Analyse questionnaire

Bonjour,

Pour mon étude, j'ai proposé un questionnaire à 61 personnes jouant à un MMORPG. Le questionnaire est composé de questions type socio-démographiques + "joueur" (sexe avatar, heures jouées, etc...) ainsi que de 4 tests déjà échantillonnés et validés par ailleurs. Les sujets doivent y répondre via une échelle de type Lykert en 5 points. (pas du tout, ..., extrêmement)

Pour analyser les données récoltées je souhaite:

1 - comparer les données socio-démographiques + joueur / réponses aux items des tests.
Le khi-2 n'étant pas valide (effectif théorique <5), on m'a conseillé de procéder à un Anova univarié et de le faire suivre d'un test de Tuckey lorsque les résultats sont significatifs.
Cependant, il y 2 configurations dans lesquelles le Tuckey n'est pas possible:
- lorsque le facteur comporte moins de 2 catégories,
- lorsqu'il y a moins de 2 réponses dans une des catégories.
J'ai donc 2 questions :
- Est-ce que l'Anova est quand même valide quand je ne peux pas appliquer de test post-hoc ?
- Est-ce que je peux procéder autrement ?

2- Obtenir des statistiques sur les réponses des sujets à chaque test séparément. Je m'explique, à un test en 10 items pour 61 sujets, je voudrais pouvoir faire ressortir le type de réponses plus fréquentes mais pas uniquement en %, je voudrais pouvoir m'appuyer sur un test statistique. Puis-je dans ce cas comparer la distribution des réponses à un effectif théorique et dans ce cas comment puisque le Khi-2 n'est pas valide ?
Aussi, est-il possible de travailler avec les résultats de chaque sujet ? (les scores des sujets se situent entre 3.5 et 3.75 par exemple) Est-ce qu'une stat descriptive est suffisante .Ou bien dois-je approfondir ?

Mes questions peuvent vous sembler floues, n'hésitez-pas à me demander des précisions si besoin.

Merci d'avance,

Salut, j'ai du mal à comprendre ton jeu de données, quand tu parles de 4 tests tu parles de quoi? des variables explicatives? quel est ta variable réponse?

Pour le Khi2, tu peux te servir de son alternative non paramétrique: le test exact de Fisher quand les effectifs sont mal configurés. Ensuite je ne comprends comment tu peux avoir un facteur avec moins de deux catégories qui ont moins de deux réponses... pour moi tes facteurs contiennent des modalités qu'on peut appeler catégories.

Désolé mais pour moi ton énoncé, bien que intéressant et puis les geeks resteront toujours effroyablement interessant , est trop flou en ce qui me concerne. Il serait bien que tu décrives un peu plus ton jeu de données en séparant les variables explicatives et la variable réponse et en décrivant le format des données.

Alors, je vais tenter d'être plus claire:

Les tests dont je parle sont des questionnaires en 10 items chacun ou plus. Je les ai intégré au mien.
Pour exemple, un des items : "Mes relations avec mes partenaires de jeu sur War sont harmonieuses". Le sujet doit ensuite donner son degré d'accord avec l'item grâce à une échelle comme celle-ci: pas du tout = 1; un peu = 2; Modérément = 3; beaucoup = 4; extrêmement = 5

J'ai récolté les données sous la forme d'un tableau excel ou les colonnes = chaque item (les variables pour les stats) et les lignes = réponses des sujets.

Ensuite, j'ai intégré des questions de type socio-démographiques et des questions qui me servent à établir un profil de joueur.

Dans l'ordre ça donne donc questionnaire socio-démographique, questionnaire profil joueur, test 1, test 2 test 3, test 4.

Pour analyser mes résultats, j'ai souhaité comparer les données socio-démographiques et profil avec chaque item de chaque test. Pour ce faire, je comptais appliquer le Khi-2 mais il s'est avéré que les effectifs théoriques étaient toujours inférieurs à 5.

Un internaute m'a alors conseillé d'appliquer un Anova univarié suivis d'un test de Tuckey pour les résultats significatifs. Et les cas particuliers dont je parle plus hauts sont ceux-ci:
1- Par exemple la variable "Etat-civil" est divisée en 3 catégories (France, Région parisienne, Belgique). Seulement les belges se montent au nombre de 3 et il est arrivé que 2 d'entre aux ratent une question avec la variable dépendante que je comparais. Ça donne donc le premier cas: lorsqu'il y a moins de 2 réponses dans une des catégories.
2- Les variables qui impliquent une réponse binaire, soit oui/non (Avez-vous des enfants), soit catégorielle (Homme/Femme, ...). Avec celles-ci, le logiciel ne veut pas non plus appliquer le post-hoc.

Le test exact de Fisher n'est-il pas réservé aux réponses dichotomiques, dans ce cas, puis-je l'appliquer aux variables du 2nd cas ? Est-il applicable dans le 1er cas ?

Pour ma 2nde série de questions, je vais rédiger quelque chose de plus consistant et je reviens vers vous pour vous assommer :p

J'ai vu dans Statistica que je pouvais appliquer le test t pour échantillons indépendants par groupes pour les variables à 2 catégories.
Est-ce que cela vous paraît correct ?

Car le Fisher s'applique entre 2 variables dichotomiques il me semble. Et là ce n'est pas le cas, c'est entre des variables dichotomiques d'un côté et des variables ordinales de l'autre.

Par contre autant je connais les conditions d'application du Khi-2, autant je ne trouve pas les conditions sine qua none pour le test T pour échantillons indépendants, ni appariés.
Auriez-vous une source ?

up pour la modification plus haut