Techniques et concepts de l'entreprise, de la finance et de l'économie 
(et fondements mathématiques)

Les échelles sémantiques différentielles

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Échelles d'Osgood

Une échelle non comparative très utilisée est celle du psychologue Osgood (1916-1991) qui cherchait à déduire un comportement d’une sémantique. Mais si aujourd’hui vous tapez « échelle Osgood » sur un moteur de recherche, vous constaterez à quel point le marketing s’est emparé de cet outil…

Le questionnaire

On vise ici à connaître la perception de répondants à partir d’une échelle bipolaire.

On parle de support sémantique lorsque chaque échelon est affecté d’une évaluation (excellent, bon, moyen, passable, mauvais).

En marketing, ce type d’échelle sert beaucoup à évaluer une image de marque et se compose souvent de sept échelons. Mais une échelle sémantique permet aussi d’évaluer certaines caractéristiques plus personnelles : clients, salariés…

En effet, la DRH peut utiliser cet outil pour ses recrutements ou pour les entretiens d’évaluation dont voici d’ailleurs un extrait (sur OpenOffice) :

exemple d'échelle sémantique

Pour une enquête, et contrairement à cet exemple, on prend soin de ne jamais placer les adjectifs qui semblent négatifs toujours du même côté de l’échelle afin d’éviter aux répondants de lire les questions un peu trop vite...

L’analyse

Lorsque les interviewés et les échelons de chaque item sont suffisamment nombreux, des analyses quantitatives peuvent être conduites avec toutes les réserves qu’on peut formuler sur cette pratique de transformation des jugements en nombres cardinaux.

En effet, les évaluations sont souvent analysées comme des notes (exemple ci-dessus : ne s'implique pas vaut 1 point, s'implique beaucoup vaut 7 points et les jugements intermédiaires apportent de 2 à 6 points).

Généralement, on se contente d’additionner les points obtenus par chaque question pour obtenir un score, mais les notes permettent aussi de fournir des moyennes, des médianes et des matrices de corrélation entre items. Sous réserve que le choix des répondants corresponde aux règles de l’échantillonnage aléatoire, il est envisageable de tester ces moyennes, soit entre deux produits ou deux entreprises (moyennes indépendantes), soit après que les répondants participent à une expérience comme le visionnage d’une publicité ou une dégustation (moyennes appariées).

Si les conditions pour se lancer dans une analyse quantitative sont un peu trop approximatives, le graphique sémantique différentiel se révèle alors un outil sympathique.

À titre d’exemple, voici les évaluations que dix juges ont formulé sur un établissement de restauration rapide à partir d’échelles d’Osgood (de sale à propre, de mauvais à bon, etc.). Ces évaluations ont été transformées en notes de 1 à 7.

notes

Les graphiques ci-dessous ont été réalisés avec XLSTAT-MX.

sémantique différentiel 1

On visualise assez bien quels critères sont globalement positifs (la propreté) ou encore ceux qui semblent trop subjectifs pour se faire une juste opinion (qualité des frites).

Enfin, ces mêmes données servent aussi à évaluer les juges eux-mêmes, parfois trop cools, trop sévères ou trop contradictoires dans leurs évaluations…

sémantique différentiel 2

 

échelles d'Osgood

 

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