Comment exporter des données d’enquête propres vers SPSS

Exporter des données d’enquête vers SPSS ne consiste pas simplement à télécharger un fichier et à l’ouvrir dans SPSS. Le véritable enjeu est de transformer les réponses en un jeu de données lisible, étiqueté, cohérent et prêt pour l’analyse.

Un fichier peut sembler propre au premier regard. Mais dès qu’il est ouvert dans SPSS, plusieurs problèmes peuvent apparaître :

• les noms de variables sont peu clairs, trop longs ou incohérents,
• le texte des questions n’a pas été conservé comme Variable Label,
• les options de réponse apparaissent uniquement sous forme de codes numériques,
• ces codes numériques n’ont pas de Value Labels lisibles,
• les questions à choix multiples sont regroupées dans une seule cellule texte,
• les réponses ouvertes ne sont pas structurées correctement,
• les questions non répondues et les questions ignorées par la logique de parcours sont mélangées,
• les versions linguistiques d’une enquête multilingue créent des variables séparées au lieu d’une structure commune,
• aucun Codebook ne permet à l’équipe de comprendre le jeu de données.

Ce guide explique comment exporter des données d’enquête vers SPSS de manière propre, avec une attention particulière aux Variable Labels, Value Labels, Codebook, valeurs manquantes, questions à choix multiples, réponses ouvertes et exports d’enquêtes multilingues.

Que signifie un jeu de données propre dans SPSS ?

Un jeu de données d’enquête propre pour SPSS signifie que chaque question devient la bonne variable, que chaque option de réponse est codée de manière cohérente et que l’équipe de recherche peut comprendre le fichier sans deviner le sens des colonnes.

Un bon jeu de données SPSS doit inclure :

• un nom de variable cohérent pour chaque question,
• un Variable Label clair pour chaque variable,
• des Value Labels corrects pour les réponses fermées,
• des variables texte séparées pour les réponses ouvertes,
• des variables binaires analysables pour les questions à choix multiples,
• un codage clair des absences liées à Branching / Skip Logic,
• des labels lisibles pour les variables démographiques,
• une variable de langue comme LANGUAGE pour les enquêtes multilingues,
• des variables de pays, segment, canal ou campagne si nécessaire,
• un Codebook qui documente le jeu de données.

SPSS est un outil d’analyse puissant. Mais si les données qui y entrent sont désordonnées, l’analyse le sera aussi. Le Data Export ne doit donc pas être traité comme une simple étape technique finale. Il doit être pensé dès la conception de l’enquête.

L’erreur la plus fréquente : penser à l’export SPSS trop tard

Beaucoup d’équipes conçoivent un questionnaire, le publient, collectent les réponses, puis commencent à réfléchir à SPSS au moment de l’analyse. C’est souvent là que les problèmes apparaissent.

Par exemple :

• les Question IDs ont été générés de manière peu lisible,
• la même question apparaît comme plusieurs variables selon les langues,
• les options d’échelle sont incohérentes,
• les réponses “Autre” ne sont pas séparées correctement,
• les choix multiples sont stockés dans un seul champ texte,
• les questions non répondues, ignorées et les réponses “Je préfère ne pas répondre” sont confondues,
• aucun Codebook n’a été préparé.

Ces problèmes ne peuvent pas toujours être corrigés au moment de l’export. Certains exigent un nettoyage manuel, ce qui augmente le temps de travail, le risque d’erreur et l’incertitude de l’analyse.

La meilleure approche est simple : penser à l’export SPSS pendant la conception de l’enquête, pas après la collecte.

Variable Name, Variable Label et Value Label

Trois notions SPSS sont particulièrement importantes pour l’export des données d’enquête :

1. Variable Name
2. Variable Label
3. Value Label

Si ces notions sont confondues, le jeu de données devient difficile à lire et à analyser.

Qu’est-ce qu’un Variable Name ?

Le Variable Name est le nom technique court de la variable dans SPSS. Il fonctionne comme un nom de colonne.

