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Niveaux d’échelles
On distingue les échelles suivantes :
Echelle
nominale: les différents chiffres ne signifient rien d’autre que différentes caractéristiques. Quel nombre est associé à quelle caractéristique n'a aucune importance, car les nombres ne correspondent pas à une valeur, à un "plus" ou "moins", à "plus grand" ou "plus petit".
Exemples : questions sur le cursus d'études(1 = mathématiques, 2 = informatique, etc.) ou le sexe (1 = masculin, 2 = féminin).
Possibilité d'analyse : distribution des fréquences .
distribution des fréquences
« La distribution de fréquence est une méthode de description statistique de données (valeurs mesurées, caractéristiques). Du point de vue mathématique, la distribution des fréquences est une fonction qui indique pour chaque valeur constatée le nombre de fois que celle-ci est apparue. Une telle distribution peut etre représentée sous forme de tableau, de graphique ou, en tant que modèle, sous forme d’équation de fonction. » (traduit de : Wikipedia, Häufigkeitsverteilung)
Échelle
ordinale : les chiffres expriment une hiérarchie mais ne disent rien sur les relations des caractéristiques sur lesquelles repose la hiérarchie. Une distance identique entre les valeurs numériques ne signifie pas une distance identique dans la réalité.
Exemple : classement des 5 meilleurs élèves lors d’un test.
Possibilités d'analyse : distribution des fréquences, analyse des rangs.
Échelle d’intervalles : les chiffres fournissent des informations sur les distances qui séparent les niveaux des variables mesurées, mais il n’existe aucun vrai point nul. Une échelle de réponse d'un questionnaire allant de 1 (n'est pas du tout le cas) à 7 (est tout à fait le cas) est habituellement interprétée comme une échelle d'intervalles (si sa distribution est à peu près normale).
Possibilités
d'analyse : distribution des fréquences, analyse des rangs,
différences, sommes, moyennes.
Échelle de
rapports : sur une échelle de rapports, le rapport des distances entre les niveaux de la variable est important. Contrairement à l’échelle d’intervalles, il existe en outre un point nul interprétable.
Exemples : âge, occurrences de certaines actions dans un log-file.
Possibilités
d'analyse : distribution des fréquences, analyse des rangs,
différences, sommes, moyennes.
