Ecole de santé publique de Nancy Construction dun outil de recueil pour une enquête C LOTILDE...
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Ecole deEcole desanté publiquesanté publique
de Nancyde Nancy
Construction d’un outil de recueil pour une enquête
CLOTILDE LATARCHE
Module Santé Publique
IFCS
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Ecole de santé publique de NancyEcole de santé publique de Nancy
Plan du cours
1- Protocole 2- Recueil de l’information
Objectif = données de qualité3- Préparation des données
Codage, Saisie, Contrôles4- Analyse statistique5- Présentation des résultats
les étapes d’un enquêteLes étapes d’une enquête
Ecole deEcole desanté publiquesanté publique
de Nancyde Nancy
Recueil de l’information
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Ecole de santé publique de NancyEcole de santé publique de Nancy
Le protocole
Document écrit qui comporte Description du problème étudié (bibliographie….),
le(s) objectif(s) de l ’étude, le cadre de l ’étude La population (échantillon) Les moyens disponibles et les délais prévus Les autorisations / informations : patient,
médecins,CPP, CNIL Le questionnaire ou bordereau ou CRF
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Objectif du recueil de données
Qualité des données = qualité des résultats Doit permettre les analyses
Obtenir 1 fichier « propre » lisible par le logiciel d’analyse
Tenir compte des coûts Directs Indirects (temps)
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Identification
Données de santé = données sensibles Vie privée Confidentialité - Secret professionnel Le patient doit être informé de leur utilisation
Protection Questionnaire et fichiers informatiques
Anonymisation Accès Durée de conservation
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Identification
Données directement ou indirectement nominatives : soumis à déclaration CCTIRS + CNIL
Pas de données nominatives + données de santé dans le même fichier informatique Nécessité de garder des données nominatives ? (suivi de cohorte)
Séparer les données nominatives permettant le suivi / données de santé qui seront analysées
Créer un numéro d’enquête pour faire le lien Liste de correspondance conservée de manière sécurisée Possible :
– initiales du nom et du prénom– Date de naissance – mois + année de naissance suffisant le plus souvent – Si besoin de la date complète : le justifier (ex : néonatalogie)
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Déclaration CNIL
Obligatoire si données nominatives ou indirectement nominatives dans le doute demander un avis
Dans le domaine de la santé : CPP ou CCTIRS Prévoir les délais de réponse
Site internet (+++) cnil.fr et cctirs.fr
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Information / Consentement du patient
Dépend du cadre réglementaire de la recherche
Information = minimum ! Il existe des dérogations au devoir
d’information Doivent être justifiées
Lettre d’information Intelligible !
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Outils pour le recueil de données
Questionnaire : papier : fiche de recueil, codage Informatisé
Saisie des données : informatique tableur (Excel, …) base de données (4D, Acces,Epi-Data ….)
Analyse des données : informatique Logiciel de stat (SAS, Epi-Info…)
Présentation des résultats : Excel, Word, PowerPoint
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Questionnaire : structure
3 parties Identification du sujet :
N° observation, éventuellement n° de centre ou d ’enquêteur
Inclusion : vérification des critères d’inclusion et d’exclusion du protocole
Critères étudiés( cf le protocole)
On ne recueille que ce que l’on a prévu d’exploiter ...
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Questionnaire : forme (1)
Présentation soignée +++
Consignes de recueil, explications si possible sur le questionnaire, claires Guide de remplissage
Faire figurer les unités de mesure ex : poids en g ou en kg
Partie réservée au codage codage dans un 2ème temps
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Questionnaire : forme (2)
Attention à la longueur du questionnaire si entretien ou auto-questionnaire 20-30 mn
Parties logiques repères utiles pour retrouver les variables au
moment de l ’exploitation et simplifier les vérifications
Plusieurs pages papier : prévoir le « maintien » du questionnaire, identification des pages
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Questionnaire : forme (3)
Cases à cocher : disjointes
intubation
masque
spontanée
intubation
masque
spontanée
Réponse type oui/non sans ambiguïté
nonoui
1) Aimez vous le chocolat ?
