Lorsque les chercheurs étudient un concept, ils doivent recueillir des données à son sujet. Ces données peuvent prendre de nombreuses formes, telles que la taille, le poids, la couleur des cheveux et les opinions. Lors de la collecte de données pour la recherche, il est important de connaître la forme de vos données afin de pouvoir les interpréter et les analyser correctement. Discutons des données catégorielles et apprenons tout ce dont vous avez besoin pour votre projet de recherche.
La recherche comporte deux types de données principaux :
- Données catégorielles
- Données numériques.
Dans ce blog, nous parlerons de la nature de ces données, des différents types de données et de certaines de leurs caractéristiques les plus importantes. Commençons.
Qu’est-ce qu’une donnée catégorielle ?
Les données catégorielles font référence à une forme d’information qui peut être stockée et identifiée sur la base de leurs noms ou étiquettes. Il s’agit d’un type de données qualitatives qui peuvent être regroupées en catégories au lieu d’être mesurées numériquement.
Ce type de données est constitué de variables catégorielles qui indiquent des éléments tels que le sexe d’une personne, sa ville d’origine, etc. Les mesures catégorielles ne sont pas exprimées en nombres, mais plutôt en descriptions en langage naturel.
Des nombres peuvent parfois la représenter, mais ces nombres ne signifient rien sur le plan mathématique. Voici quelques exemples de ce type de données :
- Date de naissance
- Sport préféré
- Couleur des cheveux
- Hauteur
Dans l’exemple ci-dessus, la date de naissance et le code postal sont tous deux composés de chiffres. Elles sont considérées comme des données catégorielles même si elles comprennent des nombres. Le calcul de la moyenne est un moyen simple de déterminer si les données fournies sont catégoriques ou numériques.
Si vous pouvez calculer la moyenne, il s’agit de données numériques. Si vous ne pouvez pas déterminer la moyenne, il s’agit alors de données catégorielles.
Découvrez les divers exemples de données qualitatives dans le domaine de l’éducation grâce à notre récent article, qui explore des exemples permettant de mieux comprendre les environnements d’apprentissage et les expériences des élèves.
Types de données catégorielles
Les données catégorielles comprennent souvent des valeurs et des observations qui peuvent être classées ou regroupées. Les diagrammes à barres et les diagrammes circulaires sont les meilleurs moyens de présenter ces données. Plus précisément, il existe deux types de données catégorielles :
- Données nominales
- Données ordinales
Examinons-les en détail.
- Données nominales
Les données nominales sont un type de données composées de catégories qui ne peuvent être ordonnées ou classées. Elle est également appelée échelle nominale. Les données nominales ne peuvent en aucun cas être classées ou mesurées. Cependant, les données nominales peuvent parfois être à la fois qualitatives et quantitatives.
Les symboles, les mots, les lettres et le sexe d’une personne sont des exemples de données nominales.
- Données ordinales
Les données ordinales sont une catégorie de données qui ont un ordre naturel. Il est souvent utilisé dans les enquêtes, les questionnaires et dans les domaines de la finance et de l’économie. Les données ordinales se distinguent par le fait qu’il est impossible de différencier les valeurs des données.
Les tailles de vêtements sont un exemple de ce type de données (les tailles petite, moyenne et grande ne sont pas des différences mesurables, mais elles sont clairement classées pour permettre des comparaisons de tailles).
Caractéristiques des données catégorielles
Il ne peut avoir que quelques valeurs, chacune représentant une catégorie ou un groupe différent. Les principales caractéristiques sont les suivantes
- Catégories
Il existe deux types de données catégorielles : les données nominales et les données ordinales. Les données nominales, également appelées données nommées, sont le type de données utilisé pour nommer les variables, tandis que les données ordinales ont une échelle ou un ordre.
- Qualitativité
Elle est qualitative. En d’autres termes, il utilise une chaîne de mots au lieu de chiffres pour décrire un événement.
- Nature
Selon leur nature, les données catégorielles peuvent également être divisées en catégories binaires et non binaires. Une question binaire a deux réponses possibles, comme oui ou non, alors qu’une question non binaire a plus de deux réponses, comme peut-être.
- Valeurs numériques
Elle est qualitative, mais comporte souvent des valeurs numériques. Cependant, ces valeurs n’ont pas de caractéristiques quantitatives. Ils ne peuvent pas être utilisés dans les fonctions arithmétiques.
- Analyse graphique
Un diagramme à secteurs et un diagramme à barres peuvent être utilisés pour l’analyser visuellement. Un diagramme à barres est utilisé pour déterminer la fréquence d’un phénomène, tandis qu’un diagramme circulaire est utilisé pour déterminer les pourcentages. Cela se fait après que les données ont été regroupées dans un tableau.
- Analyse
Les outils mode et médiane sont utilisés pour analyser les données catégorielles. L’outil mode est utilisé pour analyser les données nominales, et les deux sont utilisés pour analyser les données ordinales. Les données ordinales peuvent également être analysées à l’aide de statistiques univariées. Les statistiques bivariées, les applications de l ‘analyse de régression, les tendances linéaires et les méthodes de classification sont également utilisées pour analyser les données ordinales.
Exemples de données catégorielles
Supposons que vous organisiez une fête et que vous vouliez vous assurer que tout le monde a du café à boire. Vous envoyez donc une enquête demandant aux gens quel est leur café préféré, et vous placez les réponses dans un tableau comme celui ci-dessous :
| Café préféré | Fréquence |
| Latte | 04 |
| Espresso | 15 |
| Cappuccino | 02 |
| Café noir | 10 |
Les données du tableau sont-elles catégoriques ?
Oui. Il s’agit de données catégorielles car elles sont réparties en groupes, comme le café préféré.
Conclusion
Les données catégorielles sont souvent utilisées dans les tests statistiques non paramétriques. Dans l’analyse statistique, il est essentiel de faire la distinction entre les données catégorielles et les données numériques, car les données catégorielles impliquent des catégories ou des étiquettes distinctes, tandis que les données numériques consistent en des quantités mesurables. Quiconque travaille avec des données ou fait de la recherche doit être capable de les comprendre et de les utiliser. Ce blog explique ce qu’il est, décrit ses différents types et caractéristiques, et donne des exemples.
QuestionPro est un logiciel d’enquête qui permet de travailler avec des données. Le logiciel permet aux utilisateurs de réaliser des enquêtes et de collecter des données auprès des personnes qui les remplissent. Ces données peuvent ensuite être examinées et réparties en différents groupes.
EN SAVOIR PLUS : Valeur moyenne des commandes
QuestionPro dispose également de plusieurs outils et fonctionnalités, tels que les tableaux croisés, les tableaux de fréquence et les diagrammes à barres, pour l’analyse et l’affichage des données catégorielles. Ces outils peuvent aider les utilisateurs à comprendre et à donner un sens à leurs données, afin qu’ils puissent utiliser les résultats de leurs enquêtes pour prendre des décisions intelligentes.
C’est maintenant à vous de jouer. Contactez QuestionPro pour en savoir plus ou demandez une démonstration gratuite !
