Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
Les analyses statistiques de base constituent une étape essentielle pour extraire des informations significatives à partir des données collectées. Dans cette section, nous aborderons les types d'analyses fondamentales que vous pouvez réaliser avec R et RStudio pour vos projets UX.
Les statistiques descriptives sont utilisées pour décrire et résumer les caractéristiques de l'ensemble des données recueillies. Cela inclut des mesures telles que : La moyenne (mean) La médiane (median) L'écarttype (standard deviation) Les quartiles (quartiles) Ces statistiques offrent une vue d'ensemble des tendances centrales et de la variabilité des données.
Exemple de code R pour obtenir des statistiques descriptives :
R
summary(data)
mean(data$variable)
median(data$variable)
sd(data$variable)
L'ANOVA est utilisée pour comparer les moyennes de trois groupes ou plus pour déterminer s'ils proviennent de la même population.
Exemple de code R pour effectuer une ANOVA :
R
anovaresult < aov(variable ~ group, data=data)
summary(anovaresult)
Les ttests sont utilisés pour comparer les moyennes de deux groupes. Il existe plusieurs types de ttests : ttest indépendant : compare les moyennes de deux groupes indépendants. ttest apparié : compare les moyennes de deux groupes couplés ou appariés.
Exemple de code R pour un ttest indépendant :
R
t.test(variable ~ group, data=data)
La régression linéaire est utilisée pour comprendre la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
Exemple de code R pour une régression linéaire :
R
model < lm(variabledependante ~ variableindependante, data=data)
summary(model)
La corrélation mesure la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables. Le coefficient de corrélation peut varier de 1 à 1.
Exemple de code R pour calculer la corrélation :
R
cor(data$variable1, data$variable2)
Les analyses statistiques de base sont indispensables pour interpréter et tirer des conclusions valides des données UX. Maîtriser ces techniques vous permettra de réaliser des analyses approfondies et de prendre des décisions basées sur des données solides.