Exemples :

GENDER
AGE_GROUP
EDUCATION_LEVEL
SATISFACTION_1
INCOME_BEFORE
INCOME_AFTER

Un bon Variable Name doit être court, cohérent et utilisable dans l’analyse.

Mauvais exemple :

HOW_SATISFIED_ARE_YOU_WITH_THIS_SERVICE_PLEASE_RATE_FROM_1_TO_5

C’est le texte d’une question, pas un bon nom de variable.

Meilleur exemple :

SERVICE_SATISFACTION

Dans le workflow SPSS Export de PublicOp, les noms de variables sont générés à partir du Question ID ou d’un code SPSS personnalisé si le concepteur de l’enquête en a défini un. Sinon, le système génère automatiquement un identifiant à partir du texte. Pour rester compatible avec SPSS, les caractères spéciaux et les espaces sont remplacés par des underscores, les noms sont convertis en majuscules et limités à 64 caractères.

Qu’est-ce qu’un Variable Label ?

Le Variable Label est la description plus longue qui explique ce que mesure la variable.

Exemple :

Variable Name:
SERVICE_SATISFACTION

Variable Label:
Dans quelle mesure êtes-vous globalement satisfait de ce service ?

Le Variable Name est court et technique. Le Variable Label est descriptif.

Dans PublicOp, les Variable Labels sont générés automatiquement à partir du texte des questions. Dans les enquêtes multilingues, si une Preferred Language est sélectionnée lors de l’export, les Variable Labels sont tirés du texte de la question dans cette langue. Si aucune Preferred Language n’est sélectionnée, la langue par défaut de l’enquête est utilisée. Pour respecter les limites SPSS, les Variable Labels sont tronqués à 255 caractères.

Qu’est-ce qu’un Value Label ?

Le Value Label explique la signification d’un code numérique de réponse.

Exemple :

Variable Name:
GENDER

Values:
1 = Femme
2 = Homme
3 = Je préfère ne pas répondre

Les nombres 1, 2 et 3 sont les valeurs utilisées dans l’analyse. “Femme”, “Homme” et “Je préfère ne pas répondre” sont les Value Labels.

Dans PublicOp, les options de réponse sont converties en valeurs numériques. Si l’utilisateur a défini un SPSS Code, ce code est utilisé. Sinon, le système génère un code numérique stable pour chaque Option ID. Le texte de l’option devient le Value Label, dans la langue choisie pour l’export. En raison des contraintes SPSS, les Value Labels sont limités à 120 caractères.

Pourquoi un vrai fichier .sav est important

Il existe plusieurs façons d’importer des données dans SPSS. Les fichiers CSV et Excel peuvent être importés, mais ils ne conservent pas toujours les métadonnées dont les chercheurs ont besoin pour analyser efficacement. Une analyse professionnelle exige souvent plus qu’un tableau. Elle exige des labels, des codes et une structure compréhensible par SPSS.

L’architecture actuelle de PublicOp génère un vrai fichier .sav. Elle utilise la bibliothèque sav-writer pour créer un export .sav natif en format binaire. Il n’est donc pas nécessaire de produire un fichier syntaxe SPSS séparé.

PublicOp prend en charge :

• CSV Export,
• Excel Export,
• SPSS Export,
• génération native de fichier .sav.

CSV et Excel sont utiles lorsqu’une équipe souhaite obtenir une table plate. SPSS Export est plus adapté lorsque les chercheurs veulent conserver les Variable Labels, les Value Labels et une structure d’analyse plus propre.

Comment les différents types de questions sont exportés

Tous les types de questions ne doivent pas être représentés de la même manière dans SPSS. La structure de l’export dépend du type de question.

Single Choice et Dropdown

Les questions à choix unique deviennent une seule variable. La réponse sélectionnée est stockée comme code numérique, tandis que le texte de l’option devient le Value Label.

Exemple :

EDUCATION_LEVEL
1 = École primaire
2 = Lycée
3 = Université
4 = Diplôme de troisième cycle

Multiple Choice

Les questions à choix multiples sont exportées sous forme de variables binaires séparées, une par option.

