La variable nominale et ordinale est celle qui permet de catégoriser les données de telle manière que, dans le nominal, l'ordre n'est pas important, alors qu'il l'est dans l'ordinal.
Par conséquent, ces types de variables sont utilisés pour regrouper les données. La différence essentielle entre les deux est celle dont nous avons discuté, l'ordre. Ainsi, les noms nominaux et les ordres ordinaux. Une particularité sont ceux qui ne prennent que deux valeurs ou dichotomiques.
Mesures dans la variable nominale et ordinale
L'échelle, ou la manière de mesurer ces types de variables, présente certaines différences. Surtout, celles-ci sont dues à l'importance ou non de l'ordre, comme nous l'avons évoqué plus haut. Les variables nominale et ordinale ont un caractère qualitatif, exprimant les qualités du phénomène analysé.
Variable qualitativeDans les ordinaux, leurs valeurs indiquent le niveau de présence, ou d'absence, d'un aspect spécifique; tandis que dans les nominaux ils indiquent une catégorie. Par conséquent, bien que les nombres entiers soient généralement utilisés dans les deux, leur signification est très différente, car dans les ordinaux, ils expriment des valeurs ordonnées.
En revanche, les opérations mathématiques ne peuvent pas être effectuées avec eux, contrairement à d'autres comme les opérations cardinales ou continues, où l'on peut calculer des statistiques descriptives. Dans le cas des ordinaux, il existe une exception que nous verrons ci-dessous.
L'échelle de Likert
Ces types de variables sont généralement représentés par des nombres qui, à leur tour, représentent une catégorie ordonnée. La raison de les coder est de pouvoir effectuer des analyses avec des programmes statistiques. De plus, ils contiennent une forme de mesure très courante, l'échelle de Likert.
Cette échelle, du nom de son créateur, est largement utilisée dans l'analyse de marché ou de perception. Il prend des valeurs comprises entre un et cinq, ou sept et même dix. Tout dépend de ce que nous voulons étudier. Il permet certaines analyses quantitatives, comme le calcul de moyennes. Par conséquent, il combine les avantages d'une échelle ordinale et la possibilité de fonctionner avec elle.
Exemples de variable nominale et ordinale
Pour finir, regardons quelques exemples de ce type de variable. Comme nous l'avons déjà mentionné, ils sont largement utilisés, entre autres, dans les études de marché.
- Nous catégorisons une série d'individus par genre: La valeur un représente les femmes et deux représente les hommes. Nous sommes face à une variable nominale et dichotomique.
- Nous voulons connaître le niveau de tabagisme d'une personne: Nous classons comme léger (1), modéré (2), niveau moyen (3), important (4) et très important (5). Ce serait du type ordinal.
- L'objectif est de connaître la perception des clients potentiels sur un aspect d'un produit que nous souhaitons lancer sur le marché: Les valeurs vont de un à sept, selon que l'on s'y intéresse ou non. Nous sommes face à une échelle de type likert, qui mesure une variable ordinale.
Comme on peut le voir, les variables nominales et ordinales ont leur utilité en statistique. De plus, ils permettent certaines représentations graphiques telles que des diagrammes à barres, qui représentent les fréquences de chaque catégorie.