Dans la recherche empirique, au début d'une collecte de données quantitatives, par exemple lors d'une enquête en ligne avec un questionnaire, diverses mesures systématiques ou échelles sont utilisées pour rendre l'objet examiné mesurable.
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Définition générale d'un niveau d'échelle
Les niveaux d'échelle (= également appelés échelles) sont des instruments de mesure avec lesquels les propriétés des caractéristiques examinées (par exemple sexe, âge, revenu, notes) et leurs valeurs de caractéristiques (par exemple féminin/masculin) peuvent être déterminées numériquement. L'échelle concrètement utilisée dépend des caractéristiques qui doivent être captures avec les questions individuelles de l'enquête. Toutes les informations recherchées ne peuvent pas être représentées de manière égale avec la même échelle. Alors que le revenu d'une personne peut être très facilement traduit en chiffres, ce n'est pas du tout le cas pour une caractéristique comme le sexe ou l'orientation sexuelle.
Plus le contenu informatif recherché est complexe, plus le niveau d'échelle correspondant doit être complexe ou élevé. C'est pourquoi il existe différents niveaux d'échelle qui conviennent mieux ou moins bien aux différents types de données souhaitées.
Différents types de niveaux d'échelle
Dans la science, quatre niveaux de mesure ou d'échelle sont courants, qui permettent chacun différentes déclarations de contenu - du simple au très complexe - sur les valeurs de caractéristiques recherchées:
Les niveaux d'échelle peuvent être représentés par des valeurs métriques ou non-métriques. Dans les échelles métriques, les options de réponse ont une valeur numérique directement utilisable. Cela inclut les échelles d'intervalle et de proportion. Dans les échelles non-métriques, les options de réponse ne sont pas liées à une valeur numérique directe. Cela inclut les échelles nominales et ordinales.
1. Échelle nominale (pour la catégorisation - "égal / inégal")
L' échelle nominale est une échelle catégorique et non-métrique et offre le plus faible contenu d'information statistique. Avec cette échelle, des déclarations simples peuvent être faites sur l'égalité ou la différence, et on peut calculer la fréquence d'une caractéristique particulière (par exemple combien de femmes ont participé) dans une étude.
Exemples: sexe, profession, marque automobile, état civil, affiliation politique
2. L'échelle ordinale (pour le classement avec les nombres ordinaux, sans intervalles définis - "plus petit / plus grand")
L'échelle ordinale est également une échelle non-métrique qui ne peut certes pas offrir une valeur numérique directe, mais qui permet un classement inhérent et ascendant des valeurs de caractéristiques. Avec cette échelle, on peut faire des déclarations sur les relations plus grand-plus petit (niveau d'études, classe de véhicule, etc.). L'échelle ordinale ne peut cependant pas dire combien la troisième réponse est meilleure ou plus élevée que la deuxième réponse, car les intervalles exacts entre deux caractéristiques ne peuvent pas être mesurés.
Exemples: notes scolaires, classes d'âge, niveau d'études, grade militaire
3. Échelle d'intervalle (pour le classement avec intervalles égaux, sans zéro naturel - "différences")
L'échelle d'intervalle est une échelle métrique où les intervalles entre deux réponses sous la forme de valeurs numériques consécutives sont de même taille. Avec cette échelle, on peut faire des déclarations sur les caractéristiques de même taille (mesure de la température, années) et leur différence.
Exemples: température en Celsius, saisons, QI, notes d'examen
4. Échelle de proportion (pour le classement avec intervalles égaux et zéro naturel - "proportions")
L'échelle de proportion est le plus haut niveau d'échelle métrique, qui non seulement a une valeur numérique directement utilisable avec des intervalles de même taille entre les unités individuelles, mais montre également la proportion de ses valeurs d'intervalle quantitativement les unes par rapport aux autres. Avec cette échelle, on peut faire des déclarations complexes sur les proportions (taille du corps, unités monétaires, mesures physiques) entre différentes caractéristiques ou unités de mesure.
Exemples: âge, revenu, taille, poids, superficie
Parfois, ces quatre types sont également condensés en trois variantes, l'échelle cardinale (= également appelée échelle métrique) incluant à la fois l'échelle d'intervalle et l'échelle de proportion. En principe, on vise toujours le plus haut niveau d'échelle possible, car le contenu informatif des données examinées est alors plus important. Plus le niveau d'échelle est élevé, plus les procédures mathématiques peuvent être utilisées dans l'évaluation des données. L'aperçu suivant résume les niveaux d'échelle les plus courants en ordre croissant de complexité, de l'échelle nominale simple à l'échelle de proportion la plus complète.
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