Les Types de Mesures en Analyse de Données Marketing

Lors de l’élaboration d’un questionnaire ou de la collecte de données en marketing, il est essentiel de bien comprendre les différents types de mesures qui peuvent être utilisées. Ces mesures sont classées selon certaines caractéristiques qui influencent le type d’analyse statistique à utiliser. Voici un aperçu des types de mesures couramment utilisés, avec des exemples concrets pour vous aider à mieux comprendre.

Pourquoi est-ce Important en Marketing ?

Bien comprendre les types de mesures est crucial pour tirer des conclusions valides lors de l’analyse des données marketing. Par exemple, les variables nominales ne permettent pas de calculer des moyennes, alors que les variables de ratio le permettent. Ainsi, choisir le bon type de mesure garantit l’utilisation des méthodes statistiques appropriées pour vos analyses.

1. Les Variables Nominales

Les variables nominales sont des catégories sans ordre particulier. Elles permettent de distinguer les individus ou les éléments par des noms ou des étiquettes, sans aucune relation d’ordre entre elles.

• Exemple : Le sexe (homme, femme), la couleur d’une voiture (rouge, bleu, vert), le type de produit (alimentaire, électronique, vêtement), etc.

Les données nominales sont utilisées pour identifier des catégories distinctes, mais elles ne permettent pas de réaliser des opérations mathématiques comme les moyennes ou les différences. En revanche, elles sont très utiles pour des analyses de répartition, comme les diagrammes en secteurs (camemberts) ou les tableaux croisés dynamiques.

2. Les Variables Ordinales

Les variables ordinales possèdent une notion d’ordre. Il est possible d’ordonner les catégories, mais la différence entre deux catégories consécutives n’est pas nécessairement égale.

• Exemple : Le classement dans une compétition (1er, 2e, 3e…), les niveaux de satisfaction (très satisfait, satisfait, neutre, insatisfait, très insatisfait).

Bien que ces variables aient un ordre, elles ne permettent pas de calculer des différences précises ou de faire des comparaisons numériques exactes. Elles sont souvent utilisées dans les enquêtes de satisfaction ou pour mesurer des préférences.

3. Les Variables d’Intervalle

Les variables d’intervalle permettent de mesurer des écarts égaux entre deux catégories ou valeurs. Cependant, elles ne possèdent pas de point zéro absolu, ce qui signifie que le zéro ne représente pas l’absence totale de ce qui est mesuré.

• Exemple : La température en degrés Celsius ou Fahrenheit. La différence entre 10°C et 11°C est la même que celle entre 20°C et 21°C, mais 0°C ne signifie pas “pas de température”, il s’agit simplement d’une valeur de référence.

Ces variables sont idéales pour des analyses statistiques avancées comme le calcul de la moyenne ou de la variance, mais il est important de se rappeler qu’on ne peut pas faire de comparaisons proportionnelles avec des variables d’intervalle.

4. Les Variables de Ratio

Les variables de type ratio sont semblables aux variables d’intervalle, mais elles possèdent un zéro absolu qui représente l’absence totale de l’élément mesuré. Cela permet de réaliser des calculs mathématiques comme les rapports et les proportions.

• Exemple : La distance parcourue, le poids, la durée d’un test. Par exemple, une durée de 0 minutes signifie qu’aucun temps ne s’est écoulé, et quelqu’un qui a couru 10 kilomètres a couru deux fois plus qu’une autre personne ayant couru 5 kilomètres.

Les variables de ratio sont les plus polyvalentes car elles permettent toutes sortes d’analyses mathématiques, incluant les moyennes, les écarts-types et les comparaisons proportionnelles.

Comment Catégoriser les Mesures ?

Pour déterminer à quelle catégorie appartient une mesure, on peut utiliser un processus de décision simple :

1. Les catégories sont-elles ordonnées ?
   • Si non, il s’agit de variables nominales.
   • Si oui, on passe à l’étape suivante.
2. Les intervalles entre les catégories sont-ils égaux ?
   • Si non, ce sont des variables ordinales.
   • Si oui, on continue.
3. Y a-t-il un zéro absolu (zéro naturel) ?
   • Si non, il s’agit de variables d’intervalle.
   • Si oui, ce sont des variables de ratio.

Pourquoi Considérer les Échelles de Likert comme des Mesures Métriques ?

Les échelles de Likert, largement utilisées dans les enquêtes marketing et les sciences sociales, permettent de mesurer les attitudes, les perceptions et les opinions des individus sur une échelle ordonnée. Traditionnellement classées comme des mesures ordinales, il est de plus en plus courant de les traiter comme des mesures métriques (ou d’intervalle) pour simplifier et améliorer les analyses statistiques. Cette pratique repose sur plusieurs raisons solides que nous allons explorer ici.

1. L’Hypothèse d’Égalité des Intervalles

L’une des principales justifications pour considérer les échelles de Likert comme des mesures métriques est l’hypothèse que les intervalles entre chaque point de l’échelle sont égaux. Par exemple, sur une échelle allant de 1 à 5, la différence perçue entre “Pas d’accord” (1) et “Plutôt pas d’accord” (2) est supposée être la même que celle entre “Plutôt d’accord” (4) et “Tout à fait d’accord” (5).

