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Spécifiez les données à utiliser pour l'analyse et indiquez s'il est nécessaire de normaliser les variables.
Dans Variables, indiquez les colonnes de données à analyser. Vous devez disposer d'au moins deux colonnes de données numériques. Chaque colonne contient les réponses à un item de l'enquête ou du test. Vous devez avoir au moins deux valeurs présentes dans chaque colonne. Si une valeur manquante figure dans une colonne, Minitab ignore toute la ligne.
Dans cette feuille de travail, chaque colonne contient les réponses des clients, sur une échelle de 5 points, à une question différente de l'enquête de satisfaction. Chaque ligne représente les réponses d'un client individuel.
| C1 | C2 | C3 |
|---|---|---|
| Question 1 | Question 2 | Question 3 |
| 5 | 2 | 3 |
| 2 | 2 | 4 |
| 3 | 5 | 2 |
| 4 | 4 | 4 |
| 1 | 2 | 1 |
| 4 | 3 | 4 |
Sélectionnez Normaliser les variables pour que Minitab attribue une pondération égale à tous les items du test ou de l'enquête. Minitab convertit les items sur une échelle commune et utilise les valeurs normalisées pour calculer l'alpha de Cronbach et les corrélations pour les variables omises. Les valeurs normalisées sont uniquement utilisées pour calculer les statistiques et ne sont pas stockées dans la feuille de travail.
La normalisation est conseillée dans la plupart des cas et est particulièrement importante lorsque les items utilisent différentes échelles. Supposons que l'item A emploie une échelle allant de 1 à 3 et que l'item B emploie une échelle allant de 1 à 20. Si les items ne sont pas normalisés, Minitab les pondère en fonction de leur variabilité et attribue une plus grande pondération à l'item B qu'à l'item A, car son échelle comporte des valeurs plus importantes. Comme il ne s'agit probablement pas du résultat attendu, les items doivent être normalisés pour éviter une pondération inégale.
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