La description d'une variable qualitative consiste à présenter les effectifs, c'est-à-dire le nombre d'individus de l'échantillon pour chaque modalité de la variable, et les fré- quences, c'est-à-dire la proportion des réponses associées à chaque modalité de la variable étudiée.
Les variables qualitatives sont évaluées grâce à un libellé (un mot, une étiquette). Les variables quantitatives sont quant à elles représentées par des nombres.
Caractère qualitatif : Une variable statistique est qualitative si ses valeurs, ou modalités, s'expriment de façon littérale ou par un codage sur lequel les opérations arithmétiques telles que moyenne, somme, ... , n'ont pas de sens.
VA discrète (quantitative discontinue) Ce type de variable est associée généralement à un diagramme en bâtons où l'axe horizontal des abscisses porte les valeurs prises par la VA (xi) tandis que l'axe vertical des ordonnées porte l'effectif absolu (ni) observé.
pour tester le type d'une variable, on peut faire : type(var) == list (ou str ou int ou float) mais pour tester le type d'une variable, le mieux est isinstance(var, list). isinstance donne True si on teste si un objet contre sa classe, mais aussi contre ses classes de base.
Exemple : l'âge est théoriquement une variable quantitative continue, mais en pratique l'âge est mesuré dans le meilleur des cas au jours près.
Deux variables quantitatives sont corrélées si elles tendent à varier l'une en fonction de l'autre. On parle de corrélation positive si elles tendent à varier dans le même sens, de corrélation négative si elles tendent à varier en sens contraire.
Une variable dans le domaine de la recherche est un objet, une idée ou toute autre caractéristique qui peut prendre n'importe quelle valeur que vous essayez de mesurer.
Qui relève de la qualité, de la nature de quelque chose (par opposition à quantitatif) : Une différence qualitative.
Lorsque le caractère statistique est un nombre (taille, note, nombre d'enfant…) on parle de caractère quantitatif, quand ce caractère n'est pas chiffré (langue parlée, secteur d'activité, couleur...) on parle de caractère qualitatif (soit nominal, soit ordinal).
Pourquoi les données qualitatives sont-elles importantes ? En déterminant de manière transparente les qualités ou les caractéristiques d'un sujet particulier, les données qualitatives permettent aux chercheurs de mieux comprendre le comportement, les émotions ou la personnalité des répondants.
Le rapport de corrélation est un indicateur statistique qui mesure l'intensité de la liaison entre une variable quantitative et une variable qualitative. la moyenne globale. Si le rapport est proche de 0, les deux variables ne sont pas liées. Si le rapport est proche de 1, les variables sont liées.
La comparaison de deux variables qualitatives s'appelle en général un tableau croisé . C'est sans doute l'une des analyses les plus fréquentes lors du traitement d'enquêtes en sciences sociales.
Les variables qualitatives les plus simples sont les variables qualitatives binaires (ou dichotomiques) qui ne comptent que deux modalités ; c'est le cas par exemple pour le sexe, ou pour le codage de la plupart des états pathologiques (présence ou absence de la maladie).
5.3.2 Quantitatif à qualitatif
Si une variable numérique contient en réalité un petit nombre de valeurs différentes, il suffit de convertir la classe de l'objet de numeric vers factor ou ordered pour que R comprenne que la variable doit être traitée comme une variable qualitative.
Pour étudier le relation entre une variable qualitative et une variable quantita- tive, on décompose la variation totale en variation intergroupe et en variation intragroupe. Pour mesurer l'intensité de la relation (toujours d'un point de vue descriptif), on peut calculer un param`etre appelé rapport de corrélation.
Le diagramme en bâtons est utilisé dans le cas d'une variable quantitative discrète (figure 4). Il repose sur le même principe que l'histogramme mais les rectangles sont remplacés par des segments (bâtons). Le principal avantage de ce diagramme est qu'il traduit le caractère « isolé » des valeurs.
Les études qualitatives permettent également d'apprécier la perception de « l'image d'une marque » (ancrage, champ de compétence, personnalité, combat, valeurs, etc.). Les études qualitatives servent à comprendre les ressorts du comportement du consommateur, elles permettent un décryptage des insights.
Une variable discrète a une valeur finie. Il est possible de les énumérer ( » 1, 2, 3,… »). Une variable continue peut prendre, en théorie, une infinité des valeurs, formant un ensemble continu.
Les variables doivent correspondre exactement à la problématique et se reporter à l'objet et son unité d'échantillonnage. Un ensemble de variables sera complet et pertinent si l'information apportée permet de décrire toutes les situations possibles pour répondre à l'objectif.
Donnez toujours un nom et une valeur aux variables
Une variable est toujours constituée de deux éléments : son nom : pour pouvoir la reconnaître, vous devez donner un nom à votre variable. Par exemple age ; sa valeur : c'est l'information qu'elle contient, et qui peut changer.
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
On appelle affectation le fait de donner une certaine valeur à une variable. Affecter une valeur à une variable signifie écrire cette valeur dans la case mémoire représentée par la variable. Pour réaliser une affectation en JavaScript ou en Python on utilise le signe = .