nage sont des crit res usuels pour des enqu tes sur des individus physiques Pour des entreprises les r par titions selon la taille de l entreprise le secteur d activit et parfois la r gion sont les crit res de quotas Les crit res sont adapt s en fonction du th me de l tude mais il est indispensable de conna tre leur distribution dans la population La m thode des quotas implique n anmoins une hypoth se forte savoir si l chantillon reproduit fid lement en composition certaines des caract ristiques de la population tudi e sexe ge etc alors il sera galement bon pour dautres caract ristiques non contr lables mais qui sont l objet de l enqu te par exemple Pintention d achat le comportement vis vis d
37. n utilise fr quemment ces m thodes en marketing par exemple les segments de client les en ressources humaines profils manag riaux etc Les m thodes de classification font l objet du chapitre 5 Exemple Classification des consommateurs et consommation durable Le cabinet Ethicity en collaboration avec Aegis Media r alise une typologie annuelle des consomma teurs fran ais sur leurs comportements en mati re de consommation durable Il sugg re galement des leviers d action aux entreprises La figure 1 1 reproduit les r sultats obtenus dans l tude de mars 2011 En termes de consommation responsable Ethicity constate tout d abord que les consommateurs fran ais se diff rencient avant tout en fonction de leur pouvoir d achat et de leurs convictions Ce sont les deux axes repr sent s sur la figure 1 1 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management 19 L analyse a permis d identifier trois grands groupes de consommateurs r partis en huit sous groupes Par exemple les bio beaux 14 Ils sont davantage centr s sur eux m mes ils recherchent des produits de qualit et des solutions pour leur bien tre Ils sont acteurs du changement pour le d veloppement durable pour des consid rations de sant Ils sont les plus h donistes et assument une consommation plaisir et saine qui partici
38. ne fa on non neutre de poser les questions Que faire pour r duire les erreurs de mesure Il faudrait syst matiquement organiser des pr tests faire relire le questionnaire par d autres personnes passer le questionnaire sur un petit chantillon en condition r elle etc Ce sont des actions simples qui permettent d anticiper et de r duire la non r ponse et des r ponses biais es Malheureusement pour des raisons de manque de temps cette tape est souvent n glig e Le suivi et la formation des enqu teurs constituent aussi un moyen de r duire l erreur de mesure 6 3 La qualit d un r sultat obtenu sur un chantillon En g n ralisant l ensemble de la population un r sultat obtenu sur un chantillon issu de celle ci nous ne pouvons avoir la certitude que le r sultat observ sur l chantillon correspond la vraie valeur sur la population Cette erreur due l chantillonnage n est pas due une mauvaise s lection de l chantillon comme certains le pensent L erreur d chantillonnage provient des fluctuations dues au principe m me de l chan tillonnage On peut sous certaines conditions quantifier cette erreur Le chapitre 6 est consacr la mesure de l erreur d chantillonnage 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 28 M thodes statistiques appliqu es au management 6 4 L cart entre mod le et r al
39. nt un avis diff rent des autres Mais comment le savoir r Une non r ponse partielle importante est souvent preuve d un probl me dans Poutil de mesure la question est mal formul e la rendant difficilement compr hensible le th me abord est confidentiel la question demande retrouver des l ments qui n ont pas t archiv s le questionnaire est trop long etc Il faut toujours s interroger sur les raisons pour lesquelles des individus ne r pondent pas une enqu te et travailler soigneusement l outil de collecte de l information par exemple le questionnaire pour qu il soit le plus simple et le plus compr hensible possible et ne provoque ni rejet total ni rejet partiel Que faire avec les non r ponses Si le taux de non r ponse est trop lev il est parfois pr f rable d annuler la question Si la non r ponse partielle concerne quelques individus on peut r aliser les analyses statistiques en mettant de c t ces individus pour la question laquelle ils n ont pas r pondu On peut aussi imputer une valeur la r ponse manquante la r gle est arbitraire et l on peut remplacer la valeur manquante par la moyenne sur l ensemble de la population interrog e ou bien par la valeur d un individu ayant le m me profil Des m thodes plus sophistiqu es existent Quoi qu il en soit ce n est toujours qu un pis aller Exemple Les enqu tes de satisfaction des salari s et l anonymat Pour av
