> Journée 1
M1 : 10 points clés à connaître pour des études de qualité
(échantillonnage, recueil, intervalles de confiance, boostrap, redressements et extrapolation, tests statistiques).
- – Impact de la qualité dans les études sur les résultats : Questionnaire, Moyenne, Médiane, Ecart-type, Sans réponses.
- – L’intervalle de confiance, formule classique, intérêt du boostrap pour le calcul (y.c. principe de cette méthode).
- – Redressements et extrapolation : usages, limites, cas particuliers, comment juger de la qualité.
- – Tests statistiques utilisés dans les études : Student sur moyenne et %, Chi2 global et par case.
- – Corrélations : Calcul, utilisation en études marketing. Quelques applications : Bilans d’images/Matrices de llosa, Profiling produits Round Robin.
M2 : Les analyses factorielles ACP/AFC
(Principes, Usages : exemples d’utilisation, réduction des dimensions, représentations graphiques, complémentarité avec la classification hiérarchique et la typologie).
- – L’ACP – Analyse en composantes principales : une méthode pour découvrir des dimensions structurantes dans les batteries d’items.
- – Une application : la réduction des questionnaires.
- – Une autre application : le positionnement de marques sur des axes identifiés.
- – L’AFC – Analyse factorielle de correspondance : une méthode pour visualiser le positionnement de produits/marques entre eux, des items entre eux et des produits/marques par rapport aux items.
- – Couplage avec une CAH – Classification ascendante hiérarchique, intérêt pour le marketing : grouper des produits similaire en terme de perception.
- – L’ACM – Analyse en correspondance multiple : une méthode essentiellement utilisée pour sa capacité de projection graphique
- – L’ACP et l’ACM : porte d’entrée pour les typologies.
> Journée 2
M3 : Typologies et Segmentations
(Différences T/S, Principes, Usages : exemples d’utilisation, typologie d’individus, d’objets, et de besoins).
- – La différence typologie et segmentation.
- – Conseil pour la qualité de ces méthodes.
- – Typologies attitudinales et typologies U&A (canoniques).
- – Typologie et études qualitatives
- – Exemples de typologies en vue de structurer le marché pour comprendre les consommateurs.
- – Typologie pour résumer l’information dans les bases de données et améliorer le ciblage.
- – Prédire une typologie pour enrichir une BDD. Le lien BDD-études.
M4 : Un panorama des principaux modèles prédictifs
(But général, principes des différentes méthodes : Régressions, Discriminantes, Arbres de décisions, Réseaux de neurones, Réseaux bayésiens, Méthodes SVM, Démarche commune pour assurer la qualité : échantillon apprentissage et test, boostraping amont, surapprentissage, lisibilité du processus).
- – But général quand les études deviennent prédictives d’une attitude ou d’une quantité consommée.
- – principes des différentes méthodes : Les classiques « Régressions, Discriminantes, Arbres de décisions »
- – principes des différentes méthodes : Les tendances «Réseaux de neurones, Réseaux bayésiens, Méthodes SVM.
- – Démarche commune pour assurer la qualité : échantillon apprentissage et test, Dangers et solutions : boostraping amont, surapprentissage, lisibilité du processus
- – Couplage avec une CAH – Classification ascendante hiérarchique, intérêt pour le marketing : grouper des produits similaire en terme de perception.
Pour plus d’information, veuillez contacter le secrétariat d’INFOSTAT :
Jocelyne COLIN
Tel : 00 33 (0)6 66 87 20 20
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