Codage
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Questionnaire : forme (4)
En général pas d’item mixte
Travail +Maison
Maison
Travail
1) où fumez vous ?
nonoui Codage
Maison
Travail
nonoui
Maison
Travail
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Questionnaire : forme (5)
La forme guide la réponse
Poids de naissance
Age gestationnel
Date de naissance
g
Ou
SA
SA
+ jours
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Questionnaire : forme (6)
Nombre de réponses possibles classiquement : nombre pair … à discuter ex : êtes vous content de ce cours ?
Content
Très content
Assez content
Pas content
Mécontent
Très content
Très content
Très content
Très contentValeur « refuge »
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Les questions
Formulation du libellé influence les résultats attention aux termes techniques incompréhensibles….
Fermées items prévus
suggestifs mais limitent pb mémorisation exhaustifs : couvrent l’ensemble des réponses
possibles (prévoir une case « autre ») pb interprétation « autre » liste peut être longue
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Les questions ouvertes
exploitation plus difficile, réductrice, subjective
Intérêt économiser le temps d’entretien, la longueur du
questionnaire, la fatigue du répondeur expliciter des réponses fermées (question
complémentaire « pourquoi ? » pour vérifier la qualité de l’information (bonne
compréhension du reste du questionnaire ….) information spontanée
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Les questions : cas particuliers
Redondance : pas toujours inutile ex : tabagisme et grossesse croisement des informations
Questions « filtres » vérifier la bonne compréhension du sujet valider l ’authenticité des autres réponses
ex : consommation de produits illicites chez les jeunes « noyer » la question d ’intérêt entre des
questions anodines ex : consommation de tranquilisant au cours de la
grossesse
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Ordre des questions
Dépend du type d ’enquête Respecter la logique de l ’enquêteur et de
l’enquêté si enquête sur dossier médical, les questions doivent
suivre la logique du dossier limiter les allers-retours dans le questionnaire (risque de
valeurs manquantes, perte de temps) Enquête par interview
Au début : questions simples : mise en confiance Au milieu : questions les plus difficiles ou les plus
délicates A la fin : l ’attention diminue, terminer par des questions
simples et « positives »
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Test du questionnaire
OBLIGATOIRE = pré-enquête A prévoir dans le « timing » de l ’enquête
formation des enquêteurs tester sur un échantillon identique à celui de
l’enquête ET dans les conditions de l’enquête compréhension, durée, « impression » des
cobayes Vérifier la qualité des réponses Numéroter/dater les versions papiers (+++)
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Test du questionnaire (bis)
Ce qui est oublié est difficilement rattrapable ensuite
Vérifiez que le questionnaire recueille les données nécessaires pour répondre aux objectifs de l ’enquête
Le faire valider par un « expert » du sujet étudié
Test
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Les variables / Les données
Format des variables pour la saisie numérique, caractère, date …. prévu à l’avance pour le masque de saisie numérique : précision
1 ou 2 chiffres après la virgule suffisent en général
Quantitatives, ordinales, qualitatives
particularité : échelle analogique
Information +++ +
Ecole deEcole desanté publiquesanté publique
de Nancyde Nancy
Préparation de l’information :
Codage, saisie, contrôles
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Codage
Processus de transformation d’une information pour la rendre compatible avec un traitement bien défini
ne se fait pas au moment du recueil Sauf si recueil informatique, sans texte libre
libellé - code : permet vérification Recueil informatisé : saisie du code : faire apparaître
libellé outils de codage
soit propre à l’enquête soit déjà existante
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Nomenclatures
Nomenclature, thesaurus, classification, catalogue
Exemples Classification Internationale des Maladies
(CIM10) Classification Communes des Actes médicaux
(CCAM) Professions : INSEE Codes communes, canton, département
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Codes
Code numérique (++) ou caractère économique en temps de saisie et en place « thesaurus » de l ’enquête
Booléen (yes/no) prudence : valeurs manquantes
Valeurs manquantes vérification codage spécifique
Interprétation des questions ouvertes
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Ce qui ne doit pas se faire lors du recueil
Transformation de variables regroupement de variables
ex : codage pathologie
mise en classe
Calcul sur les variables durée, âge
ex :( date consultation-date naissance)/365.25
Réalisés au moment de l ’exploitation
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Variables particulières (1)
Identification clé : jonction de fichier ou multifichier numéro d ’identification simple ou composé
Département
N° hôpitalN° fiche
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Variables particulières (2)
format des dates (attention format export / import) jj mm aaaa : précision au jour près jj mm aaaa hh mn : calcul des délais en
minute possible le format date permet calcul, extraction du
mois, du jour …..