Exemple :

CHANNEL_TWITTER
CHANNEL_EMAIL
CHANNEL_WEBSITE
CHANNEL_FRIEND

Chaque colonne utilise :

1 = Sélectionné
0 = Non sélectionné

Cette structure est utile pour les fréquences et les tableaux croisés dans SPSS.

Likert, Rating et Star

Les questions Likert, rating et étoile sont exportées comme valeurs numériques. Par exemple, une échelle de satisfaction de 1 à 5 apparaît comme valeurs numériques dans SPSS.

Exemple :

1 = Très insatisfait
2 = Insatisfait
3 = Neutre
4 = Satisfait
5 = Très satisfait

Le niveau de mesure doit toutefois être vérifié par le chercheur. PublicOp marque actuellement les variables numériques comme Nominal dans SPSS. Les chercheurs doivent modifier manuellement les variables pertinentes en Ordinal ou Scale dans SPSS.

Questions Matrix

Pour les questions de type Matrix, chaque ligne devient une variable distincte.

Exemple :

MATRIX_SPEED
MATRIX_PRICE
MATRIX_SUPPORT

Cela permet d’analyser chaque ligne indépendamment.

Short Text et Long Text

Les réponses courtes et longues sont exportées comme variables string. Cependant, en raison des limites du format .sav de SPSS, les textes peuvent être tronqués à 254 caractères. Les réponses narratives longues peuvent donc être coupées.

C’est une limite importante. Si une étude collecte des réponses qualitatives longues, il faut également vérifier les exports CSV ou Excel pour conserver les textes complets.

Audio Response

Les réponses audio collectées avec AudioRecorder ne sont pas exportées vers SPSS comme liens vers des fichiers audio. Comme le système transcrit l’audio, l’export contient le texte de transcription comme variable string.

Exemple de colonne :

EXPERIENCE_AUDIO_TRANSCRIPT

Exemple de contenu :

J’ai trouvé l’application utile dans l’ensemble, mais certains écrans étaient lents.

Le fichier audio lui-même n’est pas inclus dans SPSS. C’est le texte de transcription qui devient une donnée d’analyse.

Comment traiter les questions à choix multiples dans SPSS

Les questions à choix multiples demandent une attention particulière dans les exports SPSS.

Question exemple :

Comment avez-vous entendu parler de ce service ?

- Réseaux sociaux
- E-mail
- Site web
- Ami ou collègue
- Autre

Stocker la réponse dans une seule cellule comme ceci est faible pour l’analyse :

Réseaux sociaux, E-mail, Site web

Une meilleure structure crée une variable binaire par option :

CHANNEL_SOCIAL_MEDIA     1 = Sélectionné, 0 = Non sélectionné
CHANNEL_EMAIL            1 = Sélectionné, 0 = Non sélectionné
CHANNEL_WEBSITE          1 = Sélectionné, 0 = Non sélectionné
CHANNEL_FRIEND           1 = Sélectionné, 0 = Non sélectionné
CHANNEL_OTHER            1 = Sélectionné, 0 = Non sélectionné

PublicOp exporte les questions à choix multiples de cette manière : chaque option devient sa propre colonne 0-1.

Il existe toutefois une limite importante. PublicOp ne définit pas automatiquement ces colonnes comme Multiple Response Sets dans SPSS. Le chercheur doit utiliser manuellement “Define Multiple Response Sets” dans SPSS.

La distinction est importante :

• PublicOp génère des colonnes binaires analysables.
• La définition des Multiple Response Sets dans SPSS est réalisée manuellement par le chercheur.

Comment traiter les réponses “Autre”

L’option “Autre, veuillez préciser” est fréquente dans les enquêtes. Mais si elle n’est pas structurée correctement, elle crée des problèmes d’analyse.

Dans PublicOp, l’option “Other / Autre” apparaît généralement avec le code numérique 99999. Le texte saisi par le répondant est stocké dans une colonne string séparée ou combinée.

