Le document traite de la saisie et de l'analyse des données à l'aide du logiciel SPSS pour le traitement de questionnaires. Il souligne l'importance de la codification des variables et de l'échantillonnage ainsi que les étapes méthodologiques nécessaires à la création et à l'analyse de questionnaires. Enfin, il présente les différentes méthodes d'analyse et de traitement des données, y compris les vérifications d'erreurs et les représentations graphiques des résultats.

1. Prof. Adad Mohamed Chérif
Université d’Oum El Bouaghi (Algérie)
Faculté des sciences de la terre et de l’architecture

2. Avant de saisir le questionnaire sous SPSS, Il est
nécessaire d’avoir une certaine maîtrise, d’une part des
différents modèles d’analyse statistique et d’autre part
du logiciel SPSS lui-même.
SPSS est un logiciel bien adapté pour l’analyse des
questionnaires. A l’inverse de l’Excel, SPSS être capable de
réduire considérablement le temps de la saisie des
données .
Comment va-t-on procéder à la mise en place de
chacune des questions dans SPSS? D’abord, il convient de
voir quels sont les types de variables contenues dans le
questionnaire en vue de réaliser leur codification. Puis
saisir ces mêmes variables dans la fenêtre des données .
Conditions à priori

3. Objectifs du questionnaire
Le questionnaire est un document écrit sous forme de
questions ouvertes ou fermées, distribué à un groupe
d’individus d’une population. Il vise à récolter des
informations et de les analyser en vue de comprendre et
d’expliquer un phénomène donné. Cependant avant de
procéder à cette analyse, il est nécessaire de passer au
codification es variables. Sans la définition claire des objectifs,
(qu’est ce qu’on veut chercher et vérifier), le questionnaire, n’a
aucune valeur scientifique.

4. L’échantillon est obtenu selon la formule suivante
Le questionnaire s’applique, donc, à un échantillon n généralement pris au
hasard. L’échantillon est le nombre d’individus choisi par rapport à une
population , appelée aussi l’univers de l’enquête.
n = t² x p ( 1 – p ) / m²
 n: le nombre individus à enquêter
 t : valeur donnée en fonction de l’intervalle de confiance (95%, 99%)
 p : c’est une proportion estimée de la population qui présente la
caractéristique (lorsque p inconnue, p = 0.5 correspond au cas le plus
défavorable)
 m : la marge d'erreur tolérée (5%, 7%)
une marge d'erreur de 5% est généralement acceptable

5. les objectifs d’un questionnaire
L’estimation: mettre les données à plat sans chercher à les
comprendre (bilan, un état de fait)
La description: explication d’un phénomène donné
La vérification d’une hypothèse: ici, le questionnaire est
destiné pour confirmer ou infirmer une hypothèse, il est déduit
de ces mêmes hypothèses. C’est la méthode hypothético-
déductive.

6. Démarche succincte dans la mise en œuvre des
données en référence au questionnaire
 Elaboration du questionnaire en relation avec les
objectifs de l’enquête.
 Teste du questionnaire accompagné souvent
d’entrevues .
 Le choix du mode d’administration du
questionnaire.
 Le dépouillement et le codage des résultats
 L’analyse des résultats
Les résultats de cette analyse vont permettre de
confirmer ou d’infirmer les hypothèses de départ.

7.  Autre
Un court Questionnaire

8. La codification du questionnaire
La codification est un chiffrement et qui consiste à
attribuer un chiffre à chaque modalité d’une variable. De
cette façon, il sera possible de procéder au traitement des
données à l’aide de l’outil informatique .
Cependant, la codification sera plus appropriée si les
questions seront sans ambiguïté et les réponses seront
claires et homogènes et assez courtes.
Rappelons qu’il y a le pré-codage réservé pour les questions
fermées et semi-fermées et le codage à postériori qui
consiste à la codification des réponses aux questions ouvertes
après avoir effectué l’enquête.

