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40 résultats
  1. MSC-P-001Comment transformer une affirmation marketing en question testable ?Science de la décision↗
  2. MSC-P-002Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?Mesure marketing↗
  3. MSC-P-003Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?Science de la décision↗
  4. MSC-P-004Significativité ou taille d’effet : quel résultat faut-il interpréter ?Science de la décision↗
  5. MSC-P-005Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?Études de marché↗
  6. MSC-P-006Comment concevoir puis valider une échelle de mesure ?Études de marché↗
  7. MSC-P-007Alpha ou oméga : comment évaluer la fiabilité d’une échelle ?Études de marché↗
  8. MSC-P-009ACP, AFE ou AFC : quelle méthode choisir ?Études de marché↗
  9. MSC-P-010Quand faut-il mener une expérience marketing ?Mesure marketing↗
  10. MSC-P-011Comment concevoir un A/B test qui estime réellement un effet ?Mesure marketing↗
  11. MSC-P-012De combien d’observations une expérience a-t-elle besoin ?Science de la décision↗
  12. MSC-P-013Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?Mesure marketing↗
  13. MSC-P-017Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?Mesure marketing↗
  14. MSC-P-018Régression prédictive ou causale : qu’essaye-t-on d’estimer ?Modèles marketing↗
  15. MSC-P-019Comment diagnostiquer une régression marketing avant de l’interpréter ?Modèles marketing↗
  16. MSC-P-022Comment estimer une élasticité-prix et son incertitude ?Science des prix↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit : comment choisir pour une probabilité d’achat ?Science client↗
  18. MSC-P-029Quels clients présentent la probabilité de churn la plus élevée ?Science client↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT ou UTAUT2 : quel cadre pour étudier l’acceptation d’une technologie ?Études de marché↗
  20. MSC-H-001Mesure et causalité : comment établir un effet marketing ?Mesure marketing↗
  21. MSC-H-002Modèles de réponse marketing : forme, délai et saturationModèles marketing↗
  22. MSC-H-003Science des prix : relier prix, demande et contributionScience des prix↗
  23. MSC-H-004Science client et choix : comportement, valeur et hétérogénéitéScience client↗
  24. MSC-H-005Science de la mesure : construire des indicateurs validesÉtudes de marché↗
  25. MSC-H-006Méthodes statistiques de décision : choisir, quantifier, validerScience de la décision↗
  26. MSC-P-008Comment valider une échelle de mesure marketing ?Études de marché↗
  27. MSC-P-014Comment concevoir une expérience géographique marketing ?Mesure marketing↗
  28. MSC-P-015Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?Mesure marketing↗
  29. MSC-P-020Comment traiter l’endogénéité du prix ?Science des prix↗
  30. MSC-P-021Effets fixes ou aléatoires : quel modèle de panel choisir ?Modèles marketing↗
  31. MSC-P-023Comment estimer une fonction de demande ?Science des prix↗
  32. MSC-P-024Comment simuler un scénario prix-volume-marge ?Science des prix↗
  33. MSC-P-028Comment estimer la CLV avec BG/NBD et Gamma-Gamma ?Science client↗
  34. MSC-P-030Comment analyser la rétention avec un modèle de survie ?Science client↗
  35. MSC-P-031Comment construire une segmentation client utile ?Science client↗
  36. MSC-P-032Comment tester la stabilité d’une segmentation ?Science client↗
  37. MSC-P-033Comment valider une prévision marketing ?Science de la décision↗
  38. MSC-P-034Comment construire une simulation Monte Carlo pour une décision marketing ?Science de la décision↗
  39. MSC-P-035Comment modéliser saturation et adstock ?Modèles marketing↗
  40. MSC-P-039Quel test statistique choisir ?Science de la décision↗
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FICHE MÉTHODEMSC-P-003Fondements de la preuve

Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?

L’incertitude doit correspondre au résultat : intervalle de confiance pour un paramètre, intervalle de prédiction pour une observation future, ou distribution de scénarios pour une simulation.

Réponse directe

Comparer des estimations avec leur précision et leurs hypothèses.

L’incertitude doit correspondre au résultat : intervalle de confiance pour un paramètre, intervalle de prédiction pour une observation future, ou distribution de scénarios pour une simulation.

Modèle ou livrableestimate ± critical value × SE

Wasserstein & Lazar, 2016

ESTIMAND

Profil de l’estimation

Unité d’analyse
Unité ou comparaison définie × horizonNomenclature scientifique contrôlée (EN)estimate × sampling process
Estimand exact
SE, CI, PI or posterior interval
Modèle ou livrable
estimate ± critical value × SE

01—08

Cadre d’analyse vérifiable

  1. 01
    Question

    Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?

  2. 02
    Estimand

    SE, CI, PI or posterior interval · estimate × sampling process

  3. 03
    Données

    estimate · standard_error · confidence_level · horizon

  4. 04
    Modèle ou livrable

    estimate ± critical value × SE

  5. 05
    Calcul déclaré

    estimate ± critical value × SE → SE, CI, PI or posterior interval

  6. 06
    Contrôles d’incertitude

    Correct interval type · Sampling assumptions · Coverage or calibration

  7. 07
    Validation spécifique

    Vérifier données, stabilité de l’estimation et limites d’interprétation. Correct interval type · Sampling assumptions · Coverage or calibration

  8. 08
    Limites

    Interpréter un intervalle comme une garantie sur un cas individuel.

Variables nécessaires

  • estimate
  • standard_error
  • confidence_level
  • horizon

Contrôles · Nomenclature scientifique contrôlée (EN)

  • Correct interval type
  • Sampling assumptions
  • Coverage or calibration
Décision possible

Comparer des estimations avec leur précision et leurs hypothèses.

Décision impossible

Interpréter un intervalle comme une garantie sur un cas individuel.

Sources scientifiques

1 source

  1. Wasserstein & Lazar, 2016

Connexions méthodologiques

Territoire parentMéthodes statistiques de décision : choisir, quantifier, valider

À lire ensuite

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