Comment expliquer les résultats AMCE à des lecteurs non spécialistes
Traduire les estimations issues de l’analyse conjointe en langage clair pour des collaborateurs, des clients, des comités ou des étudiants.
Réponse rapide
Traduire les estimations issues de l’analyse conjointe en langage clair pour des collaborateurs, des clients, des comités ou des étudiants. Commencer par expliquer la tâche de choix. Définir le niveau de référence pour chaque attribut. Décrire une estimation comme un changement de probabilité de choix par rapport à cette référence.
À qui s'adresse ce guide
Chercheurs présentant des résultats d’analyse conjointe en dehors d’un public centré sur les méthodes.
Étapes
- Commencer par expliquer la tâche de choix.
- Définir le niveau de référence pour chaque attribut.
- Décrire une estimation comme un changement de probabilité de choix par rapport à cette référence.
- Utiliser des graphiques avec des libellés clairs.
- Éviter d’affirmer une certitude de préférence au niveau individuel à partir d’estimations agrégées.
- Présenter les intervalles d’incertitude.
Pourquoi c'est important
Les résultats de l’analyse conjointe sont faciles à surestimer. Des explications en langage clair aident les lecteurs à comprendre ce que montrent et ne montrent pas les estimations.
Avant le terrain
- Nommer le niveau de référence.
- Utiliser un langage en points de pourcentage lorsque c’est approprié.
- Montrer l’incertitude.
- Éviter les affirmations causales au-delà du design.
Questions fréquentes
À quoi sert ce guide ?
Chercheurs présentant des résultats d’analyse conjointe en dehors d’un public centré sur les méthodes.
Quel est le processus de base ?
Commencer par expliquer la tâche de choix. Définir le niveau de référence pour chaque attribut. Décrire une estimation comme un changement de probabilité de choix par rapport à cette référence. Utiliser des graphiques avec des libellés clairs.
Que faut-il vérifier avant le terrain ?
Nommer le niveau de référence. Utiliser un langage en points de pourcentage lorsque c’est approprié. Montrer l’incertitude. Éviter les affirmations causales au-delà du design.
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