Comprendre les niveaux de mesure statistique est essentiel pour une collecte, une analyse et une interprétation efficaces des données. Le degré de précision avec lequel les variables sont mesurées et, par conséquent, le type d'analyse statistique qui peut être effectuée, sont déterminés par ces niveaux : nominal, ordinal, intervalle et rapport. Dans cet article de blog, nous examinerons chaque niveau de mesure, évaluerons ses applications et décrirons comment ils affectent la compréhension des données.
Introduction aux niveaux de mesure
Les niveaux de mesure font référence à la précision avec laquelle les variables de données sont quantifiées et classées, ce qui influence la nature mathématique des valeurs attribuées aux variables. Par exemple, lorsqu'ils étudient les habitudes de dépenses des résidents de Berlin, les chercheurs peuvent recueillir des informations sur des facteurs tels que le revenu, la localisation précise, l'âge et les dépenses. Le degré de précision avec lequel ces variables peuvent être quantifiées varie d'une personne à l'autre, ce qui affecte le type et la profondeur de l'analyse statistique qui peut être effectuée.
1. Niveau nominal de mesure
Définition et caractéristiques :
Le niveau de mesure nominal est le type de mesure le plus élémentaire, dans lequel les données peuvent être classées sans attribuer de valeur quantitative. Il n’y a pas de classement ou d’ordre intrinsèque à ce niveau ; il n'est utilisé que pour étiqueter les variables. Les variables mesurées au niveau nominal sont principalement qualitatives, les modes et les proportions servant de principales mesures statistiques.
Exemples de données nominales :
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Types d'animaux de compagnie (chien, chat, oiseau)
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Couleur des cheveux (blond, brun, gris)
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État civil (célibataire, marié, divorcé)
La mesure nominale met davantage l’accent sur la question de savoir si les catégories diffèrent ou non les unes des autres que sur leur ampleur. Cela implique que le comptage et le regroupement sont les seules opérations mathématiques possibles. Par exemple, les chercheurs pourraient déterminer combien de personnes entrent dans chaque catégorie ou quelle proportion du total représente chaque catégorie.
2. Niveau ordinal de mesure
Définition et caractéristiques :
Les données ordinales introduisent un classement ou un ordre parmi les catégories, en s'appuyant sur des données nominales. Bien que les valeurs aient un sens dans l'ordre, il n'y a pas toujours de cohérence dans les écarts entre les valeurs. Ce degré de mesure est courant dans les enquêtes ou les sondages qui permettent de classer les réponses.
Exemples de données ordinales :
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Niveaux de revenus (faible, moyen, élevé)
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Niveau d'études (lycée, master, doctorat)
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Notes de satisfaction (satisfait, neutre, insatisfait)
Par rapport aux données nominales, les données ordinales facilitent une analyse plus approfondie et améliorent la capacité de faire des comparaisons entre elles. Les chercheurs peuvent déterminer des médianes ou construire des rangs centiles, mais les valeurs moyennes ne sont pas appropriées en raison des intervalles incohérents entre les groupes.
3. Niveau de mesure d'intervalle
Définition et caractéristiques :
En ayant des intervalles égaux entre les points de mesure et les valeurs en plus d'un ordre significatif, les données d'intervalle vont au-delà des données ordinales. Comme ce niveau n'a pas de véritable point zéro, les rapports de grandeurs sont illogiques même si les disparités entre les valeurs peuvent être calculées. Les mesures d'intervalle sont courantes dans les domaines nécessitant des quantifications précises, telles que la température et la date.
Exemples de données d'intervalle :
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Température en Fahrenheit (où 0 n'implique pas l'absence de température)
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Dates en années (2000, 2001, 2002, etc.)
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Scores de QI
Les chercheurs peuvent utiliser une plus grande variété de méthodes statistiques avec des données d'intervalle, telles que l'addition et la soustraction d'éléments (pour obtenir des scores moyens, par exemple). Cependant, en raison de l’absence de zéro absolu, les opérations impliquant une multiplication ou une division (telles que le calcul de ratios) ne sont pas valides.
4. Niveau de mesure du ratio
Définition et caractéristiques :
Le niveau de mesure le plus avancé et le plus sophistiqué est représenté par les données de rapport, qui comportent un point zéro absolu, des intervalles égaux et un ordre significatif. Cela permet d'effectuer toutes les opérations mathématiques, y compris des déclarations significatives sur les ratios.
Exemples de données de ratio :
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Poids (par exemple, kilogrammes, livres)
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Distance (par exemple, mètres, miles)
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Temps consacré à une tâche (par exemple, heures)
Ratio data prend en charge toutes les mesures statistiques, y compris la moyenne géométrique et le coefficient de variation, ce qui le rend adapté à un large spectre d'analyses scientifiques.
Importance des niveaux de mesure
Le niveau de mesure influence les approches statistiques qui peuvent être utilisées et a un impact substantiel sur les informations obtenues à partir des données. La planification est essentielle à toute conception de recherche car elle permet de mener une analyse valide et fiable en sélectionnant le niveau de mesure correct pour chaque variable.
Les quatre niveaux de mesure (nominal, ordinal, intervalle et rapport) fournissent différents degrés de précision et types de données. Pour ceux qui sont impliqués dans la collecte, l’évaluation ou l’interprétation de données statistiques, il est essentiel de comprendre ces niveaux. En sélectionnant le niveau correct pour chaque variable, les chercheurs peuvent garantir que leurs tests statistiques et les conclusions qui en sont tirées sont à la fois précis et significatifs, ouvrant ainsi la voie à des résultats de recherche solides et perspicaces.
