Comment analyser un questionnaire de mémoire : tri à plat et tri croisé (2026)
Analyser un questionnaire de mémoire consiste à transformer des réponses brutes en résultats interprétables, en deux temps complémentaires : le tri à plat, qui décrit chaque variable isolément (fréquences et pourcentages), et le tri croisé, qui confronte deux variables pour repérer un lien entre elles. Cette étape suit la collecte des réponses et précède la rédaction du chapitre résultats.
Beaucoup d’étudiants se retrouvent avec un export Google Forms ou une base de données Excel sans savoir par où commencer : faut-il tout croiser avec tout ? Un simple pourcentage suffit-il, ou faut-il un test statistique ? La réponse dépend de votre problématique et du niveau de preuve attendu par votre jury, mais la méthode elle-même est standard et reproductible.
Ce guide détaille la démarche complète : préparer les données, réaliser le tri à plat, construire un tri croisé, savoir quand mobiliser un test du khi-deux, choisir un outil adapté à votre niveau et présenter les résultats sans les sur-interpréter.
Réponse rapide. Après avoir codé vos données (une ligne par répondant, une colonne par question), commencez par le tri à plat de chaque variable pour obtenir effectifs et pourcentages. Croisez ensuite les variables pertinentes pour votre problématique dans des tris croisés (tableaux à double entrée). Si vous voulez tester la significativité d’un lien entre deux variables qualitatives, appliquez un test du khi-deux, à condition d’avoir des effectifs suffisants par case.
Tri à plat vs tri croisé : quelle différence ?
Le tri à plat analyse une variable à la fois : pour chaque modalité de réponse, il indique combien de répondants l’ont choisie (effectif) et quelle proportion cela représente (pourcentage). Si votre question était « Quel est votre statut ? » avec les modalités étudiant, salarié, autre, le tri à plat vous donne la répartition globale.
Le tri croisé (ou tableau croisé, tableau de contingence) met en relation deux variables. Il répond à une question du type : « Le taux de satisfaction diffère-t-il selon le niveau d’études ? ». C’est l’outil central pour tester des hypothèses de mémoire qui comparent des sous-groupes.
En pratique, on commence toujours par un tri à plat systématique sur toutes les variables, avant de sélectionner les croisements réellement utiles à la problématique. Si vous n’avez pas encore diffusé votre enquête, notre guide sur comment diffuser un questionnaire de mémoire et améliorer le taux de réponse détaille la phase précédente.
Étape 1 : préparer et coder les données
Avant tout calcul, la base de données doit être propre et cohérente. Trois opérations sont indispensables.
Nettoyer les réponses
- Supprimer les questionnaires incomplets ou visiblement remplis au hasard (patterns répétitifs, temps de réponse anormalement court).
- Repérer les doublons (même répondant ayant validé deux fois).
- Harmoniser les réponses libres proches (« Bac+5 », « M2 », « Master 2 » désignent souvent la même modalité).
Coder les variables
Chaque modalité de réponse doit recevoir un code numérique ou une étiquette stable (1 = étudiant, 2 = salarié, 3 = autre). Ce codage est ce qui permet ensuite au tableur ou au logiciel statistique de compter et croiser automatiquement les réponses. Si votre questionnaire utilisait des échelles de Likert, le codage suit une logique différente : consultez notre article dédié à l’échelle de Likert dans un mémoire pour le traitement statistique adapté (moyennes, alpha de Cronbach).
Structurer le tableau de données
La structure standard place une ligne par répondant et une colonne par question. C’est ce format que Google Sheets, Excel, Sphinx ou JASP attendent pour générer des tris automatiquement.
Étape 2 : réaliser le tri à plat
Pour chaque variable, calculez l’effectif (nombre de répondants par modalité) et le pourcentage correspondant. Sur un tableur, une formule de comptage conditionnel ou un tableau croisé dynamique à une seule dimension suffit.
Exemple illustratif ci-dessous, à des fins pédagogiques uniquement — ce ne sont pas des données réelles.
| Modalité | Effectif | Pourcentage |
|---|---|---|
| Étudiant | 68 | 56,7 % |
| Salarié | 41 | 34,2 % |
| Autre / sans emploi | 11 | 9,1 % |
| Total | 120 | 100 % |
Pensez à vérifier que le total des pourcentages atteint bien 100 % (aux arrondis près) et à indiquer systématiquement l’effectif total (n) sous le tableau : un pourcentage sans effectif associé n’a aucune valeur pour le lecteur.
