Les échelles de mesure dans la recherche et les statistiques sont les différentes façons dont les variables sont définies et regroupées en différentes catégories. Parfois appelé niveau de mesure, il décrit la nature des valeurs attribuées aux variables dans un ensemble de données.
Le terme échelle de mesure est dérivé de deux mots-clés en statistique, à savoir ; mesure et échelle. La mesure est le processus d’enregistrement des observations recueillies dans le cadre d’une recherche.
L’échelle, quant à elle, est l’affectation d’objets à des nombres ou à une sémantique. Ces deux mots fusionnés ensemble font référence à la relation entre les objets assignés et les observations enregistrées.
Qu’est-ce qu’une échelle de mesure ?
Une échelle de mesure est utilisée pour qualifier ou quantifier les variables de données en statistique. Elle détermine le type de techniques à utiliser pour l’analyse statistique.
Il existe différents types d’échelles de mesure, et le type de données collectées détermine le type d’échelle de mesure à utiliser pour la mesure statistique. Ces échelles de mesure sont au nombre de quatre, à savoir ; l’échelle nominale, l’échelle ordinale, l’échelle d’intervalle et l’échelle de rapport.
Les échelles de mesure sont utilisées pour mesurer des données qualitatives et quantitatives. L’échelle nominale et l’échelle ordinale étant utilisées pour mesurer des données qualitatives tandis que les échelles d’intervalle et de rapport sont utilisées pour mesurer des données quantitatives.
Caractéristiques d’une échelle de mesure
Identité
L’identité fait référence à l’attribution de nombres aux valeurs de chaque variable dans un ensemble de données. Prenons l’exemple d’un questionnaire qui demande le sexe d’un répondant avec les options Homme et Femme par exemple. Les valeurs 1 et 2 peuvent être attribuées à Male et Female respectivement.
Les opérations arithmétiques ne peuvent pas être effectuées sur ces valeurs car elles servent uniquement à l’identification. C’est une caractéristique d’une échelle nominale.
Magnitude
La magnitude est la taille d’une échelle de mesure, où les nombres (l’identité) ont un ordre inhérent du moins au plus élevé. Ils sont généralement représentés sur l’échelle par ordre croissant ou décroissant. La position dans une course, par exemple, est disposée du 1er, 2e, 3e au moins.
Cet exemple est mesuré sur une échelle ordinale car il a à la fois l’identité et la magnitude.
Intervalles égaux
Intervalles égaux signifie que l’échelle a un ordre normalisé. C’est-à-dire que la différence entre chaque niveau de l’échelle est la même. Ce n’est pas le cas pour l’exemple d’échelle ordinale mis en évidence ci-dessus.
Chaque position n’a pas une différence d’intervalle égale. Dans une course, la 1ère position peut terminer la course en 20 secs, la 2e position en 20,8 secondes tandis que la 3e en 30 secondes.
Une variable qui a une identité, une magnitude et l’intervalle égal est mesurée sur une échelle d’intervalle.
Zéro absolu
Le zéro absolu est une caractéristique propre à une échelle de rapport. Elle signifie qu’il existe un zéro sur l’échelle, et qu’il est défini par l’absence de la variable mesurée (par exemple, pas de qualification, pas d’argent, ne s’identifie à aucun sexe, etc.
Niveaux de mesure des données
Le niveau de mesure d’un ensemble de données donné est déterminé par la relation entre les valeurs attribuées aux attributs d’une variable de données. Par exemple, la relation entre les valeurs (1 et 2) attribuées aux attributs (masculin et féminin) de la variable (Genre) est « identité ». Cette via. un exemple d’échelle nominale.
En connaissant les différents niveaux de mesure des données, les chercheurs sont en mesure de choisir la meilleure méthode d’analyse statistique. Les différents niveaux de mesure des données sont : les échelles nominales, ordinales, d’intervalle et de rapport
Échelle nominale
L’échelle nominale est une échelle de mesure qui est utilisée à des fins d’identification. C’est le niveau de mesure des données le plus froid et le plus faible parmi les quatre.
Parfois appelée échelle catégorielle, elle attribue des nombres aux attributs pour faciliter leur identification. Ces nombres ne sont cependant pas de nature qualitative et servent uniquement d’étiquettes.
La seule analyse statistique qui peut être effectuée sur une échelle nominale est le pourcentage ou le comptage de fréquence. Elle peut être analysée graphiquement à l’aide d’un diagramme à barres et d’un diagramme circulaire.
Par exemple : Dans l’exemple ci-dessous, la mesure de la popularité d’un parti politique se fait sur une échelle nominale.
À quel parti politique êtes-vous affilié ?
