Échelle de ratio : définition, méthode et exemples

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Table des matières

Introduction:

In research, levels of measurement are used to determine how precisely the variables of the experiment are recorded. The approach you use to analyze your data depends on the level of measurement of the variable. 

There are 4 levels of measurement ranked in the order of complexity and precision – from low, nominal, to high, ratio. 

In market research, markets often use these 4 levels of measurement while collecting data via surveys. Amongst the 4 levels, marketers use the ratio scale as it possesses the qualities of the other scales as well. 

In this article, we will discuss the ratio scale in detail. 

Qu’est-ce qu’une échelle de ratio ?

Une échelle de ratio se classe au premier rang dans les quatre « niveaux de mesure » décrits par S.S. Stevens. L’échelle de rapport dispose de toutes les qualités de l’échelle nominale, ordinale et d’intervalle. Elle est largement utilisée dans les outils d’étude de marché afin d’obtenir des informations.

Sur une échelle de ratio, les données obtenues peuvent non seulement être catégorisées et classées, mais aussi avoir des intervalles égaux. Une échelle de ratio a un vrai zéro, c’est-à-dire que le zéro possède une valeur significative. La valeur zéro réelle dans une échelle de ratio permet de décrire la quantité de magnitude.

Par exemple, avec une échelle de ratio, vous pouvez dire par quelle distance le deuxième a perdu par rapport au vainqueur sur une piste de course.

Une échelle de rapport tire son nom du fait que la valeur est l’estimation du rapport entre une magnitude de quantité continue et une magnitude unitaire du même type.

L’exemple le plus courant d’une échelle de ratio est la longueur, la durée, la masse, l’âge monétaire, etc. Dans le cadre de la recherche marketing, une échelle de ratio peut être utile pour évaluer les ventes, le prix, la part et un certain nombre de clients.

Caractéristiques de l’échelle ratio

Ratio Scale

Le plus informatif : Pour une étude de marché efficace, l’échelle de ratio est la plus informative de toutes.  Elle peut vous renseigner sur l’ordre et la distance égale entre deux valeurs adjacentes. En outre, le zéro dans l’échelle de ratio a une pertinence, ce qui permet de faire facilement la différence de « combien ».

Permet toutes les formes d’analyse statistique : Une échelle de ratio permet toutes les formes d’analyse statistique. Les variables d’une échelle de ratio peuvent être ajoutées, soustraites, multipliées et divisées. 

Pas de nombre négatif : En raison de son vrai point zéro, une échelle de ration n’a pas de nombre négatif. Par conséquent, toute donnée qui doit être évaluée sur une échelle de ratio doit avoir une caractéristique de point zéro.

What is a True Zero in Ratio Scale?

The ratio scale has the advantage of its absolute zero characteristics. A true zero indicates an absolute absence of the variable of interest. 

Say, for instance, years of military experience is a ratio variable. A respondent can have zero years of military experience. 

The presence of true zero in your research scale enables you to measure the ratio of values. You can say that 30 years old Alex is twice the age of her niece 15 years old. 

Kelvin is an example of the ratio scale. The Kelvin scale has 0K, i.e., true zero, this means nothing can be colder than 0K. 

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Comment mesurer l’échelle ratio

Les données d’une échelle ratio permettent presque toutes les analyses statistiques. Après avoir obtenu les données requises, vous pouvez collecter des statistiques descriptives et inférentielles.

Pour les statistiques descriptives

  • Distribution de fréquence : pour obtenir une vue d’ensemble claire de vos données collectées, vous pouvez regrouper les données dans un tableau ou les tracer dans un graphique.
  • Tendance centrale : vous pouvez utiliser le mode, la médiane ou la moyenne pour calculer votre tendance centrale.

Un mode est la valeur la plus répétitive de vos données.

Une médiane est une valeur qui se situe exactement au milieu de vos données.

Une moyenne utilise toutes les valeurs des données pour vous donner un nombre unique pour la tendance centrale.

Si vous avez normalement distribué des données quantitatives, il est préférable d’utiliser la moyenne car elle utilise une seule valeur de vos données pour mesurer le résultat.

  • Variabilité : La plage, l’écart-type et la variance sont utiles pour indiquer la variabilité.

Pour la plage, vous devez soustraire la valeur la plus basse de la valeur la plus élevée de vos données.

Un écart-type vous indique à quelle distance chaque score de vos données se situe par rapport à la moyenne en moyenne. C’est la quantité moyenne de variabilité.

Une variance est l’écart moyen au carré par rapport à la moyenne de vos données. Pour trouver la variance de vos données, placez l’écart-type au carré

Une plage est la plus facile à calculer parmi les trois. L’écart-type et la variance sont mieux calculés à l’aide d’un programme informatique. Grâce à ces deux problèmes, l’écart-type et la variance sont plus informatifs.

Pour les statistiques inférentielles

Si votre échelle de ratio est de distribution normale, les tests paramétriques sont les meilleurs pour l’analyse. Les tests paramétriques vous permettent de tirer une conclusion plus forte en fonction de vos données.

Voici quelques exemples courants :

  • Test T utilisé pour la comparaison des moyennes. Il nécessite 2 variables.
  • L’ANOVA est également utilisée pour comparer les moyennes. Ce test exige 3 échantillons, sinon plus.
  • Le R de Pearson est utilisé pour trouver une corrélation. Deux variables sont nécessaires.
  • La régression linéaire simple, utilisée à des fins de régression, nécessite 2 variables.

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Exemples d’échelle de ratio

  • L’un des exemples les plus courants d’une échelle de ratio est l’échelle Kelvin. Une échelle Kelvin possède le vrai point zéro. Cela signifie que 40 degrés ne sont pas deux fois plus chauds que 20 degrés sur une échelle Celsius ou Fahrenheit. Dans une échelle Kelvin, 40K sont deux fois plus chauds que 20K en raison de la présence de zéro réel absolu.
  • Une échelle de ratio est généralement utilisée pour recueillir des données sur l’âge dans une enquête sociale. Elle utilise l’échelle comme suit pour recueillir des données
    • Moins de 20 ans
    • 20-25 – 25-30 ans
    • Plus de 30 ans
  • L’échelle de ratio est également utilisée dans les enquêtes en ligne pour déterminer combien de temps on passe sur les jeux vidéo.
    • Moins de 1 heure
    • 1 à 2,5 heures
    • 2,5 à 4 heures
    • Plus de 4 heures

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Une échelle de ratio est une échelle largement utilisée dans les études de marché en raison de sa particularité : le zéro absolu. Le zéro non arbitraire permet de calculer facilement la valeur derrière les attributs collectés dans les données pour la recherche. Cela donne également une valeur plus précise.

Interval Vs Ratio Scale

Ratio data possess all the characteristics of interval data. This creates confusion between the two scales. So let’s point out some differences between interval and ratio scales. 

In an Interval Scale, the difference between the data has meaning. However, the ratio between the variables has no meaning. 

In a Ratio Scale, the difference between variables and the ratio both have meaning. 

The zero in the Interval scale does not mean it’s absolute. This means while you can measure height as zero, you can also measure it in negatives. This does not give the interval scale the absolute zero characteristics. 

On a Ratio Scale, however, a zero indicates absolute zero. This means that if your data shows zero it doesn’t exist. 

To conclude; 

The ratio scale helps marketers conduct an inferential and descriptive analysis of their collected data. Using the right type of measurement scale can help you gather meaningful data and generate intelligent insights to make informed decisions. 

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