Présenter les résultats d’une étude quantitative en marketing : tableaux et figures pour un mémoire (2026)

Choisir de traiter un sujet de marketing par une étude quantitative, c’est accepter que la qualité du mémoire se joue autant dans la rigueur de la présentation des résultats que dans la pertinence du modèle testé. Un mémoire de marketing qui repose sur une étude quantitative — questionnaire, expérimentation, modèle de médiation ou de modération — a un chapitre résultats qui ne se limite pas à respecter les normes APA de mise en forme des tableaux : il doit aussi rapporter des objets propres au marketing quantitatif (hypothèses H1 à H6, effets indirects, interactions) selon des conventions que les guides généralistes sur la présentation des tableaux et figures ne couvrent pas. Ce guide se concentre sur cette couche marketing-spécifique, en complément des règles de mise en forme APA 7 déjà détaillées dans notre guide général de présentation des tableaux et figures d’un mémoire.

Séparer strictement résultats et discussion

La règle la plus souvent violée dans les premiers jets de mémoire de marketing : le chapitre résultats doit décrire ce que montrent les données, sans les interpréter ni les relier à la littérature — cette mise en perspective appartient à la discussion. Un résultat se rapporte ainsi : « La moyenne de satisfaction est significativement plus élevée dans le groupe A (M = 4,2 ; ET = 0,6) que dans le groupe B (M = 3,7 ; ET = 0,8), t(198) = 3,45, p < ,001. » Sa signification managériale ou théorique — pourquoi cette différence, ce qu’elle implique pour la stratégie de l’entreprise étudiée — se discute ensuite, dans un chapitre distinct.

Un tableau récapitulatif par hypothèse, propre au marketing quantitatif

Au-delà des tableaux descriptifs classiques, un mémoire de marketing construit sur un modèle d’hypothèses (H1 à H6, avec médiateur et modérateur) gagne à présenter un tableau récapitulatif dédié, qui reprend chaque hypothèse formulée dans le chapitre théorique et lui associe son verdict empirique (valeurs illustratives) :

Ce tableau reprend exactement la numérotation du modèle de recherche présenté au chapitre théorique — la cohérence entre les deux est l’un des premiers points qu’un jury vérifie. Pour la logique de construction de ce modèle et la formulation de chaque hypothèse, voir notre guide sur les hypothèses et le modèle de recherche en marketing.

Rapporter un effet indirect (médiation) et un effet d’interaction (modération)

Un effet de médiation ne se rapporte pas comme un effet direct : la convention actuelle privilégie un intervalle de confiance bootstrap de l’effet indirect plutôt qu’un simple test de significativité par étapes — un intervalle qui ne contient pas zéro confirme la médiation, indépendamment de la significativité de chaque étape isolée. Un effet de modération, lui, se rapporte par le coefficient du terme d’interaction, accompagné d’un graphique des pentes simples qui visualise comment la relation change selon le niveau du modérateur — un tableau de coefficients seul, sans ce graphique, rend l’effet difficile à interpréter pour un lecteur qui n’est pas statisticien.

Choisir et rapporter une taille d’effet adaptée au test

Un résultat significatif sans taille d’effet reste incomplet aux yeux d’un jury de marketing quantitatif habitué aux exigences des revues du champ. Chaque test a son propre indice (d de Cohen pour une comparaison de groupes, R² pour une régression, f² pour un effet dans un modèle multivarié) : le tableau d’orientation complet, test par test, avec les seuils d’interprétation, est détaillé dans notre guide sur la taille d’effet à rapporter selon le test statistique. Pour transformer une sortie SPSS brute en tableau présentable dans le mémoire, notre annuaire des tableaux de sortie SPSS précise, famille de test par famille de test, quel chiffre recopier.

Rapporter les résultats d’une expérimentation : le cas de l’interaction

Pour un mémoire construit sur un plan expérimental (par exemple un plan 2 × 2 croisant prix et notoriété de la marque), le chapitre résultats suit une logique différente d’une enquête par questionnaire. L’ordre attendu est le suivant : d’abord les vérifications de manipulation (les participants ont-ils bien perçu le prix comme « élevé » ou « bas », la marque comme « connue » ou « inconnue » — une vérification trop souvent oubliée, qui invalide l’ensemble de l’analyse si elle échoue), puis les effets principaux de chaque facteur, puis l’effet d’interaction lui-même, qui porte le plus souvent le résultat central de l’étude. Un effet d’interaction se rapporte avec sa statistique F, ses degrés de liberté et sa taille d’effet (eta carré partiel), puis s’illustre par un graphique des moyennes marginales : deux lignes qui se croisent ou divergent visuellement, bien plus parlant pour un jury qu’un tableau de moyennes brutes.

Un exemple de narration de résultats, à adapter

Pour donner une idée concrète du niveau de détail attendu, voici un exemple fictif de paragraphe de résultats pour un test d’hypothèse de médiation, cohérent avec le tableau illustratif ci-dessus, à adapter à votre propre étude plutôt qu’à recopier :

« Conformément à H1, la valence des avis en ligne a un effet positif et significatif sur l’intention d’achat (β = 0,34, t = 4,12, p < ,001), confirmant H1. L’analyse de médiation (macro PROCESS, modèle 4, 5 000 échantillons bootstrap) révèle un effet indirect significatif de la valence des avis sur l’intention d’achat via la confiance envers la marque (effet indirect = 0,11, IC 95 % [0,04 ; 0,19], ne contenant pas zéro), confirmant H3. L’effet direct résiduel reste significatif (β = 0,19, p = ,012), indiquant une médiation partielle plutôt que totale. »

Ce paragraphe illustre trois principes à retenir : chaque hypothèse est nommée explicitement par son numéro, chaque chiffre est accompagné de son test statistique complet, et aucune interprétation managériale n’apparaît — elle est réservée au chapitre suivant. Notez aussi l’ordre de présentation : l’effet direct d’abord, la médiation ensuite, puis le statut de l’effet direct résiduel — un ordre qui reproduit celui du modèle théorique et qui facilite la lecture croisée entre les deux chapitres.

