Données de ratio : Définition, caractéristiques et exemples

L’analyse des données est une partie cruciale du processus de recherche. Vous ne pourrez affirmer que votre recherche a été fructueuse qu’une fois que vous aurez analysé les données et préparé un rapport. Les données de ratio sont l’une des quatre catégories de données de niveaux de mesure. Parmi les autres types, on peut citer
ordinal
intervalle, et
nominal
(catégorique).

Dans ce blog, nous allons examiner de plus près les différents aspects de ces données. Si vous souhaitez passer à un sujet spécifique, vous pouvez utiliser l’index de contenu cliquable suivant :

Qu’est-ce qu’un ratio ?

Les données de ratio sont définies comme
des données quantitatives
ayant les mêmes propriétés que les
données d’intervalle
Le « zéro » absolu est considéré comme le point d’origine. En d’autres termes, il ne peut y avoir de valeur numérique négative dans les données d’un ratio.

Par exemple :
Quatre personnes sont choisies au hasard et on leur demande combien d’argent elles ont sur elles. Voici les résultats : 20 $, 40 $, 60 $ et 80 $.

• Y a-t-il un ordre dans ces données ? Oui, $20 < $40 < $60 < $80.
• Les différences entre les valeurs des données sont-elles significatives ? Bien sûr, la personne qui possède 40 $ a 20 $ de plus que la personne qui possède 20 $.
• Peut-on calculer des ratios à partir de ces données ? Oui, parce que 0 $ est le montant minimum d’argent qu’une personne peut avoir sur elle.
• La personne qui possède 80 dollars dispose de quatre fois plus que celle qui possède 20 dollars.

Les données de rapport possèdent toutes les propriétés des données d’intervalle, telles que – les données doivent avoir des valeurs numériques, une distance égale entre les deux points, etc., mais, contrairement aux données d’intervalle où le zéro est arbitraire, dans les données de rapport, le zéro est absolu.

Un excellent exemple peut être la mesure des hauteurs. La taille peut être mesurée en centimètres, en mètres, en pouces ou en pieds. Il n’est pas possible d’avoir une hauteur négative. Par exemple, lors de la comparaison avec des données d’intervalle, la température peut être de – 10 degrés Celsius, mais la hauteur ne peut pas être négative, comme indiqué ci-dessus.

Elle peut être multipliée et divisée, et c’est l’une des différences significatives entre les données de rapport et les données d’intervalle, qui ne peuvent être qu’additionnées et soustraites. Ici, la différence entre 1 et 2 est la même que la différence entre 3 et 4, mais en plus, 4 est le double de 2. Cette comparaison est impossible pour les données d’intervalle.

Caractéristiques des données de rapport

Les données de rapport se distinguent des autres types de données par leurs qualités uniques. Les caractéristiques des données obtenues à l’aide d’une échelle de rapport peuvent être résumées comme suit :

1. Point zéro absolu : Il est mesuré sur une
   échelle de rapport
   . L’une des caractéristiques distinctives est le véritable point zéro absolu, qui rend les données pertinentes et significatives d’une manière telle qu’il est juste de dire « un objet est deux fois plus long que l’autre » ou « 4 a deux fois la valeur de 2 ».
2. Pas de valeur numérique négative : Il n’a pas de valeur numérique négative. Pour qu’une valeur soit considérée comme un chercheur de données de rapport, il faut d’abord évaluer si elle répond à tous les critères des données d’intervalle et si elle a un point zéro absolu. Par exemple, le poids ne peut pas être négatif ; -20 kg n’existe pas.
3. Calcul : Les valeurs des données peuvent être ajoutées, soustraites, divisées et multipliées. Une analyse statistique unique est possible pour ces données. Le chi-deux peut être calculé à l’aide d’une échelle de rapports. La moyenne, le mode et la médiane peuvent également être calculés pour ce type de données. 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.

APPRENDRE SUR :

Les méthodes d’analyse statistique

Méthodes de calcul des ratios

Il peut être calculé à l’aide de diverses approches en fonction de ses attributs d’équidistance et de zéro significatif. C’est pourquoi elle est fréquemment utilisée et appréciée dans le domaine des
étude de marché
.

Les données collectées sur l’échelle des ratios peuvent être calculées de quatre manières. Ces quatre méthodes sont les suivantes

1. Regroupement : Vous pouvez déterminer si les variables d’un rapport sont identiques ou différentes en les comparant.
2. Tri : Vous pouvez évaluer les degrés d’influence des variables. Il est également possible de calculer si une valeur est supérieure ou inférieure à une autre.
3. Différence : Vous pouvez multiplier ou diviser les variables du rapport.
4. L’ampleur : En fonction de votre recherche, vous pouvez dériver les variables de rapport en les multipliant et en les divisant.

Imaginez que vous pesiez une balle de tennis et une balle de cricket pour découvrir si la première est plus lourde et de combien. Il s’agit d’une manière simple de représenter ce type de données.