Étape 3 : réaliser le tri croisé
Le tri croisé place une variable en ligne et l’autre en colonne. Choisissez généralement en ligne la variable « explicative » (le statut, l’âge, le genre) et en colonne la variable « à expliquer » (la satisfaction, l’usage, l’opinion), puis calculez les pourcentages en ligne pour comparer les profils entre eux.
Exemple illustratif, données fictives construites pour la démonstration :
| Statut | Satisfait | Neutre | Insatisfait | Total |
|---|---|---|---|---|
| Étudiant | 44 (64,7 %) | 16 (23,5 %) | 8 (11,8 %) | 68 (100 %) |
| Salarié | 19 (46,3 %) | 14 (34,1 %) | 8 (19,5 %) | 41 (100 %) |
| Autre | 5 (45,5 %) | 4 (36,4 %) | 2 (18,2 %) | 11 (100 %) |
La lecture se fait ligne par ligne : dans cet exemple fictif, la proportion de répondants satisfaits est plus élevée chez les étudiants que chez les salariés. Ce constat descriptif ne devient une conclusion solide qu’après un test de significativité, abordé dans la section suivante.
Quand utiliser un test du khi-deux ?
Le test du khi-deux d’indépendance (χ²) répond à une question précise : l’écart observé entre les groupes dans votre tri croisé est-il suffisamment marqué pour être considéré comme réel, ou pourrait-il s’expliquer par le simple hasard de l’échantillonnage ? Il s’applique à deux variables qualitatives (nominales ou ordinales traitées comme telles).
Conditions d’application
- Les deux variables croisées doivent être catégorielles (statut, genre, tranche d’âge, oui/non…).
- Les observations doivent être indépendantes (un même répondant ne compte qu’une fois).
- Les effectifs théoriques attendus dans chaque case doivent être suffisants (un repère communément utilisé est un minimum de 5 par case) ; en dessous, le test perd sa fiabilité et un test exact de Fisher est parfois préféré.
Lecture du résultat
Le test fournit une statistique χ² et une valeur p. Une valeur p inférieure au seuil retenu (généralement 0,05) indique que le lien observé entre les deux variables est statistiquement significatif. Il ne mesure toutefois pas la force ni le sens du lien : pour cela, des indicateurs complémentaires comme le V de Cramér sont utiles.
Un test statistique n’est pas obligatoire dans tous les mémoires : s’il ne fait pas partie de la méthodologie annoncée, un tri croisé descriptif bien commenté peut suffire selon les exigences de votre discipline et de votre jury. Pour resituer cette décision dans l’ensemble de votre démarche quantitative, voir la méthodologie quantitative pour un mémoire.
Quels outils pour analyser un questionnaire ?
| Outil | Pour quoi faire | Niveau requis |
|---|---|---|
| Google Sheets | Export direct de Google Forms, tableaux croisés dynamiques, graphiques simples | Débutant |
| Excel | Tris à plat et tris croisés via tableaux croisés dynamiques, plus de contrôle sur la mise en forme | Débutant à intermédiaire |
| Sphinx | Conception d’enquête + tri à plat et tri croisé automatisés, adapté aux mémoires en SHS | Intermédiaire |
| JASP / Jamovi | Tests statistiques (khi-deux, corrélations, ANOVA), gratuits, interface accessible sans ligne de code | Intermédiaire |
Pour un échantillon de quelques dizaines à quelques centaines de répondants et des croisements simples, un tableur suffit dans la grande majorité des mémoires de master. Le recours à un logiciel statistique dédié devient pertinent surtout dès que vous devez produire un test du khi-deux, une corrélation ou une analyse multivariée.
Comment présenter les résultats dans le mémoire
La partie résultats gagne en clarté quand chaque tri est accompagné d’un commentaire court et d’une visualisation adaptée.
- Tableaux pour les tris précis avec effectifs et pourcentages exacts (comme les deux exemples ci-dessus).
- Graphiques en barres pour comparer visuellement des modalités ou des groupes en un coup d’œil.
- Diagrammes circulaires à réserver aux variables à faible nombre de modalités (3 ou 4 maximum), pour rester lisibles.
