Une variable quantitative est une variable dont les valeurs sont exprimées par des nombres, accompagnés au besoin d'unités et d'incertitudes. Une variable quantitative est dite discrète si elle ne peut prendre que des valeurs bien précises (des entiers, par exemple, comme celles qui résultent d'un dénombrement).
Une variable numérique (aussi appelée variable quantitative) est une caractéristique quantifiable dont les valeurs sont des nombres, à l'exclusion des nombres qui correspondent en fait à des codes. Les variables numériques peuvent être continues ou discrètes.
On différencie deux types de variables : les variables quantitatives : il s'agit de valeurs numériques, on les appelles aussi continues, les variables qualitatives : il s'agit de variables dont le nombre de valeurs possibles est limité. Ces valeurs sont appelées modalités.
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.
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.
Exemple : l'âge est théoriquement une variable quantitative continue, mais en pratique l'âge est mesuré dans le meilleur des cas au jours près.
La comparaison de deux variables quantitatives se fait en premier lieu graphiquement, en représentant l'ensemble des couples de valeurs. On peut ainsi représenter les valeurs du nombre d'heures passées devant la télévision selon l'âge. Le fait que des points sont superposés ne facilite pas la lecture du graphique.
Une variable quantitative est une variable dont les valeurs sont exprimées par des nombres, accompagnés au besoin d'unités et d'incertitudes. Une variable quantitative est dite discrète si elle ne peut prendre que des valeurs bien précises (des entiers, par exemple, comme celles qui résultent d'un dénombrement).
Un caractère quantitatif est discret s'il prend un nombre fini de valeurs ou continu, s'il prend toutes les valeurs entre deux limites.
Les variables quantitatives continues correspondent à des données issues de mesures, comme par exemple la taille, le poids, la pression artérielle, la glycémie, etc.
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.
Pour faire simple, les données quantitatives fournissent les chiffres qui valident les points généraux de votre étude alors que les données qualitatives apportent les détails et le contexte pour en comprendre toutes les implications.
Une caracteristique de la recherche quantitative est que la conception de la recherche est experimentale ou descriptive. La conception descriptive de la recherche mesure generalement les sujets une fois, tandis que la recherche experimentale mesure avant et apres le traitement.
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.
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.
Croiser une variable quantitative et une variable qualitative, c'est essayer de voir si les valeurs de la variable quantitative se répartissent différemment selon la catégorie d'appartenance de la variable qualitative. Cette syntaxe de boxplot utilise une nouvelle notation de type “formule”.
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.
Variables qualitatives ou catégorielles expriment une qualité comme le sexe, le métier ou le nom.
La principale différence entre les variables nominales et les variables ordinales est que les variables ordinales ont un ordre de catégories alors que les variables nominales n'en ont pas.
Les méthodes quantitatives sont des méthodes de recherche, utilisant des outils d'analyse mathématiques et statistiques, en vue de décrire, d'expliquer et prédire des phénomènes par le biais de données historiques sous forme de variables mesurables.
Hypothèses quantitatives
Dans la méthodologie quantitative, il faut tout d'abord identifier une hypothèse spécifique sur un sujet donné, sous la forme d'une question à laquelle doit répondre l'équipe de recherche.
Les études quantitatives permettent de mesurer soit la satisfaction soit la fréquentation. Elle permet aussi de chiffrer une audience ou la perception d'un message par des consommateurs. Elle permet donc de confronter votre marché afin de mieux adapter les stratégies marketing.