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Questions dichotomiques : Réussir le design de ses sondages Yes/No
Matthieu Saussaye
Une question dichotomique offre exactement deux options de réponse. Oui ou non, vrai ou faux, d'accord ou pas d'accord, possède ou ne possède pas. C'est la question fermée la plus simple qui soit, et c'est le bon choix uniquement lorsque la réalité sous-jacente est véritablement binaire.
Les règles qui importent :
Utilisez-la pour des faits et des événements. Est-ce que quelque chose s'est produit, est-ce que quelqu'un est qualifié, possède-t-il l'objet. Ce sont des situations qui présentent deux états réels.
C'est l'outil de base du screening. La logique de qualification et de routage repose sur le oui/non car le branchement nécessite une séparation nette.
Ne l'utilisez pas pour les attitudes. La satisfaction, l'accord, la probabilité et l'importance sont des spectres. Les forcer à entrer dans deux cases revient à occulter toutes les nuances pour ne garder que la tendance générale.
Le oui/non masque l'intensité. Répondre oui à « Nous recommanderiez-vous ? » englobe aussi bien l'enthousiaste que la personne qui vous recommanderait uniquement si on l'y poussait.
Ajoutez "ne sais pas" ou "non applicable" lorsqu'il s'agit d'états réels. Sans ces options, les répondants incertains devinent au hasard, et ces suppositions semblent identiques aux autres réponses dans votre export de données.
Les deux options doivent être tout aussi acceptables à admettre. Si l'une des réponses est socialement gênante, l'écart que vous mesurez sera en partie une mesure de l'embarras.
Quand une question dichotomique convient, et quand elle ne convient pas
Le critère n'est pas de savoir si une réponse par oui/non est possible. Il s'agit de savoir si l'élément sous-jacent que vous mesurez présente deux états ou plusieurs.
Ce que vous mesurez | Structure sous-jacente | Bon format | Ce qu'un format binaire vous coûterait |
|---|---|---|---|
Un événement s'est-il produit | Véritablement binaire | Dichotomique | Rien, c'est l'utilisation correcte |
Éligibilité pour l'enquête | Binaire par définition | Dichotomique | Rien, mais la formulation doit être sans ambiguïté |
Satisfaction ou accord | Un spectre | Échelle d'évaluation | Toute l'intensité, et tout mouvement dans le temps au sein d'un même côté |
Quelle option ils préfèrent | Plusieurs catégories | Choix multiple | Toutes les options que vous n'avez pas nommées |
Fréquence d'un comportement | Un décompte | Échelle de fréquence ou saisie numérique | La différence entre une seule fois et un usage quotidien |
Priorité parmi les éléments | Un classement | Ranking | Le compromis que vous essayiez d'observer |
Les lignes trois à six correspondent aux cas où les questions dichotomiques sont mal utilisées. Les formats appropriés pour ces cas sont traités dans les guides sur les échelles de Likert, les questions à choix multiples et les questions de ranking.
Les usages légitimes
Screening et éligibilité
Il s'agit du cas le plus solide pour l'utilisation d'une variable binaire. Un screener demande si le répondant appartient à l'étude, et l'appartenance est un état de type oui ou non. « Avez-vous acheté une voiture au cours des 12 derniers mois ? » qualifie une personne ou ne la qualifie pas. Les screeners alimentent la logique de routage du questionnaire, et cette logique nécessite une séparation nette plutôt qu'une échelle de seuil.
Rédigez les screeners de manière à ce que la limite soit indubitable. « Récemment » n'est pas une limite. « Au cours des 12 derniers mois » en est une. L'ambiguïté dans un screener ne fait pas qu'ajouter du bruit, elle intègre les mauvaises personnes dans votre échantillon et chaque donnée en aval hérite de cette erreur.
Comportement qui s'est réellement produit ou non
« Avez-vous contacté le support concernant cette commande ? » présente deux états réels. Il en va de même pour « Avez-vous installé l'application mobile ? ». Ce sont des faits réels, vérifiables en principe, et un répondant a soit fait la démarche, soit ne l'a pas faite.
Là où les questions de comportement échouent, c'est sur la mémorisation. Une question binaire sur un événement survenu il y a six mois mesure autant la mémoire que le comportement. Gardez une fenêtre temporelle suffisamment courte pour que la réponse soit accessible.