Chaque tableau doit porter un numéro, un titre explicite et l’effectif total (n). Le commentaire qui l’accompagne se limite à la tendance principale et, le cas échéant, au résultat du test statistique : évitez de décrire chaque chiffre du tableau dans le texte, le tableau parle déjà de lui-même.
Pour rédiger cette section rapidement tout en gardant un style académique cohérent avec le reste du mémoire, l’éditeur IA de Tesify aide à formuler les commentaires de résultats à partir de vos tableaux, sans réécrire le mémoire à votre place.
Erreurs fréquentes à éviter
Sur-interpréter un écart faible
Un écart de quelques points de pourcentage entre deux groupes n’est pas nécessairement significatif, surtout sur un petit échantillon. Sans test statistique, formulez vos constats avec prudence (« semble plus élevé », « tend à »), plutôt que comme une certitude.
Croiser des variables avec des effectifs trop faibles
Un tri croisé où une modalité ne compte que 2 ou 3 répondants produit des pourcentages instables et trompeurs (passer de 1 à 2 répondants fait bondir un pourcentage de 50 %). Regroupez les modalités marginales avant de croiser, ou signalez explicitement la limite dans le texte.
Multiplier les croisements sans lien avec la problématique
Croiser systématiquement toutes les variables entre elles produit des dizaines de tableaux, dont la majorité n’apporte rien à la démonstration. Sélectionnez les croisements directement rattachés à vos hypothèses de recherche.
Confondre corrélation et causalité
Un tri croisé, même significatif au khi-deux, établit une association statistique, pas une relation de cause à effet. Cette nuance doit apparaître dans votre discussion des résultats.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre tri à plat et tri croisé ?
Le tri à plat présente la distribution d’une seule variable (effectifs et pourcentages pour chaque modalité). Le tri croisé confronte deux variables dans un même tableau pour repérer un lien éventuel entre elles, par exemple la satisfaction selon le niveau d’études.
Quand faut-il utiliser un test du khi-deux ?
Le test du khi-deux d’indépendance s’utilise après un tri croisé entre deux variables qualitatives, quand vous voulez savoir si l’écart observé entre les groupes est statistiquement significatif ou s’il peut être dû au hasard. Il suppose des effectifs théoriques suffisants dans chaque case du tableau.
Quel logiciel choisir pour analyser un questionnaire de mémoire ?
Pour un échantillon modeste et des tris simples, un tableur (Excel, Google Sheets) suffit largement avec des tableaux croisés dynamiques. Sphinx et Google Forms/Sheets combinés conviennent pour l’enquête et le tri à plat automatisé. JASP ou Jamovi, gratuits, sont recommandés dès que vous devez calculer un khi-deux, un coefficient de corrélation ou une ACP.
Combien de réponses faut-il pour croiser deux variables ?
Il n’existe pas de seuil universel, mais un repère prudent consiste à viser un effectif théorique d’au moins 5 dans chaque case du tableau croisé avant d’interpréter un test du khi-deux. En dessous, les résultats du tri croisé restent descriptifs et doivent être présentés avec prudence.
Comment présenter un tri croisé dans le mémoire ?
Présentez le tableau avec les effectifs et les pourcentages en ligne ou en colonne selon la variable de référence, commentez la tendance principale en une ou deux phrases, puis indiquez si un test statistique a été mené et son résultat, sans réinterpréter chaque chiffre du tableau dans le texte.
Faut-il analyser toutes les questions du questionnaire ?
Non. Priorisez les questions directement liées à vos hypothèses ou à votre problématique. Les questions de profil (âge, statut, ancienneté) servent surtout de variables de croisement, pas nécessairement d’analyses en tri à plat détaillées dans le corps du mémoire.
Passez du tableur au chapitre résultats rédigé
Une fois vos tris à plat et vos tris croisés stabilisés, reste à les intégrer dans une section résultats claire et une bibliographie conforme aux normes de votre établissement. Si vous avez suivi ce guide depuis la conception du questionnaire, retrouvez aussi comment créer un sondage en ligne pour son mémoire avec Google Forms pour la phase amont.
Tesify vous accompagne sur la suite : créez votre mémoire avec Tesify pour structurer le chapitre résultats à partir de vos tableaux, et utilisez le module Bibliographie de Tesify pour mettre en forme automatiquement vos références aux normes attendues.
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