Les principaux axes de l’analyse de données
Lorsque nous disposons d’un fichier à analyser, Modalisa accepte de nombreux types de données : des chiffres, des mots, des dates… Il suffit que chaque colonne soit d’un seul type(numérique, texte, à réponse fermée…).
Des outils simples à combinaisons et usages infinis
Pour procéder à nos analyses nous utilisons un nombre limité d’outils.
L’analyse monovariée qui porte sur une seule colonne (réponse – rubrique) et qui produit soit des tris à plat pour les réponses dites logiques (oui – non), soit des résumés statistiques pour les réponses numériques.
L’analyse bi-variée qui croise deux colonnes qui peuvent être de même format (Homme-Femme / Cadre-Non cadre) ou différente (Homme-Femme / Ancienneté).
L’analyse multivariée – AFC, ACP – qui présente sur une carte les liens détectés par le programme entre différents types de réponse.
Mais le principal apport de Modalisa sera de permettre des transformations des données importées, des regroupements, des reclassements pour les rendre le plus malléable possible aux trois différents types d’analyses telles que définies ci-dessus. On citera ici la possibilité de transformer une variable numérique en classes la transformant ainsi en variable de type à réponse unique, créer des combinaisons de variables afin de dégager des typologies de comportements…
Un outil sans équivalent
Il existe des centaines de logiciels permettant de réaliser des analyses statistiques – le plus utilisé étant le tableur le plus répandu du marché. Pourtant Modalisa est à notre connaissance le seul outil qui mette à la portée du non statisticien de formation les moyens de production d’analyses reproductibles – à la différence de celle réalisées avec un tableur – et fondées sur des données aisément contrôlables et auditables.