{"id":41228,"date":"2023-01-16T04:19:27","date_gmt":"2023-01-16T04:19:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sisinternational.com\/?page_id=41228"},"modified":"2025-10-22T19:44:27","modified_gmt":"2025-10-22T23:44:27","slug":"etude-de-marche-sur-lanalyse-discriminante","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/solutions\/qualitative-quantitative-research-solutions\/discriminant-analysis-market-research\/","title":{"rendered":"\u00c9tude de march\u00e9 sur l\u2019analyse discriminante"},"content":{"rendered":"

\u00c9tude de march\u00e9 sur l\u2019analyse discriminante<\/h1>\n\n\n\n
\"\u00c9tudes<\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Qu\u2019est-ce que l\u2019analyse discriminante ?<\/h2>\n\n\n\n

L'analyse discriminante (DA) est une technique utilis\u00e9e en statistique pour classer les r\u00e9sultats. Ils placent ces r\u00e9sultats dans des groupes non chevauchants en fonction des scores d'une ou plusieurs variables pr\u00e9dictives quantitatives. Comme son nom l'indique, c'est un moyen de discriminer ou de classer les r\u00e9sultats. Trois personnes se partagent le m\u00e9rite d'avoir donn\u00e9 naissance \u00e0 DA. Il s'agit de Mahalanobis en Inde, de Fisher au Royaume-Uni et de Hotelling aux \u00c9tats-Unis.<\/p>\n\n\n\n

Un m\u00e9decin peut effectuer une AD pour rechercher des patients pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 ou faible d'accident vasculaire c\u00e9r\u00e9bral. L\u2019analyse pourrait les classer en groupes \u00e0 risque \u00e9lev\u00e9 ou faible. Il peut baser ces groupes sur des attributs personnels tels que la masse corporelle ou le taux de cholest\u00e9rol. Ou encore, ils peuvent le baser sur des comportements li\u00e9s au mode de vie. Par exemple, il peut les classer en fonction du nombre de cigarettes par jour ou de s\u00e9ances d'exercices hebdomadaires.<\/p>\n\n\n\n

Vous pouvez utiliser DA pour des objectifs pr\u00e9dictifs ou descriptifs. Les \u00e9tapes impliqu\u00e9es sont les suivantes :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Trouver le probl\u00e8me<\/li>\n\n\n\n
  • Estimer les coefficients de la fonction discriminante<\/li>\n\n\n\n
  • Comprendre l\u2019importance de ces fonctions discriminantes<\/li>\n\n\n\n
  • Interpr\u00e9ter les r\u00e9sultats<\/li>\n\n\n\n
  • \u00c9valuer la validit\u00e9 des r\u00e9sultats<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Pourquoi l\u2019analyse discriminante est-elle importante ?<\/h2>\n\n\n\n

    Les chercheurs utilisent le processus d\u2019analyse discriminante pour les aider \u00e0 comprendre le lien entre une \u00ab variable d\u00e9pendante \u00bb et une ou plusieurs \u00ab variables ind\u00e9pendantes \u00bb. Une variable d\u00e9pendante est une variable qu'un chercheur tente d'expliquer ou de pr\u00e9dire \u00e0 partir des valeurs des variables ind\u00e9pendantes. Parfois, la variable d\u00e9pendante est divis\u00e9e en plusieurs cat\u00e9gories (variable cat\u00e9gorielle).<\/p>\n\n\n\n

    DA prend des variables ind\u00e9pendantes continues et d\u00e9veloppe une relation ou des \u00e9quations pr\u00e9dictives. Les chercheurs utilisent ces \u00e9quations pour placer les variables d\u00e9pendantes en groupes.<\/p>\n\n\n\n

    Lorsque la variable d\u00e9pendante comporte deux cat\u00e9gories, le type utilis\u00e9 est l'analyse discriminante \u00e0 deux groupes. S'il comporte trois cat\u00e9gories ou plus, le type utilis\u00e9 est l'analyse discriminante multiple. Il existe \u00e9galement l'analyse discriminante lin\u00e9aire (LDA) et l'analyse discriminante quadratique (QDA).<\/p>\n\n\n\n

