Les données quantitatives continues Le poids d'une personne, la hauteur d'un immeuble sont également des exemples de données quantitatives continues. Entre deux valeurs de poids par exemple, il y a des millions de poids possibles. En général, les données qui proviennent d'une mesure sont quantitatives.
Les données quantitatives sont structurées, statistiques et bien adaptées à l'analyse de données, car elles sont mesurées en nombres et en valeurs. Ce type de données est obtenu grâce à des tests, des expériences, des enquêtes, des rapports de marché et des mesures.
Les données quantitatives sont tout ce qui peut être compté ou mesuré. Elles se réfèrent à des données numériques. Les données qualitatives sont descriptives, se référant à des choses qui peuvent être observées, mais pas mesurées, comme les couleurs ou les émotions.
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.
Et vous devrez déterminer le type de données dont il s'agit: nominales, ordinales, discrètes ou continues.
Qu'est-ce que les données qualitatives ? Les données qualitatives sont utilisées pour décrire les informations. Comme ces données peuvent être facilement regroupées en catégories, elles sont communément appelées données catégorielles.
Les catégories de données personnelles sont les types d'informations recueillies. Exemples : identité, situation familiale, économique ou financière, données bancaires, données de connexion, donnés de localisation, etc. Terme simplifié à privilégier : type d'information.
Les variables quantitatives correspondent à des informations que l'on peut mesurer, compter. Cela peut être par exemple : la taille, le poids, l'âge, le nombre d'enfants, etc. Les variables qualitatives correspondent à des informations que l'on ne peut pas mesurer, comme le sexe ou la couleur des cheveux.
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.
Les données quantitatives permettent d'avoir une vision globale, tandis que les données qualitatives apportent plus de détails et d'humanité aux résultats de vos sondages. Voyons comment utiliser chacune de ces méthodes dans un projet d'étude.
l'on dit qu'un caractère est quantitatif discret lorsqu'il ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs numériques. L'on dit qu'un caractère est quantitatif continu lorsqu'il peut prendre une infinité de valeurs numériques et les exemples cités dans les livres sont le salaire d'une population ou la taille en cm.
Selon une terminologie classique, ce sont la statistique descriptive et la statistique mathématique.
Dans l'esprit, les données de la statistique sont les résultats d'observations relativement à des variables que l'on a définies, et des traitements ultérieurs qu'on leur a appliqués.
Une variable quantitative peut être discrète (si ses valeurs sont des nombres entiers, comme le nombre d'enfants) ou continue (si la variable peut prendre toutes les valeurs d'un intervalle, comme le taux de glycémie).
Une variable statistique est quantitative si ses valeurs sont des nombres sur lesquels des opérations arithmétiques telles que somme, moyenne, ... ont un sens. Caractère statistique (ou variables statistiques) : C'est ce qui est observé ou mesuré sur les individus d'une population statistique.
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.
Une variable qualitative est dite nominale, lorsque ses modalités ne peuvent être classées de façon naturelle comme par exemple le cas de la variable Couleur des Yeux.
Pour une variable quantitative discrète
La moyenne d'une variable quantitative discrète s'écrit x = ∑ i =1 q f i x i = 1 N ∑ i =1 q n i x i . La variance de la série est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne, autrement dit V = ∑ i =1 q f i ( x i − x )2 = 1 N ∑ i =1 q n i ( x i − x )2.
Les variables qualitatives sont soit des variables nominales (renseignées par des lettres), soit des variables numériques mais sans relations d'ordre et de proportionnalité.
Pour une variable quantitative discrète, la représentation est très similaire à celle d'une qualitative, en y ajoutant la fréquence cumulée.
Dans cette section, nous examinons les piliers les plus importants de la gestion de la qualité des données : les personnes, la mesure, les processus, le cadre et la technologie.
Une donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée.