Un guide complet des niveaux de mesure dans l'analyse des données

Les niveaux de mesure constituent une base importante dans l’analyse des données et jouent un rôle essentiel dans l’interprétation des données. Ce guide complet approfondit cet aspect fondamental de l’analyse des données.

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Définition et importance des niveaux de mesure dans l'analyse des données

Niveaux de mesure sont essentiels pour déterminer quelle analyse statistique est appropriée pour vos données. Ils définissent la manière dont les données doivent être résumées et présentées. Plus qu'une simple classification, ils nous renseignent sur les opérations mathématiques que nous pouvons raisonnablement effectuer avec les données en question. Il existe quatre niveaux principaux : Nominal, ordinal, intervalle et rapportChacun remplit une fonction spécifique, et les comprendre améliore considérablement votre l'analyse des données compétences.

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Temps forts

• L'échelle nominale catégorise les données sans donner de valeur quantitative ni d'ordre.
• L'échelle ordinale va au-delà de la catégorisation des données pour les organiser dans un certain ordre.
• L'échelle d'intervalle fournit une distance égale entre les valeurs, permettant des différences quantitatives.
• L'échelle de ratio, le niveau le plus sophistiqué, comprend un point zéro significatif indiquant l'absence.

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Descriptions détaillées des échelles nominales, ordinales, d'intervalle et de rapport

Échelle nominale

Le Niveau nominal de mesure est la forme de mesure la plus fondamentale. Ce niveau catégorise ou étiquette les données sans donner de valeur quantitative ni d'ordre. Il est purement qualitatif et généralement utilisé pour catégoriser ou regrouper des données.

Par exemple, le sexe des individus (Homme, Femme) représente des données nominales. Ici, « Homme » et « Femme » sont des catégories sans valeur quantitative. Un autre exemple serait la race de chiens (Husky, Beagle, Bulldog). Nous ne pouvons pas différencier quantitativement ou établir un ordre entre ces races ; ce ne sont que des étiquettes ou des catégories.

Les échelles nominales jouent un rôle déterminant dans la recherche où les données peuvent être observées mais non quantifiées, comme par exemple pour déterminer la saveur de crème glacée la plus populaire d'un groupe.

Échelle ordinaire

Le Niveau ordinal de mesure va encore plus loin en catégorisant non seulement les données, mais également en les organisant dans un certain ordre. Bien que l'ordre soit significatif, les différences exactes entre les données sont inconnues.

Pensez aux positions finales dans une course. Les première, deuxième et troisième places donnent un ordre. Cependant, les différences exactes entre les positions (le temps entre chaque arrivée) ne sont pas indiquées. Un autre exemple typique est l'échelle de Likert utilisée dans les enquêtes, qui peut classer les réponses de « Fortement en désaccord » à « Tout à fait d'accord ». Nous savons que « D'accord » est plus favorable que « Neutre », mais nous ne pouvons pas dire par « dans quelle mesure ».

Les échelles ordinales sont souvent utilisées dans des domaines tels que la psychologie et la recherche par enquête, où il est nécessaire de mesurer des variables non numériques.

Échelle d'intervalle

Le Niveau de mesure d'intervalle introduit le concept d'égale distance entre les valeurs. Contrairement à l’échelle ordinale, non seulement elle catégorise et ordonne les mesures, mais précise également que les distances entre chaque intervalle de l’échelle sont équivalentes.

Les échelles de température sont un exemple typique d’échelles d’intervalle. Sur l'échelle Celsius ou Fahrenheit, la différence entre 20 et 30 est la même qu'entre 70 et 80. Cependant, le point zéro sur ces échelles est arbitraire et n'indique pas l'absence de température. Par conséquent, on ne peut pas dire que 80 degrés font deux fois plus chaud que 40 degrés.

Les échelles d'intervalle sont répandues dans les sciences physiques, telles que la physique et l'ingénierie.

Échelle de rapport

Le Niveau de mesure du rapport est le plus sophistiqué et fournit le plus d’informations. Elle partage les caractéristiques des échelles d’intervalles, notamment des distances égales entre les intervalles. Il possède également un point zéro significatif, indiquant l'absence de la caractéristique mesurée.

Par exemple, l'âge, la taille, le poids et le revenu sont des échelles de ratio. Ici, zéro signifie l’absence de la caractéristique ; un poids de 0 indique aucun poids, un âge de 0 indique aucun âge ou temps écoulé et un revenu de 0 indique aucun revenu.

Les échelles de rapport sont couramment utilisées pour mesurer des quantités physiques, comme la chimie, l'ingénierie et les technologies de l'information. Ils offrent un large éventail d’options pour l’analyse statistique, car ils prennent en charge toutes les opérations mathématiques.

Caractéristique	Données nominales	Données ordinales	Données d'intervalle	Données de ratio
Escaliers intérieurs	Capacité	Ordinal	l'intervalle	Ratio
A des valeurs numériques ?	Non	Non	Oui	Oui
Ordre/Séquence	Non	Oui	Oui	Oui
Distances entre les valeurs	Non	Non	Oui	Oui
Absolute Zero	Non	Non	Non	Oui
Opérations d'addition/soustraction	Non	Non	Oui	Oui
Opérations de multiplication/division	Non	Non	Non	Oui
Exemples courants	Genre:	Classement de l'école	Température (°C, °F)	Poids (kg), Taille (cm)

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Exemples et applications

Applications de l'échelle nominale

Le Niveau nominal de mesure est peut-être le plus couramment utilisé en recherche. Il permet de catégoriser les données en différents groupes ou secteurs.