Exemple :

CHANNEL
1 = Réseaux sociaux
2 = E-mail
3 = Site web
99999 = Autre

CHANNEL_OTHER_TEXT
"Je l’ai vu dans une annonce d’une association locale."

Cette structure permet à la fois l’analyse fermée et l’examen séparé des réponses ouvertes associées à “Autre”.

Comment stocker les réponses ouvertes dans SPSS

Les réponses ouvertes sont différentes des réponses numériques. Elles sont généralement exportées comme variables string.

Exemples :

OPEN_FEEDBACK
FINAL_COMMENT
EXPERIENCE_NARRATIVE
OTHER_EXPLANATION

Pour les réponses ouvertes, il faut retenir que :

• le texte est exporté comme donnée string,
• le format .sav de SPSS limite les chaînes à 254 caractères,
• les réponses ouvertes multilingues restent dans la langue utilisée par le répondant,
• aucune traduction automatique n’est appliquée,
• le codage thématique automatique n’est pas inclus dans l’export,
• l’analyse de sentiment n’est pas exportée sous forme de variable codée prête à l’emploi.

C’est particulièrement important pour les réponses qualitatives longues. Si une étude collecte des récits ou des commentaires détaillés, l’export SPSS seul peut ne pas suffire. Il est préférable de vérifier aussi les exports CSV ou Excel pour préserver les textes complets.

PublicOp transporte les réponses ouvertes comme données brutes. Les transformer en thèmes, catégories ou codes qualitatifs relève du plan d’analyse du chercheur.

Valeurs manquantes et Branching / Skip Logic

Les valeurs manquantes sont inévitables dans les données d’enquête. Mais toutes les cellules vides n’ont pas le même sens.

Trois situations doivent être distinguées :

1. Le répondant a vu la question mais n’a pas répondu.
2. Le répondant n’a jamais vu la question à cause de Branching / Skip Logic.
3. Le répondant a sélectionné une option valide comme “Je préfère ne pas répondre” ou “Je ne sais pas”.

Si ces situations sont traitées de la même manière, l’analyse peut devenir trompeuse.

PublicOp établit une distinction utile :

-98 = Unanswered
Le répondant a vu la question mais ne l’a pas remplie.

-99 = System Missing
Le répondant n’a pas vu la question à cause de Branching / Skip Logic.

Cette distinction est particulièrement utile dans les enquêtes avec des parcours complexes. Par exemple, si les répondants sans enfant ne voient pas les questions liées aux enfants, les cellules vides ne signifient pas un refus ou une non-réponse. Ces questions ne leur étaient pas applicables.

Il existe toutefois une limite. PublicOp ne définit pas automatiquement -98 et -99 comme valeurs user-missing dans SPSS. Après avoir ouvert le fichier, le chercheur doit les définir manuellement comme valeurs manquantes dans SPSS lorsque cela est approprié.

Cela doit faire partie du contrôle qualité après export.

“Je préfère ne pas répondre” et “Je ne sais pas” sont-ils des valeurs manquantes ?

Pas toujours. Ces options peuvent être des catégories de réponse valides ou des valeurs que le chercheur choisit de traiter comme manquantes. La décision dépend du design de recherche.

Exemple :

1 = Oui
2 = Non
8 = Je ne sais pas
9 = Je préfère ne pas répondre

Ici, 8 et 9 sont techniquement des réponses. Le chercheur peut les rapporter comme catégories distinctes ou les exclure de certaines analyses.

PublicOp ne marque pas automatiquement ces options comme user-missing. C’est approprié, car “Je ne sais pas” ne signifie pas la même chose dans toutes les études.

Le chercheur doit décider :

• “Je ne sais pas” est-il une catégorie d’opinion significative ?
• “Je préfère ne pas répondre” doit-il être rapporté séparément pour les questions sensibles ?
• Ces valeurs doivent-elles être exclues de l’analyse ?
• Doivent-elles être définies comme valeurs manquantes ?

