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À propos des widgets de liste de questions
Les widgets Liste des questions mettent en évidence vos facteurs clés, ainsi que les éléments les plus et les moins bien notés. Vous pouvez utiliser la liste de questions pour indiquer à vos utilisateurs les moteurs sur lesquels ils doivent se concentrer pour avoir un impact, pour montrer où ils ont diminué depuis l’année dernière, ou pour les avertir que leurs performances sont inférieures à celles du reste de l’organisation.
La colonne Distribution de ce widget est calculée en fonction des paramètres d’échelle. Chaque couleur de l’échelle indique un niveau de favorabilité différent, le pourcentage à l’extrême gauche en bleu indiquant le pourcentage de participants qui ont donné à l’élément une note de favorabilité élevée.
Sélection d’éléments à afficher
Dans la section Éléments, sélectionnez les champs que vous souhaitez afficher dans le tableau. Vous pouvez en choisir plusieurs.
Tous les éléments doivent être du type champNumber Set.
Tri
Ces options déterminent la façon dont les éléments sélectionnés sont triés dans le widget. Le tri est très important dans un widget Liste de questions, car il peut déterminer comment vous cadrez les données dans le widget.
- Colonne de tri par défaut : Sélectionnez la valeur sur laquelle l’ordre des éléments du tableau doit être basé. Quelles que soient les colonnes affichées, vous pouvez trier les éléments par distribution, moyenne ou nombre de réponses données.
Exemple : Nous recommandons souvent le tri par Impact, qui permet de trier les lignes par valeur r. Le tri par Distribution permet de trier par score d’engagement/favorabilité, qui est déterminé par les paramètres de l’Échelle.
Options haut/bas
Le widget Liste des questions vous permet également de visualiser les éléments les plus et les moins bien notés. Plus vous chargez d’éléments dans votre widget, mieux le widget peut évaluer les éléments dans lesquels votre équipe excelle et les éléments sur lesquels ils doivent travailler.
- # Nombre de déclarations élevées à afficher: Déterminer le nombre de déclarations élevées à afficher.
- # Nombre de mentions basses à afficher: Déterminer le nombre de déclarations basses à afficher.
- Show “View All” Button: Lorsqu’elle est désélectionnée, cette option supprime le bouton “Tout voir” situé entre les relevés de la valeur la plus élevée et de la valeur la plus basse. La technologie de l’information n’enlèvera pas le bouton Voir les éléments avec trop peu de réponses.
- En-tête facultatif pour les déclarations basses: Ajoutez un en-tête pour vos déclarations basses. Si vous avez peu d’articles chargés et que vous n’utilisez pas la fonction haut/bas, vous n’avez pas besoin d’un en-tête. Si vous avez de nombreux éléments chargés et que vous divisez les éléments par haut ou bas, vous devez ajouter un en-tête pour plus de clarté.
Impact
L’impact est la valeur r, qui mesure le coefficient de corrélation entre chaque élément du tableau et une mesure de résultat choisie. Impact calcule d’abord le score de la catégorie, puis un calcul de corrélation est effectué par rapport à ce score à l’aide de la corrélation de Pearson standard.
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- Sélectionnez Afficher la colonne Impact.
- Sélectionnez une mesure d’impact. Il s’agit d’une mesure qui, selon vous, sera influencée par la manière dont les personnes sont notées sur les éléments du tableau.
Astuce : Impact suit une approche statistique standard appelée suppression par paire, où les points de données manquants sont exclus du calcul. Si une personne interrogée ignore la question utilisée comme mesure d’impact, ou l’un des éléments du tableau, sa réponse ne sera pas incluse dans le calcul de corrélation pour la ou les question(s) qu’elle a ignorée(s).
- Dans la colonne Impact, les cercles s’agrandissent à mesure que la valeur r approche de 1.
- Mettez un cercle en surbrillance pour voir la valeur r exacte.
