MRK A : Méthodes d Analyse de Données en Marketing Automne 2010

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1 E MRK A : Méthodes d Analyse de Données en Marketing Automne 2010 Professeure :Elissar Toufaily Plage horaire du cours : Cours en salle Jeudi 15h 30-18h30 Local 4221 PAP Du 2 septembre au 9 décembre 2010 Site de cours : 1. Coordonnées de la professeure Elissar Toufaily FSA-Université Laval Pavillon Palasis Prince Bureau 2447 Tél. : ext Courriel : DISPONIBILITÉS : Jeudis de 13h À 15h au local 2447 et sur rendez-vous. Soutien technique Comptoir d aide APTI (CAA) Pavillon Palasis-Prince, local 2215 Téléphone : poste 6258

2 2. Description du cours Les techniques d analyse de données quantitatives sont au cœur de la recherche et de la pratique marketing car elles permettent l interprétation des données et aident à la prise de décision dans une entreprise. Elles sont essentielles pour développer des typologies, analyser un positionnement, comprendre la demande du marché et construire des propositions susceptibles de satisfaire le client. Autant la disponibilité des outils d analyse que l accumulation toujours plus importante de données rendent facile mais aussi complexe l approche des données. Ce cours rappelle les principes des méthodes d analyse des données afin de permettre leur mise en œuvre pratique avec le logiciel statistique SPSS. L accent sera mis plus sur le choix de l analyse et l interprétation des résultats statistiques que sur description approfondie des formules mathématiques et économétriques. OBJECTIF GÉNÉRAL DU COURS Le cours a comme objectif principal de vous initier aux principales techniques d analyses quantitatives de données utilisées dans les différents domaines de la gestion, et plus précisément en marketing. Ce cours est destiné à faciliter votre travail d analyse des données et d interprétation des résultats. Il s adresse aux étudiants, aux chercheurs mais également aux praticiens et aux managers. Il est orienté vers une aide à la résolution des problèmes qui se posent à l étudiant ou au praticien lorsqu il effectue une recherche ou une étude. OBJECTIFS SPÉCIFIQUES DU COURS - Le cours vous permettra d appréhender clairement les objectifs poursuivis par chacune des méthodes afin de pouvoir vous orienter dans l emploi de ces différentes méthodes. - Par une application pratique sur des données réelles et par une réflexion approfondie sur la variété des démarches, ce cours vous permettra d être en mesure, en fonction d un problème particulier, d organiser un cheminement dans les étapes du dépouillement en analyse de données. - Le cours vous permettra d interpréter les résultats obtenus par les différentes méthodes d analyse de données.

3 3. Liens avec les buts et objectifs des programmes de 2 ème cycle Matrice du programme MBA : Degré d atteinte dans le cours Méthode d évaluation utilisée dans le cours 1 1. Résoudre des problèmes Intégration Discussion de la matière en classecomplexes en contexte d incertitude examens- exercices d applications 2. Communiquer efficacement En développement exercices d applications 3. Gérer des équipes de travail Amorce Exercices d applications 4. Reconnaitre les principaux enjeux Amorce Lectures- Exercices d applications sur les scènes locales et internationales 5. Démontrer des aptitudes de En développement Exercices d application leadership 6. Utiliser les technologies de Intégration Examens- Exercices d application l information et de la communication dans la conception, le design, le développement et la gestion des organisations Maîtrise du programme Msc : 1. Maîtriser d une manière approfondie les connaissances de son champ d études 2. Être initié à une démarche de recherche Degré d atteinte dans le cours Intégration Intégration Méthode d évaluation utilisée Lectures- Examens- Exercices d application Exposé magistral- Examens- Exercices d application 3. Faire preuve d éthique Intégration Examens- Exercices d applications 4. Communiquer Amorce Exercices et travaux d applications 4. Approche pédagogique Pour atteindre ses objectifs, le cours sera dispensé sous forme de séminaire. Une partie du cours transmettra de la matière théorique à travers des cours magistraux en classe, soutenu par un support Internet. Une deuxième partie du cours abordera à travers des études de cas et des exercices, la partie pratique et concrète de la recherche et l analyse en marketing. 1 Correspondance entre le cours et les buts et objectifs du programme de BAA. L amorce veut dire qu un apprentissage commence à se manifester chez l étudiant en lien avec les buts ou les objectifs du programme. En développement, indique des acquis identifiables. L intégration indique que l apprentissage des buts ou objectifs est compris et appliqué.

