Christophe Fournier. Clinique de Thuys. Aunége - Christophe Fournier

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1 Christophe Fournier Clinique de Thuys Aunége - Christophe Fournier

2 2 Table des matières Information sur l'échantillon 3 Structure de l'échantillon...4 Point méthodologique 6 Point méthodologique...7 Représentativité de l'échantillon 10 Représentativité de l'échantillon...11 Les tris à plat sur la satisfaction 16 Analyse de la satisfaction...17 Analyse de la satisfaction 20 Analyse de la satisfaction...21 Croisement satisfaction et variables individuelles 30 Croisement satisfaction et variables individuelles...31

3 3 Information sur l'échantillon Avant même de procéder à l'analyse des résultats de cette étude, il convient en tout premier lieu de s'interroger sur la qualité et la représentativité de l'échantillon collecté. Le point de départ est donc de décrire la structure de l'échantillon obtenu en considérant les trois variables individuelles considérées dans ce questionnaire - Le service où était hospitalisé le patient - Son âge - Son sexe Ensuite, seront effectués les tests statistiques pour savoir si cet échantillon est représentatif de la population hospitalisée durant la période de l'étude.

4 4 Structure de l'échantillon Structure de l'échantillon 368 questionnaires collectés personnes hospitalisées durant la période Taille d'échantillon tout à fait correcte pour donner de la crédibilité aux résultats. Taux de retour Échantillon n = 368 Population n = 576 Soit un taux de remontée = 64%. Conclusion Taille de l'échantillon suffisante pour la fiabilité précision des résultats Taux de retour important et très au-dessus de la norme du secteur (généralement autour de 20% et moins) Deux éléments sont à mentionner 1. Taille d'échantillon tout à fait correcte pour donner de la crédibilité aux résultats. En effet, on sait que la taille de l'échantillon (indépendamment de la taille de la population) est un des éléments clé de la précision d'un résultat. 2. Taux de retour très important (sinon on pourrait s'interroger sur la satisfaction des non répondants) et très au dessus de ce qui est généralement observé dans le secteur (20% de retour est considéré comme un bon taux de retour!!). Possibilité néanmoins de recommandations managériales possibles : - sensibiliser le personnel en contact avec le patient notamment le personnel soignant, - politique de communication plus forte auprès de l'ensemble des personnes hospitalisées... pour accroître encore les remontées Structure de l'échantillon collecté (1)

5 5 Service Structure de l'échantillon collecté (2) Age Structure de l'échantillon collecté (3) Genre

6 6 Point méthodologique

7 7 Point méthodologique Comparaison sur variable service Observé Nj Théorique Θj Chirurgie Cardiologie 79 Maternité 67 Gastro-entérologie 58 Médecine 79 Total 368 Calcul de l'effectif théorique : Services Sur la POPULATION Chirurgie (117 / 576) = 20,3% 20,3% des patient hospitalisés le sont en Chirurgie Si l'on projette ce % dans l'échantillon on devrait avoir 20,3% x 368 = 75 Comparaison sur variable service Observé Nj Théorique Θj Chirurgie Cardiologie Maternité Gastro-entérologie Médecine Total Calcul du chi-deux [Nj- Θj]2/ Θj où

8 8 - Nj = fréquence absolue observée pour la modalité j - Θj = fréquence absolue théorique pour la modalité j, Comparaison sur variable service Observé Nj Théorique Θj N j - Θ j [N j - Θ j ] 2 [N j - Θ j ] 2 / Θ j Chirurgie ,33 Cardiologie ,42 Maternité ,12 Gastro-entérologie ,08 Médecine ,01 Total Chi-deux = 7,96 Comparaison sur variable service chi2 calculé 7,96 chi2 théorique ddl Sur la variable «service» l'échantillon peut être considéré comme représentatif Comparaison sur variable service chi2 calculé 7,96 chi2 théorique ddl 4 Sur la variable «service» l'échantillon peut être considéré comme représentatif Comparaison sur variable service

9 9 chi2 calculé 7,96 chi2 théorique ddl 4 Degré de liberté = Nombre de ligne - 1 Sur la variable «service» l'échantillon peut être considéré comme représentatif Comparaison sur variable service chi2 calculé 7,96 chi2 théorique 9,48 ddl 4 Sur la variable «service» l'échantillon peut être considéré comme représentatif Comparaison sur variable service chi2 calculé 7,96 chi2 théorique 9,48 ddl 4 Lu dans une table statistique Sur la variable «service» l'échantillon peut être considéré comme représentatif

