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Nominales, ordinales, intervalles et ratios

Nous continuons avec les différents types de variables. Les variables peuvent être aussi :

  • Nominales
  • Ordinales
  • D’intervalles
  • De ratios (ou de rapport)

Variables nominales

Les variables nominales présentent des catégories que l’on nomme avec un nom. Par exemple : homme ou femme, le nom de la voiture, une couleur. Le seul calcul faisable sur les variables nominales est le nombre d’éléments par catégorie.

Variables ordinales.

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Les variables ordinales sont des catégories qui sont naturellement ordonnées. Ça peut être le classement à une course, par exemple ou le résultat à questionnaire sur une échelle de Likert (1 : pas du tout d’accord, 2 … 5 : Tout à fait d’accord). Il faut prendre en compte qu’un même intervalle de “1” n’a pas toujours la même signification. Arrivé 1er ou 2éme à une course n’a pas la même signification qu’arrivé 1526 ou 1527éme !

Variables d’intervalles.

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Les variables d’intervalles sont similaires aux variables ordinales sauf que l’intervalle entre deux catégories à toujours la même valeur, la même signification. La différence entre 10°c et 11°c est identique à celle entre 20°c et 21°c. Le zéro ne correspond pas l’absence de l’élément. A 0°c, il y a toujours une température. L’an 0 ne correspond pas au début de l’univers.

Variables de ratios ou de rapport.

Les variables de ratios sont des variables d’intervalles avec un zéro naturel. Par exemple pour la durée d’un test, à 0, il n’y pas de temps.

On récapitule !

  • Variables qualitatives ou catégorielles expriment une qualité comme le sexe, le métier ou le nom.
    • Nominales, comme par exemple le nom des journaux, le signe astrologique.
    • Ordinales, désigne le rang : un peu, moyen, beaucoup, énormément, à la folie !
  • Variables quantitatives contiennent des valeurs mesurables.

Il faut bien comprendre que connaître le type de variables permet de savoir quels traitements statiques il est possible de faire dessus et comment les interpréter.

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Auteur : Pas Courte Manches Veste En Fashion Chère Bleu Jean Femme rT8wYr

Lead UX designer en Freelance depuis le dernier millénaire ! J'aide à concevoir des services, des applications en étant centré sur l'utilisateur et ses usages.

8 commentaires

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  2. l’application du test du khi2 ne peut etre appliquer que si les observation sont mesurable et suivent la loi normal alors comment faire pour comparer et appliquer des test d’indépendance si les variable sont qualitatives et non mesurables

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  • Une variable est par définition “mesurable”. Dans les cas des variables nominales, on peut toujours mesurer le nombre de réponse dans chaque catégorie.

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  • J’ai un doute sur une variable que je suis en train d’étudier.

    On fait un questionnaire à des gens: la question est la suivante:
    Quel est votre niveau de satisfaction de votre couple ? (sur une échelle de 0 à 10)
    5bxcl1108166 3420323 Uni Dutti Homme Trench Massimo Coton wY8SXf Est-ce une variable ordinale ou une variable de ratio ?

    (attention, on ne dit pas ici que 0 est insatisfait, 5 moyennement satisfait, 10 très satisfait…)
    (c’est par déduction qu’on prétend que 0 est une note décevante et 10 une note satisfaisante)

    je veux dire ici qu’il n’y a pas de classe
    tel que une note entre 0 et 3 = insatisfait
    entre 4 et 6= moyennement satisfait et ainsi de suite…

    De quelle type de variable s’agit-il? ordinale ou de ratio ?

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  • monsieur/madame Lalouna, on peut appliquer le test de khi2 bel et bien avec les variables qualitatitives. Si les deux variables sont qualitatives, il suffit de calculer les khi2 partiels avec la formule Dij=(n’ij-nij)(n’ij-nij)/nij après on fait la somme des Dij qui est egale à khi2 puis on compare avec la valeur de khi2 =T dans la table sachant le nombre de degré de liberté et la valeur de alpha.

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