Consentement, autorisation et confirmation
« Acceptez-vous d'être contacté(e) au sujet de ce Market Research ? » doit être une question binaire. Il n'existe pas d'état intermédiaire sur lequel un processus juridique ou opérationnel peut s'appuyer. Il en va de même pour les opt-ins et les confirmations.
Filtres conditionnant une question complémentaire
Une question binaire est souvent le moyen le plus simple d'éviter de poser une question non pertinente. « Avez-vous utilisé la fonctionnalité de rapport ce mois-ci ? » ne nécessite qu'un seul clic et évite que l'ensemble des questions sur les rapports ne soit présenté à des personnes qui ne l'ont jamais ouverte. Soumettre tous les répondants à l'ensemble des questions contribue davantage à la lassitude et à la baisse des taux de réponse qu'au nombre de questions lui-même.
Le piège : forcer une variable binaire sur un spectre continu
La plupart des mauvaises questions dichotomiques partagent une caractéristique commune. Elles prennent un élément continu, le coupent en deux, puis présentent cette division comme s'il s'agissait d'une frontière naturelle.
« Êtes-vous satisfait(e) de notre service ? Oui / Non » est l'exemple classique. La satisfaction va de la colère à l'enchantement. Diviser ce spectre par un point médian implicite crée trois problèmes à la fois :
Le point de rupture est invisible et personnel. Chaque répondant trace sa propre ligne entre le oui et le non. Vous ne pouvez pas savoir où. Deux personnes ayant vécu des expériences identiques peuvent répondre différemment.
Vous perdez tout mouvement au sein d'un même groupe. Si votre service s'améliore et que des clients simplement satisfaits deviennent enchantés, une question oui/non ne montrera aucun changement. Tout le monde avait déjà répondu oui.
Le résultat est instable à la limite. Lorsqu'une grande partie de l'échantillon se situe près de son propre seuil personnel, de légers changements d'humeur ou de formulation les font basculer, et votre score global fluctue pour des raisons qui n'ont rien à voir avec l'activité.
La solution consiste à mesurer le spectre continu et à le segmenter plus tard si vous avez besoin d'une variable binaire pour vos rapports. Une échelle en 5 points peut toujours être regroupée en « satisfait » ou « non satisfait » pour une diapositive de synthèse, tout en conservant la distribution sous-jacente. Une variable binaire ne pourra jamais être redéployée en une échelle. Recueillez une mesure plus fine, simplifiez lors de la phase de reporting, et spécifiez votre point de rupture à ce moment-là.
Pourquoi le oui/non masque l'intensité
Prenons le cas de deux répondants qui répondent tous deux oui à « Nous recommanderiez-vous à un collègue ? ». L'un en parle spontanément à trois personnes par semaine. L'autre dirait quelque chose de positif si on le lui demandait directement, mais n'aborde jamais le sujet de lui-même. Dans vos données, ils correspondent à la même ligne.
C'est important car c'est l'intensité, et non la direction, qui prédit généralement le comportement. Un oui faible et un oui fort ont une valeur future différente, et la répartition entre les deux est précisément ce qui fluctue lorsqu'un produit s'améliore ou se dégrade. Les mesures basées sur des échelles, telles qu'une question de recommandation de 0 à 10, existent précisément pour les distinguer.
Une alternative binaire vous donne également un outil très imprécis pour repérer le changement. Une évolution globale dans une répartition oui/non n'apparaît que lorsque les personnes franchissent effectivement la ligne. Tout ce qui se situe en deçà reste invisible.
Exemples de questions dichotomiques
Quatorze exemples, regroupés par tâche. L'ensemble de filtrage inclut la logique de redirection, car c'est là que ce format prouve toute son efficacité.
Filtrage et éligibilité
Avez-vous acheté [catégorie] au cours des 6 derniers mois ? Oui / Non. Non est éliminatoire.
Êtes-vous personnellement impliqué(e) dans le choix des logiciels pour votre équipe ? Oui / Non. Non est éliminatoire.
Est-ce que vous ou un membre de votre foyer travaillez dans le domaine des Market Research ou de la publicité ? Oui / Non. Oui est éliminatoire, exclusion standard du secteur.
Avez-vous 18 ans ou plus ? Oui / Non. Non est éliminatoire.
Avez-vous utilisé le produit au moins une fois au cours des 30 derniers jours ? Oui / Non. Oui redirige vers le bloc utilisateurs actifs, Non redirige vers le bloc utilisateurs inactifs.