40. oche m t orologique et l approche par l indice Waffle House 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 6 M thodes statistiques appliqu es au management Objectifs e Comprendre la d marche statistique e D crire les modes de recueil des donn es e Diff rencier les m thodes d chantillonnage e Identifier les diff rentes m thodes statistiques e valuer la qualit d une d marche statistique Chaque jour un manager est conduit prendre des d cisions pour g rer son entreprise Leur pertinence d pend directement de la qualit de l information recueillie en amont de la d cision de sa compr hension de son analyse et enfin de la capacit du manager trans former l information en action Face une inflation d informations chiffr es les managers doivent pouvoir disposer d outils et de m thodes performants d aide la d cision la statis tique s inscrit dans cette perspective La statistique est un ensemble de m thodes scientifiques dont lobjectif est d analyser structurer et mod liser des informations num riques Avant de se lancer dans des calculs bien souvent r alis s par des logiciels sp cialis s il convient de r fl chir la d marche adopter pour r pondre la probl matique manag riale soulev e Ce chapitre s organise autour des principales tapes de cette d marche statistique Dans la premi re section nous
41. oir une vision des attentes et comportements des salari s les directeurs des ressources humaines conduisent r guli rement des tudes de satisfaction des salari s de l entreprise comment per oivent ils leur encadrement Quel est leur niveau d engagement et de motivation Quelles sont leurs plus grandes sources de frustrations Le risque dans ces tudes est la non r ponse et des r ponses biais es par peur de repr sailles si les identit s taient d voil es Par cons quent un atout cl dans les enqu tes de satisfaction des salari s est le respect de l anonymat Cela doit se traduire tous les niveaux de l enqu te dans le mode de collecte proscrire le t l phone et pr f rer le questionnaire autoadministr re u au domicile du salari dans la lettre d accompagnement dans les consignes adoptant un ton rassurant et affirmant un engagement de confidentialit de la part de l entreprise dans la forme des questions viter les questions qui permettraient d identifier facilement la personne essayer d adopter une formulation neutre etc Malgr cela ne soyons pas dupes des non r ponses et des r ponses biais es demeurent 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management 27 6 2 La qualit dans la mesure de l information Lors d tudes pass es on a trouv que le nombre d ordinateu
42. on 1 3 D finir la m thode de collecte de l information 2 D finir les variables et leur type qualitatives quantitatives 3 1 D crire variable par variable Statistique descriptive univari e 3 2 Analyser le lien entre deux variables Statistique descriptive bivari e 3 3 Analyser simultan ment des variables Statistique descriptive multivari e 4 1 Estimer et mesurer la pr cision des r sultats 4 2 Tester des hypoth ses 5 1 M thodes explicatives 5 2 M thodes d extrapolation 6 Recenser les diff rentes sources d erreur 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 30 M thodes statistiques appliqu es au management La d marche statistique appliqu e au management en quelques points La d marche statistique comporte plusieurs tapes Recueil de l information d finition de la population tudier construction d un chantillon par une m thode al atoire ou empirique d termination du mode de recueil de l information D termination des variables statistiques et de leur nature qualitatives nominales ou ordinales quantitatives discr tes ou continues Analyse descriptive de Pinformation analyse variable par variable statistique univari e analyse du lien entre deux variables statistique bivari e analyse simultan e des variables statistique multivari e G n ralisation des r sultats
