QCM : Introduction aux études de marché et expérimentations — 18 questions

Explication

Une étude exploratoire sert à comprendre un marché et à faire émerger des pistes et des hypothèses avant une mesure plus précise. La mesure chiffrée relève plutôt d’une étude descriptive ou quantitative.

Explication

Le cours présente une logique en quatre étapes : conception, recueil d’information, traitement, puis recommandations. Cela permet d’aller de la définition du problème jusqu’aux actions proposées.

Explication

La précision suit une logique en racine carrée : pour doubler la précision, il faut environ multiplier la taille de l’échantillon par quatre. Le simple pourcentage par rapport à la population ne suffit donc pas.

Explication

L’échantillonnage aléatoire consiste à sélectionner les répondants par tirage au sort, ce qui donne une base statistique plus rigoureuse. Les quotas relèvent d’une autre méthode.

Explication

La question filtre permet de s’assurer que la personne interrogée correspond bien à la cible avant de poursuivre. Elle sert donc à sécuriser la qualité du recueil.

Explication

Le questionnaire doit suivre une progression logique, avec des questions d’installation faciles puis un passage du général au spécifique. Les questions sensibles sont au contraire placées à la fin.

Explication

L’étude qualitative vise la compréhension en profondeur des attitudes et des sentiments, sans objectif de représentativité. La généralisation à toute la population n’est pas recherchée.

Explication

L’échelle d’Osgood est une échelle sémantique fondée sur deux adjectifs opposés, par exemple du très négatif au très positif. Cela la distingue de l’échelle de Likert, centrée sur l’accord.

Explication

Le guide d’entretien est un document de travail qui rappelle les thèmes et questions à couvrir. Il structure l’échange sans supprimer la souplesse de l’entretien semi-directif.

Explication

Des relances trop précises peuvent enfermer le répondant dans un simple accord ou désaccord. Des sous-thèmes plus ouverts favorisent un développement plus riche des réponses.

Explication

La manipulation consiste à faire varier volontairement un aspect du produit, du service ou du contexte pour observer l’effet produit. Le simple regroupement des participants relève plutôt du blocage ou de l’échantillonnage.

Explication

La randomisation répartit les participants au hasard et la standardisation limite les sources d’écart non liées au traitement. Un échantillon arbitraire, au contraire, ne garantit pas ce contrôle des biais.

Explication

La randomisation totale repose sur une affectation aléatoire des participants entre les groupes, sans stratification préalable. Le regroupement préalable par caractéristiques correspond plutôt à un plan aléatoire en bloc.

Explication

Le blocage regroupe d’abord les participants selon une caractéristique, puis l’assignation reste aléatoire à l’intérieur de chaque bloc pour améliorer la comparabilité. Il ne supprime pas la randomisation, il l’organise différemment.

Explication

Ce plan repose sur un seul groupe mesuré avant puis après le traitement, et l’effet est déduit de la différence observée. Il n’y a pas d’attribution aléatoire de groupe de contrôle.

Explication

Le plan de Solomon combine des groupes avec et sans prétest afin d’évaluer à la fois l’effet du traitement et l’influence éventuelle de la mesure répétée. Il ne repose pas sur l’appariement individuel, qui appartient à une autre logique méthodologique.

Explication

L’échantillon apparié utilise les mêmes sujets dans les deux conditions, ce qui permet à chacun de servir de contrôle pour lui-même. Cela réduit l’effet des différences individuelles sur les résultats.

Explication

La période de lavage sert à réduire l’influence du traitement précédent avant le second passage. Elle aide ainsi à comparer plus proprement les effets des deux conditions.