    Voici la principale distinction entre les types d\u2019analyse discriminante. Pour deux groupes, il n'est possible de d\u00e9river qu'une seule fonction discriminante. Ce type d\u2019AD est connu sous le nom d\u2019analyse de fonction discriminante. Dans le cas de plusieurs analyses discriminantes, vous pouvez calculer plusieurs fonctions discriminantes.<\/p>\n\n\n\n

    DA vise \u00e0 r\u00e9pondre aux questions suivantes :<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • En quoi les regroupements attendus et observ\u00e9s diff\u00e8rent-ils\u00a0?<\/li>\n\n\n\n
    • Dans quelle mesure l\u2019\u00e9cart entre les deux est-il statistiquement significatif\u00a0?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Il s'agit d'un outil de recherche et d'analyse robuste, en particulier lorsque les chercheurs tentent de comprendre en quoi les groupes (cohortes d'\u00e2ge, clients) ou les articles (articles, marques) diff\u00e8rent.<\/p>\n\n\n\n

      Pourquoi les entreprises ont besoin d'une analyse discriminante<\/h2>\n\n\n\n

      L'analyse discriminante pr\u00e9sente de nombreux avantages, surtout aujourd'hui \u00e0 l'\u00e8re des donn\u00e9es. Cette m\u00e9thode est un avantage av\u00e9r\u00e9. Gr\u00e2ce \u00e0 cela, de nombreuses entreprises peuvent d\u00e9sormais stimuler la croissance, les b\u00e9n\u00e9fices et la comp\u00e9titivit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

      De nombreux exemples peuvent expliquer quand DA convient. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour d\u00e9terminer en quoi les utilisateurs l\u00e9gers, moyens ou lourds de boissons gazeuses diff\u00e8rent dans leur consommation d'aliments surgel\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

      Il s\u2019agit d\u2019un outil populaire car il est largement utilis\u00e9 dans diff\u00e9rents secteurs. Les entreprises peuvent l'utiliser pour analyser des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques. Ils doivent d\u00e9terminer quelle variable ind\u00e9pendante a le r\u00e9sultat le plus significatif sur une variable d\u00e9pendante.<\/p>\n\n\n\n

      \u00c0 propos de l'analyse discriminante<\/h2>\n\n\n\n

      Vous pouvez comparer l'analyse discriminante \u00e0 l'analyse de r\u00e9gression pour d\u00e9terminer dans quelle mesure les objets adh\u00e8rent aux conditions de certains groupes.<\/p>\n\n\n\n

      Vous pouvez \u00e9galement le comparer \u00e0 l\u2019analyse de cluster, qui est un apprentissage non supervis\u00e9. En revanche, DA est un apprentissage supervis\u00e9. Le chercheur \u00e9tablit la cat\u00e9gorie d'objet avant de le d\u00e9marrer.<\/p>\n\n\n\n

      DA a de nombreuses utilisations. Par exemple, vous pouvez en tirer parti pour d\u00e9terminer quelles variables pr\u00e9dictives sont li\u00e9es \u00e0 la variable d\u00e9pendante. Vous pouvez \u00e9galement utiliser DA pour pr\u00e9dire la valeur de cette derni\u00e8re et d\u00e9velopper des cartes perceptuelles.<\/p>\n\n\n\n

      SIS International Research accompagne les entreprises du monde entier dans leur planification strat\u00e9gique. Nous proposons des services d'\u00e9tudes de march\u00e9 et utilisons l'analyse discriminante dans tous les secteurs. Nous pouvons vous aider avec votre \u00e9tude de march\u00e9 qualitative et quantitative. SIS fournit \u00e9galement des \u00e9tudes de march\u00e9 et des analyses concurrentielles en mati\u00e8re d'UX et de strat\u00e9gie.<\/p>\n\n\n\n

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