43. ons pas ici des m thodes d observation quali tatives ethnographie observation participante etc mais souhaitons plut t parler des m thodes d observation quantitatives Il est parfois n cessaire de recourir un enqu teur pour recueillir les observations par exemple des relev s de prix des carburants pour un chantillon de stations service d fini selon les m thodes d chantillonnage pr sent es ci dessus le nombre de clients ayant visit un rayon donn le nombre de produits pris en main le temps pass dans le rayon chronom tr etc Mais on enregistre de plus en plus en souvent l information automatiquement par exemple le temps pass par 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac 11 12 M thodes statistiques appliqu es au management un internaute sur un site le nombre de pages par visite etc En finance on observe le cours d une action l ouverture sur une p riode donn e on comptabilise le nombre de retraits d argent dans le parc de distributeurs automatiques d une banque etc Il faut d finir tr s pr cis ment les mesures observ es par exemple il faut sp cifier si le nombre de visiteurs par heure d un mus e inclut les enfants ou pas pr ciser quelle heure on r alise les relev s etc Ces tudes sont co teuses moins de pouvoir facilement enregistrer automatiquement les donn es On les utilise pour d crire
44. pe leur sant en g n ral ils n ont pas r duit leur consommation et ne sont pas dans le boycott Les co restreints 15 6 s int ressent au d velop pement durable mais en privil gient les comportements qui leur permettent de faire des conomies moins de gaspillage produits faits maison etc Ils appartiennent en g n ral aux classes moyennes ou modestes de la population Parmi les consommateurs sceptiques on trouve les minimiseurs 17 9 qui estiment en faire d j suffisamment travers certains gestes quotidiens comme le tri des d chets et ne veulent pas faire davantage d efforts Pour eux la reprise de la croissance conomique est un enjeu bien plus important que le d veloppement durable et ils ne sont donc pas pr ts modifier leur consommation partir de cette typologie le cabinet a identifi des leviers activer pour inciter les consommateurs fran ais aller vers une consommation plus responsable Par exemple pour consophages Ethicity conseille de montrer les astuces et bons plans d adopter une modernit du discours via le digital Pour les perm ables il faut privil gier les b n fices sociaux aller vers eux pratiquer une information tr s simple notamment via les tiquettes Les autres r sultats se trouvent sur http www blog ethicity net e Repli VMade in France Scepticisme D veloppement durable on n a rien y gagner FREIN S PAR DENI FINANCI RES 25 t 17 2 35
45. rat gie la gestion de crise li e au passage d un ouragan et plus particuli rement ils ont mis en place tout un dispositif pour que les restaurants puissent ouvrir le plus vite possible entrep ts situ s dans des zones l cart de celles qui sont les plus menac es mode d emploi de r ouverture apr s le d sastre achats de g n rateurs portables d un centre de commandement mobile distribution de manuels d urgence etc Ainsi Waffle House est l une des entreprises am ricaines les mieux quip es pour r agir aux catastrophes Elle est aussi devenue un indice de mesure des cons quences des temp tes En effet au lendemain du passage d un ouragan la FEMA estime rapidement l tendue des d g ts en comptant le nombre de restaurants Waffle House ouverts lorsque les restaurants sont ouverts et proposent une carte compl te l indice est au vert signifiant que les dommages sont limit s et que l lectricit fonctionne Si l approvisionnement en produits est limit et l lectricit fournie par un g n rateur l indicateur est au orange Il est rouge si le restaurant est ferm signe de graves d g ts ou de conditions m t orologiques dangereuses Source Wall Street Journal septembre 2011 Questions 1 Quels sont les avantages et les inconv nients de la nouvelle mesure savoir l indice Waffle House 2 Comparer les d marches appliqu es mises en uvre pour valuer les cons quences de la catastrophe dans l appr
46. rons les variables une par une et analysons l information du tableau de donn es Il s agit de d crire comment varie une variable donn e Xj c est dire d analyser comment se r partissent ses valeurs ou modalit s x x La statistique descriptive univari e fournit les outils statistiques pour organiser pr senter et synth tiser l information issue de l analyse d une variable ind pendamment des autres La statistique descriptive univari e est un premier niveau d analyse incontournable Elle permet de prendre contact avec les donn es Les informations sont pr sent es partir de tableaux de diagrammes et d indicateurs de tendance et de dispersion qui synth tisent les r sultats Nous d crivons au chapitre 2 les principaux outils de la statistique univari e appliqu e au management Exemple Crit res d achat d une voiture taxi utilisation de la statistique univari e Par exemple l analyse descriptive univari e des donn es collect es sur les taxis permet de conna tre l ge moyen des conducteurs de taxis le nombre moyen d ann es d exp rience les principaux crit res d achat de leur v hicule d ordonner ces crit res d achat du plus important au moins important de quantifier combien ont b n fici d un cr dit pour effectuer l achat le pourcentage de taxis ayant t conseill s dans leur choix d une nouvelle voiture par des coll gues etc 3 2 Lien entre deux variables la st
