Les données D’intervalle sont des données quantitatives mesurées le long d’une échelle. En discutant de sa définition, de ses caractéristiques, etc., nous aurons une meilleure compréhension de où et comment utiliser les données d’intervalle

dans les études de marché ou toute autre forme de recherche sociale, économique ou éducative, les chercheurs exigent des types de données qui soutiennent la plupart des tests statistiques et la transformation. Cette demande est faite pour faciliter l’analyse et arriver à une conclusion correcte.,

lors de l’étude des types de données, nous découvrons que les données d’intervalle sont compatibles avec la plupart des tests statistiques. Il a des attributs distincts qui le rendent plus en demande par rapport à ses homologues – données nominales, données ordinales et données de ratio.

qu’est-ce que les données D’intervalle?

Les données D’intervalle sont un type de données qui sont mesurées le long d’une échelle, dans laquelle chaque point est placé à une distance égale (intervalle) l’un de l’autre. Les données d’intervalle sont l’un des deux types de données discrètes. Un exemple de données d’intervalle est les données collectées sur un thermomètre—sa gradation ou ses marques sont équidistantes.,

Contrairement aux données ordinales, les données d’intervalle prennent toujours des valeurs numériques où la distance entre deux points de l’échelle est standardisée et égale. En outre, des opérations arithmétiques peuvent être effectuées sur des données d’intervalle.

Cependant, ces opérations sont limitées à l’addition et la soustraction.

Quelles sont les Caractéristiques de l’Intervalle de Données

Voici certaines des caractéristiques de l’intervalle de données:

• Quantitativeness:

Intervalle de données est l’un des deux types de données numériques. Par conséquent, il est paramétrique ou quantitatif., Parfois appelées integer, les données d’intervalle prennent non seulement une valeur quantitative, mais effectuent également les opérations d’un entier. Il est assez différent des données catégorielles (nominales & données ordinales) qui prennent une valeur numérique mais présentent un caractère qualitatif.

• Opération Arithmétique

On peut effectuer des opérations arithmétiques comme l’addition et de la soustraction des données d’intervalle. Cependant, les données d’intervalle ne peuvent pas être multipliées ou divisées. Fidèle à son caractère quantitatif, presque toute l’analyse statistique est applicable lors du calcul des données d’intervalle., Cela inclut, mais sans s’y limiter, la moyenne, le mode et la médiane.

• échelle de mesure

Les données D’intervalle sont mesurées à l’aide d’une échelle d’intervalle, qui montre non seulement l’ordre mais également la différence exacte dans la valeur. Il est différent des données ordinales qui ne montrent que l’ordre et la direction, sans différence standardisée sur chaque variable de l’échelle.

considérons une règle par exemple, la différence entre les marquages ou les gradations sur une règle est égale. C’est une échelle d’intervalles.,

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• Intervalle de Différence:

La différence entre chaque intervalle sont égaux. Par exemple, la différence entre 10° et 20° sur un thermomètre est la même que la différence entre 20° et 30°.

• Négatif de Lecture:

Dans une échelle d’intervalles, une variable peut être mesuré, même si elle est négative. Puisqu’un entier prend des valeurs positives et négatives, l’échelle d’intervalle lit également des valeurs négatives.,

par exemple, lors de la lecture de la température d’un endroit en hiver, nous pouvons avoir une température aussi basse que -10 degrés Celsius. Cependant, il n’y a pas de points zéro.

technique de collecte de données par intervalles

Il existe différentes techniques de collecte de données par intervalles. Les Techniques utilisées par un chercheur sont influencées par le public cible, l’utilisation des données et la personne collectant les données. La Technique utilisée pour recueillir des données d’intervalle comprend: observation, entrevues, examen de documents, enquêtes et échantillonnage probabiliste.,

• Observation

Il s’agit d’une technique de collecte de données dans laquelle les chercheurs effectuent des observations systématiques par comptage. Cela peut inclure le comptage du nombre de personnes présentes à un événement particulier à un moment précis et un lieu spécifique ou le nombre de personnes assistant à l’événement dans un lieu désigné. Il existe deux approches d’observation différentes, à savoir: approche naturaliste et approche standardisée.

• entrevues

Les répondants sont interviewés pour recueillir des données auprès d’eux., Contrairement aux entretiens aléatoires où les gens s’écartent parfois du sujet en question, cet entretien est structuré avec des chercheurs posant un ensemble standardisé de questions et rien d’autre que cela. Certaines des techniques d’entrevue utilisées sont les entrevues en personne, les entrevues téléphoniques et les entrevues personnelles assistées par ordinateur.