Comportement et faits
Avez-vous contacté le service client concernant cette commande ? Oui / Non / Je ne me souviens pas
Avez-vous installé l'application mobile ? Oui / Non
Avez-vous reçu votre commande dans le délai de livraison promis ? Oui / Non / Je ne sais pas
Avez-vous déjà utilisé la fonction d'exportation ? Oui / Non
Consentement et confirmation
Acceptez-vous de participer à cette recherche ? Oui / Non
Pouvons-nous vous contacter au sujet de vos réponses ? Oui / Non
Vrai ou faux et vérification des connaissances
Avant aujourd'hui, aviez-vous entendu parler de [marque] ? Oui / Non
À votre connaissance, votre abonnement actuel inclut-il une assistance prioritaire ? Oui / Non / Je ne sais pas
L'affirmation suivante s'applique-t-elle à votre entreprise : nous disposons d'une équipe de recherche dédiée. Vrai / Faux
Une logique de filtrage sans faille
C'est au niveau des questions de filtrage qu'une question binaire mal formulée cause le plus de dégâts, car les erreurs s'y propagent dans chaque résultat. Quelques règles pratiques :
Masquez la réponse qualificative. S'il est évident que répondre « oui » permet d'accéder à une étude rémunérée, certains répondants répondront oui. Intégrer le véritable critère dans une liste de catégories est plus difficile à contourner qu'une simple question oui/non orientée.
Donnez un calendrier explicite. « Au cours des 3 derniers mois », et non « récemment ».
Filtrez un seul élément par question. Il est impossible de répondre avec précision à la question « Possédez-vous une voiture et la conduisez-vous toutes les semaines ? » si l'on conduit chaque semaine la voiture de quelqu'un d'autre.
Placez le critère le plus difficile en premier. Éliminez les profils non qualifiés dès le départ pour faire perdre moins de temps aux répondants et préserver votre budget d'incitation.
Enregistrez les exclusions (terminations). Le taux d'exclusion par question de filtrage vous indique si l'audience cible existe dans la proportion estimée, avant de vous lancer pleinement sur le terrain.
Quand ajouter "ne sait pas" ou "non applicable"
Un oui/non strict suppose que chaque répondant connaît la réponse et que la question s'applique à lui. Souvent, ni l'un ni l'autre n'est vrai.
Ajoutez une troisième option lorsque :
Une ignorance réelle est probable. Questions sur les détails d'un forfait, la politique de l'entreprise ou un événement survenu il y a quelque temps. "Je ne sais pas" est une véritable information, et elle peut constituer la conclusion : si 40 % des gens ne peuvent pas dire si leur forfait inclut une option, il s'agit d'un problème de communication qu'il est utile de connaître.
La question ne s'applique pas à tout le monde. "Le livreur était-il poli ?" n'a pas de réponse valable pour quelqu'un qui a utilisé le click-and-collect. Sans option "non applicable", ces personnes choisissent une réponse au hasard.
La mémoire est testée. "Je ne me souviens pas" est plus honnête qu'un pile ou face, et cela évite que des suppositions ne s'immiscent dans votre décompte de oui.
Ne proposez pas de troisième option lorsque la réponse est intrinsèquement connue du répondant, comme le consentement, l'âge ou le fait d'avoir personnellement fait quelque chose un instant auparavant. Ajouter une échappatoire à ce niveau donne simplement aux répondants peu impliqués (satisficeurs) une sortie facile.
Une règle de traitement des données est essentielle. "Ne sait pas" n'est pas un point médian. Il se situe entièrement en dehors de la dimension oui/non. Excluez-le donc de la base lors du reporting de la répartition, et présentez sa part séparément. Fondre cette option dans le "non" transforme implicitement l'incertitude en désaccord.
Analyser les données dichotomiques
Les données constituent une variable binaire, ce qui rend le calcul simple et l'interprétation difficile.
Présentez une proportion et précisez quelle est la base. "62 % de oui" doit préciser s'il s'agit de l'ensemble des personnes interrogées ou de l'ensemble des personnes ayant donné une réponse définitive.
Utilisez des tests conçus pour les proportions. Un test du chi-deux d'indépendance ou un test z de comparaison de deux proportions permet de comparer les taux de oui entre les groupes. Les effectifs réduits nécessitent de la prudence, et le test exact de Fisher est généralement l'alternative de recours.
Modélisez avec une régression logistique. Si vous voulez savoir quels facteurs prédisent un oui, la régression logistique est l'outil standard pour un résultat binaire.
