Outils et techniques d'analyse quantitative

1. Introduction à l'analyse quantitative

1.1. Définition et importance de l'analyse quantitative

1.2. Comparaison avec l'analyse qualitative

2. Outils d'analyse quantitative

2.1. Tableurs (Excel, Google Sheets)

2.2. Logiciels statistiques (SPSS, R, SAS)

2.3. Outils de visualisation de données (Tableau, Power BI)

3. Techniques d'analyse des données

3.1. Statistiques descriptives

3.1.1. Moyenne, médiane, mode

3.1.2. Variance et écart-type

3.1.3. Distribution des fréquences

3.2. Tests d'hypothèses

3.2.1. Tests de signification (t-test, ANOVA)

3.2.2. Tests de corrélation et de régression

3.3. Analyse factorielle

3.3.1. Analyse en composantes principales (ACP)

3.3.2. Analyse de correspondances

4. Collecte et préparation des données

4.1. Techniques de collecte de données

4.1.1. Enquêtes et questionnaires

4.1.2. Expériences et tests utilisateurs

4.2. Nettoyage et validation des données

4.2.1. Détection et traitement des valeurs manquantes

4.2.2. Normalisation et transformation des données

5. Interprétation et communication des résultats

5.1. Interprétation des analyses statistiques

5.2. Visualisation des données

5.2.2001. Graphiques et tableaux

5.2. Infographies et rapports interactifs

5.3. Rédaction de rapports de recherche

5.3. Structure et format des rapports

5.3. Communication des conclusions et recommandations

6. Études de cas et applications pratiques

6.1. Exemples de projets d'analyse quantitative en UX

6.2. Bonnes pratiques et leçons apprises