Cette décision doit être documentée dans le Codebook.

Export SPSS pour les enquêtes multilingues

L’export SPSS devient plus sensible lorsqu’une enquête est multilingue. La même question apparaît dans plusieurs langues, mais elle doit être analysée comme une seule variable.

Exemple :

FR: Dans quelle mesure êtes-vous satisfait de ce service ?
EN: How satisfied are you with this service?
DE: Wie zufrieden sind Sie mit diesem Service?
TR: Bu hizmetten ne kadar memnunsunuz?

Ces versions ne doivent pas créer quatre variables différentes. Elles doivent être traitées comme des versions linguistiques d’une même variable.

Dans PublicOp, les enquêtes multilingues sont gérées dans la structure SurveyTemplate. Les réponses de différentes versions linguistiques sont donc exportées dans le même jeu de données .sav. La langue utilisée par le répondant est incluse dans l’export sous forme de colonne LANGUAGE.

Si le chercheur sélectionne une Preferred Language lors de l’export, les Variable Labels et Value Labels sont générés dans cette langue. Si aucune Preferred Language n’est sélectionnée, la langue par défaut de l’enquête est utilisée.

Cette structure facilite :

• les fréquences par langue,
• les tableaux croisés par groupe linguistique,
• les comparaisons pays/langue,
• le contrôle de l’équilibre de l’échantillon multilingue,
• l’analyse de toute l’étude dans un seul jeu de données.

Le point clé est le suivant : la langue des labels peut changer, mais la logique structurelle des IDs reste la même.

Pourquoi le niveau de mesure doit être vérifié manuellement

Dans SPSS, les variables sont généralement traitées selon trois niveaux de mesure :

• Nominal,
• Ordinal,
• Scale.

Cette distinction est importante pour les données d’enquête.

Exemples :

Genre : Nominal
Niveau d’éducation : Ordinal
Âge : Scale
Échelle de Likert : souvent Ordinal, parfois traitée comme Scale selon l’analyse
Tranche de revenu : Ordinal
Pays : Nominal

PublicOp marque actuellement les variables numériques comme Nominal lors de la génération des fichiers .sav. C’est une limite connue. Les chercheurs doivent ajuster manuellement les variables pertinentes en Ordinal ou Scale dans SPSS.

C’est particulièrement important pour les échelles Likert, l’âge, le revenu, les scores, les ratings et les questions numériques.

Conseil pratique :

• Après ouverture du fichier, vérifiez Variable View dans SPSS.
• Marquez les variables Likert et les catégories ordonnées comme Ordinal lorsque c’est approprié.
• Marquez l’âge, la durée, les scores et les entrées numériques comme Scale lorsque c’est approprié.
• Conservez les vraies variables catégorielles en Nominal.

Pourquoi le Codebook est essentiel

Le Codebook est le manuel d’utilisation du jeu de données.

Un bon Codebook doit inclure :

• Variable Name,
• Variable Label,
• Question ID,
• Question Type,
• Value Labels,
• Missing Values,
• variables de choix multiples,
• champs de réponses ouvertes,
• informations sur Branching / Skip Logic,
• informations de langue pour les enquêtes multilingues,
• date et version de la collecte.

Exemple d’entrée de Codebook :

Variable Name: SERVICE_SATISFACTION
Variable Label: Dans quelle mesure êtes-vous globalement satisfait de ce service ?
Question Type: Likert
Values:
1 = Très insatisfait
2 = Insatisfait
3 = Neutre
4 = Satisfait
5 = Très satisfait
Missing:
-98 = A vu la question mais n’a pas répondu
-99 = Non affiché à cause de la logique
Measure: À définir comme Ordinal

PublicOp inclut un CodebookGenerator dans son infrastructure d’export. Il fournit des informations sur la correspondance entre les questions, les IDs et les types de données au moment de l’export. Cela rend le jeu de données plus facile à comprendre et à partager au sein d’une équipe.

