Tu as 100 réponses des adhérents de ton association et, sur la hausse de la cotisation, le résultat tombe pile à 50 pour et 50 contre. Match nul, te dis-tu. Puis tu sépares les réponses selon l'âge : chez les moins de 30 ans, sept sur dix votent pour, chez les 60 ans et plus, à peine trois sur dix.
Pour créer un tableau croisé, aussi appelé tableau de contingence, tu choisis deux questions de ton sondage, tu places les réponses de l'une en lignes et celles de l'autre en colonnes, puis tu comptes combien de personnes ont donné chaque combinaison de réponses. Chez empirio.ai, un outil de sondage en ligne allemand, les tableaux croisés et les filtres sont disponibles à partir de l'offre Plus. À la fin de ce guide, tu sauras quel pourcentage annoncer et à partir de quand un écart dépasse le simple hasard.
📌 L'essentiel en bref
- Avec empirio.ai, tu crées des tableaux croisés de sondage en quelques clics.
- Un tableau croisé compte combien de fois deux réponses coïncident.
- Compare les groupes avec les pourcentages en ligne, pas ceux du total.
- Le test du khi-deux indique si un écart dépasse le simple hasard.
- empirio.ai filtre par période et exporte en Excel ou CSV.
Créer un sondage gratuitement
Avec empirio.ai, vous créez un sondage en ligne moderne en quelques minutes — avec un hébergement dans l'UE.
- Sondage créé par IA
- Ajustez en glisser-déposer
- Analyse en temps réel
Qu'est-ce qu'un tableau croisé (tableau de contingence) ?
Un tableau croisé, ou tableau de contingence, est un tableau qui met deux questions d'un sondage face à face et indique dans chaque case combien de personnes ont choisi une combinaison précise de réponses. En études de marché et en sociologie, on parle aussi de tri croisé, et les manuels scolaires disent souvent tableau à double entrée.
Les réponses de la première question forment les lignes, celles de la seconde les colonnes. Chaque case est une intersection, par exemple toutes les personnes de moins de 30 ans qui ont voté pour la hausse. En marge figurent les totaux de chaque ligne et de chaque colonne, qu'on appelle fréquences marginales ou effectifs marginaux. Ils montrent la répartition de chaque question prise isolément, sans tenir compte de l'autre.
Attention à ne pas confondre avec le tableau croisé dynamique d'Excel. Le TCD est un outil de tableur qui permet, entre autres, de fabriquer un tableau croisé, mais le terme désigne d'abord la fonction Excel et non la méthode d'analyse.
Exemple : la cotisation de l'association en tableau croisé
Dans notre exemple d'association avec 100 réponses, le tableau croisé ressemble à ceci. Les chiffres sont inventés, mais le schéma est très courant. Entre parenthèses, tu vois ici la part au sein de chaque tranche d'âge, donc chaque ligne fait 100 %. Dans la vue des résultats d'empirio.ai, la parenthèse indique en revanche la part de toutes les réponses.
| Tranche d'âge | Pour la hausse | Contre la hausse |
|---|---|---|
| Moins de 30 ans | 21 (70 %) | 9 (30 %) |
| 30 à 59 ans | 20 (50 %) | 20 (50 %) |
| 60 ans et plus | 9 (30 %) | 21 (70 %) |
| Total | 50 (50 %) | 50 (50 %) |
La ligne Total, tu la connais déjà grâce au tri à plat : 50 contre 50. Les totaux de ligne viennent des tranches d'âge : 30 adhérents de moins de 30 ans, 40 entre 30 et 59 ans, 30 de 60 ans et plus, soit 100 en tout. Seules les lignes elles-mêmes révèlent que les générations votent de façon très différente. Quand chacune des deux questions n'a que deux modalités, tu obtiens un tableau à quatre cases, le fameux tableau 2 × 2, très fréquent pour des questions oui ou non comparées entre deux groupes.
Passer du tri à plat au tri croisé, c'est l'étape logique une fois chaque question dépouillée séparément. Pour tout le chemin, du tableau brut jusqu'à la conclusion, jette un œil à notre guide pour analyser un questionnaire.
Quand un tableau croisé est-il utile ?
Un tableau croisé est utile dès que tu veux savoir si des groupes répondent différemment : services, tranches d'âge, types de clients ou filières. Le tri à plat donne la répartition globale, le tableau croisé montre quels groupes se cachent derrière.
Quatre situations reviennent souvent :
- Enquête interne : la satisfaction par service ou par site montre où ça coince. La méthode est décrite dans notre guide sur l'enquête auprès des employés.
- Clientèle : nouveaux clients et clients fidèles jugent souvent le même service très différemment, ce que seul un tableau croisé rend visible dans une enquête clients.
