De la question à la variable Intervenant : Mélanie Le Goff Bonjour à
A l'opposé les variables quantitatives continues admettent un nombre infini de valeurs. C'est souvent le résultat d'une variable qui se mesure
Les variables
Définition 2.1 (Variable). les variables quantitatives discrètes et continues. ... Les variables quantitatives continues: sont des valeurs très.
Introduction à la statistique descriptive
cas de variable continue. Définitions. Une variable statistique quantitative est dite continue si l'ensemble de ses modalités n'est pas dénombrable.
Statistiques descriptives et exercices
Pour le deuxième cas la variable statistique est quantitative continue. Pour le troisième cas
Résumé du Cours de Statistique Descriptive
15 déc. 2010 Remarque 1.1 Ces définitions sont `a relativiser l'âge est théoriquement une variable quantitative continue
Chapitre 2 Résumés numériques dune variable quantitative
cette définition est encore vraie pour n impair. Soit X une variable quantitative continue de fonction de répartition empirique F. On.
Statistique descriptive et probabilités
2.4.2 Variable quantitative continue. On suppose que la variable X est quantitative continue et a pour classes [a0a1[
Cours de Statistique Descriptive
L'infinité des valeurs observables d'une variable quantitative continue ne rend pour l'ensemble de ces opérations est par définition
Cours de statistique descriptive - Archive ouverte HAL
2 août 2016 LE CAS DES VARIABLES CONTINUES . ... Variable quantitative continue ... Sa définition purement mathématique est un peu rébarbative mais son ...
STATISTIQUE DESCRIPTIVE
Lorsque la variable peut être exprimée numériquement elle est dite quantitative. ( ou mesurable). Dans ce cas
22: Quantitative Variables - Statistics LibreTexts
The specificity of quantitative research lies in the next part of the defini-tion In quantitative research we collect numerical data This is closely con-nected to the final part of the definition: analysis using mathematically DOING QUANTITATIVE RESEARCH IN EDUCATION WITH SPSS based methods
Chapter 7: Qualitative & Quantitative Measurement
V A Guide to Quantitative Measurement a Continuous and Discrete Variables i Continuous Variables (e g Interval Ratio) 1 A variable that has a theoretically infinite number of values or attributes that flow along a continuum ii Discrete Variables (e g Nominal Ordinal) 1 A variable that has a fixed set of separate values or
What are quantitative variables?
Quantitative variables are distinguished from categorical (sometimes called qualitative) variables such as favorite color, religion, city of birth, and favorite sport in which there is no ordering or measuring involved. There are many types of graphs that can be used to portray distributions of quantitative variables.
What is the difference between continuous and discrete quantitative variables?
Continuous quantitative variables are quantitative variables whose values are not countable. The best way to tell whether a data set represents continuous quantitative variables is when the variables occur in an interval. A discrete quantitative variable is a variable whose values are obtained by counting.
What are examples of continuous variables?
Continuous variables are variables whose values are not countable and have an infinite number of possibilities. Examples of methods for presenting quantitative variables include Stem and leaf plots, histograms, frequency polygons, box plots, bar charts, line graphs, and scatter plots.
What is quantitative research?
Quantitative research is ‘Explaining phenomena by collecting numericaldata that are analysed using mathematically based methods (in particu-lar statistics)’. Let’s go through this definition step by step. The first element is explainingphenomena. This is a key element of all research, be it quantitative or quali-tative.
Titre : De la question à la variable
Intervenant : Mélanie Le Goff
Bonjour à toutes et à tous,
Lors d'une enquête épidémiologie, l'un des acteurs-clé est le statisticien. Celui-ci travaille à partir de ce que l'on appelle une base de données, c'est-à-dire un tableau regroupant l'ensemble des informations recueillies dans le cadre de l'enquête. Mais comment passe-t-on du questionnaire à l'analyse statistique ? C'est ce que je vous propose de voir ensemble à présent. Pour chaque question posée dans le questionnaire, le statisticien va définir une variable. Une variable, c'est un objet statistique dans lequel on va ranger toutes les valeursobtenues auprès de tous les enquêtés pour une même question posée. Une variable se définit à
l'aide de 3 éléments : un nom, un type et la liste de ses valeurs possibles.Le choix du
nom de chaque variable doit être parlant, court de préférence. Evitez au maximum les accents et les signes de ponctuation. Par exemple le nom pour la variablerecueillant le sexe de l'enquêté pourrait être 'sexe', celui pour la variable sur la couleur des
yeux 'coulyeux'. Faites également bien attention à ne pas mettre le même nom pour deux variables ! Chaque variable doit avoir un nom unique. En ce qui concerne le type d'une variable, il en existe deux grands types en statistique : les variables dites quantitatives et celles dites qualitatives. Les variables quantitatives correspondent à des informations que l'on peut mesurer, compter. Cela peutêtre par exemple