• Sondages & Questionnaire

Cela peut être créée à l’aide du formulaire en ligne constructeurs comme Formplus. Également utilisées pour recueillir des données qualitatives, les enquêtes sont conçues pour gagner la confiance et améliorer l’expérience des répondants., Il existe deux grands types de questionnaires en ligne, à savoir: un questionnaire en ligne et un questionnaire en ligne.

lire aussi: Guide Ultime des méthodes de collecte de données& outils de recherche

• examen de documents:

Il s’agit d’une technique de collecte de données qui consiste à examiner des documents existants. C’est une très bonne technique, car elle permet aux chercheurs d’accéder aux données passées et présentes.

trois principaux types de documents sont analysés pour recueillir des données de recherche quantitative à l’appui., Ce sont des documents personnels, des preuves matérielles et des dossiers publics.

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échantillonnage probabiliste:

Il s’agit d’une technique qui consiste à effectuer une sélection aléatoire qui permet aux chercheurs de tirer des conclusions probables sur la base des données collectées. Il existe trois principaux types d’échantillonnage de probabilité, à savoir; l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage aléatoire systématique et un échantillonnage aléatoire stratifié.

Quels sont les Exemples de Données d’Intervalle?,

des exemples de données d’intervalle incluent la température (en degrés Celsius ou Fahrenheit), la notation de marque, le test de QI et la CGPA. Ces exemples de données d’intervalle sont mesurés avec des intervalles égaux dans leurs échelles respectives. Les données d’intervalle sont souvent utilisées pour la recherche statistique, le classement scolaire, les études scientifiques et les probabilités.

• température

lors de la mesure de la température en degrés Celsius ou Fahrenheit, il est considéré comme des données d’intervalle car 0 est arbitraire. Autrement dit, 0°C et 0°F ne peuvent pas être lus sur le thermomètre.

cependant, ce n’est pas le cas lorsqu’il est mesuré en Kelvin., Il ne peut pas y avoir de température inférieure à zéro degré en Kelvin car, pour Kelvin, 0 est absolu.

• marquer la notation

lors de la notation des résultats de test comme le SAT, par exemple, les nombres de 0 à 200 ne sont pas utilisés lors de la mise à l’échelle du score brut au score de section. Dans ce cas, le zéro absolu n’est pas utilisé comme point de référence. Par conséquent, il s’agit d’une donnée d’intervalle.

• temps

Le temps passe comme un bon exemple de données d’intervalle si mesuré pendant la journée ou en utilisant une horloge de 12 heures. Les nombres sur une horloge murale sont sur une échelle d’intervalles car ils sont équidistants et mesurables., Par exemple, la différence entre 1 heure et 2 heures est la même que celle entre 2 heures et 3 heures.

• Test de QI

Selon les études psychologiques, on ne peut pas avoir zéro de QI. En outre, le QI est déterminé à l’aide d’une échelle de mesure fixe. Par conséquent, IQ est un exemple de données d’intervalle.

• l’ACMG

Cela représente un élève en Moyenne dans ses études sur une période, par exemple un semestre. La moyenne de la GPA est utilisée pour trouver la CGPA d’un étudiant sur une période plus longue, par exemple deux sessions., Les intervalles dans la CGPA sont également équidistants, ce qui en fait un exemple de données d’intervalle.

catégories de Variables D’intervalle

la variable D’intervalle est la différence entre deux valeurs de données qui donne une signification crédible. les exemples de variable d’intervalle dans la synchronisation est quand la différence dans un pm à deux pm est identique à trois pm à quatre pm.La variable d’intervalle est une sous-catégorie d’une variable numérique ou continue. Par conséquent, les variables de données d’intervalle peuvent également être catégorisées en fonction de leur distribution.

Distribution Normale

Ceci est également connu comme distribution Gaussienne., Il est utilisé pour représenter des variables aléatoires à valeur réelle dont les distributions ne sont pas connues.

ces variables peuvent être classées en échantillons appariés et non appariés.

échantillon apparié

Les échantillons appariés sont des échantillons variables dans lesquels chaque membre d’un échantillon est apparié avec un membre correspondant dans tous les autres échantillons par référence à des qualités autres que celles immédiatement examinées. Les tests effectués sur cet échantillon comprennent; test T apparié et mesures répétées ANOVA.,

Tests

• Test t apparié: ceci est utilisé pour comparer deux moyennes de population d’échantillon, où les deux échantillons sont constitués du même sujet de test.
• mesures répétées ANOVA: comparaison des moyennes sur trois variables ou plus, sur la base d’observations répétées.

échantillon non apparié

Les échantillons non appariés, parfois appelés échantillons indépendants, sont des échantillons dans lesquels chaque membre est sélectionné au hasard. Les tests effectués sur cet échantillon comprennent; test T non apparié et ANOVA.,

Tests

• Test T non apparié: ceci est utilisé pour comparer deux moyennes de population d’échantillon, où les deux échantillons sont constitués de sujets de test distincts.
• ANOVA: compare les moyennes sur trois variables ou plus, sur la base d’une seule observation.