- Mémoire : une hypothèse comme « les étudiants de master utilisent plus souvent l'IA que ceux de licence » se vérifie avec un seul tableau croisé. Le questionnaire est expliqué dans notre article sur le sondage pour un mémoire.
- Association et école : la date préférée pour la fête de fin de saison selon l'âge, ou l'avis sur le voyage scolaire selon la classe.
Il te faut deux questions à réponses fermées : choix unique, choix multiple, évaluation ou échelle. Les réponses libres ne conviennent pas, chacun formulant à sa façon. Avec un choix multiple, une personne peut occuper plusieurs cases. Les pourcentages en ligne dépassent alors 100 % et le test du khi-deux n'est pas prévu pour ce genre de tableau. Les valeurs numériques comme l'âge exact se regroupent d'abord en classes, sinon chaque âge occupe sa propre ligne. Le niveau de mesure détermine quels calculs sont permis pour chaque type de réponse.
Avec très peu de réponses, un tableau croisé perd son intérêt. Sur 20 réponses réparties en 15 cases, il reste une poignée de personnes par case et chaque individu déplace les pourcentages de plusieurs points.
Lire un tableau croisé : pourcentages en ligne, en colonne ou du total
Tu lis correctement un tableau croisé quand tu calcules les pourcentages à l'intérieur des groupes que tu veux comparer. Pour savoir si les jeunes adhérents soutiennent davantage la hausse, tu divises chaque case par l'effectif de sa tranche d'âge.
Chaque case donne trois pourcentages, et chacun répond à une autre question. Les 21 moins de 30 ans qui ont voté pour représentent 70, 42 ou 21 % selon la base choisie :
| Type de pourcentage | Calcul dans l'exemple | Question à laquelle il répond |
|---|---|---|
| Pourcentage en ligne | 21 sur 30 moins de 30 ans = 70 % | Comment vote cette tranche d'âge ? |
| Pourcentage en colonne | 21 sur 50 voix pour = 42 % | Qui compose le camp du oui ? |
| Pourcentage du total | 21 sur 100 réponses = 21 % | Quelle part représente cette combinaison ? |
Une règle simple de méthodologie tranche : tu calcules les pourcentages au sein des groupes de la variable qui sert à découper. Le plus lisible est de mettre cette variable en lignes et de calculer les pourcentages en ligne, aussi appelés profils lignes. Chaque ligne fait alors 100 % et tu compares les lignes entre elles : 70 % de oui chez les plus jeunes, 50 % au milieu, 30 % chez les plus âgés.
Calcule toujours tes pourcentages à l'intérieur du groupe que tu veux comparer.
Beaucoup de rapports comparent des pourcentages qui n'ont pas la même base. Dire que 42 % des voix pour viennent des moins de 30 ans ne signifie pas que 42 % des moins de 30 ans sont pour. La première phrase décrit le camp du oui, la seconde la tranche d'âge. Indique donc la base de chaque pourcentage et le nombre de réponses.
Créer un tableau croisé avec empirio.ai, étape par étape
Dans empirio.ai, tu crées un tableau croisé dans Résultats, sous Analyse, avec la fonction Tableau croisé : tu choisis une question pour les lignes et une pour les colonnes, tu ajoutes si besoin des filtres sur la période et les réponses incomplètes, puis tu exportes le résultat en Excel ou en CSV. Les tableaux croisés et les filtres sont inclus dans l'offre Plus à 39 € par mois (à jour en octobre 2026).
Il faut au moins deux questions adaptées, à réponses fixes, comme un choix unique, une évaluation ou une échelle. S'il en manque, empirio.ai affiche à la place du tableau le message « Un tableau croisé nécessite au moins deux questions appropriées ». Tu crées les questions comme d'habitude dans l'éditeur. Si ton enquête n'est pas encore lancée, tu peux créer un sondage gratuitement sur empirio.ai.
Étape 1 : ouvrir la fonction Tableau croisé
Ouvre ton sondage et passe dans l'espace Résultats. Dans la barre de gauche, choisis Analyse : les fonctions d'analyse s'y affichent sous forme de tuiles, dont Tableau croisé. Un clic sur cette tuile ouvre la vue, avec la mention « Analysez les dépendances entre deux questions ». La capture ci-dessous montre l'interface en anglais.
Étape 2 : choisir la question en lignes et celle en colonnes
En haut de la vue, tu trouves deux listes déroulantes : Question 1 (lignes) et Question 2 (colonnes), chacune avec l'invite Sélectionnez une question... Mets en lignes la variable qui sert à découper, par exemple la tranche d'âge. En colonnes, place la question dont tu veux comparer les réponses. Toute question adaptée se combine avec n'importe quelle autre, et tu peux changer ton choix à tout moment.