: la taille, le poids, l'âge, le nombre d'enfants, etc. Les variables qualitatives correspondent à des informations que l'on ne peut pas mesurer, comme le sexe ou la couleur des cheveux. Chacun de ces grands types admet des sous-types. Les variables quantitatives admettent deux sous-types : les variables quantitatives discrètes et les variables quantitatives continues. Les variables quantitatives discrètes adme ttent un nombre fini de valeurs dans un intervalle donné. C'est très souvent le résultat d'un comptage, comme par exemple le nombre d'enfants par femme, le nombre de voitures par foyer. A l'opposé, les variables quantitatives continues admettent un nombre infini de valeurs. C'est souvent le résultat d'une variable qui se mesure, comme l'âge, le poids, la taille, la pression artérielle. Attention à ne pas confondre le type d'une variable avec la façon dont elle est recueillie. Prenons l'exemple de l'âge. Il s'agit vraiment d'une variable quantitative continue car, de la naissance au décès, l'âge augmente de manière continue, tout le temps (à chaque seconde en soi). Parfois sur les questionnaires, on va poser la questionQuel âge avez-
vous ? » et attendre une réponse en années. Mais répondre '45 ans' signifie en réalité que
l'on a un âge compris entre 45 et 46 ans ; la variable n'en est donc pas quantitative discrète pour autan t, elle reste bien quantitative continue.Les variables qualita
tives admettent, elles, trois sous-types : les variables qualitativesordinales, les variables qualitatives binaires et les variables qualitatives nominales. Les MOOC PoP-HealtH 1
variables qualitatives ordinales ont des modalités qui peuvent, comme leur nom l'indique, s'ordonner. C'est, par exemple, le cas pour les échelles de satisfaction ou les stades d'évolution de certaines maladies, comme les stades d'évolution de l'infection par le Virus de l'Immunodéficience Humaine (VIH). D'abord, il y a le stade de primo-infection, évolution sous-jacente sans signe apparent, puis le stade où des symptômes cliniques commencent à apparaitre suite à l'affaiblissement du système immunitaire et enfin, il y a le stade sida. Les variables qualitatives binaires sont des variables admettant uniquement deux modalités, comme par exemple le sexe (soit homme, soit femme), ou toutes les questions ayant pour réponse oui ou non. Les variables qualitatives nominales sont toutes les variables qualitatives qui ne peuvent pas s'ordonner et ayant trois modalités ou plus, comme la profession ou la couleur de cheveu.Prenons un exemple. A la question
Quelle est la couleur de vos yeux
», les propositions
de réponses sont : bleu, vert, marron. On ne peut pas dire que le bleu est meilleur que le vert ou que le marron, ce ne peut donc pas être une variable qualitative ordinale. De plus, il y a 3 modalités de réponse, il s'agit donc bien d'une variable qualitative nominale. Enfin, comment définir la liste des valeurs possibles pour une variable ? Et bien, cela va dépendre en grande partie du type de la variable- S'il s'agit d'une variable qualitative, la liste des valeurs possibles correspondra à la liste des réponses proposées dans le questionnaire, que l'on appelle des modalités de réponses.
Dans l'exemple que nous venons de donner sur la couleur des yeux, les valeurs possibles sont bleu, vert, marron - S'il s'agit d'une variable quantitative continue, la liste des valeurs possibles correspondra à un intervalle de valeurs. Par exemple, si je recueille l'âge, les valeurs possibles iront de 0 à 130 ans.- S'il s'agit d'une variable quantitative discrète, la liste des valeurs possibles correspondra à une liste de nombres.
Par exemple, à la question
Combien avez-vous de téléviseurs au sein de votre foyer ? », la li ste des valeurs possibles sera 0,1, 2, 3, 4, 5, 6
Très souvent, une question posée lors d'une enquête peut permettre la construction d'une seule variable. Mais pas toujours !Prenons l'exemple de la question
suivante : " Que prenez-vous habituellement lors de votre petit déjeuner ? ». Il fallait cocher toutes les cases correspondant à des alimentsconsommés, et ce parmi une liste de 9 aliments. Mettons-nous à la place de l'enquêté. Je lis
le premier aliment à savoir le café. La question que je me pose est, en fait,Habituellement le matin, est
-ce que je consomme du café ? ». Si oui, alors je dois cocher la case, si non, je ne la coche pas. Vous comprenez donc que derrière une question avec 9 propositions de réponse se cachent en fait 9 variables binaires, une par aliment ! Restons sur le même exemple mais mettons-nous cette fois-ci à la place du statisticien. Je prendsun dossier au hasard et je vois que l'enquêté n'a pas coché la case " céréales ». Qu'est-ce
que cela veut dire ? Que l'enquêté ne consomme pas de céréales au petit-déjeuner. Oui, mais pas uniquement. Car si l'enquêté n'avait pas vu, par oubli, cette proposition deréponse, la case serait également non cochée. Et si l'enquêté n'avait pas voulu répondre à
cette question ? La case serait également non cochée. Vous voyez là apparaitre toute la complexité de ce type de questions pour l'analyse statistique : une case non cochée peutMOOC PoP-HealtH 2
avoir trois significations (non, ne souhaite pas répondre ou n'a pas vu la proposition de réponse) sans aucune différenciation possible.Le travail du statisticien débute
donc bien dès la phase de conception du questionnaire,pour vérifier que la formulation va lui permettre de répondre correctement à l'objectif, et pour
s'assurer que, derrière chaque question, il peut bien attribuer une variable Reprenons l'exemple précédent de la prise alimentaire au petit déjeuner. Si l'objectif principal de l'étude repose sur cette question, le statisticien va alors faire remarquer qu'il faudrait la poser autremen t, car il lui faudrait vraiment différencier les réponses " nondes " données manquantes ». Il sera alors préférable de transformer cette liste de cases à
cocher en liste de questions avec comme réponses possibles " oui » ou " non », certes plus lassante pour l'enquêté mais qui donne une certitude dans les réponses.A bientôt !
MOOC PoP-HealtH 3
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