Cependant, un Codebook n’est pas seulement un fichier technique. Il doit aussi documenter les décisions méthodologiques. Par exemple, savoir si “Je ne sais pas” doit être analysé comme réponse valide ou exclu comme valeur manquante relève d’une décision de recherche, pas seulement d’un paramètre logiciel.

Que vérifier après l’export vers SPSS

Il ne faut pas commencer l’analyse immédiatement après avoir téléchargé le fichier SPSS. Un contrôle qualité rapide est nécessaire.

Vérifier Variable View

Dans Variable View, vérifiez :

• les noms de variables sont-ils lisibles ?
• les Variable Labels sont-ils corrects ?
• les Value Labels sont-ils visibles ?
• les variables string sont-elles importées correctement ?
• les niveaux de mesure doivent-ils être corrigés manuellement ?
• certaines valeurs manquantes doivent-elles être définies manuellement ?

Vérifier Data View

Dans Data View, vérifiez :

• chaque ligne représente-t-elle un répondant ?
• les colonnes de choix multiples utilisent-elles la structure 0-1 ?
• les réponses ouvertes sont-elles dans les bonnes colonnes ?
• la colonne LANGUAGE est-elle présente ?
• les valeurs -98 et -99 apparaissent-elles là où elles sont attendues ?
• les réponses de test correspondent-elles aux réponses originales ?

Lancer quelques fréquences simples

Commencez par des fréquences simples pour :

• le genre,
• le groupe d’âge,
• la langue,
• les principales variables de résultat,
• les options de choix multiples,
• les variables contenant des valeurs manquantes.

Ce test révèle rapidement les grands problèmes de codage, de labels ou de correspondance.

Comment PublicOp s’intègre dans le workflow d’export SPSS

PublicOp traite l’export des données d’enquête comme une partie des Research Operations, et non comme une simple table de réponses brutes. L’objectif est de transférer les réponses dans une structure plus facile à analyser.

Les fonctionnalités pertinentes de PublicOp pour SPSS Export incluent :

• export CSV, Excel et vrai .sav,
• génération native de fichier .sav binaire,
• génération de Variable Names à partir de Question ID ou de code SPSS personnalisé,
• nettoyage des noms de variables pour compatibilité SPSS,
• Variable Labels générés à partir du texte des questions,
• Value Labels générés à partir des options de réponse,
• comportement d’export distinct pour single choice, multiple choice, Likert, matrix et text,
• colonnes binaires 0-1 pour les questions à choix multiples,
• texte de transcription pour les réponses AudioRecorder,
• distinction -98 et -99 pour unanswered et system-missing,
• un seul jeu de données .sav pour les enquêtes multilingues,
• colonne LANGUAGE,
• choix de Preferred Language pour la langue des labels,
• support CodebookGenerator.

Il est important d’être précis. PublicOp ne prend pas les décisions méthodologiques à la place du chercheur. Le chercheur décide encore quelles variables doivent être Ordinal ou Scale, quelles valeurs doivent être traitées comme user-missing, comment définir les Multiple Response Sets et comment coder les réponses ouvertes.

Le rôle de PublicOp est de faciliter le passage de ces décisions vers une structure de données plus propre et plus analysable.

Checklist avant l’export SPSS

Utilisez cette checklist avant d’exporter des données d’enquête vers SPSS.

Structure des variables

• La bonne variable est-elle générée pour chaque question ?
• Les Question IDs ou codes SPSS personnalisés sont-ils cohérents ?
• Les noms de variables respectent-ils la limite de 64 caractères ?
• Les espaces et caractères spéciaux ont-ils été nettoyés ?
• Les lignes de Matrix deviennent-elles des variables séparées ?

Labels

• Chaque variable possède-t-elle un Variable Label ?
• Les questions fermées ont-elles les bons Value Labels ?
• La bonne Preferred Language a-t-elle été sélectionnée ?
• Dans une enquête multilingue, la langue des labels est-elle celle attendue ?
• La limite de 120 caractères des Value Labels a-t-elle réduit le sens ?

