Les données sont des faits ou des éléments d’information recueillis à des fins de référence ou d’analyse. La plupart du temps, ces données sont collectées dans le cadre du sujet traité. Cet attribut peut être différent d’une personne à l’autre. Parlons des données catégorielles et des données numériques.
Lors de la recherche et de la collecte de données, il est essentiel de savoir quel type de données vous obtenez afin de pouvoir les interpréter et les analyser correctement. La plupart du temps, il existe deux types de données dans une étude de recherche :
- Données catégorielles
- Données numériques.
En statistiques, il est essentiel de comprendre les différents types de données. Il est essentiel de comprendre qui ils sont tous les deux, en fonction de leurs différences et de leurs similitudes. Il sera ainsi plus facile de les rassembler, de les utiliser et de les analyser correctement.
Dans cet article, nous verrons ce que sont les données catégorielles et en quoi elles diffèrent des données numériques. Commençons.
Qu’est-ce qu’une donnée catégorielle ?
Les données catégorielles peuvent être classées dans des groupes ou des catégories à l’aide de noms ou d’étiquettes. Ce regroupement est généralement réalisé à l’aide d’une procédure de mise en correspondance basée sur les attributs des données et les similitudes entre ces qualités.
Chaque élément d’un ensemble de données catégoriques, également connu sous le nom de
données qualitatives
Chaque élément d’un ensemble de données catégoriques, également appelé données qualitatives, ne peut être classé que dans une seule catégorie en fonction de ses qualités, et chaque catégorie s’exclut mutuellement.
Il existe deux catégories principales de données catégorielles :
- Données nominales : Il s’agit de la catégorie de données qui nomme ou étiquette ses catégories. Elles présentent des caractéristiques semblables à celles d’un nom et sont parfois appelées « données de dénomination ».
- Données ordinaires : Les éléments comportant des classements, des ordres ou des échelles d’évaluation sont inclus dans cette catégorie de données catégorielles. Les données nominales peuvent être ordonnées et comptées, mais pas mesurées.
Qu’est-ce qu’une donnée numérique ?
Les données exprimées en termes numériques plutôt qu’en langage naturel sont appelées données numériques. Il ne peut être recueilli que sous forme numérique, en conservant son nom. Ce type de données numériques, également appelées données quantitatives, peut être utilisé pour mesurer la taille, le poids, le quotient intellectuel, etc. d’une personne.
Les données numériques peuvent être de deux types :
- Données discrètes : Les données numériques dénombrables sont des données discrètes. En d’autres termes, ils sont reliés aux nombres naturels de manière univoque. L’âge, le nombre d’élèves dans une classe, le nombre de candidats à une élection, etc. sont quelques exemples de données discrètes en général.
- Données continues : Il s’agit d’un type de données non dénombrable pour les nombres. Une série d’intervalles sur une ligne de nombres naturels est utilisée pour les représenter. La moyenne générale des étudiants, la taille et d’autres types de données continues en sont quelques exemples.
La différence entre les données catégorielles et les données numériques
Ces deux types de données présentent de nombreuses différences. Nous allons voir ci-dessous en quoi et comment ils sont différents :
| Non | Caractéristiques | Données catégorielles | Données numériques |
| 1 | Définition | Les données catégorielles peuvent être stockées et identifiées par des noms ou des étiquettes. | Les données numériques sont des nombres, pas des mots ou des descriptions. |
| 2 | Alias | Parce qu’elle qualifie les données avant de les classer, elle est parfois qualifiée de données qualitatives. | Les données quantitatives représentent des valeurs numériques pour les processus arithmétiques. |
| 3 | Exemples | Définir le genre.
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| 4 | Les types | Données nominales et données ordinales. | Données discrètes et données continues. |
| 5 | Caractéristiques |
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| 6 | Conception conviviale | Les enquêtes longues sont possibles et peuvent rebuter les répondants. | L’interaction avec l’enquête est rapide et courte, ce qui réduit le nombre d’abandons. |
| 7 | Méthode de collecte des données |
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Principalement des questions à choix multiples, parfois des questions ouvertes. |
| 8 | Outils de collecte de données | Questionnaires, enquêtes et entretiens | Questionnaires, enquêtes, entretiens, groupes de discussion et observations |
| 9 | Utilisations | Utilisé lorsqu’une enquête demande aux répondants des informations personnelles, des opinions et des expériences. Utilisé dans la recherche sur les entreprises | Calculs statistiques basés sur les performances arithmétiques. |
| 10 | Compatibilité | Elle est incompatible avec la plupart des approches statistiques. Les chercheurs l’évitent donc. | Il prend en charge la plupart des calculs statistiques. |
| 11 | Visualisation | Seuls les diagrammes à barres et les diagrammes circulaires sont utilisés. | Il est possible d’utiliser des diagrammes à barres, des diagrammes circulaires et des diagrammes de dispersion. |
| 12 | Structure | Données non structurées Comme Google, Bing, etc., il peut indexer des données. | Comme il est structuré, il peut être facilement organisé et compris. |
Similitudes entre les données catégorielles et les données numériques
Comme nous avons déjà discuté des différences, les deux données suivantes présentent également certaines similitudes, qui sont décrites ci-dessous :
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Données ordinales
Il s’agit d’un croisement entre les données catégorielles et les données numériques. Bien qu’elles soient généralement considérées comme un sous-type de données catégorielles, elles peuvent également être appelées données numériques.
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Utilisations
Les résultats seront les mêmes pour la recherche et l’analyse statistique, que vous utilisiez une approche numérique ou catégorielle. Les chercheurs les utilisent parfois ensemble dans le cadre d’une enquête afin de découvrir différentes façons d’analyser les données.
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Outils de collecte
Les méthodes les plus courantes de collecte de données catégorielles et numériques sont les enquêtes, les questionnaires et les entretiens.
La méthode de collecte de données la plus utilisée par les chercheurs est l’enquête. Il peut être fait pour collecter à la fois des données numériques et des données catégorielles.
Vous pouvez utiliser des questions de type oui/non ou des questions à échelle de Likert pour collecter des données numériques auprès de vos participants. Les questions ouvertes permettent également d’obtenir des données essentielles de la part du public visé.
Conclusion
En fonction de la recherche menée, des données catégorielles ou numériques peuvent être utilisées pour l’analyse statistique. Lorsqu’il aborde une question, un chercheur peut décider de recueillir des données catégorielles, des données numériques, voire les deux dans certaines circonstances.
Lors de la collecte d’informations en vue d’une analyse visant à examiner d’autres points de vue, le chercheur peut recueillir des données numériques et catégorielles. Pour utiliser correctement ces deux types de données dans une étude, il faut connaître leurs distinctions.
Voici une autre raison pour laquelle il est essentiel de comprendre les différents types de données.
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