Mode d’emploi
L’outil se construit en plusieurs temps. Il ne s’agit pas de produire une forme le plus vite possible, mais d’organiser une restitution statistique proportionnée au cas étudié.
- Commencez par cadrer le cas : choisissez l’objectif analytique, le contexte d’usage et la discipline. Si nécessaire, précisez aussi la validation critique, la défendabilité, le niveau de prudence, ainsi qu’un warning local ou une base de décision.
- Chargez ensuite vos données, soit par fichier CSV / TSV, soit par copier-coller d’un tableau structuré avec en-têtes.
- Avant toute analyse, vérifiez le résumé du dataset, l’aperçu et les colonnes détectées. Cette étape est importante : un jeu de données mal lu fausse la suite du raisonnement.
- Sélectionnez la variable principale et, lorsque le cas l’exige, une variable secondaire. Contrôlez ensuite leur type : quantitative, qualitative ou temporelle. Lorsque le cas le nécessite, vous pouvez aussi préciser une colonne nom de point.
- Dans les cas de croisement qualitatif, choisissez le mode de lecture du tableau croisé : effectifs, % du total, % ligne ou % colonne. Ce choix n’est pas secondaire : il conditionne la lecture possible du tableau.
- Pour les cas relationnels utilisant Source et Cible, ou une matrice relationnelle, indiquez si la logique retenue est celle d’un flux ou d’une structure relationnelle. C’est ce qui permet d’orienter proprement vers un Sankey ou vers un réseau nœuds-arêtes.
- Cliquez sur Analyser.
- Lisez ensuite la sortie dans son ensemble : degré de preuve, support statistique, base de comptage, indices de structure, support relationnel, sortie principale, sortie complémentaire, camembert lorsqu’il est pertinent, et recommandation spécialisée consolidée lorsqu’un cas particulier est reconnu.
- Enfin, utilisez l’export TXT si vous souhaitez conserver une trace structurée, relisible et transmissible du résultat produit.
Exemples de cas
Une page d’exemples détaillés complète ce mode d’emploi. Elle présente, pour chaque configuration recevable, le type de cas, la logique de paramétrage attendue, la forme de sortie possible et les conditions minimales de lecture.
Accéder à la page d’exemples
Principe général
L’outil n’interprète pas les données à votre place. Il aide à construire une restitution statistique plus disciplinée, plus lisible et plus défendable, mais il ne remplace ni le raisonnement méthodologique, ni le jugement analytique, ni la relecture du contexte.
Ce que l’outil prend en charge
L’outil ne se limite plus à proposer une forme visible. Il organise désormais plusieurs niveaux de contrôle et de lecture.
- détection technique d’une colonne ID pour distinguer des unités uniques
- détection technique d’une colonne Fréquence pour les calculs pondérés
- calcul de la moyenne pondérée et de la médiane pondérée lorsque la structure des données le permet
- calcul d’indices de structure : moyenne géométrique, indice de Gini, HHI, entropie de Shannon
- lecture du χ², du V de Cramer, du C de Pearson et du Q de Yule dans les cas recevables
- prise en charge des cas temporels simples avec un support adapté à la configuration reconnue
- reconnaissance de structures relationnelles au format liste d’arêtes ou matrice d’adjacence
- distinction explicite, dans les cas relationnels, entre logique de flux et logique de structure
- activation de rendus spécialisés réellement disponibles : courbe de Lorenz, heatmap, matrice importance × performance, courbe de prix psychologique, carte de positionnement, matrice portefeuille, carte concurrentielle, diagramme de Sankey, réseau nœuds-arêtes et courbe de survie / rétention simple
- reconnaissance d’une recommandation spécialisée consolidée lorsque le cas est méthodologiquement défendable
- activation d’un camembert uniquement dans les cas compatibles, et non comme solution par défaut
- production d’un export TXT structuré intégrant cadrage, données, base de comptage, structure, lecture méthodologique et éventuelle recommandation spécialisée
Autrement dit, l’outil articule désormais cadrage, comptage, lecture statistique, contrôle méthodologique, lecture relationnelle et, lorsque c’est pertinent, orientation vers une forme spécialisée.
Si votre CSV est mal lu
L’outil lit les fichiers CSV, TSV et le copier-coller. Si votre fichier contient des séparateurs ambigus, trop de guillemets, ou si les colonnes sont mal reconnues, le plus sûr consiste à le convertir en TSV propre.
