Différences entre les variables explicatives et de réponse

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La définition adéquate des variables utilisées dans une analyse statistique est un aspect fondamental de cette discipline. Il existe plusieurs façons de les classer, mais une différenciation fondamentale apparaît entre les variables explicatives ou indépendantes et les variables de réponse ou dépendantes. Ces variables sont liées les unes aux autres et il est important d’identifier leurs caractéristiques et comment elles sont liées ; sa caractérisation correcte influence d’autres aspects de l’analyse statistique, tels que la construction d’un nuage de points et la pente d’une régression linéaire.

Variables explicatives et variables de réponse

Une réponse ou variable dépendante est un paramètre spécifique auquel nous posons une question dans notre étude. Une variable explicative ou indépendante est un facteur qui affecte la variable de réponse. Bien qu’il puisse y avoir plusieurs variables explicatives dans une étude, nous traiterons le cas où il n’y en a qu’une.

Il est possible qu’une variable de réponse n’ait pas été identifiée dans une certaine étude, puisque l’identification de ces variables dépend des questions que pose le chercheur effectuant le travail. Une étude descriptive pourrait être un exemple dans lequel une variable de réponse n’est pas identifiée. D’autre part, une expérience aurait une variable de réponse incluse dans sa conception, puisque l’objectif fondamental d’une expérience est d’étudier les causes des changements dans une variable de réponse d’intérêt, générée par des variables explicatives.

Approfondissement des concepts

Pour mieux comprendre la portée de chaque définition, analysons deux exemples. Dans le premier cas, on suppose qu’un chercheur s’intéresse à l’étude de l’humeur et des attitudes d’un groupe d’étudiants universitaires de première année. Ils reçoivent tous un questionnaire destiné à évaluer leur degré de nostalgie. On demande également aux étudiants à quelle distance se trouve l’université de leur domicile.

L’évaluation des réponses à l’enquête peut se faire selon différentes approches. Un chercheur peut être intéressé à se faire une idée générale de la situation émotionnelle d’un étudiant de première année, nouveau à l’université. Dans ce cas, il n’y a pas de variable réponse identifiée, puisqu’il n’est pas analysé s’il existe une variable qui pourrait en influencer une autre.

Un autre chercheur peut utiliser les données de la même enquête pour répondre à la question de savoir si les étudiants dont le domicile est plus éloigné de l’université ont plus le mal du pays. Dans ce cas, les réponses aux questions du questionnaire sur le mal du pays ressenti par les élèves sont les valeurs d’une variable réponse, tandis que la distance au domicile est la donnée d’une variable explicative.

Dans le deuxième exemple, la question posée est de savoir si le nombre d’heures passées par un élève à faire des devoirs pour une matière particulière a un effet significatif sur la note de l’examen final. Dans ce cas, le plan d’étude définit une variable explicative et une variable réponse, puisqu’il propose l’analyse d’une variable qui affecte l’autre. Le nombre d’heures consacrées aux devoirs est la variable explicative ou indépendante, et la note au test du sujet est la réponse ou la variable dépendante.

Manières de représenter les variables

Les diagrammes de dispersion sont utilisés pour visualiser les relations et les tendances entre les variables. Il n’est pas nécessaire que les variables correspondent à une certaine définition, explicative ou réponse. Et n’importe quelle variable peut être représentée graphiquement sur n’importe quel axe souhaité dans un système de coordonnées cartésien. Dans le cas où les variables représentées graphiquement sont des variables explicatives et de réponse, la variable explicative est représentée sur l’axe horizontal (axe X) puisqu’il s’agit de la variable indépendante, et la réponse ou variable dépendante est représentée graphiquement sur l’axe vertical (Axe y ).

Comme déjà mentionné, la variable explicative et la variable de réponse peuvent également être appelées indépendantes et dépendantes, respectivement, puisque les changements dans la variable de réponse sont conditionnés par l’autre variable, mais cela ne se produit pas avec la variable explicative.Cette terminologie n’est généralement pas utilisée en statistique car la variable explicative n’est pas vraiment indépendante, puisque la variable prend des valeurs déjà définies et qu’il n’y a aucune possibilité qu’elle prenne des valeurs sélectionnables par le chercheur.

Fontaine

Variables de recherche Université Rafael Landivar, Guatemala. biblio3.url.edu.gt/publiclg/biblio_sin_paredes/fac_politicas/2018/tecnico_trab/inici_pracinves/cont/06.pdf

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Sergio Ribeiro Guevara (Ph.D.)
(Doctor en Ingeniería) - COLABORADOR. Divulgador científico. Ingeniero físico nuclear.

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