Par exemple, dans la recherche en santé, les patients pourraient être regroupés en catégories telles que fumeurs ou non-fumeurs, diabétiques ou non diabétiques, etc. Cette catégorisation est fondamentale dans les études corrélationnelles où l'on peut vouloir déterminer la corrélation entre le tabagisme et les maladies pulmonaires ou diabète et complications cardiaques.

Au-delà de la recherche en santé, les échelles nominales sont également couramment utilisées dans la recherche démographique, où les individus peuvent être regroupés selon des variables telles que la nationalité, la religion ou la profession.

Applications de l'échelle ordinale

Le Niveau ordinal de mesure permet de classer les données dans un ordre spécifique, ce qui peut être particulièrement important dans de nombreux domaines.

Dans le domaine des soins de santé, il est souvent utilisé pour classer la gravité des symptômes que les patients pourraient ressentir. Par exemple, la douleur peut être classée sur une échelle allant de « légère » à « sévère », fournissant des informations essentielles sur l'état du patient et l'efficacité des traitements.

Dans le secteur des entreprises, les échelles ordinales sont souvent utilisées dans les enquêtes de satisfaction client, où les clients peuvent classer leur satisfaction à l'égard d'un produit ou d'un service sur une échelle allant de « Très insatisfait » à « Très satisfait ».

Applications de l'échelle d'intervalle

Le Niveau de mesure d'intervalle est unique en ce sens qu’il permet de quantifier la différence entre les valeurs.

En psychologie, les échelles d’intervalles sont souvent utilisées pour développer et noter des tests de QI. Les scores sont présentés sur une échelle d'intervalles, où la différence entre les scores peut être déterminée quantitativement. Pourtant, il n’y a pas de véritable point zéro, ce qui signifie qu’un score de zéro n’indique pas une absence totale d’intelligence.

Dans la recherche marketing, les échelles d'intervalle sont souvent utilisées dans les études sur le capital de marque, où les perceptions des attributs de la marque peuvent être mesurées sur une échelle allant de « très défavorable » à « très favorable ».

Applications de l'échelle de rapport

Le Niveau de mesure du rapport est le plus précis, avec un zéro absolu.

La recherche médicale et en santé mesure et suit le poids des patients, l'indice de masse corporelle ou la posologie des médicaments, qui ont tous un véritable point zéro. Par exemple, un poids de 0 kg signifie l’absence de poids et une dose de 0 mg indique qu’aucun médicament n’est administré.

En finance, les échelles de ratios sont largement utilisées, car la plupart des mesures financières telles que le revenu, le cours des actions ou la capitalisation boursière sont des échelles de ratios. Une valeur de 0 dans ces cas signifier l’absence de l’entité financière mesurée.

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Idées fausses et pièges concernant les niveaux de mesure

L’attrait des mesures de plus haut niveau

Une idée fausse courante est la croyance selon laquelle les mesures de niveau supérieur, telles que les échelles d’intervalles ou de rapports, sont intrinsèquement supérieures aux échelles nominales ou ordinales. S'il est vrai que ces échelles peuvent fournir des informations plus détaillées et se prêter à un plus large éventail de techniques statistiques, cela ne signifie pas qu'elles soient toujours les plus appropriées.

Chaque niveau de mesure a sa place et son utilité, et sa pertinence dépend largement de la nature des données et de la question de recherche. Par exemple, pour des données telles que le sexe, la race ou l’état civil, un niveau de mesure nominal est le plus approprié. Tenter d’imposer à ces catégories un niveau de mesure plus élevé serait trompeur et dénué de sens.

Classification erronée des niveaux de mesure

Un autre piège courant est la mauvaise classification du niveau de mesure. Il n'est pas rare que les chercheurs confondent les données ordinales avec les données d'intervalle, ou vice versa. Cette erreur peut avoir de graves conséquences, car elle peut conduire à l’application de tests statistiques inappropriés et à des conclusions potentiellement trompeuses.

Par exemple, considérer une échelle ordinale (comme une échelle de satisfaction de Likert à cinq points) comme une échelle d'intervalle pourrait conduire à utiliser des tests paramétriques inadaptés à de telles données. Bien qu'il y ait des débats sur la question de savoir si cela est acceptable, le consensus est qu'il est généralement préférable de traiter les données à l'échelle de Likert comme des données ordinales.

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Conclusion

Comprendre les niveaux de mesure ne consiste pas seulement à connaître la différence entre les échelles nominales, ordinales, d'intervalle et de rapport. Il s'agit également de les utiliser de manière appropriée, d'éviter les idées fausses courantes et de reconnaître les pièges potentiels. Cette compréhension constitue une base cruciale pour tout effort d’analyse de données, vous aidant à faire des interprétations des données plus précises, plus significatives et plus percutantes.

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