En statistique, les données nominales (également appelées échelle nominale) sont un type de données qui servent à étiqueter les variables sans fournir de valeur quantitative. Il s'agit de la forme la plus simple d'une échelle de mesure.
On dit que la variable est nominale si l'on ne choisit ni ordre ni distance, métrique si l'on ne choisit qu'une distance, ordinale si l'on ne choisit qu'un ordre.
Une variable nominale décrit un nom, une étiquette ou une catégorie sans ordre naturel. Le sexe et le genre de logement en sont des exemples. Dans le tableau 4.2.1, la variable « Mode de transport pour se rendre au travail » est également une variable nominale.
Qu'est-ce qu'une échelle nominale ? L'échelle nominale est le premier niveau de mesure. Il est identifié comme des variables nommées. Sur une échelle nominale, les variables reçoivent un nom descriptif ou une étiquette pour représenter leur valeur.
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
On distingue divers types de variables selon la nature des données. Ainsi, une variable peut être qualitative ou quantitative; une variable qualitative peut être nominale ou ordinale, alors qu'une variable quantitative peut être continue ou discrète.
1. Élément qui peut prendre des valeurs différentes à l'intérieur d'un ensemble, d'un système, d'une relation. 2. Information identifiée par un nom ou par une adresse, et pouvant prendre une ou plusieurs valeurs numériques, logiques ou alphanumériques, au cours du déroulement d'un programme.
Selon une terminologie classique, ce sont la statistique descriptive et la statistique mathématique. Aujourd'hui, il semble que des expressions comme analyse des données et statistique inférentielle soient préférées, ce qui est justifié par le progrès des méthodes utilisées dans le premier cas.
Une variable discontinue est dite discrète si elle ne contient que des valeurs entières (exemple : nombre d'enfants d'une famille). Par ailleurs, une variable continue accepte toutes les valeurs d'un intervalle fini ou infini (exemple : diamètre de pièces, salaires…).
Types de données et échelles de mesure : Nominal, Ordinal, Intervalle et Rapport. En statistique, il existe quatre échelles d'estimation de l'information : nominale, ordinale, intervalle et ratio.
Une fonction réelle d'une variable réelle associe une valeur réelle à tout nombre de son domaine de définition. Ce type de fonction numérique permet notamment de modéliser une relation entre deux grandeurs physiques.
On définit comme variable binaire tout élément qui ne peut prendre que 2 états. On affecte par convention à l'un des états de la variable binaire, la valeur "0", et à l'autre la valeur "1".
La valeur nominale est la valeur d'une action ordinaire unique déterminée par la charte d'une société. Elle n'est généralement pas associée à la valeur réelle des actions. En fait, elle s'avère souvent plus faible. Tout certificat émis pour les actions acquises indique la valeur nominale.
L'utilisation pratique de la valeur nominale
Elle est calculée à partir du capital divisé par le nombre de titres émis. Il en va de même pour les parts sociales. Par exemple, une SARL avec une capitalisation de 10 000 € pourra émettre 1 000 parts de 10 € chacune, ou 500 parts de 20 €.
En pratique, le montant de la valeur nominale est égal au montant du capital divisé par le nombre d'actions composant le capital de la société. Exemple : si une SAS a un capital de 5 000 euros divisé en 500 actions, alors la valeur nominale de chaque action est égale à 5 000 divisé par 500, soit 10 euros.
Les données discrètes, contrairement aux données continues, sont comptables. Elles ne peuvent être constituées que de nombres entiers. Par exemple, le nombre d'enfants dans une famille ou l'âge (arrondi) d'une personne sont des données discrètes.
Le discret renvoie à une structure dans laquelle on pense un ensemble d'éléments séparément - comme séparés par un « vide » - alors que le continu renvoie au contraire à un ensemble dense : il existe toujours quelque chose entre deux éléments.
Les variables quantitatives continues correspondent à des données issues de mesures, comme par exemple la taille, le poids, la pression artérielle, la glycémie, etc.
En analyse de données, on distingue principalement deux modèles de données ou variables : les données quantitatives et les données qualitatives. Il existe une différence notable entre une donnée quantitative et une donnée qualitative. Ces deux modèles sont largement utilisés en analyse de données.
Une variable contient une valeur qui peut varier au cours de l'exécution du programme, comme la couleur des habits d'un personnage, le nombre d'activations d'un capteur, etc. On déclare les identifiants des variables. Le logiciel Scratch (mBlock, etc.) fournit la liste des opérations potentielles sur les variables.
On peut alors utiliser une variable pour marquer un rôle dans un prédicat, une formule ou un algorithme, ou bien résoudre des équations et d'autres problèmes. Il peut s'agir d'une simple valeur, ou d'un objet mathématique tel qu'un vecteur, une matrice ou même une fonction.
Une variable est un moyen de stocker des valeurs. Pour utiliser une variable, on doit à la fois la déclarer — pour permettre au programme de la connaître — puis on doit lui "affecter" une valeur — pour permettre au programme de savoir quelle valeur nous avons stockée dans la variable.