Le tri est effectué en fonction de la valeur absolue de la corrélation. Par exemple, une forte corrélation négative reste toujours une forte corrélation et donc un facteur important de votre résultat d’engagement.
Astuce : Vous ne pouvez pas trier par impact tant que vous n’avez pas défini une colonne Impact.
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Options d’affichage supplémentaires
- Afficher le nombre de réponses: Affichez le nombre de réponses pour chaque déclaration.
- Afficher le plan d’action: Affiche une colonne Plan d’action dans laquelle les utilisateurs du plan d’action peuvent cliquer sur Améliorer pour ajouter un plan d’action. Pour éditer ces plans d’action, ils devront utiliser le widget de l’éditeur de plans d’action.
- Afficher la moyenne: Afficher la note moyenne attribuée à chaque élément affiché.
- Désactiver le tri des colonnes: Désactive la possibilité pour les spectateurs du tableau de bord de cliquer sur les en-têtes de colonne et de trier les données du widget dans un ordre différent. Cela empêche les utilisateurs de redéfinir la façon dont vous souhaitez afficher les données.
- Afficher tous les pourcentages: Affichez le pourcentage de répondants qui entrent dans chaque catégorie d’engagement.
Comparaisons
Vous pouvez ajouter à la fois des références et des comparaisons en tant que données de comparaison dans votre widget de liste de questions.
Pour ajouter une comparaison au widget, vous devez vous assurer qu’au moins un point de référence a été ajouté dans votre Éditeur de points de référence ou qu’au moins une comparaison a été ajoutée dans la section Comparaisons des paramètres de votre tableau de bord.
Mesure
La mesure est un autre champ qui détermine la façon dont les nombres sont calculés sur l’axe des abscisses. Vous pouvez présenter les résultats en fonction de l’engagement ou de la moyenne.
- Favorabilité : Basez vos données sur la favorabilité. La valeur est calculée comme une note d’engagement, le pourcentage de participants ayant obtenu une note favorable sur l’échelle définie. Pour en savoir plus sur la définition des échelles de favorabilité, voir Échelles.
- Moyenne : Basez vos données sur la valeur moyenne. Sur une carte thermique, cela signifie que vous voyez la moyenne de la note de chacun dans un groupe. Vous ne pouvez pas définir votre mesure comme moyenne tant que l’option Afficher la moyenne n’est pas activée dans les options d’affichage de votre widget.
Astuce : selon le nombre de repères de l’échelle, il peut être difficile d’obtenir une large fourchette pour la moyenne. Envisagez d’ajuster vos plages de valeurs pour inclure des décimales.
Afficher comme
Une fois la comparaison ajoutée et la mesure choisie, vous pouvez afficher les données de comparaison sous la forme de +/- la valeur de base du delta (différence entre les données de l’enquête et celles de la comparaison) ou sous la forme de la valeur de base (valeur réelle des données de la comparaison).
Tests de signification
Lorsque vous affichez des comparaisons ou des points de référence sur vos widgets, vous verrez beaucoup de changements d’un groupe à l’autre. Mais ces changements sont-ils normaux ou sont-ils représentatifs de quelque chose de plus profond ? Comment pouvez-vous décider quels changements exige votre attention ? Heureusement, vous pouvez indiquer si une différence est statistiquement significative.
Activer les tests de signification
- Ajoutez une comparaison ou un point de repère à votre widget.
Astuce : Pour utiliser les tests de signification, vous devez vous assurer que votre comparaison est paramétrée pour afficher les valeurs numériques sous forme de +/- Delta.
- Choisissez votre métrique d’affichage. Vous pouvez choisir entre Moyenne et Favorabilité.
Astuce : Vous ne voyez pas l’option de sélection d’un système métrique ? Assurez-vous que l’option Afficher la moyenne est activée en premier lieu dans les options d’affichage de votre widget. Si la liste déroulante Mesure n’est pas visible, la mesure d’affichage est Préférence.
- Sélectionnez Activer le test de signification.
- Sélectionnez votre intervalle de confiance.
