Que sont les statistiques qualitatives?
Les statistiques qualitatives constituent l'un des deux grands groupes de données que les chercheurs utilisent pour tirer des conclusions sur une population plus importante. De nombreux chercheurs utilisent des échantillons d'une population plus large pour rassembler des statistiques spécifiques. Les statistiques qualitatives sur les données approximent ou caractérisent généralement les données recueillies à partir de l'échantillon. Les types de données de ce groupe de statistiques comprennent les variables nominales, ordinales, d'intervalle et de ratio, qui ont toutes une utilisation spécifique dans une étude. Les chercheurs peuvent manipuler les données collectées pour afficher des informations spécifiques sur l'échantillon - et donc sur la population - afin de soutenir ou non une hypothèse.
Les groupes de statistiques de données qualitatives ci-dessus sont communément appelés variables. Les deux types de variables qui apparaissent dans une étude sont indépendants et dépendants. Les variables indépendantes peuvent être celles qui ont été manipulées expérimentalement ou celles qui affectent la variable dépendante. La variable dépendante est mesurée dans une étude pour déterminer comment les variables indépendantes - et d’autres variables possibles - l’affectent. L'identification des variables peut être un processus fastidieux.
Les variables nominales sont des statistiques de données qualitatives sans ordre ni classement séquentiel. En bref, le surnom demande que ces données soient organisées ou séparées par leur nom uniquement. Par exemple, les réponses telles que oui ou non à une question ou le sexe des participants - hommes ou femmes - font partie des données nominales les plus courantes. Les chercheurs peuvent avoir besoin de ces informations pour définir simplement les caractéristiques de base des individus participant à l’étude.
Les variables ordinales représentent des données qui entrent dans une série ordonnée. Ces données peuvent survenir lorsqu'un chercheur pose une question qui nécessite une gamme de réponses. Par exemple, les réponses qui vont de médiocre ou passable à bon ou excellent sont ordinales. Certaines études peuvent attribuer à ces réponses des chiffres tels que un, deux, trois et quatre. Cela permet au chercheur de classer les données pour l'étude.
Les variables d'intervalle ont un espace égal entre les nombres dans les statistiques de données qualitatives. La température ou l'âge sont des exemples pouvant figurer dans les données collectées. La clé pour ce type de données est que zéro n'est pas une option. Les informations fournies ici peuvent également ne pas être régies par des règles spécifiques, telles que les différences mathématiques entre les données. Par exemple, 10 peut ne pas représenter cinq fois deux dans le jeu de données.
Le groupe final de statistiques qualitatives sur les données est constitué de variables de ratio. Ces chiffres ont des espaces égaux entre les données et ont également un vrai zéro. Des numéros partiels, tels que 2.1 ou 3.3, peuvent également être possibles dans ce groupe. Les chercheurs doivent veiller à bien identifier les données relatives aux ratios dans leurs études.