Deux des types de variables les plus importants à comprendre dans les statistiques sont les variables explicatives et les variables de réponse.

Variable explicative: parfois appelée en tant que variable indépendante ou variable prédictive, cette variable explique la variation de la variable de réponse.

Variable de réponse: parfois appelée variable dépendante ou variable de résultat, la valeur de cette variable répond aux changements de la variable explicative.

Dans une étude expérimentale, nous nous intéressons généralement à la manière dont les valeurs d’une variable de réponse changent suite à la modification des valeurs d’une variable explicative.

Les exemples suivants montrent différents scénarios impliquant des variables explicatives et de réponse.

Exemple 1: Croissance des plantes

Un botaniste veut comparez l’effet de deux engrais différents sur la croissance des plantes. Elle sélectionne au hasard 20 plantes dans un champ et leur applique l’engrais A pendant une semaine. Elle sélectionne également au hasard 20 autres plantes du même champ et leur applique l’engrais B pendant une semaine. Au bout d’une semaine, elle mesure la croissance moyenne des plantes pour chaque groupe.

Dans cet exemple, nous avons:

Variable explicative: Type d’engrais. C’est la variable que nous modifions pour pouvoir observer l’effet qu’elle a sur la croissance des plantes.

Variable de réponse: Croissance des plantes. C’est la variable qui change suite à l’application de l’engrais.

Fait intéressant: nous utiliserions un test t à deux échantillons pour effectuer cette expérience.

Exemple 2 : Saut vertical maximum

Un entraîneur de basket-ball souhaite comparer l’effet de trois programmes d’entraînement différents sur le saut vertical maximum d’un joueur. Il affecte au hasard 10 joueurs à utiliser le programme d’entraînement A pendant une semaine, 10 autres joueurs à utiliser le programme d’entraînement B pendant une semaine et 10 autres joueurs à utiliser le programme d’entraînement C pendant une semaine. À la fin de la semaine, il mesure le saut vertical maximal de chaque joueur pour voir s’il existe des différences significatives entre les groupes.

Dans cet exemple, nous avons:

Variable explicative: Type de programme de formation utilisé. C’est la variable que nous changeons pour pouvoir observer l’effet qu’elle a sur le saut vertical maximum.

Variable de réponse: Saut vertical maximum. C’est la variable qui change en raison du programme d’entraînement utilisé par le joueur.

Fait intéressant: nous utiliserions une ANOVA unidirectionnelle pour effectuer cette expérience.

Exemple 3 : Prix de l’immobilier

Un agent immobilier veut comprendre la relation entre la superficie en pieds carrés d’une maison et le prix de vente. Elle recueille des données sur la superficie en pieds carrés et le prix de vente de 100 maisons dans sa ville et analyse la relation entre les deux variables.

Dans cet exemple, nous avons:

Variable explicative: la superficie en pieds carrés . C’est la variable dans laquelle nous observons le changement afin que nous puissions observer l’effet qu’elle a sur le prix de vente.

Variable de réponse: Prix de vente. C’est la variable qui change suite à la modification de la superficie en pieds carrés de la maison.

Fait intéressant: nous utiliserions une simple régression linéaire pour effectuer cette expérience.

Résumé

Dans chacun des exemples ci-dessus, nous avons changé les valeurs d’une variable explicative et observé le changement résultant des valeurs de certaines variables de réponse.

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