Types de tests de signification
Le type de test de signification effectué varie en fonction de la mesure choisie et de l’ajout d’un point de référence ou d’une comparaison.
Favorabilité | Moyenne | |
Comparaisons | Un test z à 2 proportions et à 2 queues. Ici, nous comparons les proportions de préférence pour deux populations.
Astuce : Pour les tests statistiques qui sont configurés avec des comparaisons, le test sera effectué avec la comparaison telle qu’elle est configurée, et ne tentera pas d’éliminer tout chevauchement entre les échantillons comparés. Par exemple, si vous comparez un sous-groupe par rapport à l’ensemble de l’entreprise, l’ensemble de l’entreprise inclut également le sous-groupe.
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Un test t d’échantillons indépendants. Ici, nous comparons deux distributions différentes de scores : les résultats de l’enquête du projet actuel par rapport aux résultats de l’enquête de comparaison.
Astuce : Pour les tests statistiques qui sont configurés avec des comparaisons, le test sera effectué avec la comparaison telle qu’elle est configurée, et ne tentera pas d’éliminer tout chevauchement entre les échantillons comparés. Par exemple, si vous comparez un sous-groupe par rapport à l’ensemble de l’entreprise, l’ensemble de l’entreprise inclut également le sous-groupe.
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Point de référence | Un test d’échantillon de proportions binomiales. Ici, nous comparons la proportion attendue (un point de référence) à la proportion expérimentale de la question binomiale : est-ce favorable ou défavorable ? | Un test t échantillon. Ici, nous comparons la moyenne de référence (qui est une valeur unique) aux résultats de l’enquête actuelle, qui est une distribution de valeurs. |
La taille de l’échantillon pour les catégories est le nombre moyen de réponses parmi les éléments de la catégorie.
Comprendre la signification dans un widget
L’intervalle de confiance indique dans quelle mesure vous aimeriez être certain que les résultats générés par l’analyse correspondent à la population générale. Des niveaux de confiance plus élevés augmentent le seuil pour qu’une différence soit considérée comme statistiquement significative, ce qui signifie que seules les différences les plus évidentes seront marquées comme telles.
Une fois que vous avez activé le test de signification, les changements significatifs apparaîtront dans la couleur avec des flèches pour indiquer la direction du changement. Les modifications non significatives seront en gris.
Visualisations
Vous disposez de trois options pour formater les données dans un widget Liste de questions.
- Barrehorizontale: Il s’agit de la visualisation par défaut et fortement recommandée, qui affiche les données de fréquence en pourcentage du total. (Voir dans la capture d’écran ci-dessus.)
- Histogramme: Affiche la fréquence des données.
- Percentile : ne fonctionne que si vous avez défini des critères de percentile. Les repères réguliers ne fonctionneront pas avec cette visualisation. Cette visualisation n’est pas recommandée pour l’utilisateur moyen.
DÉCIMAUX
Indiquez jusqu’à quelle décimale vous souhaitez afficher les données en cliquant sur le plus ( + ) ou le moins ( – ) dans la section Décimales.
FAQ
- Pourquoi une seule source est-elle répertoriée sur mon widget dans mon tableau de bord EX ?
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Toutes les sources supplémentaires que vous souhaitez ajouter doivent être incluses dans les données du tableau de bord.
- Comment la distribution est-elle calculée sur mon widget Liste de questions / Comparaison / Récapitulatif d’engagement dans mon tableau de bord EX ?
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Chaque couleur d'une échelle indique un niveau de préférence différent, la couleur de l'extrême gauche (souvent rouge) indiquant une dépréférence, la couleur au centre (souvent jaune) indiquant la neutralité et la couleur à l'extrême droite (souvent verte) indiquant la préférence. Vous définissez ces échelles pour chaque question de l’enquête dans les paramètres d’échelle.
Une fois que vous avez décidé quelles parties de chaque échelle indiquent une forte préférence, une neutralité et une faible préférence, le widget calcule le pourcentage de répondants qui ont indiqué chacun.