- Indépendant
- Républicain
- Démocrate
L’étiquetage de l’indépendant comme « 1 », du républicain comme « 2 » et du démocrate comme « 3 » ne signifie en aucun cas que l’un des attributs est meilleur que l’autre. Ils sont juste utilisés comme une identité pour faciliter l’analyse des données.
Échelle ordinale
L’échelle ordinale implique le classement ou l’ordre des attributs en fonction de la variable mise à l’échelle. Les éléments de cette échelle sont classés selon le degré d’occurrence de la variable en question.
Les attributs d’une échelle ordinale sont généralement disposés en ordre croissant ou décroissant. Elle mesure le degré d’occurrence de la variable.
L’échelle ordinale peut être utilisée dans les études de marché, la publicité et les enquêtes de satisfaction client. Elle utilise des qualificatifs comme très, fortement, plus, moins, etc. pour représenter un degré.
Nous pouvons effectuer des analyses statistiques comme la médiane et le mode en utilisant l’échelle ordinale, mais pas la moyenne. Cependant, il existe d’autres alternatives statistiques à la moyenne qui peuvent être mesurées en utilisant l’échelle ordinale.
Par exemple : Une société de logiciels peut avoir besoin de demander à ses utilisateurs :
Comment évalueriez-vous notre application ?
- Excellent
- Très bien
- Bon
- Mauvais
- Pauvre
Les attributs de cet exemple sont classés par ordre décroissant.
Échelle d’intervalle
L’échelle d’intervalle de mesure des données est une échelle dans laquelle les niveaux sont ordonnés et chaque distance numériquement égale sur l’échelle a une différence d’intervalle égale. S’il s’agit d’une extension de l’échelle ordinale, la principale différence étant l’existence d’intervalles égaux.
Avec une échelle d’intervalle, vous savez non seulement qu’un attribut donné A est plus grand qu’un autre attribut B, mais aussi dans quelle mesure A est plus grand que B. De plus, contrairement à l’échelle ordinale et nominale, les opérations arithmétiques peuvent être effectuées sur une échelle d’intervalle.
Une échelle de temps d’intervalle de 5 minutes
Elle est utilisée dans divers secteurs comme dans l’éducation, la médecine, l’ingénierie, etc. Parmi ces utilisations, on peut citer le calcul du CGPA d’un étudiant, la mesure de la température d’un patient, etc.
Un exemple courant est la mesure de la température sur l’échelle Fahrenheit. Elle peut être utilisée dans le calcul de la moyenne, de la médiane, du mode, de l’étendue et de l’écart type.
Échelle de rapport
L’échelle de rapport est le niveau maximal de la mesure des données. C’est une extension de l’échelle d’intervalle, satisfaisant ainsi les quatre caractéristiques de l’échelle de mesure ; l’identité, la magnitude, l’intervalle égal et la propriété du zéro absolu.
Ce niveau de mesure des données permet au chercheur de comparer à la fois les différences et la magnitude relative des nombres. Certains exemples d’échelles de rapport comprennent la longueur, le poids, le temps, etc.
En ce qui concerne les études de marché, les exemples courants d’échelles de rapport sont le prix, le nombre de clients, les concurrents, etc. Elle est largement utilisée dans le marketing, la publicité et la vente aux entreprises.
L’échelle de rapport de mesure des données est compatible avec toutes les méthodes d’analyse statistique comme les mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode, etc.) et les mesures de dispersion (étendue, écart-type, etc.).
Par exemple : Une enquête qui recueille le poids des personnes interrogées.
Quel est votre classement parmi les catégories suivantes ? Poids
- plus de 100 kgs
- 81 – 100 kgs
- 61 – 80 kgs
- 40 – 60 kgs
- moins de 40 kgs
Comment collecter des données nominales, Ordinaux, Intervalles & Données de ratio avec Formplus
Formplus est le meilleur outil pour collecter des données nominales, ordinales, d’intervalle et de ratio. C’est un constructeur de formulaires facile à utiliser qui vous permet de collecter des données en toute simplicité. Suivez les étapes suivantes pour collecter des données sur Formplus
Étape 1 – Sélectionner la fonctionnalité
Nous allons utiliser les questions à choix multiples à choix radio pour collecter des données sur le constructeur de formulaires Formplus.
- S’inscrire ou se connecter à son compte sur https://www.formpl.us/
- Cliquer sur l’onglet « Options de choix » dans le menu du constructeur de formulaire.
- Cliquez sur le bouton Radio.
Étape 2 – Modifier le formulaire
Données nominales
- Cliquez sur le bouton de modification pour modifier le formulaire.