Surveillez l'intervalle de confiance. Les proportions issues de petits échantillons sont larges. Une répartition 60/40 sur 80 répondants n'est pas une majorité fiable.
Le résumé en une question
Posez une question dichotomique lorsque la réalité présente deux états. Utilisez une échelle lorsqu'elle en comporte plusieurs et que vous souhaitez savoir où se situe une personne dans cette fourchette. Posez une question à choix multiples lorsqu'elle comporte plusieurs catégories définies. Il est toujours possible de réduire une échelle en binaire lors du reporting ; l'inverse n'est jamais possible.
Pour connaître l'ensemble des formats et la façon dont ils s'articulent, consultez le survey questions guide, ainsi que l'article complémentaire sur les closed ended questions pour le reste de la gamme.
Deux options en entrée, plus de deux options en sortie
Une réponse par oui ou par non ferme la question. Dans une vraie conversation, elle en ouvre une. SmartInterview réalise des sondages où une réponse binaire peut être immédiatement suivie d'un "que s'est-il passé ?" exprimé avec la propre voix du répondant. Ainsi, une question filtre ou de screening devient le début d'une explication plutôt que sa fin.
Le routage, les quotas et les critères d'exclusion fonctionnent comme vous l'attendez d'une plateforme d'enquête. La différence est que la partie qualitative arrive déjà transcrite et codée par thèmes, dans toutes les langues, prête à être analysée aux côtés de vos répartitions oui/non.
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Foire Aux Questions
Qu'est-ce qu'une question dichotomique ?
Une question dichotomique est une question fermée comportant exactement deux options de réponse, telles que oui/non, vrai/faux ou d'accord/pas d'accord. C'est la forme la plus simple de question fermée et elle est particulièrement recommandée lorsque la variable mesurée ne présente réellement que deux états, comme le fait qu'un événement se soit produit ou qu'un participant soit qualifié pour une étude.
Quel est un exemple de questionnaire dichotomique ?
Le screener d'enquête est l'exemple type : "Avez-vous 18 ans ou plus ?", "Avez-vous effectué un achat au cours des 6 derniers mois ?", "Êtes-vous personnellement impliqué dans le choix des logiciels pour votre équipe ?", chacun recevant une réponse par oui ou par non, un non à l'une de ces questions mettant fin à l'entretien. Ce format convient parfaitement au screening car la logique de routage nécessite une séparation nette et sans ambiguïté.
Quand ne doit-on pas utiliser de question dichotomique ?
Lorsque la réalité sous-jacente s'inscrit dans un spectre. La satisfaction, l'accord, la probabilité, l'importance et la fréquence comportent toutes de nombreux niveaux, et un oui/non force chaque répondant à appliquer son propre point de bascule invisible. Vous perdez en intensité, vous perdez tout mouvement qui ne franchit pas cette ligne, et le résultat devient instable pour les personnes situées à la limite de leur propre seuil.
Une question oui/non doit-elle inclure une option "ne sait pas" ?
Incluez-en une lorsqu'une incertitude réelle est probable, comme dans le cas de questions sur les détails d'un forfait, la politique de l'entreprise ou des événements anciens. Sans cela, les répondants incertains devinent et leurs suppositions deviennent indiscernables des réponses réelles. Excluez-la pour les sujets que le répondant connaît par définition, comme le consentement ou son propre âge. Présentez le "ne sait pas" séparément plutôt que de l'intégrer au "non".
Quelle est la différence entre une question dichotomique et une question à choix multiple ?
Une question dichotomique comporte exactement deux options ; une question à choix multiple en comporte trois ou plus et peut permettre plusieurs sélections. Techniquement, la question dichotomique est le cas limite à deux options du choix multiple, mais elle se comporte différemment dans la pratique : elle est utilisée pour recueillir des faits et pour le routage plutôt que pour mesurer quelle catégorie parmi plusieurs s'applique.
Comment analyser les données d'une enquête par oui/non ?
Présentez la proportion de réponses positives et indiquez clairement la base de calcul. Pour comparer des groupes, utilisez des tests conçus pour les proportions tels qu'un test de chi-deux d'indépendance ou un test z pour deux proportions, et le test exact de Fisher lorsque la taille des cellules est faible. Pour modéliser les facteurs prédictifs d'un oui, utilisez une régression logistique. Vérifiez toujours l'intervalle de confiance, car les proportions issues de petits échantillons présentent une grande marge d'erreur.
