Vous êtes-vous déjà demandé comment nous catégorisons les données dans leur forme la plus élémentaire ? Entrez l'échelle nominale, un concept fondamental en statistique qui jette les bases de la compréhension des données catégorielles.
Dans ce nouvel article concernant notre nouveau projet blog post, plongeons dans ce concept avec exemple d'échelle nominale comprendre son importance pour organiser et interpréter efficacement l’information.
Table des matières
- Qu'est-ce que l'échelle nominale ?
- Différencier l’échelle nominale des autres types d’échelles
- Exemples d'échelle nominale
- Applications des échelles nominales
- Conclusion
Conseils pour une enquête efficace
Qu'est-ce que l'échelle nominale ?
Définition de l’échelle nominale
Une échelle nominale est un type d'échelle de mesure dans laquelle des chiffres ou des étiquettes sont utilisés pour classer ou identifier des objets., mais les nombres eux-mêmes n’ont ni ordre ni signification inhérents. En d’autres termes, ce sont simplement des balises ou des étiquettes qui classent les données en groupes distincts.
- Par exemple, lorsque vous classez les fruits, vous pouvez simplement les étiqueter comme suit : "pomme", "banane", "orange", or "pamplemousse." L'ordre dans lequel ils sont répertoriés n'a pas d'importance.
Caractéristiques de l'échelle nominale
Voici quelques-unes des principales caractéristiques des échelles nominales :
- Qualitatif: Les nombres n’indiquent pas la quantité ou l’ampleur, ils agissent simplement comme des étiquettes. Au lieu de mesurer la quantité, ils privilégient l'identification de la qualité de la chose, "quoi" au lieu de "combien".
- Catégorique: Les données sont divisées en catégories distinctes et mutuellement exclusives, sans chevauchement. Chaque élément appartient à une seule catégorie.
- Non commandé : Les catégories n'ont pas d'ordre ou de classement inhérent. Par exemple, les yeux « bleus » et « verts » ne sont pas intrinsèquement meilleurs ou pires, mais simplement différents.
- Étiquettes arbitraires : Les numéros ou étiquettes attribués aux catégories ne sont que des noms et peuvent être modifiés sans affecter la signification des données. Recoder « 1 » en « pomme » dans une classification de fruits ne change pas l’essence.
- Opérations mathématiques limitées : Vous ne pouvez effectuer des opérations mathématiques comme l'addition ou la soustraction sur des données nominales que si les nombres ont une signification quantitative. Vous ne pouvez compter que le nombre d’éléments entrant dans chaque catégorie.
- Descriptif et non comparatif : Ils décrivent la répartition des données au sein des catégories, mais pas l'ampleur ou l'ordre entre elles. Vous pouvez dire combien de personnes aiment chaque garniture de pizza, mais vous ne pouvez pas dire avec certitude que quelqu'un « aime » le pepperoni plus qu'une autre garniture.
Les échelles nominales constituent la base de la compréhension des modèles et catégories de données de base. Bien qu’ils aient des limites dans une analyse plus approfondie, ils jouent un rôle crucial dans la collecte de données et l’exploration initiale.
Différencier l’échelle nominale des autres types d’échelles
Comprendre la différence entre les échelles de mesure nominales et les autres types d’échelles de mesure est crucial pour analyser efficacement les données.
Nominal ou ordinal :
- Nominal: Pas d'ordre inhérent, juste des catégories (par exemple, couleur des yeux – bleu, marron, vert). Vous ne pouvez pas dire « le marron vaut mieux que le bleu ».
- Ordinal: Les catégories ont un ordre, mais la différence entre elles n'est pas connue (par exemple, taux de satisfaction - très satisfait, plutôt satisfait, insatisfait). Vous pouvez dire « très satisfait » vaut mieux que « satisfait », mais pas dans quelle mesure.
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Nominal ou intervalle :
- Capacité: Pas d'ordre, juste des catégories.
- Intervalle: Les catégories ont un ordre et la différence entre elles est cohérente (par exemple, température en Celsius/Fahrenheit). On peut dire que 20°C est 10° plus chaud que 10°C.
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Nominal vs ratio :
- Nominal: Pas d'ordre, juste des catégories.
- Ratio: Les catégories ont un ordre et un véritable point zéro (par exemple, la hauteur en mètres/pieds). On peut dire que 1.8 m est deux fois plus grand que 0.9 m.
Se souvenir
- Vous pouvez convertir des données nominales vers d'autres échelles uniquement si vous perdez des informations (par exemple, de nominale en ordinale, vous perdez les informations de commande).