- Editer la question et les options de choix.
- Cliquez sur le bouton d’enregistrement pour enregistrer les modifications.
Données ordinales
- Répétez l’étape 1.
- Cliquez sur le bouton d’édition pour éditer le formulaire.
- Editer la question et les options de choix
- Attribuer des valeurs aux options de choix.
- Cliquez sur le bouton de sauvegarde pour enregistrer les modifications.
Données d’intervalle
- Cliquez sur le signe « + » en bas pour ajouter une nouvelle page.
- Répétez l’étape 1.
- Cliquez sur le bouton de modification pour modifier le formulaire.
- Modifiez la question et les options de choix.
- Cliquez sur le bouton d’enregistrement pour enregistrer les modifications.
Note : les options de données d’intervalle n’ont pas de valeur zéro.
Données de rapport
- Répétez l’étape 1.
- Cliquez sur le bouton d’édition pour modifier le formulaire.
- Modifiez les options de question et de choix.
- Cliquez sur le bouton d’enregistrement pour enregistrer les modifications.
- Cliquez sur le bouton d’enregistrement dans le coin supérieur droit pour enregistrer le formulaire.
Notez : que l’exemple de données de rapport a une valeur zéro, ce qui le différencie de l’échelle d’intervalle.
Étape 3 – Personnalisation et prévisualisation du formulaire
Types d’échelle de mesure
Il existe deux principaux types d’échelles de mesure, à savoir ; les échelles comparatives et les échelles non comparatives.
Échelles comparatives
Dans le cas d’une échelle comparative, on demande aux répondants de faire une comparaison entre un objet et un autre. Lorsqu’elle est utilisée dans les études de marché, on demande aux clients d’évaluer un produit en comparaison directe avec les autres. Les échelles comparatives peuvent encore être divisées en échelles de comparaison par paire, de classement, de somme constante et de q-sort.
- Échelle de comparaison par paires
L’échelle de comparaison par paires est une technique de mise à l’échelle qui présente aux répondants deux objets à la fois et leur demande d’en choisir un selon un critère prédéfini. Les chercheurs en produits l’utilisent dans la recherche comparative de produits en demandant aux clients de choisir le plus préféré pour eux entre deux produits étroitement liés.
Par exemple, il y a 3 nouvelles fonctionnalités dans la dernière version d’un produit logiciel. Mais l’entreprise prévoit de supprimer 1 de ces fonctionnalités dans la nouvelle version. Par conséquent, les chercheurs du produit effectuent une analyse comparative de la fonctionnalité la plus et la moins préférée.
- Quelle est la fonctionnalité la plus préférée pour vous entre les paires suivantes ?
- Filtre – Enregistreur vocal
- Filtre – Enregistreur vidéo
- Enregistreur vocal – Enregistreur vidéo
- Échelle d’ordre de classement :
Dans la technique de l’échelle de classement, on propose simultanément aux personnes interrogées plusieurs options et on leur demande de les classer par ordre de priorité en fonction d’un critère prédéfini. Elle est surtout utilisée en marketing pour mesurer la préférence pour une marque, un produit ou une caractéristique.
Lorsqu’elle est utilisée dans le cadre d’une analyse concurrentielle, on peut demander au répondant de classer un groupe de marques en fonction de ses préférences personnelles, de la qualité du produit, du service client, etc. Les résultats de cette collecte de données sont généralement obtenus dans l’analyse conjointe, car elle oblige les clients à discriminer entre les options.
L’échelle de classement est un type d’échelle ordinale, car elle ordonne les attributs du plus préféré au moins préféré, mais n’a pas de distance spécifique entre les attributs.
Par exemple :
Rankez les marques suivantes du plus préféré au moins préféré.
- Coca-Cola
- Pepsi Cola
- Dr pepper
- Mountain Dew
- Échelle à somme constante
L’échelle à somme constante est un type d’échelle de mesure où l’on demande aux répondants d’attribuer une somme constante d’unités telles que des points, des dollars, des jetons ou des chits parmi les objets du stimulus selon un critère précis. L’échelle à somme constante attribue un nombre fixe d’unités à chaque attribut, reflétant l’importance qu’un répondant lui accorde.
Ce type d’échelle de mesure peut être utilisé pour déterminer ce qui influence la décision d’un client lorsqu’il choisit un produit à acheter. Par exemple, vous pouvez souhaiter déterminer l’importance du prix, de la taille, du parfum et de l’emballage pour un client lorsqu’il choisit la marque de parfum à acheter.
Certains des principaux inconvénients de cette technique sont que les répondants peuvent être confus et finir par attribuer plus ou moins de points que ceux spécifiés. Les chercheurs se retrouvent alors face à un groupe de données qui n’est pas uniforme et qui peut être difficile à analyser.
