Une variable qualitative est dite ordinale si ses valeurs peuvent être ordonnées, c'est-à-dire classées sans ambiguïté de la plus petite à la plus grande, par exemple des qualificatifs comme « souvent » ou « parfois », ou des mentions comme « bien » et « très bien »).
Il existe deux types de variables qualitatives : les variables qualitatives ordinales et les variables qualitatives nominales.
Les variables quantitatives
Une variable discrète est une variable qui peut prendre uniquement certaines valeurs d'un intervalle de nombres réels. Généralement, les valeurs admissibles ne sont que les nombres entiers.
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
Les variables quantitatives sont des variables pouvant se traduire par des valeurs numériques ; pour chaque individu, la valeur d'une variable quantitative représente une quantité.
Un caractère peut être qualitatif (non mesurable) ou quantitatif (mesurable). 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 données quantitatives (ou numériques) fournissent des données comparables sur « qui » et «combien ». Les méthodes quantitatives sont parfaites pour effectuer des comparaisons entre interventions analogues, entre différentes régions ou entre la situation pré-intervention et post-intervention.
La description d'une variable qualitative est beaucoup plus sommaire. Une fois les modalités de la variable identifiées, il s'agit d'identifier le mode et d'étudier les proportions associées à chaque modalité. Il sera souvent plus intéressant de croiser des variables qualitatives afin d'extraire plus d'information.
Exemple : l'âge est théoriquement une variable quantitative continue, mais en pratique l'âge est mesuré dans le meilleur des cas au jours près.
Une variable est considérée comme quantitative ou métrique lorsque ses modalités peuvent être mesurées (par exemple, l'âge, la valeur d'une action, etc.).
Une variable quantitative peut être discrète ou continue. 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.
On récapitule ! Variables qualitatives ou catégorielles expriment une qualité comme le sexe, le métier ou le nom. Nominales, comme par exemple le nom des journaux, le signe astrologique. Ordinales, désigne le rang : un peu, moyen, beaucoup, énormément, à la folie !
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.
Une variable est une structure de données de type primitif (entier, réel, caractère, chaîne de caractères, booléen ou null) ou bien de type structuré (tableau ou objet) qui permet de stocker une ou plusieurs valeurs.
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.
Les variables sont des éléments qui associent un nom (l'identifiant) à une valeur, qui sera implantée dans la mémoire du système programmé. Une variable contient une valeur qui peut varier au cours de l'exécution du programme.
Dans une expérience, la variable indépendante est la caractéristique qui est manipulée par le chercheur pour évaluer l'effet des changements sur la variable dépendante. Notez que c'est toujours le changement résultant sur la variable dépendante qui est mesuré en modifiant la variable indépendante.
Les variables indépendantes sont celles qui sont manipulées, tandis que les variables dépendantes sont seulement mesurées ou enregistrées.
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.
Il est possible de regrouper les données relatives à deux variables qualitatives sous la forme d'un tableau d'effectifs ou de fréquences. On parle de tableau de contingence. La réalisation d'un tableau de contingence sur R se fait à l'aide de la commande table() .
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.
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 étude qualitative est destinée à répondre à la question « pourquoi ». Elle vise à comprendre les caractéristiques d'une population, ses habitudes et ce qui peut freiner ou accélérer les ventes d'un produit.
L'approche qualitative regroupe des perspectives diverses en termes de bases théoriques, de techniques de recueil et d'analyse des données. Elle utilise une démarche rigoureuse et un processus de recueil d'informations qui tiennent compte du contexte social.