- Option A (Google Sheets, la plus fiable)
1) Ouvrir Google Sheets → Fichier → Importer → téléverser le CSV.
2) Vérifier le séparateur reconnu à l’import.
3) Fichier → Télécharger → Valeurs séparées par des tabulations (.tsv). - Option B (Excel)
1) Données → À partir d’un fichier texte/CSV → choisir le CSV.
2) Vérifier le délimiteur, puis Charger.
3) Fichier → Enregistrer sous → Texte (délimité par des tabulations) (*.txt).
4) Si nécessaire, renommer ensuite le fichier en .tsv. - Option C (LibreOffice Calc)
1) Ouvrir le CSV dans Calc et valider le séparateur à l’import.
2) Fichier → Enregistrer sous.
3) Choisir un export texte avec séparateur = tabulation, puis enregistrer.
Contrôle rapide
Une ligne propre doit ressembler à x[TAB]y puis 23[TAB]34, sans guillemets inutiles autour de chaque cellule.
En-têtes recommandés
La première ligne doit contenir les noms de colonnes. Si vous utilisez des colonnes techniques, respectez exactement ID et Fréquence, avec cette casse. Pour les cas relationnels, utilisez des libellés explicites comme Source et Cible.
À noter
Si vos données sont déjà bien séparées, vous pouvez aussi les coller directement dans l’outil, avec une première ligne d’en-têtes.
Conseil pratique
Après chargement, vérifiez toujours le résumé du dataset, l’aperçu, les colonnes détectées et le contrôle de cohérence avant de lancer l’analyse.
Repère méthodologique
À retenir
Cet outil ne sert pas seulement à dessiner un graphique. Il sert à arbitrer une forme de restitution proportionnée au cas étudié.
- Il distingue ce qui relève du cadrage, du comptage, du support statistique, de la structure de répartition, de la lecture relationnelle et, lorsque c’est pertinent, d’une recommandation spécialisée.
- Il peut mobiliser des colonnes techniques ID et Fréquence, ainsi que des indicateurs comme le χ², le V de Cramer, le Gini, le HHI ou l’entropie, mais seulement dans les cas où leur usage reste défendable.
- Dans les cas relationnels, une même structure de données peut relever soit d’une logique de flux, soit d’une logique de structure. Le choix de la logique conditionne la forme proposée.
- Une sortie visible n’est jamais une conclusion automatique. Elle doit toujours être relue à la lumière de la question posée, du contexte, de la qualité des données et des limites du dispositif.
L’outil assiste le raisonnement. Il ne s’y substitue pas.
Limites méthodologiques
- L’outil aide à organiser une restitution statistique défendable, mais il ne produit pas à lui seul une interprétation scientifique complète.
- Une sortie correcte sur le plan technique ne suffit pas à garantir la pertinence analytique de la question posée.
- Le χ² dépend notamment de la taille de l’échantillon, du nombre de modalités et de la structure des effectifs attendus.
- Le V de Cramer, le C de Pearson et le Q de Yule doivent être lus comme des aides de lecture, non comme des verdicts autonomes.
- Les statistiques pondérées dépendent directement de la validité de la colonne Fréquence.
- Les indices de structure ne disent pas à eux seuls ce qu’il faut conclure : ils décrivent une forme de répartition, non une causalité.
- Le camembert ne constitue pas une recommandation générale. Il n’est recevable que dans certains cas simples de répartition, et devient vite peu lisible lorsque les catégories sont nombreuses ou proches.
- Une recommandation spécialisée ne vaut pas validation automatique du graphique proposé. Elle signale un cas possible ou recevable, sous conditions, et doit rester soumise au jugement analytique.
- Le Sankey et le réseau nœuds-arêtes ne doivent pas être confondus. Une même table ou une même matrice peut être lue comme flux ou comme structure relationnelle, selon la logique retenue.
- La courbe de survie / rétention simple n’est pas une courbe de Kaplan-Meier. La logique de durée, d’événement et de censure n’est pas encore traitée ici comme module complet rendu.
- Les résultats doivent toujours être relus à la lumière du contexte, du dispositif d’observation, de la qualité des données et de la question analytique.
En pratique
L’outil aide à cadrer, contrôler, documenter et, dans certains cas, à orienter vers une forme graphique particulière. Il ne remplace ni la formulation du problème, ni la vérification des hypothèses, ni le jugement de l’analyste.