📊 𝑳𝒆𝒔 𝑻𝒚𝒑𝒆𝒔 𝒅𝒆 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆𝒔 𝒆𝒏 𝑹𝒆𝒄𝒉𝒆𝒓𝒄𝒉𝒆 : 𝒃𝒊𝒆𝒏 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒓𝒆𝒏𝒅𝒓𝒆 𝒍𝒆 𝒓𝒐̂𝒍𝒆 𝒅𝒆 𝒄𝒉𝒂𝒒𝒖𝒆 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆

En recherche scientifique, une 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 est un élément qui peut changer d’une personne, d’un groupe ou d’une situation à l’autre.

Mais toutes les variables n’ont pas le même rôle dans une étude.

Comprendre leur fonction permet de mieux construire un modèle, formuler une hypothèse et interpréter les résultats.

𝟏. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝒊𝒏𝒅𝒆́𝒑𝒆𝒏𝒅𝒂𝒏𝒕𝒆

C’est la variable qui est supposée influencer une autre variable.

Exemple : les heures d’étude peuvent influencer la note obtenue à un examen.

𝟐. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝒅𝒆́𝒑𝒆𝒏𝒅𝒂𝒏𝒕𝒆

C’est le résultat que l’on cherche à expliquer ou à mesurer.

Exemple : la note à l’examen dépend peut-être du temps d’étude.

𝟑. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝒎𝒐𝒅𝒆́𝒓𝒂𝒕𝒓𝒊𝒄𝒆

Elle change la force ou la direction de la relation entre deux variables.

Exemple : l’effet des heures d’étude sur la note peut être plus fort chez les étudiants ayant un bon niveau de concentration.

𝟒. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝒎𝒆́𝒅𝒊𝒂𝒕𝒓𝒊𝒄𝒆

Elle explique comment ou pourquoi une variable influence une autre.

Exemple : une formation améliore les compétences, et les compétences améliorent la performance.

𝟓. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒏𝒕𝒓𝒐̂𝒍𝒆

Elle est maintenue constante ou prise en compte pour éviter de fausser les résultats.

Exemple : l’âge, le niveau scolaire ou l’expérience peuvent être contrôlés dans une analyse.

𝟔. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝒆𝒙𝒕𝒆𝒓𝒏𝒆

C’est une variable non principale qui peut influencer le résultat sans être au centre de l’étude.

Exemple : le bruit, la fatigue ou l’environnement familial.

𝟕. 𝑽𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒍𝒆 𝒄𝒐𝒏𝒇𝒐𝒏𝒅𝒂𝒏𝒕𝒆

Elle influence à la fois la variable indépendante et la variable dépendante, créant parfois une fausse relation.

Exemple : les ventes de glace et les noyades augmentent ensemble, mais la vraie explication est souvent la température.

𝑨̀ 𝒓𝒆𝒕𝒆𝒏𝒊𝒓 :

Une bonne recherche ne consiste pas seulement à collecter des données.

Elle consiste surtout à savoir quelle variable explique, quelle variable est expliquée, et quelles variables peuvent perturber la relation étudiée.

Bien identifier les variables = mieux analyser, mieux modéliser et mieux interpréter les résultats.

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