Économétrie des données de panel: de la théorie à la pratique

Avant de lancer une analyse statistique, il faut d’abord identifier la nature de la variable.

Pourquoi ?

Parce que le type de variable détermine le graphique, le test statistique et la méthode d’analyse à utiliser.

𝟏. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝑸𝒖𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝒕𝒊𝒗𝒆

Elle décrit une catégorie, un groupe ou une qualité.

Exemples :

sexe, nationalité, ville, groupe sanguin, type de produit.

Elle peut être :

Nominale : catégories sans ordre

Exemple : groupe sanguin

Ordinale : catégories avec ordre logique

Exemple : niveau de satisfaction

Analyses fréquentes : effectifs, pourcentages, tableaux croisés, test du Khi-deux.

𝟐. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝑸𝒖𝒂𝒏𝒕𝒊𝒕𝒂𝒕𝒊𝒗𝒆

Elle représente une valeur mesurée ou comptée.

Exemples :

âge, revenu, taille, poids, température, temps.

Elle peut être :

Discrète : valeurs dénombrables

Exemple : nombre d’enfants

Continue : valeurs mesurables dans un intervalle

Exemple : poids ou temps

Analyses fréquentes : moyenne, écart-type, corrélation, t-test, ANOVA, régression.

𝑳𝒂 𝒓𝒆̀𝒈𝒍𝒆 𝒔𝒊𝒎𝒑𝒍𝒆

Avant tout test statistique, demandez-vous :

“Ma variable décrit-elle une catégorie ou mesure-t-elle une quantité ?”

Si elle décrit une catégorie → qualitative.

Si elle mesure ou compte une quantité → quantitative.

Une mauvaise classification peut conduire à un mauvais test, un mauvais graphique et surtout une mauvaise interprétation.

𝑨̀ 𝒓𝒆𝒕𝒆𝒏𝒊𝒓

Qualitative = décrit ce que c’est

Quantitative = mesure combien

Nominale = sans ordre

Ordinale = avec ordre

Discrète = dénombrable

Continue = mesurable

Bien identifier la variable, c’est déjà réussir une grande partie de l’analyse.

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