10 10 Représentativité de l'échantillon

11 11 Représentativité de l'échantillon Se pose ici la question de la représentativité de l'échantillon Il convient de comparer la structure observée dans l'échantillon avec la structure réelle (que nous qualifierons par la suite de structure théorique) de la population (à savoir les personnes hospitalisées durant cette période), communiquée par les services administratifs de la clinique. Ceci passe pas un test de chi deux. L'échantillon est-il représentatif? structure de l'échantillon = structure de la population? Structure population : ensembles des patients hospitalisés durant la période de l'étude. Ces chiffres sont connus exactement par la Clinique. C'est la distribution théorique. L'échantillon doit s'en rapprocher le plus possible. L'échantillon est-il représentatif? Il convient de voir si la distribution de l'échantillon (distribution observée) s'éloigne significativement de la distribution de la population (distribution théorique). Pour cela test de conformité avec une distribution théorique est conduit = test du chi-deux Comparaison sur variable Service

12 12 Observée Chirurgie 85 Cardiologie 79 Maternité 67 Gastro-entérologie 58 Médecine 79 Comparaison sur variable Service Observée Théorique Chirurgie Cardiologie Maternité Gastro-entérologie Médecine Comparaison sur variable Service

13 13 Observée Théorique Chirurgie Cardiologie Maternité Gastro-entérologie Médecine chi2 calculé 7,98 chi2 théorique 9,48 ddl 4 Comparaison sur variable Age Observée Théorique Moins de 25 ans De 26 à 45 ans Entre 46 et 65 ans Plus de 66 ans Comparaison sur variable Age

14 14 Observée Théorique Moins de 25 ans De 26 à 45 ans Entre 46 et 65 ans Plus de 66 ans chi2 calculé 0,90 chi2 théorique 7,81 ddl 3 Comparaison sur variable Sexe Observée Théorique Hommes Femmes Comparaison sur variable Sexe

15 15 Observée Théorique Hommes Femmes chi2 calculé 9,79 chi2 théorique 3,84 ddl 1 Pour conclure Attention sur la variable «genre» Échantillon légèrement sur-représenté au niveau des «femmes»

16 16 Les tris à plat sur la satisfaction

17 17 Analyse de la satisfaction Satisfaction par ITEMS Passons à présent à l'analyse de la satisfaction. Nous allons considérer d'abord les items de satisfaction. MAIS en fonction d comportement des apprenant peut être sera-t-il opportun de débuter l'analyse par l'importance ou la contribution de chacun des facteurs de satisfaction. A moduler en fonction des circonstances. Score de satisfaction par items Score de satisfaction par items

18 18 Il est toujours intéressant dans ce type d'analyse de considérer la moyennes des score de satisfaction afin de considérer ce qui, proportionnellement est au-dessous et au dessus de la,moyenne des items de satisfaction. On compare la moyennes des scores de satisfaction à la moyenne des moyennes. Cela permet ainsi de relativiser les éléments même si toutes les dimensions de satisfaction retenues sont importantes. Satisfaction par grandes dimensions Nous procédons ici à l'analyse des scores de satisfaction sur des dimensions (facettes) agrégées de satisfaction. Cela permet la aussi d'avoir une certaine information en fonction des 7 grandes dimensions de satisfaction retenues. Remarque Bien expliquer que les dimensions (facettes) de satisfaction sont les résultats d'une somme d'items. Cela permet d'avoir une vision plus globale même si l'on perd de l'information. Ceci n'est pas évident pour certains apprenants.

19 19 Nous procédons ici à l'analyse des scores de satisfaction sur des dimensions (facettes) agrégées de satisfaction. Cela permet la aussi d'avoir une certaine information en fonction des 7 grandes dimensions de satisfaction retenues. Là aussi, calcul de la moyennes des moyennes des scores de chaque dimension de satisfaction.

20 20 Analyse de la satisfaction

21 21 Analyse de la satisfaction Que faut-il privilégier? Quelles actions entreprendre? Sur quels axes? Contribution à la satisfaction par items Nécessité alors de nuancer les propos en fonction de l'importance de chacun de ces items à la constitution de la satisfaction globale. L'entreprise doit se concentrer en premier lieu sur les items de satisfaction qui sont considérés comme importants par l'usager. Contribution à la satisfaction par items Scores moyens d'importance de chaque item

22 22 Les items situés à droite de la barre rouge contribuent fortement à la satisfaction des individus. Idem Calcul d'une moyenne des moyennes. Synthèse Contribution X Satisfaction Scores moyens d'importance de chaque item Possibilité de mixer dans une analyse la satisfaction enregistrée par les usagers sur chacun des items et la contribution de ces derniers à la satisfaction.

