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Etudes de marchés et techniques quantitatives appliquées aux marketing S2

2023-2024

FrFaculté des Lettres & Sciences Humaines - FLSH ( FLSH )

Code Cours :

2324-FLSH-MKT-FR-T005


Niveau Année de formation Période Langue d'enseignement 
S2FrFrançais
Professeur(s) responsable(s)Matthieu Buisine
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





     
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