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SurveyMiner
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Analyses multivariées

L'Analyse en Composantes Principales (ACP) résume les associations ou corrélations entre plusieurs variables numériques.
Cette méthode permet de présenter les données originales (observations et variables) avec moins de dimensions :

Avec ou sans variables ou observations supplémentaires
Mapping
Résultats individuels (observations) : notes, contributions et corrélations
Avec ou sans redressement
Rotation Varimax
Covariances ou coefficients Pearson, Kendall ou Spearman
Estimation des données manquantes

L'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) est utilisée pour étudier les relations entre deux groupes de modalités qui composent les lignes et les colonnes d'un tableau de contingence :

Avec ou sans lignes ou colonnes supplémentaires
Mapping
Avec ou sans redressement

L'Analyse des Correspondances Multiples (ACM) étudie les relations entre plusieurs variables nominales :

Avec ou sans variables ou observations supplémentaires
Résultats individuels (observations) : notes, contributions et corrélations
Mapping
Avec ou sans redressement

La régression multiple explique la variation d'une variable selon une ou plusieurs variables. La variable à expliquer et les variables explicatives doivent être de type numérique.

R², R² ajusté, coefficients de régression et tests t
Anova
Estimation des observations et distance de Cook

La mesure de la Satisfaction aide à déterminer les actions à mettre en oeuvre en fonction de leur effet de levier en termes de satisfaction globale.

Importances des dimensions de service dans la satisfaction globale
Cartes d'actions prioritaires
 
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