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Techniques d’analyse des données de ratio

Les données relatives aux ratios, ainsi que les 3 autres
échelles de mesure variables
est fondamentalement une méthode de collecte de données quantitatives. Cela signifie que tous les types de
des techniques d’analyse statistique
peuvent être appliquées. Voici quelques-unes des techniques d’analyse les plus courantes :

• Analyse des tendances

Analyse des tendances est une technique d’analyse populaire utilisée pour dégager des tendances et des idées en recueillant des données d’enquête sur une certaine période. En d’autres termes, l’analyse des tendances est réalisée en capturant des données à l’aide d’une enquête à échelle de ratio en plusieurs itérations, en utilisant la même question. L’analyse des tendances joue également un rôle essentiel dans l’analyse prédictive, où un ensemble de données limitées dans le temps est comparé et analysé pour prédire les tendances futures.

• Analyse SWOT

L’analyse menée pour évaluer les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces d’une organisation est appelée
analyse SWOT
et est largement utilisé pour évaluer les données relatives aux ratios. Les forces et les faiblesses sont des aspects internes d’une organisation, tandis que les opportunités et les menaces sont externes à l’organisation. Une organisation peut mesurer ce type de données pour évaluer la concurrence sur le marché et planifier les activités de marketing futures à l’aide des résultats de l’analyse SWOT.

APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LE SUJET : Niveau d’analyse

• Analyse conjointe

Analyse conjointe est une technique d’étude de marché de niveau avancé, généralement mise en œuvre pour analyser la manière dont les individus prennent des décisions complexes sur une échelle de ratios. Il permet de déterminer les facteurs importants pour les clients avant qu’ils ne prennent des décisions lorsqu’ils ont plusieurs options à leur disposition. Les spécialistes du marketing peuvent tester leurs sites web, mener des études de prix ou améliorer les caractéristiques de leurs produits grâce à l’analyse conjointe.

• Tableau croisé

Tableau croiséDans le domaine des statistiques, il s’agit d’une méthode permettant de comprendre la relation entre plusieurs variables. Le tableau de contingence, également connu sous le nom de tableau croisé, est utilisé pour établir une corrélation entre plusieurs variables de données sous forme de tableau. L’analyse des données d’un tableau de contingence permet de prendre des décisions éclairées. Les études de marché analysent généralement l’intention des clients et la performance des produits à l’aide de tableaux croisés, car ils permettent de comparer deux variables ou plus.

• Analyse du TURF

Analyse du TURF signifie Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis – une méthode qui permet à un spécialiste du marketing d’analyser le potentiel d’une étude de marché pour une combinaison de produits et de services. Il évalue les données relatives au ratio de clients atteints par une source de communication particulière et sa fréquence. Cette technique d’analyse est utilisée par les chercheurs pour déterminer si un nouveau produit ou service sera bien accueilli par le marché cible. Cette méthode d’analyse était principalement utilisée pour concevoir des campagnes médiatiques, mais elle s’est étendue à la distribution des produits et à l’analyse des lignes de produits.

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Différence entre les données de rapport et les données d’intervalle

Les données quantitatives comprennent à la fois les rapports et les intervalles (données numériques). Les principaux différence entre l’échelle d’intervalle et l’échelle de rapport est que seules les données de rapport ont un vrai zéro, alors que les données d’intervalle n’en ont pas. Les deux ont une distance égale entre les valeurs consécutives, de sorte que vous pouvez les additionner et les soustraire.

Par conséquent, les données d’intervalle ne peuvent pas être divisées ou multipliées alors que les rapports le peuvent, ce qui signifie que les données d’intervalle ne peuvent pas accepter de valeurs négatives.

Les niveaux de mesure constituent une autre distinction importante entre les échelles d’intervalle et les échelles de rapport. La taille et l’ampleur d’une unité définie peuvent être mesurées de plusieurs façons à l’aide d’une échelle d’intervalle. D’autre part, l’échelle de rapport permet de quantifier la taille et l’ampleur en tant que rapport d’une unité définie à une autre.

Pour exprimer efficacement les données, tout statisticien doit bien comprendre les différences entre les deux échelles.

Exemples de ratios dans les enquêtes

Voici les exemples les plus courants qui peuvent être utilisés dans les enquêtes :

Quel est votre poids en kg ?

• Moins de 50 kg
• 51-60 kg
• 61-70 kg
• 71-80 kg
• 81-90 kg
• Plus de 90 Kg

Quelle est votre taille en pieds et en pouces ?

• Moins de 5 pieds.
• 5 pieds 1 pouce – 5 pieds 5 pouces
• 5 pieds 6 pouces- 6 pieds
• Plus de 6 pieds

Quel est le nombre de hamburgers que vous pouvez manger par jour ?

• 1-2
• 2-3
• 3-4
• 4-5
• 5-6
• Plus de 6

Conclusion

Les données relatives aux ratios sont particulièrement utiles pour comprendre les tendances et les modèles. En comparant les liens entre différentes données, nous pouvons mieux comprendre tout ce qui concerne les performances de l’entreprise ou le comportement des clients.

Tout en menant des
enquêtes
et
recherche
vous devez vous familiariser avec les différents types de données. La compréhension des différents types de données peut guider votre prise de décision en ce qui concerne les
les types de questions
les types de questions à poser et les méthodes à utiliser pour analyser les données.

Mais lorsqu’il s’agit d’ensembles de données volumineux, l’analyse des données peut prendre du temps et s’avérer difficile. Le logiciel d’enquête QuestionPro peut vous aider à cet égard. Grâce à des capacités de reporting de pointe, notre logiciel facilite la collecte et l’analyse des données et vous permet d’identifier facilement les tendances et les modèles.

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