Le chercheur manipule ou modifie la variable indépendante pour mesurer son impact sur d'autres variables. Dans certains cas des variables indépendantes peuvent déjà exister comme l'âge, mais elles ne dépendent d'aucune autre variable.
La manipulation des variables indépendantes
La variable indépendante influençant la variable dépendante, le chercheur doit démontrer que différents niveaux de la variable dépendante se traduisent par des différences de niveaux de la variable dépendante.
Le paramètre qui est manipulé dans le cadre d'une expérience est généralement appelé la variable indépendante. Une des décisions de base que le chercheur doit prendre consiste à choisir comment la présenter.
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 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 une expérience, la variable indépendante est la caractéristique qui est manipulée par le chercheur pour évaluer l'effet des changements sur la variable dépendante.
On identifie donc les VD en répondant à la question « Qu'est-‐ce qu'on mesure ? ». En général, il est très facile de trouver les VD car elles sont suivies d'une unité de mesure… ou précédées d'un indice de quantification « nombre moyen de bidule, fréquence des machins, etc. ».
L'âge est un autre exemple de variable continue qui est le plus souvent rapportée en arrondissant à l'entier inférieur.
Une variable expliquée est souvent appelée variable endogène et représente une variable qui est expliquée par la théorie ou le modèle que l'on étudie. Elle est provoquée par une ou plusieurs forces internes au système considéré.
On dit que X et Y sont 'indépendantes' si tout événement lié à X est indépendant de tout événement lié à Y. C'est à dire, compte tenu de la définition de l'indépendance des évènements, si P((X∈I)∧(Y∈J))=P(X∈I)×P(Y∈J).
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. En général, on représente la variable dépendante par la lettre «y».
L'expérimentation est une observation provoquée portant sur une situation créée et contrôlée par le chercheur qui a pour but de valider (ou invalider) une ou des hypothèses issues d'un système théorique [1].
Son avantage est de rendre possible l'analyse scientifique des phénomènes, c'est-à-dire de permettre d'isoler, au niveau descriptif, les facteurs qui les déterminent, ou bien, au niveau explicatif, les modes de fonctionnement et de causalité qui peuvent leur être attribués.
L'intérêt d'une telle variable est par exemple pour l'instruction Si - Fin Si. Dans l'exemple si dessus, on aurait pu écrire : NomIdentique est Vrai si Nom1 = Nom2 et Faux si Nom1 est différent de Nom2. Si ( NomIdentique = Vrai ) Alors, on peut écrire Si NomIdentique Alors.
Modifiez la valeur d'une variable
La façon la plus simple de modifier la valeur d'une variable est simplement de la réaffecter : let numberOfCats = 3; numberOfCats = 4; Ici, nous déclarons la variable numberOfCats et l'initialisons à la valeur 3.
La modélisation statistique, plus appliquée, consiste essentiellement à choisir les outils appropriés pour confronter les données au modèle stochastique. Noter que le terme de modélisation statistique est très général et que, à la limite, toute démarche statistique en relève.
La variable explicative peut enfin être observée par tirage au hasard dans une population, comme dans le cas des 50 clients d'EUROMARKET : à une valeur de la variable X (par exemple l'âge, 40 ans), il peut être associé plusieurs valeurs de la variable expliquée Y (par exemple, le revenu, qui n'est pas toujours le même ...
Une variable catégorielle prédictive est une variable, mesurée sur une échelle nominale, dont les catégories identifient l'appartenance à un groupe ou une classe, et qui est utilisée pour prévoir les réponses d'une ou de plusieurs variables dépendantes.
Un caractère peut être qualitatif (non mesurable) ou quantitatif (mesurable). Un caractère quantitatif est discret s'il prend un nombre fini de valeurs ou continu, s'il prend toutes les valeurs entre deux limites.
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
On récapitule ! Variables qualitatives ou catégorielles expriment une qualité comme le sexe, le métier ou le nom. Nominales, comme par exemple le nom des journaux, le signe astrologique. Ordinales, désigne le rang : un peu, moyen, beaucoup, énormément, à la folie !
Un effet d'interaction apparaît lorsqu'une relation entre (au moins) deux variables est modifiée par (au moins) une autre variable.
L'objectif général de la méthode expérimentale est de rendre possible l'établissement de relations de cause à effet entre deux paramètres. C'est donc la méthode qui permet véritablement d'expliquer les phénomènes étudiés en termes de relation de causalité.
En statistiques, une variable dépendante est un paramètre ou une caractéristique pouvant prendre au moins deux valeurs différentes dont la variation est causée par la variation d'une ou de plusieurs autres variables, à savoir, les variables indépendantes.