Boîte à outils pour les études de marché
Commencez avec la boîte à outils pour les études de marché de Voxco.
Guide des tendances en matière d’études de marché + Guide des enquêtes en ligne + Guide des études de marché agiles + 5 modèles d’études de marché.
SHARE THE ARTICLE ON
L’échelle nominale, contrairement aux autres échelles des quatre niveaux de mesure, utilise des « étiquettes » ou des « labels » pour associer une valeur au rang. Elle différencie les éléments en fonction des catégories auxquelles ils appartiennent. Une échelle nominale ne dépend pas des chiffres car elle traite d’attributs non numériques. Il s’agit d’une méthodologie utile que l’on trouve dans les logiciels d’études de marché.
Par exemple, dans une course de marathon, tous les participants reçoivent un numéro. Ces numéros ont pour but d’identifier le participant. Les numéros n’ont aucun lien avec le résultat de la course ou avec les caractéristiques de la personne.
Une échelle nominale peut comporter à la fois des variables qualitatives et quantitatives. Par exemple, l’affiliation religieuse, le sexe, le pays ou la ville d’appartenance, l’état civil, etc. peuvent être considérés comme un type d’échelle nominale.
Voici un exemple d’une échelle nominale :
Quel est votre sexe?
Nous rencontrons l’échelle nominale dans notre activité quotidienne
Boîte à outils gratuite pour les études de marché
Remplissez ce formulaire pour accéder à 5 modèles d'enquête d'étude de marché + 2 guides MR
Pour collecter des données à l’aide de l’échelle nominale, vous devez utiliser une enquête de type question. Ces questions peuvent être de plusieurs types. Les meilleurs outils d’enquête en ligne actuels proposent de nombreuses options pour l’échelle nominale, dont certaines sont énumérées ci-dessous :
Question ouverte: Ce type d’enquête permet à la personne interrogée de répondre librement.
Elle peut comprendre une question suivie d’un espace noir pour répondre.Par exemple,
Ou bien, il peut comprendre une question suivie d’une liste d’options parmi lesquelles choisir.
Questions à réponses multiples: Ce type de question permet au répondant de choisir plus d’une option comme choix de réponse. Cependant, vous avez la possibilité de limiter le nombre de choix qu’un répondant peut donner.
Par exemple, une question suivie de « choisissez seulement deux options ».
Quelle est votre boisson préférée?
Question fermée-ouverte: Ce type de question combine les caractéristiques des questions ouvertes et des questions à réponses multiples. Les questions ouvertes de ce type comportent une option « autres » permettant aux répondants d’indiquer leur réponse personnelle si leur choix ne figure pas dans la liste.
Par exemple :
Étant donné que les échelles nominales sont souvent de nature qualitative, la question du calcul et de l’analyse est souvent source de confusion. Les chiffres attribués aux attributs n’ont pas de valeur numérique. Cela signifie qu’aucun calcul arithmétique ne peut être effectué sur des données obtenues par une échelle nominale.
Mode ou pourcentage: La méthode d’égalité, d’appartenance à un ensemble ou de regroupement peut être utilisée pour analyser les données nominales. Après avoir rassemblé les données, vous pouvez les regrouper en catégories distinctes. Le mode ou le pourcentage de chaque catégorie peut alors être calculé.
Par exemple, après avoir recueilli des données sur l’appartenance religieuse de toutes les personnes de votre institut, vous pouvez classer les répondants en groupes distincts.
Après avoir segmenté les répondants, vous pouvez quantifier le pourcentage de chaque groupe par rapport au nombre total de participants.
En revanche, la médiane ou la moyenne ne peuvent être calculées car elles n’auraient aucun sens. Les qualités de l’attribut peuvent être placées dans n’importe quel ordre car le classement des variables n’a pas de sens.
Interprétation graphique: Les diagrammes circulaires et les diagrammes à barres sont deux techniques utiles pour l’analyse des données nominales.
Diagramme circulaire: Vous pouvez utiliser un diagramme circulaire pour représenter la valeur en pourcentage de vos résultats.
Diagramme en barres: La hauteur de chaque barre peut représenter la fréquence des catégories en fonction des réponses.
Les données recueillies après chaque enquête doivent être regroupées en fonction de leurs caractéristiques. Cela aide les chercheurs à évaluer les données analysées par rapport aux données non analysées.
Il existe deux catégories d’évaluation des données nominales. Il s’agit des échantillons appariés et des échantillons non appariés.
Dans cette catégorie, les données présentant des caractéristiques similaires sont appariées. L’objectif est d’apparier chaque répondant des échantillons qui partagent les mêmes caractéristiques, à l’exception de celle qui doit être évaluée.
Cela permet d’obtenir de meilleures statistiques en contrôlant les autres variables indésirables des données.
Par exemple, vous pouvez recueillir des données sur vos employés qui ont contacté le covid-19 en contrôlant la catégorie « grippe virale » après avoir apparié la liste avec le nombre d’employés.
La catégorie « Matched » comprend deux types de tests.
Cette catégorie implique des paires choisies au hasard pour les besoins de l’analyse. Contrairement à la catégorie appariée, il s’agit d’un échantillon indépendant.
Par exemple, si vous voulez découvrir les effets de l’huile pour cheveux, vous sélectionnez 100 participants sans tenir compte de leur état de santé.
La catégorie non appariée comprend deux tests
L’échelle nominale peut être utilisée via des outils d’enquête en ligne pour collecter des données à des fins officielles ainsi que pour des enquêtes à grande échelle.
French
