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Dans les enquêtes et les études de marché, la collecte de données est une étape essentielle qui vous permet de prendre des décisions commerciales efficaces. L’échelle ordinale est l’un des moyens utilisés par les spécialistes du marketing pour recueillir des données qualitatives en associant des valeurs numériques.
Ce blog va plonger en profondeur dans tout ce qui concerne l’échelle ordinale.
L’échelle ordinale est la deuxième des quatre « niveaux de mesure » décrits par S.S. Stevens. L’échelle ordinale comprend un type de données statistiques où les variables sont en ordre ou en rang mais sans degré de différence entre les catégories.
L’échelle ordinale contient des données qualitatives ; « ordinal » signifie « ordre ». Elle place les variables dans un ordre/rang, permettant seulement de mesurer la valeur comme étant supérieure ou inférieure dans l’échelle. L’échelle ne peut pas générer une comparaison précise entre les deux catégories.
Par exemple, dans une course de chevaux, nous voyons seulement le classement des chevaux qui ont gagné comme 1er, 2ème et 3ème. Les classements ne nous disent pas de combien de kilomètres le premier cheval a gagné ou le troisième a perdu.
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Data obtained using an ordinal scale can be analyzed using descriptive & inferential statistics. So let’s explore the two different statistical approaches to analyzing ordinal data.
Le tableau de distribution des fréquences permet de connaître le nombre de fois où chaque réponse a été choisie.
Par exemple, vous demandez à 30 répondants
Réponses:
Toujours | Souvent | Parfois | Rarement | Jamais |
Tableau de distribution des fréquences
Niveau d’accord | Fréquence |
Toujours | 12 |
Souvent | 5 |
Parfois | 6 |
Rarement | 3 |
Jamais | 4 |
**Vous pouvez visualiser les données dans un graphique à barres. Il est important de se rappeler que les catégories utilisées dans l’échelle ordinale doivent être dans le bon ordre lors de la visualisation des données.
Pour trouver la tendance centrale, vous pouvez calculer le mode ou la médiane.
Le mode peut être trouvé dans presque toutes les données de l’échelle ordinale. Mais la médiane peut être trouvée dans certains cas.
D’après l’ensemble de données ci-dessus, le mode est « Toujours ». Le mode est la valeur qui apparaît le plus fréquemment dans votre ensemble de données.
La valeur de la médiane est trouvée de deux façons pour les ensembles de données impairs et pairs.
Ensembles de données impaires : La médiane est la valeur centrale de l’ensemble de données.
Ensemble de données pair : La médiane est la moyenne des deux valeurs du milieu.
Dans cet exemple, la médiane serait la valeur en 15ème et 16ème position, c’est-à-dire « Souvent ».
Les tests non paramétriques sont utilisés dans le cas de statistiques inférentielles. Voici des tests non paramétriques que vous pouvez utiliser pour analyser des données ordinales.
Test non paramétrique | Objectif | Échantillons ou variables |
Test de la médiane de Mood | Comparez les médianes | 2 échantillons ou plus |
Test U de Mann-Whitney | Comparer la somme des classements des scores | 2 échantillons indépendants |
Test du rang signé par paires appariées de Wilcoxon | Comparez l’ampleur et la direction de la différence entre la distribution des scores. | 2 échantillons dépendants |
Test H de Kruskal- Wallis | Comparer le classement moyen des scores | 3 échantillons ou plus |
Rho de Spearmen’s, ou coefficient de corrélation des rangs | Corrélation entre 2 variables | 2 variables ordinales |
Créez un processus de collecte des informations exploitables.
We have compiled types of ordinal scales you can use to gather customer data.
Familiarity:
The familiarity scale can help you gather the level of knowledge your respondents have about the topic.
Très familier | Assez familier | Moyennement familier | Assez familier | Pas du tout familier |
Une marque peut utiliser ce type d’échelle ordinale pour tester le degré de familiarité de son public avec le produit de la marque.
Accord :
Cette échelle peut aider à déterminer dans quelle mesure vos répondants sont d’accord ou non avec votre déclaration.
Tout à fait d’accord | D’accord | Neutre | Pas d’accord | Pas du tout d’accord |
Une entreprise peut évaluer l’opinion des employés sur l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée. Le degré d’accord ou de désaccord peut aider à identifier comment l’entreprise peut améliorer la perception des employés.
Fréquence
Cette échelle ordinale peut vous indiquer la fréquence à laquelle une activité est réalisée afin de vous aider à évaluer le modèle de comportement.
Toujours | Souvent | Parfois | Rarement | Jamais |
Une marque de café peut interroger ses clients potentiels sur la fréquence à laquelle ils boivent du café en une semaine. La marque peut utiliser les résultats pour segmenter les clients en fonction de leur consommation de café et développer des stratégies adaptées à chaque segment.
Satisfaction :
La meilleure façon de comprendre dans quelle mesure vos clients, employés et prospects sont satisfaits de vos services et produits.
Très satisfait | Satisfait | Neutre | Insatisfait | Très insatisfait |
Recueillez la satisfaction des clients à chaque point de contact de leur parcours en utilisant cette échelle pour déterminer quel point de contact doit être amélioré et où vous excellez.
Probabilité :
Cette échelle vous aide à comprendre la probabilité que les répondants réalisent l’activité suggérée.
Certainement | Très probablement | Peut-être | Non probable | Pas du tout |
Une entreprise peut s’en servir pour identifier les clients les plus susceptibles de recommander votre produit à leurs amis et aux membres de leur famille.
L’échelle ordinale est utilisée pour collecter des données afin que les chercheurs puissent en déduire des conclusions. Elle nous aide à déduire combien de répondants sont satisfaits ou insatisfaits de vos services. L’échelle ordinale n’offre pas la raison derrière la réponse.
Cependant, l’échelle ordinale peut vous aider à évaluer rapidement la réponse des clients et à recueillir des données rapidement. Vous pouvez créer des enquêtes courtes en utilisant une échelle ordinale pour une recherche initiale.
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