Analyse stat mémoire

Bonjour,

Je réalise mon mémoire sur l'application d'un nouvel étiquetage alimentaire dans un magasin. Il s'agit d'un étiquetage simplifié calculé selon la méthode suivante :

Score nutritionnel unique représentant la qualité globale d’un aliment.
Le calcul est basé sur la teneur au 100 g de 4 éléments négatifs : énergie, sucres simples, acides gras saturés et sel.
Des points de 1 à 10 sont attribués à chaque élément en fonction des quantités présentes. La composante N peut donc aller de 0 (le plus favorable) à 40 (le moins favorable).

Ce score N peut éventuellement être minimisé par la soustraction d’éléments nutritionnels considérés comme positifs : fruits ou légumes  et noix, fibres et protéines. Des points allant de 1 à 5 sont attribués. La note P varie donc de 15 (plus favorable) à 0 (moins favorable).    

Si les points N < 11 alors le score =  points N - points P
Si les points N  > ou = à 11    :
     Si les points pour les fruits/légumes et noix = 5 alors score  = points N - points P
     Si les points pour les fruits/légumes et noix < 5 alors score = points N  -  points    pour les fibres + points pour les fruits/légumes et noix.

Les notes théoriques du score vont donc de -15 (le plus favorable) à + 40 (le plus défavorable). Des couleurs et des lettres sont  attribués en fonction du score final : A  /vert  (de -15 à -1), B/vert clair (de 0 à 2), C/jaune (de 3 à 10), D/orange (de 11 à 18) et E/rouge (à partir de 19).

De cette manière, un produit noté A est un produit à favoriser dans l'alimentation et un produit noté E est un produit dont il faut limiter la fréquence de consommation ainsi que la quantité.

Je dois maintenant réaliser l'analyse statistique de cet étiquetage simplifié afin de voir s'il y a eu un impact positif de cette application sur le comportement d'achat des consommateurs. En effet, les lettres étaient affichées sur les produits d'un magasin pour aider le consommateur à choisir les produits alimentaires ayant la meilleure qualité nutritionnelle.







Est-ce que quelqu'un pourrait m'orienter et me confirmer la bonne démarche d'analyse ?
Un autre test, en complément, est-il recommandé ? (j'avais entendu qu'il était possible de faire un autre test en plus de Chi2 si les résultats n'étaient pas significatifs mais je ne me souviens plus lequel...)

Bonjour,

Je dirais que la démarche est bonne si tu as bien fait :
- des tests séparés pour les liquides et les solides
- des test croisant classe de qualité et phase de l'étude dans la table de contingence.

Je ne vois pas pourquoi tu voudrais faire un autre test mis à part le fait que pour une des classes (phase 2, liquide) tu as un effectif un peu limite (en général le chi² nécessite des effectifs supérieurs à 5) mais je ne pense pas que cela change quoique ce soit. Pour être parfaitement rigoureux, tu pourrais utiliser un test exact de Fisher.
Tu peux toi même constater que dès la première phase, la distribution dans les classes est déjà fortement en faveur de la classe A. Les phases 2 et 3 suivent le même schéma. Tu n'es pas dans une problématique très complexe en termes d'analyse donc les stats sont plutôt là pour contenter le consensus au sein des praticiens qui aiment bien avoir une jolie petite étoile à afficher avec les résultats histoire de se rassurer . Mais dans le cas présent la première période parle d'elle-même et il est même dangereux de se retrancher derrière les stats car un effet aléatoire sur un croisement classe/période pourrais conduire à un résultats significatif.

Bref tout va bien mais n'oublies pas ton regard de praticien sur la donnée.

Nik

Merci beaucoup pour ta réponse Nik !