9. Les codes
 Autre 3
Codification du questionnaire

11. Sélectionnez « Affichage des variables » pour la
saisie des six variables et leurs caractéristiques :
Genre, âge, situation familiale, niveau
d’instruction, profession et la satisfaction de
l’état de votre maison?
Par exemple, prenons la variable « Niveau d’instruction »
 Id: identifiant (qui n’est pas une variable)
 Nom: NI
 Type: chaine
 Largeur: 12 caractères
 Décimales: 0 étant donnée c’est une chaine
 Etiquette: Niveau d’instruction: c’est une explication de
la variable
 Valeurs: 3 niveaux 1 -Universitaire
2- Lycéen
3- Sans niveau
 Manquant : pas de réponse = 99 par exemple
 Mesure: Ordinales, c’est une variable ordinale

12. Boîtes de dialogue pour chaque
variable « Etiquettes de valeurs »
dans la fenêtre des données
Variable Genre
Niveau d’instruction
Variable Profession
Variable Satisfaction
Variable Situ. familiale
Saisir le code 4
de la modalité
dans le champ
valeur
Saisir très
satisfait dans le
champ
l’étiquette
Et ainsi de
suite pour les
autres
modalités

13. Saisie des données
Dans ce exercice, le nombre d’individus est fixé à 10
Cliquez sur l’onglet « Affichage des données » en bas de la fenêtre de l’éditeur de données.
L’affichage des données est organisé par observations (lignes) et par variables
(colonne).
Saisissez toutes les données de chaque observation (individu) comme indiqué .
Variables en
colonne
Observation
en ligne

14. Quand vous cliquez sur
l’étiquette de valeur, les
chiffes sont remplacés par
les attributs qui leur
correspondent
On peut voir que 1 et 2
sont remplacés par
Homme et Femme

15. Vérification des données et analyse
Dans la boite de dialogue « Effectifs » ,
transférez toutes les variables dans le
champ « Variable (s)» à l’exception de
Identification qui n’est une variable.
Dans cet exercice, on va uniquement faire la
procédure de « l’analyse des effectifs » qui fait
parti de l’analyse générale .
En fait , selon l’approche méthodologique
adoptée , il existe 3 formes d’analyse et de
traitement données :
 le tri à plat (analyse générale ): analyse de
fréquences et analyse descriptives ;
 le Croisement de variables (2 à 3 variables ) ;
 l’analyse multivariées qui est une analyse
assez complexe (ACP par exemple)

16. Comme vous pouvez le constater, il y a une erreur de saisie car nous
avons uniquement un échantillon de 10 individus alors que le tableau
indique 12 . On doit revoir « l’affichage de données » pour corriger
l’erreur.
Effectif
n’est pas
juste 12 au
lieu de 10
Remarque importante
Après la saisie des données, vérifier toujours les erreurs éventuelles et en
particulier les erreurs de saisie. Parfois, il sera nécessaire de procéder à
des itérations entre dépouillement et traitement des données.

17. Voici l’erreur , c’est une
erreur de frappe qui
a été détectée . Il faut
maintenant supprimer
les valeur 11 et 12
dans les lignes 11 et 12

18. Traitement de toutes les variables:
L’effectifs, le pourcentage de chaque
effectif , le pourcentage cumulé (la 1ère
variable + la 2ème)
Après correction, le
nombre d’individus
est bien
maintenant 10
Pour la variable « Age du sujet »,
le tableau fait apparaitre l‘âge de
chaque individu et l’effectif et
son pourcentage , on constate qu’il
est de 10% pour tous les individus
car chacun a un âge différent des
autres . La somme des 10% de
chacun nous donne 100%.

19. Pour la variable « Etes-vous satisfait de votre
maison? Nous avons 4 modalités de la
variable qui correspond chacune à un effectif:
3 Individus ont répondu « Très insatisfaits »
2 Individus ont r »pondu « Plutôt insatisfaits »
2 Individus ont répondu « Plutôt satisfaits »
3 Individus ont répondu « Très satisfaits »
Les modalités (Réponses) de
la variable de 1 à 4
Chaque réponse regroupe
un nombre d’individus qui
correspond un
pourcentage . Exemple, la
réponse 1 correspond à
un effectif d’individus de
3 qui est l’équivalant de
30% sur le total de
l’effectif total.

20. Voyons maintenant la représentation graphique des résultats
Rappel : chaque type de variable a sa propre
représentation graphique:
 données qualitatives : diagramme en secteur, le
diagramme en barres;
 données quantitatives : l’histogramme , diagramme en
bâtons, dispersion .
Cliquez sur
Histogrammes 1
2
3

21. En abscisse l’âge des individus et en
ordonnée l’effectif qui lui correspond

22. Cliquez
Diagrammes
Cochez
Diagramme
en secteurs
1
2
3
Suivez l’ordre: 1,2 puis OK

23.  Ici, on a pris 3 variables
qualitatives
 Une variable quantitative
(âge)
Diagrammes en secteur

24. Prof. Adad Mohamed Chérif
Université d’Oum El Bouaghi, Algérie
Faculté des sciences de la terre et de l’architecture