47. rque etc peuvent tre qualitatives ou quantitatives selon la fa on dont elles sont formul es Ainsi si la personne interrog e indique par exemple une note comprise entre 0 et 10 la variable est consid r e comme quantitative Si le r pondant exprime son appr ciation en choisissant entre diff rentes possibilit s par exemple pas du tout important pas important important tr s important alors la variable est qualitative A On peut ventuellement identifier par des nombres les modalit s prises par une variable qualitative par exemple les codes de d partements ou les ann es Il ne s agit pas pour autant d une variable quanti tative effectuer des op rations arithm tiques sur ces nombres ne fait pas sens on ne peut pas additionner des codes de d partement 2 3 Variables qualitatives nominales ou ordinales Les r alisations possibles d une variable qualitative s appellent des modalit s Par exemple la variable sexe pr sente deux modalit s femme homme voir tableau 1 4 Lorsque les modalit s d une variable qualitative peuvent se ranger selon un ordre pr cis la variable est dite qualitative ordinale ou ordonn e Par exemple dans le cas d une chelle d usage on peut consid rer la modalit jamais comme inf rieure la modalit quelques fois qui elle m me est inf rieure la modalit souvent Autrement la variable est dite qualitative nominale par exemple le lieu de r
48. rs d clar s achet s tait sup rieur au niveau des ventes d ordinateurs une donn e r elle connue des fabricants et revendeurs Un cart entre les r ponses enregistr es et les vraies valeurs s appelle une erreur de mesure La question pos e tait pourtant bien anodine avez vous achet un ordinateur au cours des 12 derniers mois La formulation n tait pas en cause Apr s r flexion on est arriv la conclusion que les r pondants avaient eu tendance acquiescer plus qu ils n auraient d en effet certains souhaitaient donner une bonne image d eux en d clarant poss der un produit impliquant socialement biais de d sirabilit sociale d autres ne se souvenaient pas parfai tement de la date d achat qui avait eu lieu au del des 12 mois Dans ce cas pr cis la vraie valeur du nombre d ordinateurs achet s tant connue l erreur a pu tre redress e mais dans la majorit des cas la vraie valeur est inconnue c est justement l objet de l tude Les erreurs de mesure proviennent essentiellement de trois sources e du r pondant celui ci n est pas capable de r pondre probl me de m moire r ponse demand e trop pr cise etc ou bien il falsifie sa r ponse biais psychologique e de linstrument de mesure il est trop long la question est mal formul e le mode de recueil est inadapt etc e des enqu teurs ils peuvent inconsciemment biaiser dans un sens par exemple par u
49. s susceptibles de quitter Pentre prise L anciennet dans le poste le salaire la fonction exerc e jouent ils un r le e La rentabilit d un titre d pend il fortement ou faiblement de la rentabilit du march e Comment pr voir si une entreprise ou un particulier qui sollicite un emprunt remboursera et honorera ses ch ances e Pour un restaurant donn la satisfaction globale exprim e par le client d pend elle du jour de la semaine e Comment mesurer l impact des montants des liquidit s sur la faillite d une entre prise variable qualitative AJ Les corrig s ainsi que des exercices compl mentaires sont disponibles sur le site compagnon 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac
50. t d appar tenir la population m re Si nous devions r aliser manuellement un sondage al atoire simple il faudrait imaginer un tirage de num ros dans une urne comportant tous les noms des individus de la population Ce type de sondage exige donc de poss der la liste exhaustive de tous les individus qui composent la population appel e base de sondage Les entreprises des services banques assurances t l phonie etc et les entreprises du e commerce poss dent la base de donn es exhaustive de leurs clients et peuvent r aliser facilement des chantillons al atoires simples en s lectionnant al atoirement des num ros de clients tous les logiciels poss dent une fonction al atoire par exemple fonction ALEA dans Excel Dans le cadre des tudes internes sur les salari s la base de sondage existe aussi On peut r aliser le tirage avec remise ou sans remise il para t intuitivement plus satisfaisant de ne pas prendre en compte plusieurs fois le m me individu et donc de construire un chan tillon al atoire sans remise Dans ce cas les tirages d individus ne sont pas ind pendants les uns des autres ce qui complexifie les propri t s et calculs 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management D s que le taux de sondage la taille de l chantillon divis e par la taille de la population est f
