Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
Dans le cadre de l'analyse de données UX, les analyses descriptives et inférentielles sont deux piliers essentiels qui permettent de mieux comprendre les comportements des utilisateurs et de tirer des conclusions significatives à partir des données collectées.
Les analyses descriptives ont pour objectif de résumer et de décrire les caractéristiques principales des données. Elles fournissent une vue d'ensemble des distributions, tendances et patterns sans effectuer de tests statistiques complexes. Parmi les outils et techniques couramment utilisés, on trouve :
Les analyses descriptives aident à obtenir une vision claire et concise des comportements typiques des utilisateurs, facilitant ainsi l'identification des points forts et des potentielles zones d'amélioration.
Les analyses inférentielles vont audelà des simples descriptions en tentant de déduire des conclusions sur une population entière à partir d'un échantillon de données. Ces analyses impliquent des tests statistiques qui permettent de valider ou réfuter des hypothèses. Parmi les méthodes courantes, on peut citer :
Les analyses inférentielles sont cruciales pour vérifier des hypothèses et garantir que les résultats observés ne sont pas dus au hasard, mais reflètent des tendances véritables dans la population étudiée.
En combinant ces deux types d'analyses dans SPSS, les chercheurs UX peuvent non seulement décrire les données collectées mais aussi comprendre les implications plus vastes de ces données et formuler des recommandations robustes basées sur des preuves empiriques.