Une variable nominale est un type de variable statistique qualitative qui exprime un nom qui n'est pas nécessairement triable.
Au sein des variables statistiques, on peut trouver, en règle générale, deux types principaux : qualitatifs et quantitatifs.
Ainsi, au sein des variables qualitatives, nous trouvons les nominales. Qui, bien qu'ils soient également exprimés avec un nom, diffèrent des ordinaux, en ce qu'ils n'ont pas nécessairement d'ordre. Par exemple, dire que Juan a les yeux verts est le cas d'une variable nominale. Si nous avions une population, comment pourrions-nous ordonner les couleurs ? Du plus haut au plus bas ? Sauf si nous établissons une mesure, en règle générale, nous ne pouvons pas commander des couleurs différentes.
Exemple de variables nominales
Voici quelques exemples de variables nominatives :
- Nationalité. Par exemple, mexicain, argentin et espagnol.
- Sexe. Homme ou femme.
- Religion. Les différentes religions.
- Couleur de la peau, des yeux ou des cheveux.
- Idéologie économique. Capitalisme, socialisme, économie mixte, etc.
- Idéologie politique. Selon le schéma de Nolan, nous aurions des conservateurs, des progressistes, des centristes, des libéraux et des totalitaires.
Et ainsi nous pourrions continuer avec plus d'exemples qui ne peuvent pas nécessairement être commandés. Du moins, pas en termes quantitatifs (il n'y a pas de hiérarchie). Dans ce qui suit, nous allons voir deux exemples plus développés concernant la nationalité et le genre.
Étudiants dans une classe
Imaginons que nous sommes dans une classe de 10 élèves. Nous voulons savoir combien il y a d'hommes et combien il y a de femmes afin de connaître la répartition en pourcentage. Ainsi, nous avons le tableau suivant :
| Le numéro | Sexe |
|---|---|
| 1 | Homme |
| 2 | Femme |
| 3 | Femme |
| 4 | Homme |
| 5 | Femme |
| 6 | Homme |
| 7 | Homme |
| 8 | Homme |
| 9 | Femme |
| 10 | Femme |
Il y a donc cinq hommes et cinq femmes. Ce qui signifie que la répartition est de 50 % d'hommes et 50 % de femmes. C'est une variable nominale car on ne peut pas l'ordonner hiérarchiquement.
Secteur d'un groupe d'entreprises
Supposons maintenant que nous ayons un tableau de données qui nous offre des informations sur un ensemble d'entreprises et sur le secteur économique auquel chacune appartient.
| Le numéro | Secteur économique |
|---|---|
| 1 | Primaire |
| 2 | Primaire |
| 3 | Secondaire |
| 4 | Tertiaire |
| 5 | Tertiaire |
| 6 | Secondaire |
| 7 | Tertiaire |
| 8 | Tertiaire |
| 9 | Secondaire |
| 10 | Tertiaire |
Sur les 10 entreprises interrogées, 2 appartiennent au secteur primaire, 3 au secteur secondaire et 5 au secteur tertiaire. Soit 20 % au secteur primaire, 30 % au secteur secondaire et 50 % au secteur tertiaire. Nous pourrions classer du poids le plus élevé au plus faible dans l'économie, mais alors la variable statistique serait « le nombre relatif d'entreprises par secteur » et non « le secteur auquel elles appartiennent ».
Variable ordinale