Evitez cela grâce à la fonction logique de Formplus. Cette fonctionnalité vous permet d’ajouter une restriction qui empêche le répondant d’ajouter plus ou moins de points que spécifié à votre formulaire.
- Échelle de tri Q
L’échelle de tri Q est un type d’échelle de mesure qui utilise une technique d’échelonnement par ordre de classement pour trier des objets similaires par rapport à un certain critère. Les personnes interrogées trient le nombre d’affirmations ou d’attitudes en piles, généralement de 11.
L’échelle Q-Sort aide à attribuer des rangs à différents objets au sein d’un même groupe, et les différences entre les groupes (piles) sont clairement visibles. C’est un moyen rapide de faciliter la discrimination parmi un ensemble relativement important d’attributs.
Par exemple, un nouveau restaurant qui vient de préparer son menu peut vouloir recueillir quelques informations sur ce que les clients potentiels aiment :
Le document fourni contient une liste de 50 repas. Veuillez choisir 10 repas que vous aimez, 30 repas pour lesquels vous êtes neutre (ni n’aimez ni ne détestez) et 10 repas que vous n’aimez pas.
Échelles non comparatives
Dans une échelle non comparative, on demande aux clients d’évaluer uniquement un seul objet. Cette évaluation est totalement indépendante des autres objets étudiés. Parfois appelée échelle monadique ou métrique, l’échelle non comparative peut encore être divisée en échelles de notation continue et l’échelle de notation détaillée
- Échelle de notation continue
Dans l’échelle de notation continue, on demande aux répondants de noter les objets en plaçant une marque de manière appropriée sur une ligne allant d’un extrême du critère à l’autre critère variable. Également appelée échelle de notation graphique, elle donne au répondant la liberté de placer la marque n’importe où en fonction de ses préférences personnelles.
Une fois les notations obtenues, le chercheur divise la ligne en plusieurs catégories, puis attribue les notes en fonction de la catégorie dans laquelle se trouvent les notations. Cette notation peut être visualisée sous forme horizontale et verticale.
Bien que facile à construire, l’échelle de notation continue présente quelques inconvénients majeurs, ce qui lui confère une utilisation limitée dans les études de marché.
- Échelle de notation itemisée
L’échelle de notation itemisée est un type d’échelle ordinale qui attribue des numéros à chaque attribut. On demande généralement aux répondants de sélectionner un attribut qui décrit le mieux leurs sentiments par rapport à un critère prédéfini.
L’échelle d’évaluation itemisée est en outre divisée en 2, à savoir ; l’échelle de Likert, l’échelle de Stapel et l’échelle sémantique.
- Échelle de Likert : Une échelle de Likert est une échelle ordinale avec cinq catégories de réponse, qui est utilisée pour ordonner une liste d’attributs du meilleur au moins bon. Cette échelle utilise des adverbes de degré comme très fortement, hautement, etc. pour indiquer les différents niveaux.
- Échelle des agrafes : C’est une échelle avec 10 catégories, allant généralement de -5 à 5 sans point zéro. C’est une échelle verticale à 3 colonnes, où les attributs sont placés au milieu et le moins (-5) et le plus élevé (5) se trouve respectivement dans la 1ère et la 3ème colonne.
- Échelle différentielle sémantique : Il s’agit d’une échelle d’évaluation en sept points dont les extrémités sont associées à des étiquettes bipolaires (par exemple, bon ou mauvais, heureux, etc.). Elle peut être utilisée pour le marketing, la publicité et dans différentes étapes du développement d’un produit.
S’il y a plus d’un élément faisant l’objet d’une enquête inhérente, il peut être visualisé sur un tableau avec plus de 3 colonnes.
Conclusion
En un mot, les échelles de mesure font référence aux différentes mesures utilisées pour quantifier les variables que les chercheurs utilisent En effectuant l’analyse des données. Elles constituent un aspect important de la recherche et des statistiques car le niveau de mesure des données est ce qui détermine la technique d’analyse des données à utiliser.
Comprendre le concept d’échelles de mesures est une condition préalable pour travailler avec des données et effectuer des analyses statistiques. Les différentes échelles de mesure ont certaines propriétés similaires et il est donc important de bien analyser les données pour déterminer leur échelle de mesure avant de choisir une technique à utiliser pour l’analyse.
Un certain nombre de techniques d’échelles sont disponibles pour la mesure d’une même échelle de mesure. Par conséquent, il n’y a pas de façon unique de choisir une technique de mise à l’échelle à des fins de recherche.