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Échelle analogique
Recueil réglette : positionnement par le sujet,
relevé par l ’enquêteur par questionnaireQ1 je souffre :
Pas du tout C’est insupportable
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Un exemple de logiciel de saisie :
Epi-data
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Epidata
Gratuit, simple d’utilisation
téléchargement à partir d’Internet, version en
français
http://www.epiconcept.fr/html/epidata.html Setup_epidata_fr.exe (1,3 Mo) Version d'installation d'EpiData 3.1 en
français
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Fonctions d’EpiData
Conception du masque de saisie Contrôle à la saisie Saisie Exportation sous différents formats
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Conception du masque
Ouvrir EpiData 1-questionnaires nouveau fichier .QES
Ce fichier correspond au bordereau de recueil
Informations à définir Le nom de chaque variable L’intitulé en clair de chaque variable = label Le type de chaque variable
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Le fichier.QES
Nom de la variable Le plus simple possible Les 8 premiers caractères de la ligne Pas d’espace, pas d’accent
Label de la variable À la suite du nom, sur la même ligne Éviter les accents
Type de la variable À la suite du label, sur la même ligne Caractère: _ autant que nécessaire Numérique: # autant que nécessaire Date: <dd/mm/yy> Aide sur le type de variable:
Menu Editer liste de choix
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Exemple de fichier.QES
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Création du fichier de données, contrôles à la saisie
On peut paramétrer le masque à partir du fichier.QES Dans fichier options masque
2-créer fichiers de données Étape quasi instantanée : fichier.QES fichier.REC Fichier .REC = là où seront stockées les données saisies
3-contrôles Création d’un fichier.CHK à partir du fichier.REC Range (étendue): valeur min valeur max Legal (valeur autorisée): valeur1 valeur2 Jumps (saut de question): valeur_Q1>nom_Q5 Must enter (saisie obligatoire): Yes/No
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Exemple de contrôle
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Exemple de masque
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Saisir, documenter, exporter
4-saisir des données 5-documenter
Descriptif de la structure du fichier.REC Nom Libellé Type Taille Contrôles
Liste les variables saisies 6-exporter les données
EpiData ne permet que la saisie Pour l’exploitation statistique Vers différents formats dont SAS
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Si vous êtes perdu…
Aide introduction à Epidata Document pdf de 5 pages
Aide contenu index Pour trouver la syntaxe des différentes
commandes
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Saisie des données
Tableur données peu nombreuses, « simples » relecture et correction faciles pas ou peu de contrôles de saisie
Bases de données données nombreuses, multi fichiers contrôles de saisie faciles comparaison de fichiers
Qui saisit ?
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Masque de saisie
Reproduction la plus fidèle possible du questionnaire papier à l’écran
Définition du format des variables Type de saisie Eventuellement calcul de certaines variables Ordre de saisie Contrôles
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Logiciels saisie
Base de données relationnelle, contrôles Logiciels « libres »
Série EPI INFO Attention à la version 2000, préférer la version 6
EPI DATA : dérivé de Epi Info Même logique et robustesse que la version 6 Plus convivial, fonctionnalité de mise à plat, d’export etc
….
Plus complets (payants) Access 4D ….
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Cas particulier : tableur
Rappel une ligne par sujet une colonne par variable
NUM TERME DEPT SEXE POIDS AGE M. DECES MULT.