- Plus une échelle transmet d’informations (ordinale, intervalle, rapport), plus vous pouvez effectuer des analyses complexes et puissantes.
- Le choix de la bonne échelle dépend de votre question de recherche et des méthodes de collecte de données.
Voici une analogie :
- Imaginez classer les fruits. Nominal - vous les catégorisez uniquement (pomme, banane). Ordinal - vous les classez par douceur (1 - le moins, 5 - le plus). Intervalle - vous mesurez la teneur en sucre (0-10 grammes). Ratio - vous comparez la teneur en sucre, en tenant compte du vrai zéro (pas de sucre).
Exemples d'échelle nominale
Voici quelques exemples courants d’échelles nominales, couvrant divers aspects de nos vies :
Caractéristiques personnelles - Exemple d'échelle nominale
- Genre: Homme, femme, non binaire, autre
- Etat civil: Célibataire, marié, divorcé, veuf, séparé
- Couleur des cheveux: Blonde, brune, rousse, noire, grise, etc.
- Nationalité: Américain, français, japonais, indien, etc.
- Couleur des yeux: Bleu, marron, vert, noisette, etc.
- Profession: Médecin, enseignant, ingénieur, artiste, etc.
Produits et services - Exemple d'échelle nominale
- Marque de voiture : Toyota, Honda, Ford, Tesla, etc.
- Type de restaurant : Italien, mexicain, chinois, thaïlandais, etc.
- Mode de transport: Bus, train, avion, vélo, etc.
- Catégorie du site Web : Actualités, réseaux sociaux, shopping, divertissement, etc.
- Genre de film: Comédie, drame, action, thriller, etc.
Enquêtes et questionnaires - Exemple d'échelle nominale
- Oui Non réponses
- Questions à choix multiples avec options non ordonnées : (par exemple, couleur préférée, sport préféré)
Autres exemples - Exemple d'échelle nominale
- Affiliation à un parti politique : Démocrate, Républicain, Indépendant, Parti Vert, etc.
- Dénomination religieuse: Catholique, musulman, hindou, bouddhiste, etc.
- Taille des vêtements : S, M, L, XL, etc.
- Jour de la semaine: Lundi, mardi, mercredi, etc.
- Groupe sanguin: A, B, AB, O
Bonus - Exemple d'échelle nominale
- Lancer de pièces : Pile, queue
- Costume de cartes à jouer : Pique, coeur, carreau, trèfle
- Feu de circulation: Rouge, jaune, vert
Applications des échelles nominales
Les échelles nominales ont diverses applications pratiques dans différents domaines.
- Démographie: Ils aident à trier des informations telles que le sexe, l'âge, l'origine ethnique et le niveau d'éducation. Cela aide les chercheurs et les décideurs politiques à comprendre qui compose un groupe et à faire des choix intelligents.
- Étude de marché: Les entreprises les utilisent pour organiser les détails sur ce que les gens aiment acheter, ce qu'ils pensent des marques et comment ils achètent. Cela aide les entreprises à déterminer à qui vendre et comment faire de la publicité.
- Enquêtes et questionnaires : Avez-vous déjà rempli un formulaire dans lequel vous deviez choisir parmi quelques choix ? Les échelles nominales sont derrière cela. Ils aident à organiser les réponses à des questions telles que quelle marque de soda les gens préfèrent ou quel parti politique ils soutiennent.
- Sciences médicales et de la santé : Les médecins et les scientifiques les utilisent pour classer des éléments tels que les maladies, les symptômes et les résultats de tests. Cela facilite le diagnostic des problèmes et la planification des traitements.
- Sciences sociales: Les chercheurs dans des domaines tels que la sociologie, la psychologie et l'anthropologie utilisent des échelles nominales pour regrouper des éléments tels que les traits de personnalité, les pratiques culturelles et les tendances sociales. Cela les aide à comprendre comment les gens agissent et pourquoi.
- Segmentation de la clientèle: Les entreprises les utilisent pour regrouper les clients en fonction d'éléments tels que l'âge, les intérêts et les habitudes d'achat. Cela les aide à créer des produits et des publicités qui attirent des groupes spécifiques de personnes.
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Conclusion
Les échelles nominales servent d'outils fondamentaux pour catégoriser les données sans impliquer aucun ordre inhérent. À travers l'exemple d'échelles nominales, telles que le sexe, l'état civil et l'origine ethnique, nous voyons à quel point elles sont importantes dans l'organisation de l'information dans différents domaines. Savoir utiliser les échelles nominales nous aide à mieux comprendre les données complexes, afin que nous puissions faire des choix plus intelligents et comprendre les choses plus clairement.
Ref: formulaires.app | QuestionPro
