Types de variables (statistiques)

Vous découvrirez ici le nombre de types de variables qu’il existe dans les statistiques. Ainsi, cet article explique quels sont les différents types de variables statistiques et, en plus, vous pourrez voir plusieurs exemples de chaque type de variable.

Quels sont les types de variables ?

En statistiques, les types de variables sont les suivants :

• Variable qualitative : variable dont les valeurs sont des qualités ou des catégories.
  • Variable qualitative ordinale : Les catégories de la variable peuvent être ordonnées.
  • Variable qualitative nominale : les valeurs n’admettent aucun ordre hiérarchique.
• Variable quantitative : variable dont les valeurs sont numériques.
• Variable quantitative discrète : La variable ne peut prendre qu’un nombre fini de valeurs.
• Variable quantitative continue : La variable peut prendre n’importe quelle valeur dans un intervalle.

Chaque type de variable statistique est expliqué plus en détail ci-dessous et des exemples de chacun sont présentés.

Variable qualitative

Une variable qualitative (ou variable catégorielle ) est un type de variable dont les valeurs sont des qualités, des caractéristiques ou des catégories et n’admet donc pas de valeurs numériques.

Dans le même temps, les variables qualitatives sont divisées en deux sous-types : les variables qualitatives ordinales , qui peuvent être ordonnées selon certains critères, et les variables qualitatives nominales , qui ne peuvent pas être ordonnées hiérarchiquement.

Exemples de variables qualitatives ordinales :

• Médailles olympiques : un athlète remportera la médaille « or », « argent » ou « bronze » selon son classement.
• La note d’une matière : elle peut être « mention bien », « excellent », « remarquable », « approuvé » ou « suspense ».
• Les métiers dans une entreprise : il existe les postes de « président », « vice-président », « chef de service », « stagiaire »…
• Titres de noblesse : ils peuvent être « roi », « prince », « marquis », « comte »…
• La taille d’un t-shirt : il peut être « small », « medium », « large », « extra large »…

Exemples de variables qualitatives nominales :

• Le sexe d’une personne : il peut s’agir d’un « homme » ou d’une « femme ».
• L’état civil d’une personne : elle peut être « mariée », « célibataire », « divorcée »…
• Le métier d’une personne : il peut être « économiste », « informaticien », « coiffeur »…
• Le pays de naissance : il existe de nombreux pays possibles, comme « Argentine », « Mexique », « Espagne »…
• Le groupe sanguin d’une personne : Il existe quatre options possibles qui sont le « Groupe A », le « Groupe B », le « Groupe AB » ou le « Groupe 0 ».

Variables quantitatives

Une variable quantitative (ou variable numérique ) est un type de variable qui ne prend en charge que les valeurs numériques, c’est-à-dire que la valeur d’une variable quantitative sera toujours un nombre.

Il existe deux sous-types de variables quantitatives : les variables quantitatives discrètes , qui sont des variables qui ne peuvent pas prendre certaines valeurs, et les variables quantitatives continues , qui peuvent prendre n’importe quelle valeur numérique.

Exemples de variables quantitatives discrètes :

• Le nombre de personnes dans une pièce : 1, 2, 5, 9…
• Le nombre d’enfants dans une famille : 0, 1, 2, 3, 4, 5…
• Les résultats possibles du lancement d’un dé : 1, 2, 3, 4, 5 ou 6.
• Les buts marqués par une équipe de football lors d’un match : 1, 2, 4, 5…
• Le nombre de salariés dans une entreprise : 54, 29, 158, 561, 302…

Exemples de variables quantitatives continues :

• Le poids d’un groupe de personnes : 74,5 kg, 58,14 kg, 62,39 kg, 83,92 kg…
• La température d’une pièce : 25 ºC, 19,50 ºC, 12,83 ºC, 17,52 ºC, 29,4 ºC…
• Le temps qu’il faut à un athlète pour courir le 100 m : 9,81 s, 10,02 s, 9,52 s, 9,74 s, 11,25 s…
• La distance entre deux lieux : 45 km, 0,82 km, 634 km, 35,87 km, 23,548 km…
• La vitesse d’une voiture : 58,00 km/h, 34,25 km/h, 29,50 km/h, 14,96 km/h, 76,94 km/h…

Autres types de variables

Normalement, en statistique, les variables sont classées selon les types que nous avons vus ci-dessus. Cependant, il existe également d’autres manières de classer les différents types de variables statistiques, comme nous le verrons ci-dessous.

Selon sa relation avec d’autres variables

Dans une étude statistique, les variables peuvent être classées selon leurs relations les unes avec les autres :

• Variable indépendante : cette variable dont la valeur ne dépend d’aucune autre variable.
• Variable dépendante : variable dont la valeur dépend de la valeur d’une autre variable (la variable indépendante).
• Variable intermédiaire : variable qui affecte la relation entre la variable indépendante et la variable dépendante mais qui n’est pas destinée à être analysée.

Par exemple, si une étude de recherche étudie statistiquement la relation entre les notes obtenues par les étudiants et les heures d’études consacrées, la variable dépendante est les notes et la variable indépendante est les heures d’études. Parce que les notes dépendent des heures d’études, et non l’inverse.

De même, une variable intermédiaire serait la motivation des enseignants lorsqu’ils expliquent le programme. Logiquement, les notes varieront en fonction de la motivation de chaque enseignant puisqu’elles expliqueront le meilleur ou le pire, cependant, c’est une caractéristique qui n’a pas vocation à être analysée.

Selon votre échelle

En fonction du zéro absolu de l’échelle qui représente une variable numérique, on peut distinguer deux types :

• Variable de ratio : variable dont le zéro absolu coïncide avec le zéro absolu de la grandeur qu’elle représente. Par exemple : la vitesse d’une voiture (si la vitesse d’une voiture est de 0 km/h cela signifie qu’elle ne bouge pas).
• Variable d’intervalle : variable dont le 0 ne correspond pas au zéro absolu de la grandeur qu’elle représente. Par exemple : température (0 ºC n’implique pas l’absence de température, puisqu’il existe également des températures négatives).

Selon le nombre de valeurs

Selon le nombre de valeurs possibles que peut prendre la variable statistique, on en distingue deux types :

• Variable dichotomique : La variable ne peut prendre que deux valeurs. Par exemple : le tirage au sort (pile ou face).
• Variable polytomique : La variable peut prendre trois valeurs ou plus. Par exemple : la profession d’une personne (serveur, médecin, traducteur…).