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Fiche détaillée d'un cours
Etudes de marchés et techniques quantitatives appliquées aux marketing S2 | |||
2023-2024 | FrFaculté des Lettres & Sciences Humaines - FLSH
(
FLSH
)
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Code Cours : | 2324-FLSH-MKT-FR-T005 |
Niveau | Année de formation | Période | Langue d'enseignement |
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S2 | FrFrançais |
Professeur(s) responsable(s) | Matthieu Buisine |
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Intervenant(s) | Pas d'autre intervenant |
- Ce cours apparaît dans les formations suivantes :
- Faculté des Lettres et Sciences Humaines - Master 1 Double diplôme Marketing international et négociation – Lille / Liverpool - S2 - 2 ECTS
Faculté des Lettres et Sciences Humaines - Master 1 Affaires Internationales Trilingues - Parcours Marketing International et Négociation - S2 - 2 ECTS
Objectifs du cours
L’étudiant doit maîtriser l’ensemble de la démarche de l’étude de marché : poser une problématique, formaliser un questionnaire, tester des hypothèses et analyser les résultats.
L’étudiant doit savoir sélectionner à bon escient et utiliser les outils classiques d’analyse (test d’hypothèse, tests de comparaison, ANOVA...) de classification et de visualisation des données (ACP, AFC...).
L’étudiant maîtrise les bases d’un logiciel d’analyse tel que R ou SAS.
Contenu du cours
Chapitre I : l’étude de marché : problématique et objectifs
Poser une problématique
Identification de l’information
Choix des hypothèses
Chapitre II : Problématique et collecte des données
Méthodes de collecte
Analyse qualitative vs. analyse quantitative
Rédaction des questionnaires
Chapitre III : préparation à l’analyse des données
Rappels sur les statistiques
La notion d’estimateur (théorème central limite...)
Intervalles de Confiance
Notions de théorie des sondages (plans de sondage, stratification...)
Chapitre IV : tests d’hypothèse
Introduction aux tests d’hypothèse : tests paramétriques ou non
Etude des conditions d’application
Tests de conformité (moyenne, proportion, variance)
Tests de comparaison (Student, Levene, U, données appariées ou non...)
Tests d’adéquation
Extension à l’ANOVA
Chapitre V : visualisation des données
Analyse en Correspondance Principale
Analyse Factorielle des Correspondances
Méthodes de Classification
Modalités d'enseignement
Organisation du cours
Méthodes pédagogiques
Évaluation
* Informations non contractuelles et pouvant être soumises à modification