• Pourquoi c’est pertinent : Sur des échelles suffisamment larges (5, 7 points ou plus), les répondants perçoivent souvent les différences entre chaque niveau de manière relativement constante. Cette hypothèse d’égalité des intervalles permet de traiter l’échelle de manière plus précise et facilite l’interprétation des résultats.

2. Facilitation des Analyses Statistiques

En traitant les échelles de Likert comme des mesures métriques, il devient possible d’utiliser des outils statistiques plus puissants et précis, comme les tests paramétriques. Ces tests nécessitent généralement des données d’intervalle ou de ratio, c’est pourquoi considérer une échelle de Likert comme métrique permet d’accéder à des méthodes d’analyse plus avancées :

• Calcul de la moyenne et de l’écart-type : Les statistiques descriptives comme la moyenne ou l’écart-type sont souvent appliquées aux données issues des échelles de Likert. Même si ces mesures sont techniquement ordinales, les résultats obtenus en les traitant comme métriques donnent des indications pertinentes pour l’analyse des tendances.
• Tests statistiques paramétriques : Les tests ANOVA, les régressions linéaires, et autres tests paramétriques sont plus couramment utilisés lorsque les échelles de Likert sont interprétées comme des mesures d’intervalle. Cela permet de modéliser des relations plus complexes entre variables.

3. Adoption dans les Études Marketing et Sociales

Dans les études sociales et marketing, il est courant d’utiliser les échelles de Likert de manière métrique, car cela permet d’agréger les résultats et de simplifier l’analyse.

• Dans la pratique : En marketing, les chercheurs cherchent souvent à identifier les tendances ou à modéliser des comportements sur la base des réponses des consommateurs. Les échelles de Likert fournissent une base solide pour les analyses statistiques lorsqu’elles sont traitées comme métriques. Cela facilite l’évaluation de la satisfaction client, l’étude des comportements d’achat ou encore la mesure des attitudes face à une marque.

4. Plus l’Échelle est Large, Plus l’Approximation Est Justifiable

Plus l’échelle de Likert comprend de points (par exemple, 7 points ou plus), plus il devient justifiable de la considérer comme une mesure métrique. Une échelle plus large permet de saisir plus précisément les nuances des réponses des participants, ce qui permet de mieux modéliser leurs opinions ou perceptions.

• Échelle de 7 points ou plus : Avec une échelle plus large, les intervalles entre les réponses deviennent plus comparables à une échelle d’intervalle pure, ce qui renforce la validité de l’approximation métrique.

5. Réduction des Erreurs Subjectives

Même si les échelles de Likert sont techniquement ordinales, il est parfois difficile pour les répondants de faire une distinction très précise entre les niveaux de réponse. En les traitant comme des mesures métriques, on simplifie cette subjectivité et on produit des modèles d’analyse plus robustes.

• Simplification des analyses : Cette approche permet de réduire les erreurs d’interprétation et de simplifier les calculs, tout en fournissant des résultats exploitables pour des études quantitatives à grande échelle.

Conclusion

Bien que théoriquement, les échelles de Likert soient des variables ordinales, en sciences de gestion, elles sont considérées comme des mesures métriques dans la pratique. Cette approximation repose sur l’hypothèse que les intervalles entre les niveaux de réponse sont égaux, ce qui permet d’utiliser des méthodes statistiques plus puissantes et d’obtenir des résultats plus précis. Dans le cadre des études marketing, cette approche est particulièrement utile pour analyser des données sur les attitudes et comportements des consommateurs et pour fournir des insights exploitables.

Applications des Types de Mesures :

Ce tableau vous aide à choisir les analyses statistiques appropriées en fonction des types de données que vous possédez.

• Fréquences : Nombre d’observations dans chaque catégorie.
• Mode : La valeur ou catégorie la plus fréquente.
• Médiane : Valeur centrale de la distribution, utilisée pour les données ordinales et métriques.
• Moyenne : Somme des valeurs divisée par le nombre de valeurs, applicable aux données d’intervalle et de ratio.
• Écart-type et Variance : Mesures de la dispersion des données autour de la moyenne.
• Tableaux croisés : Permettent de voir la répartition des fréquences entre deux variables nominales ou ordinales.
• Test du chi-carré : Vérifie l’indépendance entre deux variables catégorielles.
• Corrélation de Spearman : Mesure l’association entre deux variables ordinales.
• Corrélation de Pearson : Mesure la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables métriques.
• Régression linéaire : Modélise la relation entre une variable dépendante métrique et une ou plusieurs variables explicatives.
• ANOVA (Analyse de variance) : Compare les moyennes entre plusieurs groupes.
• Modèles d’équations structurelles : Modélisent des relations complexes entre plusieurs variables, qu’elles soient observées ou latentes.

Conclusion

La catégorisation des mesures est un concept fondamental en analyse de données marketing, qui permet d’appliquer les bonnes méthodes statistiques à vos données. En suivant cette classification, vous pouvez mieux comprendre et analyser les résultats de vos études de marché, améliorer la précision de vos prévisions et optimiser vos stratégies marketing.

Voir la page “Choisir la méthode adapatée à vos données”