Mesure de la satisfaction - Représentation graphique

Bonjour,

Je travaille sur un questionnaire dans lequel on demande aux répondants de noter sur une échelle de 1 à 10 différentes variables (accueil, service, propreté...). Il y a aussi une variable "Satisfaction Globale" qui est aussi noté de 1 à 10.
Exemple :
ID VAR1 VAR2 VAR3 ... VARN SG
a 2 6 4 8 7
b 6 8 6 3 8

Ma question est la suivante :
Comment mesurer l'impact de chaque variable sur la satisfaction globale ?
Comment le représenter graphiquement ?

merci de votre réponse,

Eric

Bonjour, quel taille a ton échantillon?

Si tu as un échantillon de grande taille je m'orienterais vers une ACM directement pour le coté visuel et pour le coté différentiel un test du chi2. Si ton échantillon est de petite taille, tu devrais simplifier les graduations de ton question en les poolant, exemple: catégorie 1 = 1 à 5, catégorie 2 = 6 à 10, puis j'appliquerais la même démarche.

Merci pour ton retour.
J'ai un échantillon de 314 répondants (certains n'ont pas répondu à toutes les questions) et j'ai 9 variables explicatives.
Ne peut-on pas faire une ACP plutôt qu'une ACM, car toutes mes variables sont ordinales (notations de 1 à 10) ?
Une fois que j'ai mes axes factorielles, ne devrais-je pas utiliser une méthode supervisée pour expliquer la satisfaction globale ?

merci,

Eric

Alors concernant l'ACP sur données ordinales je te renvoi à ce topic de notre forum: https://statistiques.forumpro.fr/t1121-acp-sur-donnees-qualitatives-ordinales et qui va t'expliquer un peu plus le souci.

Après il faut savoir que l'ACM est une ACP sur le tableau disjonctif de tes variables, le souci dans l'ACM c'est que tu ne plotteras pas les variables mais leur modalité, ce qui peut rendre un peu brouillon l'interprétation, mais en filtrant de façon univariée et avec un test différentiel comme le chi2 tes variables tu peux déjà éclaircir ton jeu de données.

Je rappel que dans ton énoncé, tu as parlé de:

Comment mesurer l'impact de chaque variable sur la satisfaction globale ?
Comment le représenter graphiquement ?

Donc en effet tu peux ensuite passé par des modèles multivariés de classification supervisé . Dans ton cas je pense que tu devrais voir du coté des régressions logistiques polytomiques et éventuellement les arbres de décision. Tu peux ensuite faire une méthode combinée de CAH + ACM.


Ensuite j'avoue ne pas être totalement à l'aise avec un jeu purement fait de variables ordinales, personnellement j'aurais tout modalisé en 4 classes puis j'aurais fait une ACM après mon filtre différentiel basé sur des tests du chi2.

merci de ton retour.
Je vais en effet binnariser mes variables en 3/4 classes et effectuer une ACM.
Par contre, je ne comprends pas ce que signifie "j'aurais fait une ACM après mon filtre différentiel basé sur des tests du chi2".
Concernant la représentation graphique, aurais-tu une idée de graphe sur lequel on pourrait visualiser les items agissant sur une satisfaction globale élevée vs. faible ?

merci,

Eric

Par contre, je ne comprends pas ce que signifie "j'aurais fait une ACM après mon filtre différentiel basé sur des tests du chi2"

Je voulais dire, dans un premier temps tu appliques ton test sur chaque variable une après une, puis tu retiens les variables qui ont une p-value < 5%, celles dont ce n'est pas le cas tu ne peux rejeter l'hypothèse de distribution aléatoire. Et sur ces variables retenues, tu appliques ton ACM.

Pour la représentation graphique, puisque tu veux tout plotter en même (je veux dire toutes tes variables), tu peux insérer dans l'ACM aussi bien tes variables explicatives que ta variable satisfaction globale. Ce que dit une ACM c'est: des variables proches impliquent qu'elles contiennent un grand nombre d'effectifs communs puisque basé sur la métrique du chi2, donc tu pourras regarder les variables qui sont les plus proche de ta variable satisfaction globale.

Merci !