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Échelle nominale

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Qu'est-ce que l'échelle nominale ?

L'échelle nominale, contrairement aux autres échelles des quatre niveaux de mesure, utilise des « balises » ou des « étiquettes » pour associer la valeur au rang. Elle différencie les éléments en fonction des catégories auxquelles ils appartiennent. Une échelle nominale ne dépend pas des nombres car elle traite des attributs non numériques.

Par exemple, dans unmarathon, tous les concurrents reçoivent un numéro. Ces numéros servent à identifier les concurrents. Les chiffres n'ont aucun lien avec le résultat de la course ou avec les caractéristiques des personnes. 

 Une échelle nominale peut avoir à la fois des variables qualitatives et quantitatives. Par exemple, votre appartenance religieuse, votre genre, votre pays ou votre ville, votre état matrimonial, etc. peuvent être considérés comme un type d'échelle nominale. 

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Un exemple d'échelle nominale est :

Quel est ton genre ?

  • • Masculin
  • • Féminin
  • • Autre  

Nous rencontrons des échelles nominales dans nos activités quotidiennes.

  • • Par exemple, lorsque vous achetez quelque chose en ligne, vous devez remplir un formulaire.
  • • De même, les candidatures, les profils sur les réseaux sociaux ou sur les sites de rencontres sont des exemples de données nominales.
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Caractéristiques de l'échelle nominale

  1. 1. L'échelle nominale tire son nom du mot latin « nomen » qui signifie « nom ».
  2. 2. L'échelle peut aider à la classification des attributs qui n'ont aucune valeur quantitative. 
  3. 3. L'échelle nominale, cependant, dans certains cas, peut être éligible pour des variables qualitatives et quantitatives.
  4. 4. Les chiffres sur une échelle nominale n'ont aucune valeur et n'affectent pas les catégories de quelque manière que ce soit.



Nominal Scale: Definition, Method and Examples nominal scale

Comment utiliser l'échelle nominale ?

Afin de collecter des données à l'aide de l'échelle nominale, vous devez utiliser une enquête de type questionnaire. Ces questions peuvent être de plusieurs types. Certaines sont listées ci-dessous :

  • • Questions ouvertes 
  • • Questions à réponses multiples
  • • Questions fermées-ouvertes

Questions ouvertes : Ce type de questionnaire permet au répondant de répondre librement.

 Il peut inclure une question suivie d'un espace blanc pour y répondre. Par exemple :

  • • Quel est ton nom ?
  • • Réponse:

Ou il peut inclure une question, puis une liste d'options à sélectionner.

  • • Quelle est ta couleur naturelle de cheveux?
  • • Options: (Liste de couleurs naturelles de cheveux)

Questions à réponses multiples: ce type de questions permet au répondant de sélectionner plus d'une option comme choix de réponse. Cependant, vous avez le contrôle pour limiter le nombre de choix qu'un répondant peut donner.

Par exemple, une question suivie de « choisissez seulement deux options ».

  • • Quelle est ta boisson préférée?
  • • Boisson froide
  • • Cocktails sans alcool
  • • Thé
  • • Café
  • • Jus
  • • Boisson de santé

Questions fermées-ouvertes : Ce modèle de questions combine les caractéristiques des questions ouvertes et des questions à réponses multiples. Les « ouvertures » pour ces types de questions ont l'option « autres » pour que les répondants mettent leur réponse personnelle si leur choix ne figure pas sur la liste.

Par exemple:

Nominal Scale: Definition, Method and Examples nominal scale

Analyse de l'échelle nominale

Du fait que les échelles nominales sont souvent de nature qualitative, la question du calcul et de l'analyse prête souvent à confusion. Les numéros attribués aux éléments n'ont pas de valeur numérique. Cela signifie qu'aucun calcul arithmétique ne peut être effectué sur des données obtenues par échelle nominale.

Mode ou pourcentage: L'égalité ou l'appartenance à l'ensemble ou la méthode de regroupement peut être utilisée pour analyser les données nominales. Après avoir rassemblé les données, vous pouvez les regrouper dans des catégories distinctes. Le mode ou le pourcentage de chaque catégorie peut alors être calculé.

Par exemple, après avoir collecté des données basées sur l'appartenance religieuse de toutes les personnes de votre institut, vous pouvez classer les répondants en groupes séparés.

 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 mises dans n'importe quel ordre car le classement des variables n'a pas de sens. 

Interprétation graphique: Les diagrammes à secteurs et les diagrammes à barres sont deux techniques utiles pour l'analyse des données nominales.

Graphique à secteurs : Vous pouvez utiliser un graphique à secteurs pour représenter la valeur en pourcentage de vos résultats

Diagramme à barres: La hauteur de chaque barre peut représenter la fréquence des catégories en fonction des réponses. Diagramme à barres: La hauteur de chaque barre peut représenter la fréquence des catégories en fonction des réponses.

Catégories d'échelle nominale

Les données recueillies après chaque enquête doivent être regroupées en fonction des 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. Ce sont les échantillons appariés et les échantillons non appariés.

L'échantillon apparié :

 Dans cette catégorie, les données ayant des caractéristiques similaires sont jumelées. Le but est d'apparier chaque répondant des échantillons qui partagent les mêmes caractéristiques à l'exception de celui qui doit être évalué. 

Cela aide à recevoir de meilleures statistiques en contrôlant les autres variables indésirables des données. 

Par exemple, vous pouvez collecter des données sur vos employés qui ont contracté la Covid-19 en contrôlant la catégorie « grippe virale » après avoir fait correspondre la liste avec le nombre d'employés. 

La catégorie appariée comprend deux types de tests.

  • • Test de McNemar : un test sans distribution
  • • Test Q de Cochran: test non paramétrique entre un ensemble de 3 groupes ou plus.

L'échantillon non apparié :

La catégorie comprend des paires aléatoires choisies à des fins d'analyse. Contrairement à la catégorie appariée, il s'agit d'un échantillon indépendant.

Par exemple, lorsque vous souhaitez connaître les effets de l'huile capillaire et que vous sélectionnez 100 participants quel que soit leur état de santé.

La catégorie non appariée comprend deux tests.

  • • Test exact de Fisher: Le test aide à déterminer si la proportion d'une variable nominale est différente entre les valeurs d'une autre variable nominale. The test helps find out if the proportion of one nominal variable is different among the values of another nominal variable.
  • • Test du chi carré: Ce test permet de vérifier si les variables sont différentes dans chaque donnée.  This test helps check if the variables are different in each data.

L'échelle nominale peut être utilisée pour collecter des données à des fins officielles ainsi que pour des enquêtes à grande échelle.

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