313 36 88 F 1220 27,78097 3 0
203 34 54 F 1470 35,05270 0 1
492 34 57 F 1430 32,17796 0
215 34 54 F 1420 24,49281 0 0
… … … … … … … …
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Tableur : Ceci est inexploitable
NUM infection germe POIDS DECES Cause DC
313 0 0 ? ? ? oui Pas derenseignement
203 1 E.Coli,staph 1470 non non
492 1 Escherichia C. 1430 NON 0
215 0 Pas de germe 1420 Non 0
… … … … … …
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Contrôles de saisie
Champs obligatoire interdit le passage à la fiche suivante et
l ’enregistrement si non saisi effet pervers : on met n’importe quoi pour avancer
Contrôles intra champs valeurs autorisées, minimum-maximum...
Contrôles inter champs = cohérence conditionnelle : SI/ ALORS/ SINON OU IF/ THEN/
ELSE
Valeur par défaut risque de diminuer l ’attention
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Qualité de la saisie
Limiter les erreurs de saisie qualité du questionnaire, du codage, du masque
Avantages et inconvénients des contrôles Double saisie
saisie des mêmes fiches papiers par deux personnes différentes puis comparaison (automatique) des 2 fichiers obtenus
Saisie automatisée : lecture optique ex : certificats de santé
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Le formulaire informatique
Mode de remplissage « direct » Attention : modalités d’envoi
Données de santé : envoi sécurisé (messageries sécurisées, webmail sécurisé ….)
Pas adapté pour tout …. Principes identiques
Contrôles de saisie : +++ Baisse des coûts Vérifications en cas d’erreur de saisie plus
complexes Test et validation du questionnaire : idem
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Résultat de la saisie
Fichier standard 1sujet (ou unité statistique) = 1 ligne 1 variable = 1 colonne
Format d’échange :
id var2 var3 var4 var5 var6 var7123
1 variable par colonne
1 sujet par ligne*
* pas toujours !
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Export des fichiers
Export plusieurs possibilités en général attention aux dates, caractères
particuliers (ê,ù..) Excel, Epi-Info….
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Vérification - début analyse
Qualité : exhaustivité – qualité information Analyse univariée de toutes les variables
qualitatives : % valeurs manquantes valeurs aberrantes …
quantitatives : idem + formes des distributions mises en classes possibles ….
Analyse bivariées recherche des erreurs, cas impossibles ..
Dénombrement
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Structure des fichiers
Mono fichier•Mère
•identif.•var2•var3…..
•Enfant 1•identif•var2•var3…..
•Enfant 2•identif•var2•var3……
•Enfant 3•identif•var2•var3…...
Multi fichiers
•Mère•CLE.•var2•var3…..
•Enfants
•CLE•identif•num enfant•var2•var3…..
Choix à réfléchir ….
Peut être remodifié par la suite
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Manipulations de fichiers
Base de données ou logiciel exploitation sous fichiers jonction de fichiers : verticale
id var2 var3 var 4123
id var2 var3 var 4456
id var2 var3 var 4123456
Ajout de sujets
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Manipulations de fichiers
jonction de fichiers : horizontale id var2 var3 var4123
id var5 var6 var7123
id var2 var3 var4 var5 var6 var7123
Ajout de variables
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Analyse statistique
Ecole deEcole desanté publiquesanté publique
de Nancyde Nancy
Principes de bases en Statistiques
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I. Echantillon et estimation.
Intérêt de l’échantillon par rapport à la population cible
Choix de l’échantillon : représentativité (tirage au sort aléatoire, randomisation, taille)
Estimation des paramètres d’une population à partir des mesures faites sur l’échantillon.
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II. Notion de variable
Dans une étude statistique, les paramètres mesurés chez les sujets sont appelés : VARIABLES.
2 types de variables : QUALITATIVE (ex : type de pathologie, sexe…)
exprime une qualité de l ’individu et est constituée de différentes modalités (ou classes) exclusives les unes des autres
QUANTITATIVE (ex : taille, poids, age…) est une variable qui peut se mesurer .
