𝐄́𝐂𝐇𝐄𝐋𝐋𝐄𝐒 𝐃𝐄 𝐌𝐄𝐒𝐔𝐑𝐄 : 𝐋𝐀 𝐁𝐀𝐒𝐄 𝐏𝐎𝐔𝐑 𝐂𝐇𝐎𝐈𝐒𝐈𝐑 𝐋𝐀 𝐁𝐎𝐍𝐍𝐄 𝐀𝐍𝐀𝐋𝐘𝐒𝐄

Avant d’appliquer un test statistique, il faut d’abord répondre à une question simple :

Quel type de variable suis-je en train d’analyser ?

C’est là qu’interviennent les échelles de mesure.

Elles permettent de savoir si une variable peut être seulement classée, ordonnée, comparée ou utilisée dans des calculs avancés.

Nominale : les données sont des catégories sans ordre.

Exemple : sexe, groupe sanguin, département.

Ordinale : les données peuvent être classées selon un ordre.

Exemple : niveau de satisfaction, rang, niveau d’étude.

Intervalle : les écarts entre les valeurs sont égaux, mais le zéro n’est pas absolu.

Exemple : température en °C, score de QI.

Ratio : les écarts sont égaux et le zéro représente une absence réelle.

Exemple : âge, revenu, poids, distance.

À retenir : plus l’échelle est riche, plus les analyses statistiques possibles sont avancées.

Un bon analyste ne choisit pas un test au hasard.

Il commence toujours par identifier correctement la nature de ses variables.

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