Sauter à un chapitre clé
- Quelle est la différence entre les graphiques de données quantitatives et qualitatives ?
- Comment représenter les données qualitatives dans les diagrammes à barres ?
- Comment comprendre les données qualitatives dans les diagrammes circulaires ?
- Que peuvent nous montrer les données qualitatives dans les graphiques linéaires ?
- Qu'est-ce qu'un diagramme de Pareto pour données qualitatives ?
- Enfin, quel est un bon exemple de graphique de données qualitatives ?
Graphiques de données quantitatives et qualitatives
Avant de découvrir les graphiques utilisés pour l'analyse des données quantitatives, assurons-nous de bien comprendre la différence entre les données qualitatives et les données quantitatives.
Lesdonnées qualitatives sont non numériques. Les chercheurs peuvent recueillir ces données par le biais d'entretiens, de groupes de discussion ou d'enquêtes auprès des participants.
Les données que les chercheurs obtiennent se présentent généralement sous la forme de paragraphes ou de réponses courtes.
En revanche, les données quantitatives sont numériques et peuvent être collectées plus facilement que les données qualitatives puisqu'elles ne reposent que sur des chiffres.
Les données quantitatives offrent une grande variété d'options pour les graphiques puisque la recherche est numérique. Lorsque tu travailles avec des données quantitatives, tu peux utiliser des tableaux, des diagrammes de dispersion, des diagrammes en boîte et à moustaches, des diagrammes à barres, des histogrammes et des graphiques linéaires pour résumer tes données. Avec des données qualitatives, les principaux types de graphiques utilisés sont les diagrammes à barres, les diagrammes circulaires, les diagrammes linéaires et les diagrammes de Pareto.
Bien que tu penses probablement aux données quantitatives pour les analyses graphiques, les graphiques peuvent toujours être utilisés pour les données qualitatives ! Les données quantitatives sont numériques, ce qui facilite leur transfert dans les graphiques, mais cela ne veut pas dire que les données qualitatives ne peuvent pas participer à la fête.
Données qualitatives : Graphique à barres
Il y a de fortes chances que tu connaisses déjà très bien les graphiques à barres et que tu les aies appris chaque année à l'école. Mais si ce n'est pas le cas, passons en revue les diagrammes en bâtons.
Un diagramme en bâtons est un moyen de présenter des données catégoriques à l'aide de colonnes.
Lorsque tu regardes un diagramme à barres, l'axe des x (l'axe horizontal) représente toujours la variable catégorielle. L'axe des y (l'axe vertical) est toujours la variable numérique qui indique le nombre de réponses recueillies dans chaque catégorie. Les diagrammes en barres sont une représentation visuelle simple mais efficace des données car plus la barre est haute, plus la valeur de cette catégorie est élevée.
Restons simples et imaginons que tu as demandé à tes camarades de classe de te dire quelle était leur classe préférée. Les options sont l'anglais, les langues, l'histoire, les sciences, les mathématiques et l'éducation physique. Tu as demandé à 105 de tes camarades de classe et tu as obtenu les réponses finales :
- Anglais : 17
- Langue : 19
- Histoire : 22
- Sciences 13
- Mathématiques 8
- EPS : 26
Tu créerais ensuite ton diagramme à barres en te basant sur ces chiffres. En regardant les données, tu peux dire que la barre du cours d'éducation physique sera la plus haute, puis celle de l'histoire, de la langue, et ainsi de suite. Lorsqu'il y a plus de six catégories possibles, les diagrammes à barres peuvent devenir une partie essentielle de ton rapport de laboratoire, car ils montrent au lecteur les données cruciales d'une manière simple.
Chaque fois que tu recueilles des données qualitatives et qu'il y a une variable catégorielle, tu peux utiliser un diagramme à barres.
Données qualitatives : Diagrammes à secteurs
Les diagrammes circulaires sont un autre type de graphique que tu connais probablement déjà. Plutôt que d'afficher les données sur des axes comme dans un diagramme à barres, les diagrammes circ ulaires placent les données dans un cercle (imagine que chaque catégorie est une part de tarte, d'où les diagrammes circulaires).
L'affichage de données sur un diagramme circulaire nécessite une étape supplémentaire : la conversion des données en pourcentages. Tu dois considérer que l'ensemble du diagramme circulaire représente 100 %, puisque la totalité de la tarte est toujours là. Chacune de tes catégories doit être convertie en pourcentages dont le total est de 100 %. Pour obtenir le pourcentage de chaque catégorie, divise la valeur de chaque catégorie par le nombre total de participants (ou de valeurs).
Poursuivons l'exemple des diagrammes à barres. Nous devons transformer les valeurs en pourcentages, donc la valeur de chaque catégorie doit être divisée par 105.
- Anglais : 17/105 = 16.19%
- Langue : 19/105 = 18.10%
- Histoire : 22/105 = 20,95%
- Sciences : 13/105 = 12.38%
- Math : 8/105 = 7.62%
- PE : 26/105 = 24,76%
Ensuite, à partir de ces pourcentages, tu peux créer un diagramme circulaire.
