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Le data manager
Les informations à traiter sont issues d'une ou de nombreuses sources. Les données de l'enquête proprement dite proviennent du terrain et peuvent être associées à celles extraites d’un stock de données comme des données clients, des données produits etc...
Le data manager de Daisie prend en compte toutes les informations à traiter statistiquement, quelle que soit la méthode de recueil des données de l'enquête - CATI, CAPI, CAWI, saisie traditionnelle - et les organise automatiquement sous la forme d'une base de données. Ces informations sont organisées dans Daisie en "variables", accessibles et consultables à travers une bibliothèque.
Les études à niveaux
L'organisation de l'étude sous la forme d'une base de données est particulièrement intéressante dans les études dites "à niveaux" qui mettent en relation des entités différentes de la base de données.
Exemples:- une étude de satisfaction Client faisant intervenir des entités Client, Produits et Services,
- une étude Client traitant de l'évolution dans le temps des entités Client,
- une étude Médicale, faisant intervenir des entités Hôpitaux, Patients, Médecins, Ordonnances, Produits, Fournisseurs...
Les résultats statistiques portent sur des bases de calcul d'un niveau variant selon l'objectif poursuivi. Avec Daisie, il suffit de préciser le niveau utilisé comme référence pour que tous les calculs demandés soient automatiquement ajustés.
Exemple d'une étude à niveaux
On dispose de 2 populations, les interviewés et leurs logements. La question porte sur la satisfaction à l'égard des logements. Dans la même requête, en changeant simplement de niveau, on a le même tableau mais avec un changement de base de calculs:
1- au niveau des interrogés (210 personnes)
2- au niveau des logements occupés (790 logements)
Où on voit toute l'importance du choix du niveau.