Distribution non gaussienne

ceci est également connu sous le nom de distribution Non normale. Il est utilisé pour représenter des variables aléatoires à valeur réelle dont les distributions sont connues.

comme dans la distribution normale, ces variables peuvent être classées en échantillons appariés et non appariés.,

échantillon apparié

Les tests effectués sur les échantillons appariés comprennent; Wilcoxon Rank-sum test et Friedman 2-way ANOVA.

Tests

• test de Wilcoxon: C’est une analyse non paramétrique utilisé pour comparer deux groupes d’échantillons appariés. Il est également appelé test de rang signé Wilcoxon.
• Friedman 2-way ANOVA: il s’agit d’un test non paramétrique utilisé pour comparer la différence de moyennes entre 3 groupes ou plus.

échantillon non apparié

Les tests effectués sur des échantillons non appariés comprennent; Wilcoxon Rank-sum test et Kruskal-Wallis test.,

Tests

• Wilcoxon Rank-sum test: CE test est utilisé lorsque les exigences pour le test t de deux échantillons non appariés ne sont pas satisfaites. Cependant, il ne peut être utilisé que si les deux échantillons indépendants sont tirés de populations ayant une distribution non gaussienne.
• Test de Kruskal-Wallis: ceci est utilisé pour déterminer si trois groupes ou plus d’échantillons non appariés proviennent de la même distribution. On l’appelle parfois ANOVA à Sens Unique.,

comment analyser& interpréter les données D’intervalle

Les données D’intervalle peuvent être interprétées en utilisant les deux principales méthodes statistiques d’analyse, à savoir; statistiques descriptives et inférentielles. La méthode d’analyse des données par intervalles utilisée dépend de la nature de l’enquête en cours.

statistiques descriptives

Il s’agit du type de statistique utilisé pour décrire un échantillon de population à l’aide d’ensembles de données recueillies auprès de cette population., Les méthodes statistiques descriptives utilisées pour analyser les données d’intervalle comprennent:

• moyenne: mesure la moyenne de l’échantillon de données d’intervalle fourni.
• médiane: cette valeur sert à déterminer quelle variable de l’ensemble de données se trouve au centre. Il est facilement calculé car les données d’intervalle sont équidistantes.
• écart type: ceci illustre la propagation des données par rapport à la moyenne.
• Variance: il est utilisé pour illustrer la quantité d’écart existant dans les données.,

statistiques inférentielles

ceci est utilisé pour faire des prédictions ou des inférences sur une grande population-en fonction des données recueillies auprès d’une population d’échantillon. Dans certains cas, l’inférence est basée sur le temps et pas la population comme indiqué précédemment. Voici quelques-unes des méthodes utilisées pour analyser les données d’intervalle.

• analyse de tendance

l’analyse de tendance est une technique d’analyse de données par intervalles, utilisée pour dessiner des tendances et des idées en capturant des données d’enquête sur une certaine période., Il est conduit en étudiant la tendance pendant une certaine période, puis en l’analysant pour en déduire à quoi elle va ressembler à l’avenir.

• analyse SWOT

Cette analyse est principalement utilisée par les organisations ou les entreprises pour évaluer leurs performances actuelles sur le marché et développer des stratégies commerciales efficaces pour l’avenir. SWOT est un acronyme pour Forces, Faiblesses, Opportunités et menaces. Les forces et les faiblesses sont pour l’analyse interne, tandis que les opportunités et les menaces sont pour l’analyse externe d’une organisation.,

• analyse conjointe

Il s’agit d’une technique d’analyse d’études de marché qui étudie la façon dont les gens font des choix. Il prend en compte tous les facteurs sous-jacents impliqués dans le processus de prise de décision. Par exemple, lorsqu’il décide quel téléphone acheter, un client peut tenir compte du prix, de la qualité de l’appareil photo, de la beauté, de la couleur, etc.

• TURF analysis

Il s’agit d’un acronyme pour Total Unduplicated Reach and Frequency analysis, et est utilisé pour évaluer le potentiel de marché d’une combinaison de produits ou de services.,

utilisations des données D’intervalle

• Marketing& publicité

avant de s’engager dans une campagne de marketing ou de publicité, les entreprises doivent d’abord analyser certains facteurs internes et externes qui peuvent affecter la campagne. Dans la plupart des cas, ils utilisent une analyse SWOT.

