Les échelles De Mesure D'une Variable

Chapitre 2

Variables

.CONCEPTS ET DÉFINITIONS .TYPES DE DONNÉES

.TYPES DE VARIABLES QUANTITATIVES ET QUALITATIVES

.LES ÉCHELLES DE MESURE DES DONNÉES

.DONNÉES UNIDIMENSIONNELLES, BIDIMENSIONNELLES OU MULTIDIMENSIONNELLES

À LA FIN DE CE CHAPITRE VOUS DEVEZ ÊTRE CAPABLE DE :

. DÉFINIR DIFFÉRENTS TYPES DE DONNÉES STATISTIQUES

. EXPLIQUER LA DIFFÉRENCE ENTRE VARIABLE CONTINUE ET

VARIABLE DISCRÈTE . COMPRENDRE LES DIFFÉRENTES ÉCHELLES DE MESURE

VARIABLES

FORMATION À L’ANALYSE DE DONNÉES CHAPITRE 2 - 5

CHAPITRE 2

LES VARIABLES

Introduction

concepts et définitions

Dans ce chapitre on définira quelques concepts et définitions statistiques, et les grands types de

données statistiques, dans le but de savoir de quelle manière les concepts et définitions utilisés pour

collecter des données auront un impact sur l’analyse, et de se familiariser avec les différents types de

données et les termes et concepts utilisés pour définir les données.

Concepts et définitions

première chose à prendre en compte

Avant d’entreprendre toute analyse statistique, on doit examiner les concepts et définitions utilisés pour

collecter les données. On se pose un certain nombre de questions :

? Quelle est la population cible ?

? Quelle est la population de l’enquête ?

? Quelle est l’unité statistique ?

? Comment sont pratiquées les observations ?

? Quels sont les standards et classifications utilisés, s’il y en a ? Quelles sont les décisions de

codage ?

? Quels sont les corrections, ou les contrôles de logique appliqués, s’il y en a ?

nombre d’observations

On peut aussi estimer si le nombre d’observations est suffisant pour l’analyse (par exemple, dans

certains sondages certaines analyses statistiques détaillées de variables peuvent ne pas être

possibles). Regardez aussi le taux de non-réponse – chapitre 3.

définitions

La population de l’enquête, ou le champ d’observation des données, peut avoir un impact non

négligeable sur l’analyse que l’on peut faire, ou pas. Comme population d’enquête on peut avoir des

personnes, des chefs de famille, des visiteurs, des personnes âgées de plus de 15 ans, des personnes

qui travaillent ou des personnes sans emploi. On doit ensuite étudier comment et pourquoi la

population de l’enquête a été définie. Par exemple :

? Qu’est-ce qu’un ‘visiteur’ – combien de temps une personne est-elle en ‘visite’ avant d’être

considérée comme une personne ‘résidant’ dans une famille ?

? Que veut dire ‘employé’ – est-ce que ce terme inclue à la fois le travail rémunéré et le travail non

rémunéré (par exemple l’économie de subsistence) ? Combien d’heures doit-on consacrer au

travail avant qu’il soit considéré comme un ‘emploi’ ?

VARIABLES

CHAPITRE 2 - 6 SECRÉTARIAT DE LA COMMUNAUTÉ DU PACIFIQUE

? Que veut dire ‘sans emploi’ – dans certaines collectes, pour être sans emploi une personne doit

être à la recherche d’un emploi et disponible pour travailler, dans d’autres, les personnes disent

simplement qu’elles sont sans emploi.

ATTENTION

BIEN SOUVENT LES DÉFINITIONS EMPLOYÉES POUR LES

POPULATIONS D’ENQUÊTES SONT PLUS COMPLIQUÉES QUE VOUS

NE VOUS Y ATTENDEZ. LA PLUPART DU TEMPS, LA BONNE

MANIÈRE DE COMMENCER L’ÉTUDE D’UNE POPULATION

D’ENQUÊTE EST D’INTERROGER LES SERVICES DE LA

STATISTIQUE, OU LES PERSONNES QUI ONT COLLECTÉ LES

DONNÉES.

Types de données

différents types de données

On va déterminer aussi bien les concepts et définitions que le type de donnée à collecter pour chaque

variable, étant donné qu’il a également une incidence sur l’analyse. Le diagramme suivant résume la

manière de catégoriser différents types de données :

STATISTICAL DATA

two types

Quantitative

NUMBERS

Qualitative

ATTRIBUTES

Continuous

e.g. weight

Discrete

e.g. live births

Discrete

e.g. occupation

Data is

measured

using

INTERVAL or

RATIO scales

Data is measured

...