Une variable indépendante dans un problème est la donnée qui varie sans être influencée par les autres données du problème. En général, on représente la variable indépendante par la lettre «x». Une variable dépendante dans un problème est la donnée du problème qui varie sous l'influence de la variable indépendante.
Autrement dit, utiliser la méthode expérimentale va consister à créer une situation particulière qui va permettre de tester une hypothèse causale concernant la mesure d'un phénomène précis (VD) en fonction de la manipulation (la variation) d'un ou plusieurs facteurs (VI).
Dans l'exemple A, la variable dépendante est l'intention d'achat, qui correspond à un phénomène mental. Cette variable est mesurée avec une échelle de mesure de type Likert en neuf points (voir la section 2.2 pour une analyse plus détaillée des échelles de mesure).
En recherche, on distingue deux variables : la variable indépendante et la variable dépendante. Elle est celle qui est manipulé par le chercheur. C'est la cause dans la relation de cause à effet. Elle est censée avoir une influence sur une autre dite dépendante.
Contrairement à une variable continue, une variable discrète ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs réelles possibles à l'intérieur d'un intervalle donné.
Une variable indépendante est une variable dont la variation influence la valeur des variables dépendantes. La variable dépendante représente ce que l'on cherche à mesurer dans une expérience ou à évaluer dans une équation mathématique, alors que les variables indépendantes sont les éléments indispensables au calcul.
Une variable dépendante dans un problème est le paramètre du problème qui varie sous l'influence de la variable indépendante. En général, on représente la variable dépendante par la lettre «y».
Deux variables aléatoires X et Y sont dites indépendantes si, pour tous intervalles A et B de R P(X∈A, Y∈B)=P(X∈A)P(Y∈B). P ( X ∈ A , Y ∈ B ) = P ( X ∈ A ) P ( Y ∈ B ) .
Une variable indépendante a toujours au moins deux modalités pour permettre la comparaison entre modalités. Voici un exemple classique de variable indépendante à deux modalités : le genre. La première modalité sera : « genre féminin » et la deuxième modalité sera : « genre masculin ».
Dans un graphique, la variable dépendante est le Y, l'axe vertical (normativement situé à gauche dans un diagramme), techniquement appelé « axe des ordonnées ».
La variable explicative explique la variation causée dans la variable de réponse. Il existe une relation de cause à effet entre les deux variables. Selon la question de recherche, le nombre de variables dans chaque type peut être supérieur à un.
Vérifiez si l'écart entre deux pourcentages est significatif, c'est-à-dire qu'il n'est pas dû à l'aléa engendré par la méthodologie du sondage (on n'intérroge qu'une partie de la population) et donc que ce résultat peut être généralisé à la population dont est issu l'échantillon.
La variable indépendante est celle qui est manipulée par le chercheur dont on se demande si elle a une influence sur la variable dépendante.
Exemple : l'âge est théoriquement une variable quantitative continue, mais en pratique l'âge est mesuré dans le meilleur des cas au jours près.
On appelle variable qualitative toute autre variable. Une telle variable est dite ordinale si son ensemble de valeurs est muni d'un ordre total significatif (date de naissance, rang, mention au bac, niveau d'étude) et nominale dans le cas contraire (nom, genre, couleur des yeux, groupe sanguin, orientation politique…)
Un caractère quantitatif est discret s'il prend un nombre fini de valeurs ou continu, s'il prend toutes les valeurs entre deux limites.
Deux événements sont indépendants si la réalisation de l'un n'apporte aucune information sur la réalisation de l'autre. Par exemple, si on lance une pièce de monnaie non truquée, la probabilité qu'elle tombe sur Face est égale à 1 / 2 1/2 1/2 .
Le coefficient de Pearson permet de mesurer le niveau de corrélation entre les deux variables. Il renvoie une valeur entre -1 et 1. S'il est proche de 1 cela signifie que les variables sont corrélées, proche de 0 que les variables sont décorrélées et proche de -1 qu'elles sont corrélées négativement.
La loi du couple (X, Y ) est définie par l'ensemble des probabilités : IP(X = x, Y = y) pour toutes valeurs possibles x et y. De même, pour y ∈ DY , on a IP(Y = y) = ∑x∈DX IP(X = x, Y = y).
La principale différence entre les variables nominales et les variables ordinales est que les variables ordinales ont un ordre de catégories alors que les variables nominales n'en ont pas.
Les différences entre les variables déclarées et les variables non-déclarées sont : Les variables déclarées sont contraintes dans le contexte d'exécution dans lequel elles sont déclarées. Les variables non-déclarées sont toujours globales.
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
Que signifie Variable explicative ? On parle d'une variable explicative lorsque la variable explique la variable expliquée, la variable expliquée étant une variable qu'une théorie cherche à expliquer. Les économistes évaluent la capacité de la variable explicative à expliquer une situation.
Les variables sont des éléments qui associent un nom (l'identifiant) à une valeur, qui sera implantée dans la mémoire du système programmé. Une variable contient une valeur qui peut varier au cours de l'exécution du programme.
S'il génère une valeur p inférieure ou égale au niveau de signification, le résultat est considéré comme statistiquement significatif (et permet de rejeter l'hypothèse nulle). Cela est généralement écrit sous la forme suivante : p≤0,05.