Dans les statistiques et les études scientifiques, l'utilisation de variables est un aspect important de la structuration et de l'achèvement d'un test ou d'une enquête. Alors que la plupart des gens connaissent les variables indépendantes et dépendantes, un autre type de variable peut changer le résultat des résultats. Cette troisième variable est la variable non contrôlée, également connue sous le nom de variable de confusion.

Définition

Une variable non contrôlée, ou variable médiateur, est la variable dans une expérience qui a le potentiel d'avoir un impact négatif sur le relation entre les variables indépendantes et dépendantes. Cela peut causer de fausses corrélations, une mauvaise analyse des résultats et des rejets incorrects d'une hypothèse nulle.

Méthodes d'évitement

Vous pouvez réduire ou éliminer les effets de variables non contrôlées en ayant un plan clairement planifié pour le expérimenter avec des contrôles cohérents pour les variables non contrôlées. Certaines méthodes de réduction des variables incontrôlées sont la randomisation des groupes d'expérimentation, des contrôles stricts sur les variables indépendantes et la définition stricte des variables en facteurs mesurables pour se débarrasser des facteurs "flous".

Exemple

Un exemple de la façon dont une variable incontrôlée peut modifier les résultats d'une expérience, c'est quand une personne se met en colère, il obtient un mal de tête sévère. Il serait facile de dire que ses maux de tête sont le résultat de sa colère jusqu'à ce que vous considérez le fait qu'il boit plus de boissons contenant de la caféine et dort moins de six heures par nuit en moyenne quand il est en colère. Ces variables confondantes modifient la relation entre la colère et les maux de tête, parce que vous n'avez pas le moyen de déterminer laquelle des trois variables cause la douleur dans sa tête.

Causation et corrélation

La question des variables incontrôlées se pose souvent en relation avec les problèmes de corrélation et de causalité. Parce que la corrélation ne signifie pas nécessairement causalité, l'analyse basée sur les résultats de variables non contrôlées peut créer une lecture incorrecte d'un lien entre deux variables. Vous devez toujours faire preuve de jugement lorsque vous analysez les résultats d'un test afin de déterminer si une variable non contrôlée a causé des problèmes sous-jacents qui ont conduit à des résultats incorrects.