Questions à réponses multiples
« Lesquels avez-vous rencontrés ? Cochez tout ce qui s'applique » produit une cellule contenant plusieurs réponses à la fois — Bruit;Poussière;Chaleur. La ligne reste une personne, mais cette personne appartient désormais à trois catégories au lieu d'une.
SenSight ne découpe une telle colonne que si vous cochez Réponses multiples dans le tableau croisé ou dans le panneau Pareto et que vous choisissez le séparateur. Rien d'autre ne change : le jeu de données, les autres analyses et l'export ne voient jamais les valeurs découpées. La base reste le nombre de personnes, une colonne de pourcentages peut donc dépasser largement 100 % — ici c'est correct, ce n'est pas un défaut.
Ce que vous remarquerez, c'est que les lettres de signification et la ligne du khi-deux disparaissent. C'est volontaire. Les deux tests reposent sur une seule hypothèse — chaque personne tombe dans exactement une case — et une question à réponses multiples la brise. Les exécuter quand même revient à leur faire voir plus d'observations indépendantes qu'il n'en existe : les p-valeurs rétrécissent et des lettres apparaissent pour des écarts qui n'existent pas. Les chiffres sembleraient tout à fait raisonnables et seraient faux. Ne rien montrer est la réponse honnête. Comparez les parts à l'œil, ou recodez la question en une colonne à réponse unique (« problème principal ») si vous avez vraiment besoin d'un test.
SenSight ne découpe une telle colonne que si vous cochez Réponses multiples dans le tableau croisé ou dans le panneau Pareto et que vous choisissez le séparateur. Rien d'autre ne change : le jeu de données, les autres analyses et l'export ne voient jamais les valeurs découpées. La base reste le nombre de personnes, une colonne de pourcentages peut donc dépasser largement 100 % — ici c'est correct, ce n'est pas un défaut.
Ce que vous remarquerez, c'est que les lettres de signification et la ligne du khi-deux disparaissent. C'est volontaire. Les deux tests reposent sur une seule hypothèse — chaque personne tombe dans exactement une case — et une question à réponses multiples la brise. Les exécuter quand même revient à leur faire voir plus d'observations indépendantes qu'il n'en existe : les p-valeurs rétrécissent et des lettres apparaissent pour des écarts qui n'existent pas. Les chiffres sembleraient tout à fait raisonnables et seraient faux. Ne rien montrer est la réponse honnête. Comparez les parts à l'œil, ou recodez la question en une colonne à réponse unique (« problème principal ») si vous avez vraiment besoin d'un test.
Essayer dans l'application
Essayez : chargez « Employee Survey — Engagement » → Tableau croisé → cochez « Les lignes contiennent plusieurs réponses » → lignes = Improvements, colonnes = Department. Lisez d'abord l'aperçu des réponses extraites, puis cherchez les lettres dans le tableau — et lisez pourquoi elles ne sont pas là.