Variables qualitatives et quantitatives, échelles de mesure (L1 statistiques)

Toute analyse statistique commence par la nature des variables étudiées. En L1 du parcours data pour économistes, dans le cours de statistiques descriptives, les QCM CampusQCM testent cette typologie qui conditionne les outils utilisables. Une variable qualitative (ou catégorielle) décrit une qualité, une catégorie…

Toute analyse statistique commence par la nature des variables étudiées. En L1 du parcours data pour économistes, dans le cours de statistiques descriptives, les QCM CampusQCM testent cette typologie qui conditionne les outils utilisables. Une variable qualitative (ou catégorielle) décrit une qualité, une catégorie : elle est nominale si ses modalités n'ont pas d'ordre (sexe, région, secteur d'activité) ou ordinale si elles sont hiérarchisées (niveau de diplôme, degré de satisfaction). Une variable quantitative prend des valeurs numériques sur lesquelles des opérations ont un sens : elle est discrète si elle prend des valeurs isolées (nombre d'enfants) ou continue si elle prend toute valeur d'un intervalle (revenu, taille). Stanley Smith Stevens a formalisé quatre échelles de mesure : nominale (catégories), ordinale (rang), intervalle (écarts comparables sans zéro absolu, comme la température en Celsius) et ratio (zéro absolu, rapports significatifs, comme le revenu). La nature de la variable détermine les statistiques pertinentes : on calcule un mode sur du nominal, une médiane sur de l'ordinal, une moyenne sur du quantitatif. Confondre ces types conduit à des analyses absurdes (moyenne d'un code de région). Bien identifier la variable est donc le préalable de toute description et de tout choix de graphique.