23 23 Nécessité alors d'analyser les 4 cadrans mis en évidence Analyse

24 24 Nécessité alors d'analyser les 4 cadrans mis en évidence Nous mettons ici en évidence de fausses forces. En effet l'établissement obtient des score élevés de satisfaction sur ces items qui cependant ne sont pas cruciaux pour la satisfaction. Ce sont donc bien des points forts mais sur des axes non majeurs. L'établissement peut s'en servir pour communiquer dessus, les maintenir sans engager trop de ressources à leur niveau actuel.

25 25 Nécessité alors d'analyser les 4 cadrans mis en évidence

26 26 Fausses faiblesses Certes le niveau de satisfaction n'est pas excellent mais ce sont des critères plutôt mineurs pour le patient. Là aussi, nécessité d'accroître la satisfaction mais ce n'est pas la priorité. Nécessité alors d'analyser les 4 cadrans mis en évidence

27 27 Vraies faiblesses Insatisfaction sur des items contribuant fortement à la satisfaction. A améliorer impérativement et ce, très rapidement. Ces axes doivent être une priorité pour l'établissement.

28 28

29 29 Vraies Forces Bonnes satisfaction sur des items qui contribuent fortement à la satisfaction. Représentation Importance X satisfaction A maintenir impérativement Possibilité de communiquer sur ces dimensions.

30 30 Croisement satisfaction et variables individuelles

31 31 Croisement satisfaction et variables individuelles La question qui se pose est de savoir si les niveaux de satisfaction varient en fonction de certaines caractéristiques individuelles. Les 3 variables individuelles mesurées au cours de cette étude sont : - Le service d'hospitalisation des patients, - L'âge - Le genre Pour cela des tris croisés sont réalisés (analyses bivariées) entres les facettes de satisfaction agrégées et ces différentes variables individuelles. Satisfaction X Services Service/Satisfaction lors de l'arrivée p = 49,0% ; F = 0,86 (NS) Service/Satisfaction envers personnel de jour p = 84,2% ; F = 0,35 (NS) Service/Satisfaction envers personnel de nuit p = 67,5% ; F = 0,59 (NS) Service/Satisfaction envers personnel médical p = 19,5% ; F = 1,52 (NS) Service/Satisfaction repas p = 83,9% ; F = 0,36 (NS) Service/Satisfaction chambres p = 20,5% ; F = 1,48 (NS) Service/Satisfaction lors de la sortie p = 53,1% ; F = 0,80 (NS) Ce tableau présente le niveau de satisfaction sur les différentes facettes retenues en fonction du service où était hospitalisé le patient. On peut ainsi lire le score moyen de satisfaction en fonction du service.

32 32 Afin de mettre en évidence une éventuelle différence de satisfaction en fonction du service, il convient de conduire un test statistique. Ce test statistique consiste a rechercher d'éventuelles différences entre les moyennes observées dans chaque groupe d'une part OU d'autre part entre la moyenne observée dans un groupe et la moyenne totale de l'échantillon. C'est cette seconde vision qui est considérée dans cette application. Il est donc mené un test de Fisher qui est ensuite interprété dans un commentaire proposé sous le tableau. Aucune différence significative n'est enregistrée entre le service où a été hospitalisé le patient et l'une des facettes de satisfaction. Satisfaction X Age Service/Satisfaction lors de l'arrivée p = 74,7% ; F = 0,41 (NS) Service/Satisfaction envers personnel de jour p = 84,1% ; F = 0,28 (NS) Service/Satisfaction envers personnel de nuit p = 32,9% ; F = 1,15 (NS) Service/Satisfaction envers personnel médical p = 20,1% ; F = 1,55 (NS) Service/Satisfaction repas p = 62,1% ; F = 0,60 (NS) Service/Satisfaction chambres p = 3,4% ; F = 2,91 (NS) Service/Satisfaction lors de la sortie p = 85,4% ; F = 0,26 (NS) On note ici une différence significatif au seuil de 5% en ce qui concerne la satisfaction envers les chambres. Il semble que les personnes situées dans la tranche d'âge «46 65 ans» soient moins satisfaites que l'ensemble de l 'échantillon. Satisfaction X Genre