Diagrammes à barres et diagrammes circulaires
Les diagrammes à barres et les diagrammes circulaires affichent le même type de données - les données qui ont une variable catégorielle et une variable numérique. Alors, comment savoir quand utiliser chaque type de graphique ? C'est à toi de décider !
Comme ces graphiques peuvent être des représentations visuelles du même type de données, c'est au chercheur de décider lequel il veut utiliser. Beaucoup de gens préfèrent utiliser un diagramme à barres plutôt qu'un diagramme circulaire parce qu'il est plus facile de voir les différences entre les catégories. Alors que les différences drastiques dans les diagrammes circulaires sont faciles à voir, une différence mineure dans les valeurs de deux catégories sera plus difficile à discerner dans un diagramme circulaire que dans un diagramme à barres.
Données qualitatives : Graphique linéaire
Lorsque l'on parle de graphiques en général, on pense généralement aux diagrammes à barres, aux diagrammes circulaires et aux diagrammes linéaires, qui sont les trois types de graphiques les plus fréquemment utilisés. Nous savons que les chercheurs utilisent les diagrammes à barres et les diagrammes à secteurs pour les données qualitatives, mais qu'en est-il des diagrammes linéaires ?
Les graphiques linéaires ne sont en fait pas utilisés pour représenter des données qualitatives. Les graphiques linéaires sont utilisés pour afficher un changement (sur l'axe des y) en fonction du temps (sur l'axe des x). Comme les données qualitatives sont centrées sur des données non numériques, il serait difficile de montrer un changement dans le temps avec ce type de données. La fonction d'un graphique linéaire correspond davantage à l'affichage de données quantitatives qu'à celui de données qualitatives.
Pense à l'exemple ci-dessus. Comment pourrais-tu l'afficher sur un graphique linéaire ?
Données qualitatives : Graphique de Pareto
Les diagrammes de Pareto sont probablement le graphique dont tu n'as pas encore entendu parler. Tu peux considérer les diagrammes de Pareto comme des diagrammes en bâtons avec des pouvoirs supplémentaires. Tout comme un diagramme à barres, l'axe des x représente les catégories de recherche et l'axe des y représente la fréquence de ces catégories. Cependant, dans un diagramme de Pareto, les barres du graphique sont ordonnées de façon à ce que celle qui a la valeur la plus élevée (ou la fréquence) se trouve à gauche.
Les chercheurs les classent par ordre décroissant, la barre la plus courte se trouvant à l'extrême droite.
Une fois que tes barres sont classées et organisées, tu te concentres sur l'axe des ordonnées de droite. Cet axe a une valeur distincte, le pourcentage cumulé. Cette valeur fait référence au pourcentage de la fréquence de chaque catégorie. Les points sont localisés pour chaque barre, puis reliés pour former un graphique linéaire dont la tendance est à la hausse et qui devrait atteindre 100 %.
Exemple de graphique de données qualitatives
Examinons un exemple de diagramme de Pareto pour mieux le comprendre.
Tu étudies ce qui fait un bon professeur et tu décides de recueillir les principales plaintes de tes 77 camarades de classe à l'égard des professeurs. Ces plaintes sont les suivantes : le professeur donne trop de devoirs, le professeur ne note jamais les devoirs, les examens sont très difficiles, la matière est compliquée et le professeur est méchant. Voici la fréquence totale (ou la valeur) de chaque catégorie :
Devoirs : 34
Jamais de note : 3
Tests difficiles : 18
Matière compliquée : 10
Moyenne : 12
À partir de là, tu commences à faire ton diagramme de Pareto. N'oublie pas d'organiser les catégories de façon à ce que celle qui a reçu le plus de valeurs se trouve à gauche et que celle qui en a reçu le moins se trouve à droite.
À partir de ce graphique, nous devons calculer les pourcentages de chaque catégorie, de la même façon qu'ils sont calculés pour les diagrammes circulaires. Nous obtenons ces pourcentages :
Devoirs : 34/77 = 44.16%
Jamais de note : 3/77 = 3,90%
Tests difficiles : 18/77 = 23.38%
Matière compliquée : 10/77 = 12.99%
Moyenne : 12/77 = 15.58%
Ensuite, avec les pourcentages, nous pouvons tracer notre graphique linéaire.
Voilà, un diagramme de Pareto !
Lesgraphiques pour les données qualitatives - Principaux points à retenir
- Les diagrammes à barres et les diagrammes circulaires utilisent tous deux des données comportant une variable catégorielle et une valeur numérique, ce qui les rend utiles pour les données qualitatives.
- En général, les chercheurs utilisent les diagrammes à barres plutôt que les diagrammes circulaires parce qu'il est plus facile pour le lecteur de visualiser les données.
- Malgré leur popularité, les diagrammes circulaires ne sont pas utilisés pour les données qualitatives.
- Le diagramme de Pareto est un diagramme à barres surmonté d'un diagramme linéaire.
- La partie du graphique en barres indique la fréquence des catégories, tandis que le graphique linéaire indique le pourcentage du total que représente chaque catégorie.
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Questions fréquemment posées en Graphiques pour les données qualitatives
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