Types de données statistiques

Dans cet article, vous découvrirez combien de types de données statistiques existent et de quoi il s’agit. Ainsi, chaque type de données statistiques est expliqué et plusieurs exemples de chacun sont présentés.

Quels sont les types de données statistiques ?

Les types de données statistiques sont :

• Données qualitatives (ou données catégorielles) – Données qui représentent des qualités ou des catégories.
  • Données qualitatives ordinales : les différentes catégories supportent un ordre hiérarchique.
  • Données qualitatives nominales – Les données ne peuvent pas être commandées.
• Données quantitatives (ou données numériques) : Données dont les valeurs sont des nombres.
• Données quantitatives discrètes – Les données ne peuvent prendre qu’un nombre fini de valeurs.
• Données quantitatives continues : Les données peuvent prendre n’importe quelle valeur.

Une fois que nous avons vu la classification des différents types de données statistiques, chaque type de données statistiques est expliqué plus en détail ci-dessous.

données qualitatives

En statistiques, les données qualitatives , également appelées données catégorielles , sont un type de données qui représentent des qualités, des caractéristiques ou des catégories. Autrement dit, les données qualitatives ne peuvent prendre que des valeurs non numériques.

Par exemple, le sexe d’un groupe de personnes est une donnée qualitative car il ne peut s’agir que de mots (masculin ou féminin), mais il n’a pas de valeur numérique.

De même, au sein des données qualitatives, on distingue deux sous-types de données : les données qualitatives ordinales , qui peuvent être ordonnées hiérarchiquement, et les données qualitatives nominales , qui ne peuvent pas être ordonnées.

Exemples de données 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 données 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 ».

Des données quantitatives

En statistiques, les données quantitatives , également appelées données numériques , sont des données qui représentent des nombres. Autrement dit, les données quantitatives sont un type de données qui ne peuvent prendre que des valeurs numériques.

Par exemple, la taille d’un groupe de personnes est une donnée quantitative car toutes les valeurs sont des nombres (1,75 m, 1,63 m, 1,89 m…).

De plus, les données quantitatives sont classées en deux sous-types de données statistiques : les données quantitatives discrètes , qui ne peuvent pas prendre certaines valeurs, et les données quantitatives continues , qui peuvent prendre n’importe quelle valeur dans un intervalle.

Exemples de données 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 données 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…

Une façon d’identifier le type de données impliquées, qu’il s’agisse de données continues ou discrètes, est de voir si les valeurs peuvent être des nombres décimaux. Normalement, les données continues peuvent prendre n’importe quelle valeur, y compris les nombres décimaux, tandis que les données discrètes ne peuvent prendre que des nombres entiers. Même si cette astuce ne fonctionne pas toujours, elle fonctionnera dans la grande majorité des cas.