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1/ Variable qualitative
Une variable qualitative s’exprime en classes ou en modalités (ex: la variable SEXE a 2 modalités H et F)
La répartition de l’effectif total dans les classes s’exprime en % (fréquences, rapports…, ex : 60% d’hommes et 40% de femmes)
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2/ Variable quantitative
Appelée aussi variable continue c’est une variable qui peut se mesurer et pour laquelle on peut déterminer : Moyenne (μ), médiane Écart-type (σ), étendue (range)
« μ » et « σ » sont les paramètres de la variable estimés pour la population à partir du calcul de « m » et « s » réalisé sur l’échantillon
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Attention! Il est possible de « discrétiser » une variable quantitative exemple : la variable taille recueillie en cm peut
être discrétiser en une variable qualitative en 3 classes : <160 cm; [160 cm à 180 cm]; et > 180 cm.
MAIS il est toujours souhaitable de recueillir l’information la plus précise et de discrétiser ultérieurement si nécessaire!
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IV. L’analyse statistique (1)
L’analyse descriptive description de l’échantillon : pour chacune des
variables: nombre de sujets fréquences de chacune des classes pour les
variables Qualitatives moyenne et écart-type pour les variables
Quantitatives (ou médiane et range)
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IV. L’analyse statistique (2)
Exemple : dans un échantillon de 200 patients description :
Nb Moyenne (e.t.) /Frequences
Age(ans)
195 57 (0.9)
Sexe 198 H = 48%
Diabète 150 Absence = 80%DID = 5%
DNID = 15%
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Présentation des résultats :
Tableaux et graphiques
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Présentation des résultats: tableaux
Le tableau de résultat principal doit toujours être mis dans le texte: le tableau n’est mis en annexe que s’il est
simplement descriptif Ne pas faire de tableau (citer les chiffres dans le
texte) si vous n’avez pas beaucoup de chiffres ne doit comporter que des barres horizontales:
Le tableau doit pouvoir se lire seul, sans l’aide du texte être indépendant et doit être appelé dans le texte
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Présentation des résultats: tableaux
Variables qualitatives :
des fréquences relatives (ou absolues si
effectif faible) en pourcentage avec le n total.
variables quantitative
des moyennes avec écart type,
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Présentation des résultats: Graphiques
Rarement dans un rapport écrit :des tableaux dans l’écrit et
des graphiques pour la présentation orale.
Le graphique doit être titré, légendé, numéroté, appelé dans
le texte, non redondant et uniforme pour un même travail.
Utiliser les mêmes échelles, réalistes et significatives une
grande échelle gomme les différences faibles et inversement.
Fonctions graphiques d’ Excel…
Le graphique doit être adapté au type de variable.
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Présentation des résultats: Graphiques
Variables quantitatives: Courbe de distribution :en abscisse (axe
horizontal) la variable à étudier et en ordonnée l’effectif.
Nuage de points : en croisant deux variables pour visualiser l’étendue des données. La courbe qui relie les points est informative visuellement.
Boite à moustaches: Représenter la médiane, le premier et troisième
quartile, le minimum et maximum de la valeur. Représenter la moyenne +/- l ’écarts type.
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Présentation des résultats: Graphiques
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Présentation des résultats: Graphiques
Variables qualitatives: la fréquence
Diagramme en barre ou l ’histogrammes : la
longueur est proportionnelle à la fréquence.
Camembert : la surface est proportionnelle à la
fréquence
S’applique aussi aux quantitatives découpées
en classes ce qui correspond à une variable
qualitative ordinale.
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Présentation des résultats: Graphiques
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Présentation des résultats: Graphiques
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Présentation des résultats: Graphiques
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En pratique pour le stage…
Construction d’un questionnaire Objectif quantitatif Objectif qualitatif (Pourquoi ?,
comment?..) Entretien individuel Focus Group Groupe Nominal
– Attention, connaissance et expérience des techniques nécessaires
Observation