33 33 Service/Satisfaction lors de l'arrivée p = 46,1% ; F = 0,56 (NS) Service/Satisfaction envers personnel de jour p = 78,6% ; F = 0,07 (NS) Service/Satisfaction envers personnel de nuit p = 60,4% ; F = 0,28 (NS) Service/Satisfaction envers personnel médical p = 57,9% ; F = 0,32 (NS) Service/Satisfaction repas p = 57,3% ; F = 0,33 (NS) Service/Satisfaction chambres p = 84,8% ; F = 0,03 (NS) Service/Satisfaction lors de la sortie p = 64,3% ; F = 0,22 (NS) Aucune différence significative n'est enregistrée entre le service où a été hospitalisé le patient et les facettes de satisfaction. Les sources de la satisfaction globales Analyse MULTIVARIEE Le questionnaire Mesure d'une satisfaction globale Globalement, suite à mon séjour, je dirais que je suis : «totalement insatisfait» à «totalement satisfait» Mesure de facettes de satisfaction Arrivée Satisfaction envers le personnel médical Satisfaction envers le personnel de jour Satisfaction envers le personnel de nuit Satisfaction Repas Satisfaction Chambre Satisfaction lors de la sortie

34 34 Ce qui est très intéressant du point de vue managérial outre une mesure globale de satisfaction est de savoir quelles dimensions de la satisfaction impactent le plus la satisfaction globale. Pour cela nous allons d'une part effectuer une analyse des corrélations entre la satisfaction globale et les différentes facettes de satisfaction et ensuite, mener une régression entre ces mêmes variables. Corrélation avec la satisfaction globale Le coefficient de corrélation varie entre -1 et +1. Attention Les apprenants qui ont suivi une formation purement «théorique» au niveau de statistiques pensent qu'il convient d'avoir des coefficients situé au delà de 0,80 pour pouvoir être significatifs. Dans le domaine des Sciences Sociales, très souvent des coefficients de l'ordre de 0,40 (voire 0,20) peuvent être intéressants à commenter. Certains logiciels fournissent des tests de significativité; ceci n'est pas abordé ici. Corrélation avec la satisfaction globale Corrélations avec Satisfaction générale

35 35 On note ainsi une corrélation intéressante entre : La satisfaction lors de l'arrivée et envers le personnel de jour avec la satisfaction globale. A un niveau moindre, la satisfaction envers le personnel de jour semble corrélée avec la satisfaction globale. Analyse Les 7 variables expliquent 24.7% de la variance de Satisfaction générale Coefficient de corrélation multiple :R = 0,50 Significativité des paramètres : 'Satisfaction-arrivée' : coefficient = 0,53, écart-type = 0,09 'PEC-personnel-jour' : coefficient = 0,41, écart-type = 0,09 'PEC-Personnel-nuit' : coefficient = 0,07, écart-type = 0,07 (Peu influent 'PEC-personnel-medical' : coefficient = 0,06, écart-type = 0,08 (Peu influent) 'satisfaction-repas' : coefficient = -0,05, écart-type = 0,09 (Peu influent) 'Satisfaction-chambres' : coefficient = -0,01, écart-type = 0,09 (Peu influent) 'satisfaction-sortie' : coefficient = -0,00, écart-type = 0,08 (Peu influent) Corrélations avec Satisfaction générale Nous présentons ici les résultats d'une régression multiple.

36 36 Le coefficient de corrélation multiple étant de 50%, le coefficient de détermination est de (50%) x (50%) = 25% Ce qui signifie que ces 7 dimensions de satisfaction expliquent 25% de la variance totale de la satisfaction globale. Il conviendrait donc de rechercher d'autres variables explicatives pour les 75% restants. La lecture des résultats montre que seules les deux premières dimensions de la satisfaction à savoir - La satisfaction perçue lors de son arrivée - La prise en charge par le personnel de jour...influencent significativement la satisfaction globale des patients. ATTENTION Ne pas trop interpréter le sens des résultats car les données ont été générées spécialement pour ce cas de façon arbitraire. Ainsi certains résultats (ou absences de résultats) pourraient paraître troublants. Équation de la régression Satisfaction générale = x Satisfaction lors de l'arrivée x Satisfaction envers le Personnel de jour x Satisfaction envers personnel de nuit x Satisfaction envers personnel médical x Satisfaction repas x Satisfaction chambres x Satisfaction lors de la sortie Soit au total, l 'équation finale de la régression multiple.

37 37 Contact

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