Données nominales et ordinales : comprendre les principales différences
Dans cette section, les lecteurs découvriront les différences entre données nominales et ordinales, l'importance de ces catégories en science des données moderne et comment leur compréhension permet une analyse et une interprétation statistique plus précises. Ils apprendront comment chaque type de données influence les échelles de mesure, observeront des exemples concrets de variables nominales et ordinales et comprendront leur pertinence dans la recherche quantitative et qualitative.
Avant d'aborder les définitions, il est utile de comprendre l'importance de ce sujet. À l'heure où les entreprises traitent quotidiennement des milliards de points de données, la manière dont nous les classons influe directement sur notre capacité à prendre des décisions éclairées. Cette section présente les distinctions fondamentales entre données nominales et données ordinales, deux éléments essentiels au raisonnement statistique et à l'analyse des données.
Comprendre les types de données
Toutes les données commencent leur vie sous forme d'informations non structurées. Une fois organisées par la collecte de données, elles deviennent le fondement de la science des données moderne. Les données existent sous de nombreuses formes — binaires (0 et 1), textuelles, visuelles ou audio — et peuvent être analysées à l'aide de techniques d'analyse qualitatives et quantitatives. Identifier le type de données permet de déterminer l'échelle de mesure et les méthodes statistiques appropriées.
De plus en plus d'analystes soulignent que la connaissance du type de données est aussi cruciale que les données elles-mêmes. Selon une enquête PwC de 2025, 84 % des professionnels des données ont indiqué qu'un étiquetage incorrect des types de données entraîne des résultats d'analyse erronés, ce qui renforce la nécessité de bonnes pratiques de mesure des données.
Données catégorielles et quantitatives
Les données se répartissent généralement en deux grandes catégories : catégorielles et quantitatives.
- Les données catégorielles (ou données qualitatives) décrivent des caractéristiques telles que la couleur, le sexe ou la préférence de marque. Elles comprennent les données nominales et les données ordinales.
- Les données quantitatives (ou données numériques) impliquent des valeurs mesurables et comprennent les types de données d'intervalle, de rapport, discrètes et continues.
Comprendre la différence entre les données nominales, ordinales, d'intervalle et de rapport est essentiel pour effectuer des analyses statistiques correctes et tirer des conclusions valides.
Niveaux de mesure : nominal, ordinal, d’intervalle et de rapport
Le psychologue Stanley Smith Stevens a défini les quatre niveaux de mesure encore utilisés aujourd'hui :
- Échelle nominale (données nominales) : catégorise sans impliquer d’ordre. Exemples de données nominales : le sexe, le groupe sanguin et le pays.
- Échelle ordinale (données ordinales) : Ordonne les catégories de manière significative, comme le niveau d’éducation ou les niveaux de satisfaction, même si les intervalles entre les rangs peuvent varier.
- Échelle d'intervalle (données d'intervalle) : Traite des variables numériques mesurées à intervalles égaux mais sans zéro absolu (par exemple, la température en degrés Celsius).
- Échelle de rapport (données de rapport) : Comporte un zéro absolu, permettant des opérations mathématiques complètes. Exemples : taille, revenu et durée.
Chaque échelle de mesure offre une perspective unique pour comprendre les données. Les données nominales et ordinales appartiennent aux données catégorielles, tandis que les données d'intervalle et de rapport relèvent des données quantitatives.
Explication des données nominales
Les données nominales sont un type de données qualitatives utilisées pour classer les informations sans ordre ni hiérarchie. Ce niveau nominal est courant en marketing, en recherche et dans le domaine de la santé.
Exemples de données nominales :
- Genre (homme, femme, autre)
- Groupe sanguin (A, B, AB, O)
- Couleur des yeux (bleus, marrons, verts)
- Segments de clientèle (nouveaux clients, clients fidèles, clients premium)
En analyse de données, les variables nominales sont étudiées à l'aide du mode et des effectifs. Les diagrammes à barres et les diagrammes circulaires permettent de représenter efficacement ces données catégorielles, facilitant ainsi la visualisation des proportions et des tendances.
Les données ordinales et leur importance
Les données ordinales représentent des catégories ordonnées — telles que les notes de satisfaction ou les classements de performance — où les distances entre les valeurs ne sont pas égales. Cette échelle ordinale est souvent utilisée dans les techniques de collecte de données comme les enquêtes.
Exemples de données ordinales :
- Niveau d'études (lycée, licence, master, doctorat)
- Niveaux de satisfaction (très insatisfait → très satisfait)
- Classe économique (faible → moyenne → élevée)
En analyse de données, les données ordinales permettent l'utilisation de médianes, de percentiles et de tests non paramétriques. Les visualisations telles que les diagrammes à barres ordonnées et les nuages de points mettent clairement en évidence les relations hiérarchiques. La principale différence entre les données nominales et ordinales réside dans l'ordre : les données ordinales en possèdent un, contrairement aux données nominales.
Données d'intervalle et de rapport : analyse quantitative
Les données d'intervalle et de rapport sont les types de données quantitatives les plus précis.
- Les données d'intervalle utilisent une échelle d'intervalle avec des intervalles de mesure égaux mais sans zéro absolu (par exemple, le QI, la température).
- Les données de rapport fonctionnent sur une échelle de rapport, où zéro signifie l'absence totale d'une variable. Le revenu, le poids ou la distance en sont des exemples.
