Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
L'analyse quantitative repose sur l'utilisation d'outils statistiques pour traiter et interpréter les données. Parmi ces outils, les logiciels statistiques jouent un rôle crucial. Les plus couramment utilisés sont SPSS, R et SAS. Cette leçon se concentre sur ces trois logiciels en décrivant leurs caractéristiques, avantages et inconvénients.
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) est un logiciel populaire pour l'analyse de données statistiques. Il est particulièrement apprécié dans les secteurs académiques et de la recherche en sciences sociales.
Large support : Nombreux tutoriels et documentation disponibles.
Inconvénients :
R est un environnement et un langage opensource pour le calcul statistique et les graphiques. Il est largement utilisé dans la recherche scientifique, l’industrie et par les data scientists.
Communauté active : Nombreuses ressources, forums et documentation.
Inconvénients :
SAS (Statistical Analysis System) est un logiciel de niveau entreprise utilisé pour l'analyse avancée, la gestion des données et les prévisions commerciales.
Support professionnel : Assistance technique de haute qualité et nombreuses formations disponibles.
Inconvénients :
Ces trois logiciels représentent les piliers de l'analyse statistique moderne et chacun a ses propres niches d'application. Choisir le bon logiciel dépend des besoins spécifiques de l'utilisateur, du budget disponible et des compétences en informatique de l'équipe.