Ici, les facteurs internes sont la Force et la Faiblesse, tandis que les facteurs externes sont les Opportunités et les Menaces. Cette technique d’analyse est également utilisée lorsqu’une nouvelle entreprise souhaite revenir sur le marché.,

• développement de produits

Au cours de la phase de développement de produits, les chercheurs utilisent L’analyse du gazon pour déterminer si un nouveau produit ou service sera bien reçu sur le marché cible ou non. Par exemple, si une société de logiciels, décide d’ajouter une nouvelle fonctionnalité à son produit, il est important de savoir si leurs utilisateurs nouveaux et existants plaira.

• Éducation

Intervalle de données est utilisé dans le secteur de l’éducation pour calculer le système de classement., Lors du calcul de la moyenne pondérée cumulative D’un étudiant, l’examinateur utilise une donnée d’intervalle des notes de l’étudiant dans les différents cours offerts.

ceci est également utilisé pour SAT, tests de QI et même test de compétence lors des demandes d’emploi.

• Médecine

Médecins d’utiliser le thermomètre pour mesurer le corps d’un patient de température dans le cadre d’un suivi médical. Dans la plupart des cas, la température corporelle est mesurée en Celsius, passant donc comme données d’intervalle.,

inconvénients des données D’intervalle

• Les informations recueillies à partir des données d’intervalle sont limitées car elles fournissent des descriptions quantitatives. Ces descriptions ne sont pas narratives et fournissent généralement des comptes rendus moins élaborés de la perception humaine.
• L’utilisation de questions standard par les chercheurs peut entraîner des biais et une fausse représentation, où les données reflètent leur point de vue au lieu du sujet participant. C’est le cas avec les tests de QI, SAT et d’autres exemples de données d’intervalle similaires.
• comparé aux données nominales, il collecte un ensemble de données beaucoup plus étroit.,

Quel est le meilleur outil pour collecter des données D’intervalle?

Formplus est un logiciel de création de formulaires basé sur le web qui est le meilleur outil pour collecter des données d’intervalle. Les données d’intervalle peuvent être mieux collectées grâce à un outil qui crée une expérience transparente pour le chercheur et les participants.

avec une plate-forme qui intègre toutes les techniques de collecte et d’analyse de données, les entreprises ou les organisations peuvent facilement collecter des données auprès des répondants (par exemple, les clients) et les analyser en déplacement. Formplus aide à faciliter les processus de recherche d’entreprise avec ses fonctionnalités riches.,

Pourquoi utiliser Formplus pour collecter des données D’intervalle?

• Options de choix

Les formulaires Formplus permettent aux utilisateurs d’accéder à différentes options de choix, à savoir: choix radio, choix d’image, cases à cocher et sélection unique. Les chercheurs ont la possibilité d’utiliser une ou toutes ces options de choix pour la collecte de données par intervalles.

• Scale Rating

lors de l’évaluation de la mesure dans laquelle un événement s’est produit, scale rating aide les utilisateurs de Formplus à prendre facilement des enregistrements. Cette échelle peut être utilisée pour évaluer la performance du produit, le niveau de compétence des employés, les performances du service à la clientèle, etc., pour un usage particulier.

• notes matricielles

Formplus possède des caractéristiques uniques telles que les notes matricielles, qui attribuent des poids à chaque choix de réponse. Cette fonctionnalité permet aux chercheurs de recueillir facilement les réponses à plusieurs questions des répondants à la fois

• formulaires adaptés aux mobiles

avec Formplus, peu importe que vos répondants remplissent le formulaire à l’aide d’un ordinateur ou d’un téléphone mobile, ils ont tous deux accès aux mêmes fonctionnalités. Formplus forme une expérience utilisateur tout aussi idéale sur n’importe quel appareil.,

• exporter les données au format PDF ou CSV

Formplus vous donne la liberté de choisir comment vous voulez que vos données d’intervalle soient collectées. Vous pouvez choisir d’exporter les données d’intervalle au format PDF ou CSV, en fonction de l’objectif de la collecte de données.

• Stockage & Sécurité

Être assuré de la sécurité des données collectées par Formplus formes. Formplus stocke les données d’intervalle dans une base de données sécurisée, en utilisant un cryptage de bout en bout. Vous pouvez choisir parmi les différentes options de stockage disponibles sans sécurité des données de négociation pour n’importe quelle option choisie.,

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Conclusion

Intervalle de données est l’un des la plupart des types de données en raison de sa compatibilité avec la plupart des tests statistiques. Il a des caractéristiques distinctes, le mettant à part des autres types de données.

Contrairement aux données nominales et ordinales, les données d’intervalle sont un type de données numériques qui permet non seulement d’ordonner les variables, mais fournit également une compréhension précise et quantifiable des intervalles entre elles. Par conséquent, satisfaire les trois propriétés d’identité, de magnitude et d’intervalles égaux.,

cela permet une étude plus large, impliquant un plus grand nombre de sujets, et améliorant la généralisation des résultats.