Lorsque vous élaborez un plan d’analyse des données quantitatives de vos enquêtes, il est probable que vous ayez déjà rencontré l’expression “échelle d’intervalle”. Mais qu’est-ce que le it, et en quoi diffère-t-il des termes communément associés tels que “échelle nominale” et “échelle ordinale” ?
Nous aborderons la définition, décrirons les principales caractéristiques et fournirons des exemples d’échelles d’intervalle qui pourraient s’avérer particulièrement utiles pour votre stratégie d’enquête.
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Échelle d’intervalle : Définition
L’échelle d’intervalle est une échelle
quantitative
échelle de mesure où il y a de l’ordre, la différence entre les deux variables est significative et égale, et la présence de zéro est arbitraire. Elle mesure des variables qui existent le long d’une échelle commune à intervalles égaux. Les mesures utilisées pour calculer la distance entre les variables sont très fiables.
L’échelle d’intervalle est le troisième
niveau de mesure
après l’échelle nominale et l’échelle ordinale. La compréhension des deux premiers niveaux vous aidera à différencier les mesures d’intervalle. Une échelle nominale est utilisée lorsque les variables n’ont pas d’ordre naturel ou de classement. Vous pouvez inclure des variables numérotées ou non, mais les exemples d’enquêtes les plus courants sont les questions sur le sexe, le lieu, le parti politique, les animaux de compagnie, etc.
En revanche, sur une échelle ordinale, le rang des variables est important, mais la différence ou la distance entre les variables ne l’est pas. Pensez à des filtres de prix pour les achats en ligne. Vous pouvez sélectionner “moins de 25 $”, “26 $ jusqu’à 50 $”, et ainsi de suite, mais la différence entre les deux n’est pas pertinente. De même, le classement de variables telles que “ne recommanderait pas” et “recommanderait fortement” est important, mais la différence entre elles ne l’est pas, à moins que cette différence ne soit représentée par une autre variable.
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Caractéristiques de l’échelle d’intervalle
Maintenant que vous connaissez les deux premières échelles de mesure, il est beaucoup plus facile de la comprendre. Dans un sens, c’est la combinaison des autres échelles. La partie la plus délicate de l’échelle d’intervalles est probablement le fait qu’il n’y a pas de véritable zéro. Mais à bien y réfléchir, certaines variables n’ont pas un zéro universellement constant. Prenons l’exemple de l’échelle d’intervalle suivante : température en degrés Fahrenheit.
Si vous analysez des températures en degrés Fahrenheit, par exemple 20-40 degrés et 40-60 degrés, il y a un ordre et la différence entre les variables est significative, mais la présence de zéro est arbitraire. En quoi le zéro est-il arbitraire ? Le zéro degré sur l’échelle Fahrenheit (et Celsius) n’est pas une constante universelle, mais représente la température à laquelle une saumure composée à parts égales de glace, d’eau et de sel gèle.
Ne nous attardons pas trop sur les détails de la température. Vos enquêtes porteront probablement sur d’autres variables. Il est facile de se rappeler l’objectif de cette échelle car le terme “intervalle” fait référence à l’intervalle (ou à la distance) entre deux variables. Une autre façon de se souvenir de cette échelle est que les données entre deux variables peuvent être ajoutées ou soustraites, mais pas multipliées ou divisées. Contrairement à la
échelle de rapport
où la division est définie entre deux variables.
Envie d’un guide facile sur l’échelle d’intervalles et ses données ? Nous en avons énuméré les principales caractéristiques ici :
- L’échelle d’intervalle est préférée à l’échelle
l’échelle nominale
ou à l’échelle ordinale car les deux dernières sont des échelles qualitatives. L’échelle d’intervalle est quantitative dans le sens où elle permet de quantifier la différence entre les valeurs. - Les données d’intervalle peuvent être discrètes avec des nombres entiers comme 8 degrés, 4 ans, 2 mois, etc., ou continues avec des nombres fractionnaires comme 12,2 degrés, 3,5 semaines ou 4,2 miles.
- Vous pouvez soustraire des valeurs entre deux variables, ce qui permet de comprendre la différence entre deux variables.
- La mesure d’intervalle permet de calculer la moyenne et la médiane des variables.
- Les données d’intervalle sont particulièrement utiles dans l’analyse et la stratégie commerciale, sociale et scientifique, car elles sont simples et quantitatives.
- Il s’agit d’une échelle privilégiée en statistique car elle permet d’attribuer une valeur numérique à toute évaluation arbitraire, telle que les sentiments.
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Maintenant que vous savez comment reconnaître une échelle d’intervalles, examinons quelques exemples utiles d’échelles d’intervalles.
Exemples d’échelles d’intervalles
Les questions qui peuvent être mesurées sur l’échelle d’intervalle sont les plus couramment utilisées dans les études de recherche. Pour obtenir des réponses sous forme de données d’intervalle, vous devez limiter les options de rétroaction aux variables auxquelles une valeur numérique peut être attribuée et pour lesquelles la différence entre les deux variables est égale.
Vous avez probablement vu les échelles suivantes utilisées dans une étude de recherche : accord, niveau de satisfaction ou probabilité. L’enquête doit être mise à l’échelle pour que les variables puissent répondre aux critères de la mesure d’intervalle. Sinon, les données que vous recevrez en retour seront difficiles à quantifier.
Réfléchissez à ces questions lorsque vous rédigerez votre prochaine enquête. Ils sont tous compatibles avec l’échelle d’intervalle et offrent des données exploitables :
-
Échelle de Likert
L’une des questions à échelle d’intervalle les plus couramment utilisées est une échelle de Likert à cinq points.
échelle de Likert
où chaque émotion est représentée par un chiffre et où les variables vont d’extrêmement insatisfait à extrêmement satisfait.
-
Net Promoter Score (NPS)
Dans un
Net Promoter Score (NPS)
les personnes interrogées répondent sur une échelle de 1 à 10 à la question de savoir s’il est probable qu’elles recommandent une entreprise, un produit ou un service à leurs pairs.
-
Tableau de la matrice bipolaire
Lorsque vous incluez ce type de question, les participants évaluent un objet sur une
tableau matriciel bipolaire
à l’aide d’une échelle d’évaluation à cinq points qui vous aide à quantifier les sentiments en créant un système de classement.
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Conclusion
L’échelle d’intervalles permet aux stratèges de l’enquête de quantifier et de différencier les options afin que vos commentaires puissent contribuer à des objectifs et des résultats significatifs. Pour la plupart des entreprises et des études scientifiques, elle est souvent plus efficace que l’échelle nominale ou l’échelle ordinale, car elle permet de tenir compte des résultats quantitatifs.
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