Ce que ce chapitre doit éviter

• Le « data dumping » — présenter une capture d’écran SPSS brute plutôt qu’un tableau reformaté selon les conventions académiques détaillées dans notre guide général de présentation.
• L’interprétation prématurée — glisser une explication causale ou une recommandation managériale dans le chapitre résultats, qui doit rester descriptif.
• Une médiation ou une modération annoncée sans le test statistique propre à ce type d’effet — deux régressions séparées sur deux sous-groupes ne prouvent pas une modération ; il faut un terme d’interaction explicitement testé.

Décrire l’échantillon avant de rapporter les tests d’hypothèses

Avant même le tableau récapitulatif des hypothèses, un chapitre résultats en marketing quantitatif ouvre presque toujours sur une description de l’échantillon : taille finale après nettoyage des données, répartition démographique si elle est pertinente pour l’étude, taux de réponse pour une enquête en ligne, et vérification des conditions d’application des tests envisagés (normalité, homogénéité des variances). Cette étape, souvent traitée comme une formalité, sert en réalité à anticiper une objection fréquente en soutenance : un jury qui découvre un échantillon très déséquilibré ou un taux de réponse très faible seulement en lisant la discussion questionnera la validité de l’ensemble des résultats qui précèdent.

Adapter la présentation selon le design de l’étude

La structure du chapitre résultats change selon que l’étude est transversale (un seul temps de mesure, le cas le plus fréquent en marketing de master), longitudinale (plusieurs vagues de mesure sur les mêmes répondants, rare mais parfois utilisée pour étudier l’évolution d’une attitude) ou expérimentale. Pour une étude longitudinale, la présentation doit systématiquement préciser le taux d’attrition entre les vagues et la méthode de gestion des données manquantes — un aspect que les mémoires transversaux n’ont pas à traiter, mais qui devient central dès qu’un design répété est choisi.

Pour une enquête transversale, un taux de réponse faible n’invalide pas nécessairement l’étude, mais il doit être assumé et discuté dans le chapitre résultats plutôt que passé sous silence en espérant qu’il ne soit pas remarqué : un jury compare volontiers le nombre de répondants finaux au nombre de sollicitations initiales, et une omission sur ce point est interprétée comme un manque de transparence plus sévèrement qu’un taux de réponse simplement faible mais assumé.

Foire aux questions

Faut-il présenter tous les résultats, même ceux qui ne confirment pas l’hypothèse ?

Oui. Un résultat non significatif ou contraire à l’hypothèse fait partie intégrante du chapitre résultats et du tableau récapitulatif des hypothèses, avec la mention « rejetée » — l’omettre constitue une faute méthodologique plus grave que le résultat lui-même.

Comment présenter un schéma du modèle de recherche avec les résultats ?

Reprenez la figure du modèle théorique et ajoutez les coefficients standardisés sur chaque flèche, avec les astérisques de significativité en note — c’est la version « résultats » de la figure présentée au chapitre théorique, et sa cohérence visuelle avec celle-ci est vérifiée par le jury.

Une médiation partielle et une médiation totale se rapportent-elles différemment ?

Le format de rapport (effet indirect et intervalle de confiance bootstrap) est identique dans les deux cas ; ce qui change est la mention de l’effet direct résiduel : significatif pour une médiation partielle, non significatif pour une médiation totale, à préciser explicitement dans le tableau.

Faut-il inclure la sortie logicielle complète en annexe ?

C’est une pratique courante et souvent appréciée par les jurys : elle permet de vérifier vos calculs sans alourdir le corps du mémoire avec des tableaux bruts non retravaillés.

Comment présenter les résultats d’une vérification de manipulation ratée dans une expérimentation ?

Rapportez-la honnêtement dans le chapitre résultats, sans la dissimuler : une vérification de manipulation qui échoue invalide l’interprétation causale des effets qui suivent, et cette limite doit être discutée explicitement plutôt que découverte par le jury à la lecture.

Faut-il un tableau de corrélations entre toutes les variables du modèle avant les tests d’hypothèses ?

C’est une pratique courante et recommandée en marketing quantitatif : une matrice de corrélations entre les construits du modèle, présentée avant les tests de médiation et de modération, permet au lecteur de vérifier la cohérence générale des relations avant d’entrer dans le détail de chaque test.

Comment rapporter un résultat obtenu par modélisation par équations structurelles (SEM/PLS) ?

Le rapport suit une double étape : d’abord la qualité du modèle de mesure (fiabilité composite, validité convergente et discriminante de chaque construit), puis la qualité du modèle structurel (coefficients de chemin, R² des variables expliquées, indices d’ajustement global). Un mémoire qui ne rapporte que les coefficients de chemin sans avoir validé le modèle de mesure au préalable expose sa démonstration à une critique méthodologique sérieuse.

Rédiger ce chapitre avec méthode

Construire un chapitre résultats qui articule conventions APA générales et exigences propres au marketing quantitatif — hypothèses, médiation, modération, taille d’effet — demande une rigueur de présentation autant que de calcul. Tesify accompagne plus de 9 000 étudiants dans la structuration de leur mémoire, et votre mémoire reste 100 % écrit par vous : commencez votre mémoire sur Tesify.