Étape 3 : filtrer la période et les réponses incomplètes
Les filtres décident quelles réponses entrent dans le tableau croisé. Avec Du et Au, tu limites la période de collecte, par exemple aux seules réponses arrivées après un e-mail de relance. L'option Inclure les réponses incomplètes prend aussi en compte les personnes qui ont abandonné en route. Sans elle, seules les participations complètes comptent. Pour la plupart des analyses, la base est plus propre ainsi, puisque tu ne gardes que les personnes allées jusqu'au bout du questionnaire.
Étape 4 : lire le tableau croisé et l'exporter en Excel ou CSV
Chaque case affiche l'effectif et, entre parenthèses, sa part du total. Plus la part est élevée, plus la couleur de la case est soutenue, si bien que les concentrations sautent aux yeux. La ligne Total en bas donne les totaux de colonne. Le bouton Exporter te propose un fichier XLSX avec effectifs et parts, ou un fichier CSV avec les effectifs seuls, lisible par tous les logiciels. Quand un filtre est actif, le fichier Excel le signale, pour que personne ne confonde plus tard réponses filtrées et ensemble des réponses.
Comme empirio.ai affiche dans chaque case la part du total, tu calcules toi-même les pourcentages en ligne à partir des effectifs : la case divisée par le total de sa ligne.
Pourcentages en ligne dans Excel
Exporte le tableau croisé au format XLSX, puis divise dans Excel chaque effectif par le total de sa ligne. Avec le format pourcentage, chaque ligne fait exactement 100 % et tu lis les groupes côte à côte.
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Test du khi-deux : l'écart dans ton tableau croisé est-il réel ?
Le test du khi-deux (χ²) vérifie si un écart dans un tableau croisé est réel ou dû au hasard. Il compare les effectifs observés à ceux qu'on attendrait si les deux questions n'avaient aucun lien entre elles. Si l'écart est assez grand, on parle de lien statistiquement significatif.
La question de fond paraît simple : et si toutes les tranches d'âge de l'association votaient en réalité pareil, et que le schéma n'était apparu que par hasard dans ton échantillon ? Avec 100 réponses, la question se pose vraiment. Avec 1 000 réponses, un tel hasard devient déjà bien moins probable.
Effectifs théoriques : comment calcule le test du khi-deux
L'effectif théorique d'une case, aussi appelé effectif attendu, se calcule ainsi : total de la ligne multiplié par total de la colonne, divisé par l'effectif total. Dans notre exemple, en cas d'indépendance parfaite, chaque tranche d'âge serait pour moitié favorable : 15 des 30 jeunes, 20 des 40 adhérents du milieu et 15 des 30 aînés. On observe 21, 20 et 9. Ces écarts donnent un khi-deux de 9,6 pour deux degrés de liberté et une valeur p inférieure à 0,01. Si toutes les tranches d'âge pensaient vraiment la même chose dans l'association entière, un écart aussi grand apparaîtrait dans moins d'un échantillon sur 100. Le lien est donc significatif.
À l'inverse, un résultat non significatif ne prouve pas l'absence de lien, il signifie seulement que tes données ne permettent pas de le démontrer. Le test part de l'hypothèse d'indépendance, et un résultat significatif va justement contre cette hypothèse.
Quand le test du khi-deux ne convient pas
Le test du khi-deux a besoin de cases suffisamment remplies. Le cours de statistique appliquée de l'IAE Amiens (université de Picardie Jules Verne) considère l'approximation comme satisfaisante quand tous les effectifs théoriques atteignent au moins 5 et conseille, sinon, de regrouper des lignes ou des colonnes. Un cours en ligne de l'université Paris Diderot est un peu plus souple et demande un effectif théorique supérieur à 5 dans 80 % des cases, soit au plus 20 % de cases en dessous. Pour les petits tableaux, notamment en 2 × 2, on passe en général au test exact de Fisher. Si tu regroupes d'emblée les réponses rares en catégories plus larges, le problème disparaît le plus souvent.
V de Cramér : mesurer la force du lien
Un résultat significatif ne dit encore rien de la force du lien. Avec un très grand nombre de réponses, même des écarts minuscules deviennent significatifs. Le V de Cramér mesure cette intensité sur une échelle de 0, pour aucun lien, à 1, pour un lien parfait. Dans l'exemple de l'association, il vaut environ 0,31, soit un lien moyen selon la grille habituelle. Pour un tableau 2 × 2, c'est-à-dire deux groupes et une réponse oui ou non, tu peux calculer la significativité gratuitement et sans inscription, V de Cramér compris.
