Cette mesure complète une information
supplémentaire par rapport au niveau de mesure précédent.
Ici la classification des objets se fait dans des différentes
catégories et de façon hiérarchisées (Reboul-Marty
& Launois, 1995). Exemple, «Dans l'ensemble, dans
quelle mesure diriez-vous que vous êtes satisfait avec
votre mode de vie aujourd'hui ? ».
(1) Aucune satisfaction, (2) Pas
très satisfait, (3) Assez satisfait, (4) Très satisfait. Ainsi,
on constate que le niveau 1 est inferieur au niveau 2, qui à son tour
est inférieur au niveau 3. Il y'a donc une distance dans cette
catégorie de question. Cette échelle permet d'établir la
relation « plus grand que » et « plus petit que » entre les
observations. Elle permet donc d'élaborer des séries. Par exemple
la relation entre « Aucune satisfaction » et « pas très
satisfait », de même, quelle est la distance entre « assez
satisfait » et « Très satisfait ». Ce qui est important,
c'est que, toutes modifications qui suivent la disposition dans laquelle se
trouve les catégories sont acceptées ; cependant l'information ne
changera pas. Par exemple, les dispositions 1), 2), 3), 4) peuvent être
modifiées en 6), 9), 12), 15) si l'ordre initial est respecté
(Reboul-Marty & Launois, 1995 ; Laveault & Grégoire, 2002). Dans
ces conditions, selon ces derniers, on peut effectuer les analyses statistiques
telles que la moyenne, les tests non paramétriques (comparaison des
moyennes basées sur les rangs des variables et non sur leur valeur
absolue, la corrélation basée sur les rangs).
3-La mesure de niveau d'intervalles
Cette échelle de mesure, possède les
mêmes propriétés que l'échelle ordinale, mais la
différence est que celle-ci permet de classer les valeurs
représentants les différentes catégories tout en
considérant que les écarts entre les valeurs ne change pas
(Laveault & Grégoire, 2002). Il existe donc une unité
constante de mesure de sorte que l'intervalle entre chaque valeur de
l'échelle est le même. Par exemple, on peut attester qu'un
écart de 1 entre un score de 4 et un score de 5 à un test est
identique à une distance de 1 entre un score de 20 et 21. En reprenant
l'exemple ci-haut, on affirme que la différence entre « aucune
satisfaction » et « Pas très satisfait » est la
même que celle qui existe entre « Assez satisfait » et «
très satisfait ». Les statistiques permises sont la moyenne
arithmétique, l'écart-type et les tests paramétriques : le
test t de Student ou l'analyse de variance pour la comparaison de moyennes ou
le calcul du coefficient de corrélation de Pearson (Reboul-Marty &
Launois, 1995, Laveault & Grégoire, 2002).