4 L approche sera donc variée et le transfert des connaissances se fera de manière inductive et déductive en se basant à la fois sur des expériences vécues et des recherches plus théoriques. L utilisation d un ordinateur portable avec le logiciel SPSS sera requise durant les séances de cours et d exercices. Remarque concernant la charge de travail : ce cours universitaire de deuxième cycle exige en moyenne 9 heures de travail par semaine. Soyez donc bien conscients qu il est essentiel pour votre apprentissage et pour la réussite du cours d avoir du temps à y consacrer. 5. Le contenu du cours La matière est répartie en 12 séances mais le contenu de chacune d entre-elles pourra être modifié en fonction du temps disponible. Séance 1 : Introduction à la recherche en marketing Séance 2 : Analyse descriptive en marketing et test d hypothèses Séance 3 : Analyse descriptive en marketing et test d hypothèses (suite) Séance 4 : Analyse de la variance et covariance Séance 5 : Corrélation et analyse de la régression simple et multiple Séance 6 : Analyse discriminante Séance 7 : Révisions 2 septembre - Présentation du plan du cours - Formation des équipes de travail - Chapitre 1 : Introduction à la recherche en marketing - Introduction à SPSS - Présentation de différentes échelles de mesure - Exercices d application : Création d une base de données sur SPSS 9 septembre - Exposé magistral de la théorie - Chapitre 15 : Distribution, fréquences et tests d hypothèses 16 septembre - Exercices sur SPSS sur les fréquences, tableaux croisés, sur les analyses des données par différentes statistiques : Khi2, V de cramer, et d autres 23 septembre - Exposé magistral de la séance - Chapitre 16 : Analyse de la variance, covariance -Exercices d application sur SPSS 30 septembre -Exposé magistral - Chapitre 17 Corrélation et régression - Exercices d application sur SPSS - Remise TP1 7 octobre - Exposé magistral - Chapitre 18 : Analyse discriminante - Exercices d application sur SPPS 14 octobre - Exercices de révisions des séances 1 à 6 sur SPSS -Remise TP2 - Correction TP1 et TP2 Examen Intra 21 octobre à 15h :30 Semaine de lecture du 25 au 30 octobre

5 Séance 8 : Analyse factorielle Séance 9 : Analyse typologique Séance 10 : suite Analyse typologique Séance 11 : Analyse multidimensionnelle et analyse conjointe Séance 12 : Révisions 4 novembre -Exposé magistral - Chapitre 19 : Analyse factorielle - Exercices d application sur SPSS 11 novembre -Exposé magistral - Chapitre 20 : Analyse typologique - Exercices d application sur SPSS - Remise TP3 18 novembre - Exercices d application analyse factorielle et analyse typologique - Correction TP3 25 novembre - Exposé magistral - Chapitre 21 : Échelles multidimensionnelles et analyses conjointes -Exercices d application sur SPSS -Remise TP4 2 décembre -Exercices de révisions des séances 8 à 11 - Correction TP4 Examen Final le 9 décembre à 15h :30 MÉTHODE D ENSEIGNEMENT Les documents de la professeure formeront le bassin théorique du cours. Ils comprennent les acétates du cours et un support Internet. La matière sera alors donnée en parallèle, en classe et en ligne. Des exercices seront aussi corrigés en classe et seront commentés. La participation de chacun sera requise. Le manuel obligatoire utilisé est : Malhotra Naresh K. : Marketing research: an applied orientation, 6ème édition, Prentice Hall, D autres manuels de référence pourraient être consultés par les étudiants: - Bryman Alan et Duncan Cramer: Quantitative Data Analysis with SPSS 14, 15 & 16: A guide for social scientists. Routledge Hair Joseph, Black William C., Babin Barry J. and Anderson Rolph E.: Multivariate Data Analysis, 7ème edition, Prentice Hall Aaker, Kumar et Day: Marketing research, 9ème édition, Wiley, 2007.

6 6. Évaluation L évaluation se fera par le biais de 2 examens individuels et par la remise de travaux de groupes : 1. L examen intra vaudra 25% de la note et portera sur les séances 1 à 7 inclusivement. 2. L examen final, qui sera cumulatif, vaudra 35% de la note; et portera sur toutes les séances du cours. 40%. 3. Quatre travaux individuels ou de groupes de deux (10% chacun) pour un total de Le contenu des examens sera varié; il s agira d interpréter des résultats d analyses de données et de faire des analyses à partir de bases de données fournies en utilisant le logiciel SPSS. Résumé des dates importantes Travail Date de remise Travail Dates Remise du TP1 30 septembre 2010 Remise du TP2 14 octobre 2010 Examen mi-session 21 octobre 2010 Remise du TP3 11 novembre 2010 Remise du TP4 25 novembre 2010 Examen final 9 décembre Barème de conversion conduisant à la note en lettres A B A C A C B E 59 et moins B Plagiat La FSA ne tolère pas les comportements non conformes à l éthique. Le Règlement disciplinaire à l intention des étudiants de l Université Laval fait état de près d une vingtaine d infractions relatives aux études passibles de sanctions. Vous connaissez sûrement les fautes les plus courantes, mais saviez-vous que copier des phrases d un ouvrage papier ou d un site web sans mettre les guillemets ou sans mentionner la source constituent deux de ces infractions passibles de sanctions? Ou encore qu il est interdit de résumer l idée originale d un auteur en l exprimant dans ses propres mots sans en mentionner la source ou traduire partiellement ou totalement un texte sans en mentionner la provenance. Afin d éviter de

7 vous exposer à des conséquences allant de l attribution d un échec dans un cours au congédiement de l Université, consultez le site Web suivant : Vous y trouverez toute l information utile pour prévenir le plagiat. 9. Règles disciplinaires Tout étudiant qui commet une infraction au Règlement disciplinaire à l intention des étudiants de l Université Laval dans le cadre du présent cours, notamment en matière de plagiat, est passible des sanctions qui sont prévues dans ce règlement. Il est très important pour tout étudiant de prendre connaissance des articles 28 à 32 du Règlement disciplinaire. Celui-ci peut être consulté à l adresse suivante :

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