Les erreurs fréquentes avec un tableau croisé
La plupart des erreurs liées aux tableaux croisés ne se trouvent pas dans le tableau, mais dans la phrase qu'on en tire pour le rapport. L'outil fait les calculs correctement, l'interprétation reste ton travail.
Quatre erreurs reviennent le plus souvent dans les rapports et les mémoires que nous voyons passer. Trois concernent la lecture d'un tableau, la quatrième la comparaison de plusieurs tableaux.
Des pourcentages calculés dans le mauvais sens
Le grand classique consiste à comparer des pourcentages en colonne là où il faudrait des pourcentages en ligne. « La plupart des voix pour viennent des jeunes » et « la plupart des jeunes votent pour » sont deux affirmations différentes. L'une peut être vraie alors que l'autre est fausse. Mets la variable de découpage en lignes, calcule les pourcentages en ligne et note la base à côté de chaque chiffre.
Des cases avec trop peu de réponses
Les petites cases provoquent de grands sauts de pourcentage. Avec quatre personnes dans un groupe, chacune pèse 25 % et une seule réponse différente ressemble à une tendance. Regroupe les petits groupes ou, pour eux, donne uniquement les effectifs. Pour le test, même logique : si les cases sont trop peu remplies, tu regroupes ou tu passes au test exact de Fisher.
Attention aux sondages anonymes
Dans une équipe de trois personnes, un tableau croisé entre service et satisfaction revient presque à lire des réponses individuelles. Or une réponse qu'on peut rattacher à quelqu'un redevient en principe une donnée personnelle au sens du RGPD, et la CNIL rappelle dans ses recommandations sur l'anonymisation qu'un jeu de données n'est anonyme que si personne ne peut plus y être isolé ni réidentifié, même en recoupant les informations. Dans un sondage anonyme, n'analyse donc que les groupes d'au moins cinq réponses environ et fusionne les petits services avant de croiser.
Des filtres différents mélangés
Deux tableaux croisés issus du même sondage ne se comparent que s'ils portent sur les mêmes réponses. Si tu mets un tableau avec toutes les participations à côté d'un autre sans les réponses incomplètes, ou sur une autre période, tu mesures l'effet du filtre et non celui des groupes. Garde les mêmes filtres pour tous les tableaux d'un rapport et note-les.
Confondre lien et cause
Un tableau croisé montre que deux réponses vont ensemble, pas pourquoi. Les adhérents âgés rejettent peut-être la hausse non pas à cause de leur âge, mais parce que beaucoup sont à la retraite et que chaque euro de plus leur pèse davantage. Pour vérifier ce genre d'hypothèse, refais le même tableau croisé séparément pour chaque groupe de la troisième variable, par exemple avec un tableau croisé dynamique construit sur les données brutes exportées. Si l'écart entre générations persiste chez les retraités comme chez les actifs, l'âge l'explique sans doute mieux que le revenu.
Checklist : ton tableau croisé est-il prêt pour le rapport ?
Passe ces points en revue avant de reprendre un tableau croisé dans un rapport ou une présentation. Si tu peux cocher chaque ligne, ton analyse tiendra aussi face aux questions pointues de ton équipe ou de ton directeur de mémoire.
- La variable de groupe est en lignes.
- Les pourcentages en ligne sont calculés, la base est indiquée.
- Chaque tableau mentionne le nombre de réponses.
- Les petits groupes sont regroupés ou présentés en effectifs seulement.
- Tous les tableaux comparés utilisent les mêmes filtres.
- Un écart n'est qualifié de significatif qu'après le test.
- Un lien n'est jamais présenté comme une cause.
Conclusion
Un tableau croisé te montre quels groupes se cachent derrière un résultat global. Deux questions et un regard attentif sur les pourcentages suffisent. Notre conseil : mets la variable de groupe en lignes, calcule les pourcentages en ligne et vérifie les écarts marquants avec le test du khi-deux avant de les annoncer. Et pour les petits groupes, dans le doute, mieux vaut regrouper que surinterpréter.
Pour aller plus loin
- Tu analyses tout ton questionnaire ? Analyser un questionnaire en cinq étapes
- Tu te demandes quel indicateur convient à ta question ? Déterminer le niveau de mesure
- Tu as besoin de médiane, de moyenne et de significativité dans un même cadre ? Statistique descriptive et statistique inférentielle
- Tes groupes sont petits et le sondage doit rester anonyme ? Créer un sondage anonyme
Comparer des groupes sans tout ressaisir à la main ?
Avec empirio.ai, tu crées tes tableaux croisés directement dans l'espace Résultats, tu filtres par période et tu exportes en Excel ou CSV, à partir de l'offre Plus.