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.
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.
Une variable catégorique (aussi appelée variable qualitative) réfère à une caractéristique qui n'est pas quantifiable. Une variable catégorique peut être nominale ou ordinale.
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.
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.
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.
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.
En plaçant chaque élément dans ce système de coordonnées, on obtient un nuage de points (lorsque les deux variables sont quantitatives). Dans un diagramme en secteur (appelé de façon familière «camembert»), les effectifs des différentes classes sont représentés par des secteurs d'angles proportionnels aux effectifs.
On appelle caractère quantitatif un caractère mesurable dont la variation est continue. Ce caractère peut donc prendre une infinité de valeurs possibles (par exemple le poids, la longueur...).
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.
En algèbre, on tente de généraliser les calculs en remplaçant très souvent les nombres par des lettres. Ces lettres se nomment des variables. Une variable peut être représentée par n'importe quelle lettre de l'alphabet. Dans ces expressions algébriques, les lettres a, b, c, y et z sont des variables.
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.
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.
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.
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.
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.
Un caractère est quantitatif si ses modalités s'expriment par des nombres (condition nécéssaire mais pas suffisante), et si la moyenne de ces nombres a un sens.
Les variables quantitatives discontinues (ou discrètes) correspondent aux données de dénombrement ; les résultats s'expriment donc sous la forme d'un entier positif (ou nul). Il s'agit par exemple du nombre d'enfants.
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 distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
Le test le plus utilisé pour tester la liaison entre une variable quantitative et une variable qualitative à deux (2) modalités est le test de Student (alternative test de Man-Withney).
Variables qualitatives ou catégorielles expriment une qualité comme le sexe, le métier ou le nom.
Un caractère quantitatif est discret s'il prend un nombre fini de valeurs ou continu, s'il prend toutes les valeurs entre deux limites.
Pour chaque question posée dans le questionnaire, le statisticien va définir une variable. Une variable, c'est un objet statistique dans lequel on va ranger toutes les valeurs obtenues auprès de tous les enquêtés pour une même question posée.