Niveaux de mesure des données

Une variable a l’un des quatre niveaux de mesure différents : Nominal, Ordinal, Intervalle ou Rapport. (Les niveaux d’intervalle et de rapport de mesure sont parfois appelés Continus ou Échelle). Il est important que le chercheur comprenne les différents niveaux de mesure, car ces niveaux de mesure, ainsi que la formulation de la question de recherche, dictent l’analyse statistique appropriée. En fait, le téléchargement gratuit ci-dessous lie commodément les niveaux d’une variable à différentes analyses statistiques.

Découvrez comment Nous vous aidons à éditer vos chapitres de thèse

Aligner le cadre théorique, rassembler des articles, synthétiser les lacunes, articuler une méthodologie et un plan de données clairs et écrire sur les implications théoriques et pratiques de votre recherche font partie de nos services complets d’édition de thèse.

• Apportez une expertise en édition de thèse aux chapitres 1 à 5 en temps opportun.
• Suivez tous les changements, puis travaillez avec vous pour apporter une écriture savante.
• Soutien continu pour répondre aux commentaires des comités, réduisant ainsi les révisions.

Quatre Niveaux de mesure différents

Par ordre décroissant de précision, les quatre niveaux de mesure différents sont:

Nominal – Nom latin uniquement (Républicain, démocrate, vert, Libertaire)

Ordinal – Pensez aux niveaux ou rangs ordonnés (petit – 8 oz, moyen –12 oz, grand –32 oz)

Intervalle – Intervalles égaux entre les niveaux (1 dollar à 2 dollars est le même intervalle que 88 dollars à 89 dollars)

Ratio – Laissez le “o” dans le rapport vous rappeler d’un zéro dans l’échelle (jour 0, jour 1, jour 2, jour 3, …)

Le premier niveau de mesure est le niveau de mesure nominal. Dans ce niveau de mesure, les nombres de la variable sont utilisés uniquement pour classer les données. Dans ce niveau de mesure, des mots, des lettres et des symboles alphanumériques peuvent être utilisés. Supposons qu’il existe des données sur des personnes appartenant à trois catégories de sexe différentes. Dans ce cas, la personne appartenant au sexe féminin pourrait être classée comme F, la personne appartenant au sexe masculin pourrait être classée comme M et les transgenres classés comme T. Ce type de classification d’attribution est un niveau de mesure nominal.

Le deuxième niveau de mesure est le niveau ordinal de mesure. Ce niveau de mesure illustre une certaine relation ordonnée entre les observations de la variable. Supposons qu’un élève obtienne la note la plus élevée de 100 dans la classe. Dans ce cas, il se verrait attribuer le premier rang. Ensuite, une autre camarade de classe obtient la deuxième note la plus élevée d’un 92; elle se verrait attribuer le deuxième rang. Un troisième élève obtient un score de 81 et il se verrait attribuer le troisième rang, et ainsi de suite. Le niveau ordinal de mesure indique un ordre des mesures.

Le troisième niveau de mesure est le niveau d’intervalle de mesure. Le niveau d’intervalle de mesure non seulement classe et ordonne les mesures, mais il spécifie également que les distances entre chaque intervalle sur l’échelle sont équivalentes le long de l’échelle de l’intervalle bas à l’intervalle haut. Par exemple, un niveau d’intervalle de mesure pourrait être la mesure de l’anxiété chez un élève entre le score de 10 et 11, cet intervalle est le même que celui d’un élève qui obtient un score compris entre 40 et 41. Un exemple populaire de ce niveau de mesure est la température en centigrades, où, par exemple, la distance entre 940C et 960C est la même que la distance entre 1000C et 1020C.

Le quatrième niveau de mesure est le niveau de mesure du rapport. À ce niveau de mesure, les observations, en plus d’avoir des intervalles égaux, peuvent également avoir une valeur de zéro. Le zéro de l’échelle rend ce type de mesure différent des autres types de mesure, bien que les propriétés soient similaires à celles du niveau d’intervalle de mesure. Au niveau du rapport de mesure, les divisions entre les points de l’échelle ont une distance équivalente entre eux.

Le chercheur doit noter que parmi ces niveaux de mesure, le niveau nominal est simplement utilisé pour classer les données, alors que les niveaux de mesure décrits par le niveau d’intervalle et le niveau de rapport sont beaucoup plus exacts.

Pages connexes:

Niveaux de données et mesures

Plan d’analyse des données

Statistics Solutions peut vous aider dans votre analyse quantitative en vous aidant à développer votre méthodologie et vos chapitres de résultats. Les services que nous offrons comprennent:

Plan d’analyse de données

Éditez vos questions de recherche et hypothèses nulles / alternatives

Rédigez votre plan d’analyse de données; spécifiez des statistiques spécifiques pour répondre aux questions de recherche, aux hypothèses des statistiques et justifiez pourquoi ce sont les statistiques appropriées; fournissez des références

Justifiez votre analyse de la taille / de la puissance de l’échantillon, fournissez des références

Expliquez votre plan d’analyse des données pour que vous soyez à l’aise et confiant

Deux heures de soutien supplémentaire avec votre statisticien

Section des Résultats quantitatifs (Statistiques descriptives, Analyses Bivariées et Multivariées, Modélisation des Équations structurelles, Analyse des trajectoires, HLM, Analyse des grappes)

Nettoyer et ensemble de données de codes

Effectuer des statistiques descriptives (c.-à-d., moyenne, écart type, fréquence et pourcentage, selon le cas)

Effectuer des analyses pour examiner chacune de vos questions de recherche

Résultats de rédaction

Fournir des tableaux et des figures de la 6e édition de l’APA

Expliquer les résultats du chapitre 4

Soutien continu pour les statistiques complètes du chapitre des résultats

Veuillez appeler 727-442-4290 pour demander un devis en fonction des spécificités de votre recherche, planifiez en utilisant le calendrier sur la page, ou envoyez un courriel