Le redressement d’échantillon en tests consommateurs
En marketing, le redressement d’échantillon est largement utilisé pour corriger un déséquilibre entre la population interrogée et la cible visée. Mais son application en tests consommateurs mérite d’être questionnée.
Dans ce contexte, le recrutement est la clé :
✅ Un ciblage précis,
✅ Un screening rigoureux,
👉 D’autant que le choix des variables de redressement pose souvent problème :
– Quelles variables retenir ? – Sont-elles définies avant ou après le terrain ? – Sont-elles vraiment influentes sur la diversité des comportements ?
Une approche alternative, présentée par Questio, s’appuie sur une logique de bootstrap : 🔁 plutôt que de pondérer les répondants, on tire plusieurs sous-échantillons dans les données collectées, on calcule les résultats pour chacun, puis on agrège.
Résultat : une estimation plus stable, issue des données elles-mêmes.
💡 Et pourquoi ne pas aller jusqu’au bootstrap complet ? Dans cette logique, l’analyse s’appuie entièrement sur la répétition des tirages aléatoires, sans recours à des ajustements extérieurs.
On obtient ainsi : ✔ une vision des résultats enrichie par la variabilité naturelle des données, ✔ des intervalles de confiance empiriques, ✔ une méthode statistiquement robuste… …tout en respectant pleinement les données collectées.
🗨 Et vous, en tests conso, vous redressez encore ? Ou vous faites confiance à votre recrutement ?
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Le redressement d’échantillon en tests consommateurs
Le redressement d’échantillon en tests consommateurs
En marketing, le redressement d’échantillon est largement utilisé pour corriger un déséquilibre entre la population interrogée et la cible visée.
Mais son application en tests consommateurs mérite d’être questionnée.
Dans ce contexte, le recrutement est la clé :
✅ Un ciblage précis,
✅ Un screening rigoureux,
👉 D’autant que le choix des variables de redressement pose souvent problème :
– Quelles variables retenir ?
– Sont-elles définies avant ou après le terrain ?
– Sont-elles vraiment influentes sur la diversité des comportements ?
Une approche alternative, présentée par Questio, s’appuie sur une logique de bootstrap :
🔁 plutôt que de pondérer les répondants, on tire plusieurs sous-échantillons dans les données collectées, on calcule les résultats pour chacun, puis on agrège.
Résultat : une estimation plus stable, issue des données elles-mêmes.
💡 Et pourquoi ne pas aller jusqu’au bootstrap complet ?
Dans cette logique, l’analyse s’appuie entièrement sur la répétition des tirages aléatoires, sans recours à des ajustements extérieurs.
On obtient ainsi :
✔ une vision des résultats enrichie par la variabilité naturelle des données,
✔ des intervalles de confiance empiriques,
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…tout en respectant pleinement les données collectées.
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