Travailler avec des données à réponses multiples
Vous pouvez analyser les données à réponses multiples à l'aide de plusieurs fonctions de comparaison.
Les fonctions de comparaison disponibles sont les suivantes :
value_atfirst_index / last_indexfirst_non_null / last_non_nullfirst_non_null_index / last_non_null_indexmin_index / max_index
Par exemple, supposons qu'une question à réponses multiples demande les trois raisons les plus importantes pour décider d'un achat particulier (par exemple, le prix, la recommandation personnelle, l'avis, le fournisseur local, autre). Dans ce cas, vous pouvez déterminer l'importance du prix en dérivant l'indice du champ dans lequel il a été inclus pour la première fois :
first_index("price", [Reason1 Reason2 Reason3])De même, supposons que vous ayez demandé à des clients de classer trois voitures par ordre de probabilité d'achat et que vous ayez codé les réponses dans trois champs distincts, comme suit :
| identifiant client | car1 | car2 | car3 |
|---|---|---|---|
| 101 | 1 | 3 | 2 |
| 102 | 3 | 2 | 1 |
| 103 | 2 | 3 | 1 |
Dans ce cas, vous pourriez déterminer l'indice du champ pour la voiture qu'ils préfèrent (classée n° 1, ou le rang le plus bas) en utilisant la fonction " min_index " :
min_index(['car1' 'car2' 'car3'])Pour plus d'informations, voir Fonctions de comparaison .
Référencement d'ensembles de réponses multiples
La fonction spéciale « @MULTI_RESPONSE_SET » peut être utilisée pour référencer tous les champs d'un ensemble de réponses multiples. Par exemple, si les trois champs car de l'exemple précédent sont inclus dans un ensemble de réponses multiples nommé car_rankings, le résultat suivant serait le même :
max_index(@MULTI_RESPONSE_SET("car_rankings"))