L'échelle de Likert à cinq points sert de couche de traduction essentielle entre le sentiment subjectif du consommateur et l'analyse objective des données. Elle est principalement utilisée pour convertir des perceptions vagues et qualitatives — telles que la confiance dans la qualité des chaussures de sécurité ou l'acceptation des délais de livraison — en valeurs quantifiables et discrètes. Cette standardisation est essentielle car elle répond aux exigences précises des données d'entrée nécessaires pour les outils statistiques avancés tels que les modèles linéaires généralisés (GLM).
La valeur fondamentale de l'échelle de Likert dans la recherche sur les chaussures réside dans sa capacité à transformer les sentiments humains abstraits en données structurées, permettant la modélisation mathématique rigoureuse requise pour prédire avec précision le comportement d'achat.
Du sentiment abstrait aux données concrètes
Éliminer l'ambiguïté
Les perceptions des consommateurs sont naturellement qualitatives et souvent vagues. Lorsqu'un client envisage un produit de chaussure, ses sentiments concernant la « confiance » ou la « valeur » sont difficiles à mesurer directement.
L'échelle de Likert à cinq points résout ce problème en forçant ces sentiments abstraits dans un cadre standardisé. En proposant des options spécifiques allant de « fortement en désaccord » à « fortement d'accord », les chercheurs éliminent l'incertitude inhérente aux descriptions ouvertes.
Créer des valeurs discrètes
Les modèles statistiques ne peuvent pas traiter les émotions ; ils traitent les nombres. L'échelle de Likert attribue une valeur discrète au sentiment d'un consommateur.
Ce processus de conversion transforme un sentiment de « J'ai généralement confiance en cette marque » en un point de données spécifique (par exemple, un « 4 »). Cette valeur numérique distincte permet l'agrégation et la comparaison des données sur de grands groupes de consommateurs.
Alimenter les modèles statistiques avancés
Répondre aux exigences du GLM
La principale raison technique de l'utilisation de cette échelle est de satisfaire aux exigences d'entrée des modèles linéaires généralisés (GLM). Le GLM est un cadre standard utilisé dans l'étude de marché pour prédire les résultats en fonction de diverses variables d'entrée.
Le GLM nécessite des entrées précises et quantifiables pour fonctionner correctement. L'échelle de Likert fournit les valeurs discrètes nécessaires pour peupler ces modèles, garantissant que l'analyse résultante est mathématiquement solide.
Permettre la modélisation par équations structurelles
Au-delà de la régression de base, les données standardisées issues des échelles de Likert facilitent une analyse de haute précision à l'aide de logiciels tels que les moindres carrés partiels (PLS).
Cette approche permet aux chercheurs d'évaluer des « variables latentes » — des facteurs cachés tels que la valeur perçue ou l'implication du produit — qui ne peuvent pas être mesurés directement. En quantifiant ces facteurs, les analystes peuvent cartographier des relations causales complexes entre les caractéristiques du produit et l'intention d'achat finale.
Comprendre les compromis
Les contraintes de la standardisation
Bien que l'échelle de Likert offre la précision nécessaire au GLM, elle le fait en simplifiant l'émotion humaine. Elle force des sentiments complexes et nuancés dans l'une des cinq catégories rigides.
Risque de perte de nuance
Il existe un risque que la « distance » entre un 3 et un 4 ne soit pas la même pour chaque répondant. Cependant, ce compromis est accepté dans l'étude de marché car le bénéfice de la compatibilité statistique l'emporte sur la perte de nuance qualitative.
Faire le bon choix pour votre recherche
Pour mesurer efficacement l'intention d'achat, vous devez aligner votre méthodologie sur vos objectifs analytiques.
- Si votre objectif principal est la modélisation prédictive (GLM) : Utilisez l'échelle de Likert à cinq points pour garantir que vos données qualitatives sont converties dans les valeurs discrètes requises pour la précision mathématique.
- Si votre objectif principal est l'analyse causale (PLS) : Appuyez-vous sur les données dérivées de Likert pour quantifier les variables latentes, vous permettant de cartographier comment des caractéristiques spécifiques du produit influencent directement les attitudes des consommateurs.
En standardisant les perceptions subjectives, vous transformez les opinions vagues des consommateurs en informations de marché exploitables et rigoureuses.
Tableau récapitulatif :
| Caractéristique | Avantage pour la recherche sur les chaussures | Application statistique |
|---|---|---|
| Conversion subjective | Transforme les sentiments vagues (confiance, valeur) en nombres discrets | Standardise les données pour l'entrée GLM |
| Cadre standardisé | Élimine l'ambiguïté des descriptions ouvertes des consommateurs | Permet l'agrégation de données à grande échelle |
| Variables latentes | Mesure des facteurs cachés tels que l'implication du produit | Alimente la modélisation par équations structurelles (PLS) |
| Précision prédictive | Cartographie les relations causales entre les caractéristiques et les ventes | Optimise la production en fonction de l'intention d'achat |
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Références
- Larisa Ivaşcu, Codruța Daniela Pavel. Psychological and Behavior Changes of Consumer Preferences During COVID-19 Pandemic Times: An Application of GLM Regression Model. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.879368
Cet article est également basé sur des informations techniques de 3515 Base de Connaissances .
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