51. timations Deuxi mement comment extrapoler vers la population les r sultats obtenus sur l chantillon Quelle est la pr cision des r sultats Fatalement on commet une erreur en ne tenant pas compte de la totalit de la population peut on quantifier cette erreur appel e erreur d chantillonnage 4 3 Prendre une d cision gr ce la statistique Au del du fait d attribuer une valeur un param tre sur la population le probl me est parfois de r pondre une question concernant la population Le lien entre d pense annuelle et sexe observ sur un chantillon de clients d un site de e commerce est il vrai pour l ensemble des clients de ce site Les pi ces fabriqu es par un fournisseur respectent elles la norme fix e dans le cahier des charges Le taux de satisfaction est il sup rieur chez les clients r sidant en le de France ou chez ceux habitant en r gions Pour r pondre des questions pos es sur une population partir de r sultats sur un chan tillon on met en uvre une proc dure de test d hypoth se La question de l erreur commise en prenant une d cision partir de r sultats d chantillon est l aussi incontournable en fait deux types d erreurs sont identifi s Le chapitre 7 expose la m thodologie des tests d hypoth ses Le chapitre 8 d crit six tests d hypoth se fr quemment utilis s en management deux tests de comparaison une norme trois tests de comparaison de
52. ttentes et diff rences respectives quant la qualit des prestations des cabinets de recrutement au suivi de leurs missions et int gration des nouveaux collaborateurs Il faut veiller ne pas d finir une population trop large Cette situation arrive souvent lorsque le manager raisonne en termes de contraintes budg taires et souhaite interroger un maximum de personnes avec le m me outil de collecte d information Cette tentation risque d avoir des effets tr s n gatifs sur la qualit des r sultats La r gle est simple pour une population sp cifique une tude construite ad hoc En largissant trop la population l outil de mesure risque de ne plus convenir Par exemple dans une tude sur la pratique des jeux vid o utiliser la m me tude pour interroger les jeunes et les parents serait tr s insatis faisant le questionnement n est pas de m me nature Les jeunes peuvent faire l objet d une premi re tude visant mieux comprendre leur comportement d usage nombre d heures pratiqu es par jour types de pratique motivations etc Les parents peuvent tre le sujet d une seconde tude pour mieux comprendre leurs appr hensions et freins Exemple tude sur les crit res d achat d une voiture taxi Lors d une analyse d taill e des ventes en 2010 en France le directeur du marketing d un grand constructeur automobile fran ais constate que sa marque est peu pr sente sur le march des tax
53. ve ordinale d chelle d accord Au lieu de tes vous satisfait oui non il est conseill de proposer une chelle de satisfaction c est dire de passer d une variable qualitative nominale une variable qualitative ordinale Tr s insatisfait peut prendre la valeur 1 insatisfait la valeur 2 ni insatisfait ni satisfait 3 satisfait 4 et tr s satisfait 5 Bien s r cette affectation est arbitraire mais elle permet n anmoins de calculer une note moyenne de satisfaction La variable qualitative ordinale est ainsi rendue quantitative discr te Aussi est il n cessaire de consid rer la nature de la variable d s sa formulation 2012 Pearson France M thodes statistiques appliqu es au management Corinne Hahn Sandrine Mac Chapitre 1 La d marche statistique appliqu e au management 3 D crire l information la statistique descriptive Les donn es ont t collect es elles sont pr tes tre analys es Pour cela la statistique a d velopp de nombreux outils de description des donn es La statistique descriptive a pour objet de r sumer et de pr senter l information contenue dans des donn es collect es sur un groupe d individus Les outils de la statistique descriptive varient selon que l analyse concerne une deux ou plusieurs variables analyse univari e bivari e et multivari e 3 1 Description variable par variable la statistique univari e Consid
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