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Le Ratio Data joue un rôle efficace dans les études de marché. Il s’agit d’une forme de données numériques de nature quantitative. Les données de ratio collectées sur une échelle de ratio présentent une distance égale entre les valeurs adjacentes. Cette caractéristique rend les données de ratio similaires aux données d’intervalle.
Cependant, les données du ratio se distinguent par le facteur du « zéro absolu ». Le point zéro des données de ratio n’est pas arbitraire, mais il a une présence significative. La présence de zéro signifie qu’il ne peut y avoir de variable négative dans les données de ratio.
La caractéristique des Ratio Datas est que les données peuvent être mesurées et mises en ordre. De plus, les variables sont équidistantes et incluent un zéro significatif. Les données de ratio peuvent être continues et discrètes.
Échelle de Kelvin : l’exemple le plus connu de Ratio Data est la température sur une échelle de Kelvin. Le 0 degré sur une échelle de Kelvin représente l’absence totale d’énergie thermique.
Hauteur : la hauteur ou la longueur est mesurée en mètres, en pouces ou en pieds. La hauteur ne peut pas avoir de valeur négative. Le zéro est le point de départ en hauteur et la distance entre deux variables adjacentes est également la même.
Vitesse : la vitesse peut également être un exemple d’échelle de ratio. Deux vitesses sur une échelle auront le même rapport que deux vitesses sur une autre échelle.
Le rapport entre 44,738 mph et 22,369 mph est de 2
D’autres exemples incluent l’intervalle de temps, le poids, l’âge, etc.
Les données de ratio avec leur propriété d’équidistance et de zéro significatif sont ouvertes à de nombreuses méthodes de calcul. Cela en fait une option courante et pratique pour les logiciels d’études de marché. Voici comment calculer les données de ratio :
Regroupement : vous pouvez calculer les variables de ratio en comparant si elles sont égales ou non, identiques ou différentes.
Tri : vous pouvez comparer le degré des variables. Vous pouvez également déterminer si une valeur est supérieure ou inférieure à une autre.
Différence : les variables de ratio peuvent être ajoutées ou soustraites.
Magnitude : vous pouvez également multiplier et diviser les variables en fonction de votre recherche.
Par exemple, vous pouvez déterminer si un ballon de football est plus lourd qu’un ballon de basket et de combien en utilisant les méthodes mentionnées.
Zéro absolu : les données de ratio ont une caractéristique distinctive qui est le point zéro absolu. Cela permet de calculer le degré de différence entre deux variables et aussi le rapport entre elles.
Les données de ratio peuvent répondre positivement à « combien » entre deux variables. Par exemple, vous pouvez dire qu’un poids de 90 kg est le double de 45 kg.
Pas de valeur négative : sur une échelle de ratio, il ne peut y avoir de valeur négative. Le zéro est le point de départ d’une échelle de ratio, ce qui signifie qu’une valeur numérique inférieure à zéro ne peut pas exister.
Par exemple, une personne ne peut pas avoir une taille négative. Nous ne pouvons pas dire que quelqu’un mesure -3 pieds de haut.
Calcul : les variables dans les données de ratio sont soumises à l’addition, à la soustraction, à la division et à la multiplication.
Les données de ratio peuvent également être calculées à l’aide de la méthode suivante
Les données de ratio sont l’un des quatre niveaux d’échelles de mesure. Naturellement, tous les types d’analyse statistique peuvent être appliqués. Certaines des techniques d’analyse les plus populaires pour les données de ratio sont énumérées ci-dessous.
Tendance : l’analyse des tendances est effectuée en utilisant les mêmes questions à plusieurs reprises pour les besoins de l’enquête. Les données de ces enquêtes sont recueillies au fil du temps pour déterminer les tendances et les perspectives. Voxco propose de puissantes études de marché omnicanales qui vous aident à obtenir des informations n’importe où, n’importe quand.
Ceci est indispensable pour une analyse prédictive. Pour prédire les tendances futures, un ensemble de données d’une période spécifique est analysé et comparé.
SWOT : les forces, faiblesses, opportunités et les menaces d’une entreprise sont évaluées. C’est-à-dire que la force ou la faiblesse d’une stratégie marketing ainsi que les politiques internes de l’entreprise sont analysées. De plus, les menaces et les possibilités posées par des facteurs externes sont également prises en considération et analysées pour la planification future.
Analyse conjointe : cette technique d’analyse statistique est utilisée pour les études de marché pour voir comment les gens valorisent les différents attributs d’un service ou d’un produit. L’échelle de ratio peut aider à comprendre la décision prise par les individus lorsqu’un produit à plusieurs attributs.
Tableau de contingence : cette méthode permet d’analyser la relation entre plusieurs valeurs. Également connue sous le nom de tableau croisé, cette méthode d’analyse utilise le format tabulaire pour déterminer la corrélation entre plusieurs variables dans les données de ratio.
Cette analyse statistique est utilisée dans la recherche marketing pour analyser l’interaction client et la performance des produits / services.
TURF : Total Unduplicated Reach and Frequency Analysis, permet au chercheur d’explorer le potentiel de la recherche marketing pour une combinaison de produits ou de services. Cette méthode examine dans quelle mesure le produit ou le service sera bien reçu sur le marché cible.
Initialement, l’analyse TURF a été utilisée par les planificateurs de médias pour augmenter la portée et la fréquence des dépenses médias. Cette technique d’analyse statistique est maintenant utilisée pour déterminer le potentiel de marché d’un produit ou d’un service.
Par exemple, une entreprise prévoit de lancer huit saveurs de chocolat, mais seulement quatre sur huit pourraient être les plus achetées.
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