Guinguette Marais Poitevin

Types de variables > Variables quantitatives
Contenu :

1. Définition d’une variable quantitative
2. Quelle est la condition des données quantitatives ?

Définition

Graphe des variables catégorielles sur l’axe des ordonnées et des données quantitatives/numériques sur l’axe des abscisses. Crédit : Thupper|Wikimedia Commons

Deux types de variables sont utilisés en statistique : Les variables quantitatives (également appelées variables de mesure ou variables numériques) et les variables catégorielles (également appelées qualitatives) :

• Les variables quantitatives sont des variables numériques : des comptes, des pourcentages ou des nombres.
• Les variables catégorielles sont des descriptions de groupes ou de choses, comme « races de chiens » ou « préférence de vote ».

Exemples de variables quantitatives / variables numériques :

• Moyenne générale du lycée (par exemple 4,0, 3,2, 2,1).
• Nombre d’animaux domestiques possédés (par exemple, 1, 2, 4).
• Solde d’un compte bancaire (par exemple, 100 $, 987 $, 42 $.
• Nombre d’étoiles dans une galaxie (par exemple. 100, 2301, 1 trillion).
• Nombre moyen de billets de loterie vendus (par ex. 25, 2 789, 2 millions).
• Combien de cousins vous avez (par ex. 0, 12, 22).
• Le montant de votre chèque de paie (par exemple, 200 $, 1 457 $, 2 222 $).

Règle générale : si vous pouvez l’additionner, il est quantitatif. Par exemple, un G.P.A. de 3,3 et un G.P.A. de 4,0 peuvent être additionnés (3,3 + 4,0 = 7,3), cela signifie donc que c’est quantitatif. D’autre part, les notes de A, B ou C ne peuvent pas être additionnées à moins de les convertir en chiffres, donc A, B et C, ne sont pas quantitatifs.

Exemples de variables catégorielles :

• Classe au collège (par ex.g. première année, deuxième année, première année, deuxième année).
• Affiliation à un parti (par exemple, républicain, démocrate, indépendant).
• Type d’animal de compagnie possédé (par exemple, chien, chat, rongeur, poisson).
• Auteur préféré (par exemple, Stephen King, James Patterson, Charles Dickens).
• Compagnie aérienne préférée (par exemple, Southwest, Virgin, Quantas).
• Couleur des cheveux (par exemple, blond, brun, noir).
• Votre race (par exemple, asiatique, latino, noir).
• Types de chapeaux (par exemple, sombrero, beanie, fedora).

En règle générale, si vous ne pouvez pas ajouter quelque chose, alors c’est catégorique. Par exemple, vous ne pouvez pas ajouter chat + chien, ou républicain + démocrate.

Catégorique vs. Quantitatif

Voyez cette vidéo sur la différence entre les variables catégorielles(qualitatives) et quantitatives.

Qu’est-ce qu’une condition de données quantitatives ?

Lorsque vous faites un graphique ou un tracé de données statistiques, assurez-vous d’avoir des données quantitatives d’unités connues. Si vous n’avez pas d’unités connues, alors vous ne serez pas en mesure de les représenter graphiquement. Par exemple, la première liste ci-dessus indique que le « G.P.A. » est une donnée quantitative. Cependant, vous ne pourrez pas représenter graphiquement le G.P.A. en fonction d’une autre variable (par exemple, la race ou le sexe) à moins de disposer d’une unité, comme 3,1 ou 2,9. Cela semble évident, mais avec des données plus complexes, vous devez toujours vérifier la condition des données quantitatives pour voir s’il manque des informations ou si elles n’ont pas de sens avant de commencer un graphique.

Les histogrammes, les boxplots et les diagrammes de dispersion nécessitent tous que vous ayez des données quantitatives (numériques). Si vous essayez de représenter des données catégorielles à l’aide d’un histogramme, d’un boxplot ou d’un nuage de points, vous rencontrerez le même type de problème que si vous essayez de représenter des données numériques à l’aide de camemberts : vos graphiques n’auront aucun sens. Le nuage de points suivant illustre ce point. J’ai réalisé un nuage de points dans Microsoft Excel à partir de données catégorielles (noms) et de leur âge. Excel n’a pas reconnu les données catégorielles et a attribué des chiffres à la place. Le nuage de points n’a pas de sens ; personne ne saura que « 1 », « 2 », « 3 », « 4 » et « 5 » font référence à des noms et même si c’est le cas… le graphique sera un désordre si vous avez 100 noms !:

Une solution à ce problème pourrait être d’attribuer des numéros aux noms (par exemple, Jean = 1, Jan = 2…), et d’inclure une clé sur le graphique. Cependant, dans cet exemple particulier, un nuage de points n’est pas vraiment le meilleur choix de graphique – choisissez plutôt le diagramme à barres. Un diagramme en bâtons vous permet de tracer des catégories sur un axe, de sorte que la condition de données quantitatives n’a pas à être remplie pour un axe.

Voyez notre chaîne YouTube pour plus d’aide et de conseils.

Beyer, W. H. CRC Standard Mathematical Tables, 31st ed. Boca Raton, FL : CRC Press, pp. 536 et 571, 2002.
Agresti A. (1990) Analyse des données catégorielles. John Wiley and Sons, New York.
Kotz, S. ; et al., eds. (2006), Encyclopédie des sciences statistiques, Wiley.
Lindstrom, D. (2010). Schaum’s Easy Outline of Statistics, Second Edition (Schaum’s Easy Outlines) 2e édition. McGraw-Hill Education

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