Ces deux types de données permettent des analyses statistiques avancées telles que la moyenne, la variance et la corrélation — essentielles en statistiques descriptives et en modélisation prédictive.
Données discrètes vs données continues
Les données quantitatives se divisent également en données discrètes et continues :
- Les données discrètes comprennent des valeurs dénombrables comme le nombre de clients ou de voitures sur un parking.
- Les données continues impliquent des valeurs mesurables dans une plage donnée, comme la taille ou le temps.
La distinction entre données discrètes et ordinales, et entre données discrètes et continues, améliore la précision de l'analyse des données et garantit l'utilisation des méthodes de visualisation appropriées.
Pourquoi il est important de comprendre les types et les niveaux de données
L'identification correcte des données nominales, ordinales, d'intervalle et de rapport a un impact direct sur la fiabilité des analyses statistiques. Traiter les données ordinales comme de simples données numériques ou nominales peut fausser les résultats. Comme le souligne Lisa Nguyen, de l'Université de Californie : « Une mauvaise interprétation du type de données est l'une des causes silencieuses de biais dans les modèles d'apprentissage automatique. »
Une étude Deloitte de 2025 a révélé que 71 % des entreprises investissant dans des initiatives en science des données ont constaté une amélioration mesurable de leur retour sur investissement après avoir formé leur personnel à la classification des données et à la maîtrise des échelles de mesure. Ceci souligne la demande croissante d'analystes compétents en matière de collecte, de catégorisation et d'interprétation des données.
Avis d'experts et perspectives pour 2025
Selon IDC (2025), la génération mondiale de données a dépassé 181 zettaoctets, soit une augmentation de 23 % par rapport à 2024. Le Dr Maria Chen du MIT déclare : « La reconnaissance des nuances entre les données nominales et les données ordinales va au-delà du monde universitaire — elle est fondamentale pour l'analyse appliquée. »
Le Dr Rafael Torres, de l'Institut européen des sciences des données, ajoute : « L'avenir réside dans la modélisation hybride des données, qui combine données qualitatives et quantitatives pour obtenir des informations comportementales plus riches. »
Un rapport de Statista (2025) a révélé que 78 % des organisations utilisent la prise de décision fondée sur les données, mais que près de la moitié d'entre elles rencontrent des problèmes de classification erronée. Cela démontre pourquoi la maîtrise de distinctions telles que les données nominales et ordinales, les données d'intervalle et de rapport, et les données discrètes et continues demeure essentielle pour les analystes modernes.
Tableaux visuels et études de cas réels
| Type de données | Échelle | Propriété de mesure | Exemple | Utilisé dans |
|---|---|---|---|---|
| Données nominales | Échelle nominale | Catégorique (sans ordre) | Sexe, couleur des yeux | Segmentation du marché, enquêtes |
| Données ordinales | Échelle ordinale | Catégories classées | Niveau d'éducation, satisfaction | Expérience client, évaluations de performance |
| Données d'intervalle | Échelle d'intervalle | Intervalles égaux, pas de zéro absolu | Température (°C), QI | Psychologie, études climatiques |
| Données de ratio | Échelle de rapport | Intervalles égaux, zéro absolu | Taille, poids, revenu | Finance, ingénierie, santé |
Cas d'analyse en situation réelle :
En 2025, une chaîne de distribution internationale a utilisé des données ordinales issues d'enquêtes de satisfaction client pour prédire les taux de désabonnement. En analysant les niveaux de satisfaction (de « très insatisfait » à « très satisfait »), l'entreprise a identifié les groupes de clients à risque et a réduit le taux de désabonnement de 12 % grâce à des modèles d'analyse prédictive.
Un autre exemple dans le secteur de la santé concernait les données de ratios. Les hôpitaux ont suivi les temps de rétablissement des patients et utilisé des statistiques descriptives pour optimiser leurs effectifs, réduisant ainsi les temps d'attente de 18 %.
Contexte historique
Le concept de classification des données remonte au milieu du XXe siècle, lorsque le psychologue Stanley Smith Stevens a introduit les quatre niveaux de mesure en 1946. En 2025, son cadre reste fondamental en science des données et en analyse statistique, constituant la base de l'apprentissage automatique moderne et des systèmes de décision pilotés par l'IA.
Les experts modernes soulignent que les fondements historiques des données nominales, ordinales, d'intervalle et de rapport continuent d'influencer les technologies émergentes. À mesure que les systèmes d'IA s'appuient davantage sur l'étiquetage et la catégorisation des données, une compréhension précise des échelles de mesure garantit un entraînement des modèles éthique et précis.
Réflexions finales
L'essor de la science des données a rendu la capacité à classer et à interpréter correctement les données plus précieuse que jamais. La compréhension des données nominales et ordinales, ainsi que des échelles d'intervalle et de rapport, est fondamentale pour une analyse de données précise et des conclusions statistiques fiables.
Pour perfectionner vos compétences analytiques, explorez de nouvelles techniques de collecte de données, appliquez des principes rigoureux de mesure des données et affinez sans cesse votre capacité à distinguer les variables qualitatives des variables quantitatives. L'avenir de l'analyse de données repose sur des professionnels capables de transformer des données statistiques complexes en informations pertinentes et exploitables.