Valeurs manquantes

• La valeur -98 est-elle utilisée correctement pour les questions non répondues ?
• La valeur -99 est-elle utilisée correctement pour les questions non affichées ?
• Les valeurs -98 et -99 ont-elles été définies manuellement comme user-missing dans SPSS ?
• “Je ne sais pas” et “Je préfère ne pas répondre” ont-ils été traités selon le design de recherche ?

Questions à choix multiples

• Chaque option apparaît-elle comme une variable binaire séparée ?
• La structure 1 = Sélectionné, 0 = Non sélectionné est-elle correcte ?
• Les Multiple Response Sets ont-ils été définis manuellement dans SPSS ?
• Le texte “Autre” a-t-il été vérifié séparément ?

Réponses ouvertes et audio

• Les réponses ouvertes sont-elles exportées comme variables string ?
• Existe-t-il un risque de troncature à cause de la limite de 254 caractères ?
• Les exports CSV ou Excel ont-ils été vérifiés pour les longs textes ?
• Les transcriptions AudioRecorder sont-elles dans la bonne colonne ?
• Est-il clair que les liens vers les fichiers audio ne sont pas exportés vers SPSS ?

Structure multilingue

• Toutes les langues sont-elles réunies dans un seul jeu de données .sav ?
• La colonne LANGUAGE est-elle présente ?
• La bonne Preferred Language a-t-elle été utilisée ?
• La même question correspond-elle à la même variable dans toutes les langues ?
• L’analyse par langue est-elle possible ?

Test après export

• Le fichier s’ouvre-t-il correctement dans SPSS ?
• Les tableaux de fréquences semblent-ils corrects ?
• Les Value Labels sont-ils visibles ?
• Variable View a-t-il été vérifié ?
• Les niveaux de mesure ont-ils été corrigés manuellement ?
• Le Codebook correspond-il au jeu de données ?

Les erreurs à éviter lors de l’export vers SPSS

Évitez ces erreurs fréquentes :

• utiliser le texte complet des questions comme noms de variables,
• exporter uniquement des codes numériques sans Value Labels,
• stocker les réponses à choix multiples dans une seule cellule texte,
• supposer que les Multiple Response Sets sont définis automatiquement,
• oublier la limite de 254 caractères pour les variables string ouvertes,
• ne pas définir -98 et -99 comme valeurs manquantes dans SPSS lorsque c’est pertinent,
• traiter les questions ignorées par la logique comme des questions simplement non répondues,
• fragmenter les enquêtes multilingues en structures de variables séparées,
• supposer que les niveaux de mesure sont automatiquement corrects,
• commencer l’analyse sans Codebook,
• considérer l’export SPSS comme séparé de la conception de l’enquête.

Ces erreurs ne créent pas seulement des problèmes techniques. Elles peuvent aussi conduire à des résultats trompeurs.

Conclusion

Préparer des données d’enquête propres pour SPSS va bien au-delà du bouton d’export. Un bon SPSS Export commence dès la conception de l’enquête et se poursuit avec des contrôles de qualité avant l’analyse.

Le workflow le plus sûr est le suivant :

1. Planifier les noms de variables dès le départ.
2. Utiliser les Question IDs et les codes SPSS personnalisés de manière cohérente.
3. Traiter le texte des questions comme Variable Labels.
4. Définir les options fermées comme Value Labels.
5. Exporter les questions à choix multiples sous forme de variables binaires.
6. Tenir compte des limites string pour les réponses ouvertes et les transcriptions audio.
7. Interpréter les absences liées à Branching / Skip Logic avec la distinction -98 et -99.
8. Conserver un seul jeu de données et une variable LANGUAGE pour les enquêtes multilingues.
9. Vérifier manuellement les niveaux de mesure et les valeurs manquantes dans SPSS.
10. Ne pas commencer l’analyse sans Codebook.

Des données propres sont la base d’une bonne analyse. SPSS est puissant, mais il ne peut produire des résultats fiables qu’à partir de données bien structurées.